pivot table adalah ringkasan data yang dikemas dalam tabel interaktif agar memudahkan dan membantu kamu untuk membuat laporan dan menganalisisnya dengan melihat perbandingan data yang kamu miliki.
Singkatnya, gunanya pivot table adalah untuk merangkum, mengelompokkan, mengeksplorasi, mempresentasikan, menghitung, dan menganalisa data.
library(readxl)## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.3
dataoutflowsumatera <- read_excel(path = "datasumatera2.xlsx")
dataoutflowsumatera## # A tibble: 10 x 12
## Keterangan `2011` `2012` `2013` `2014` `2015` `2016` `2017` `2018` `2019`
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Aceh 6338. 6378. 23278. 8630. 9637. 11311. 11760. 11450. 13087.
## 2 Sumatera Utara 22176. 22495. 19235. 26391. 27877. 31959. 35243. 36908. 44051.
## 3 Sumatera Barat 5300. 6434. 6511. 7060. 7471. 9198. 10754. 8447. 9465.
## 4 Riau 12434. 13014. 15460. 15158. 15789. 17645. 18128. 17926. 19277.
## 5 Kep. Riau 5819. 6966. 8747. 10122. 9803. 10068. 10749. 12597. 12644.
## 6 Jambi 5217. 5013. 6302. 8361. 8325. 7774. 8434. 8459. 9204.
## 7 Sumatera Sela~ 14524. 15600. 12693. 13372. 13484. 15756. 16981. 17931. 19121.
## 8 Bengkulu 2561. 2959. 6490. 4583. 4852. 5163. 5447. 5495. 6842.
## 9 Lampung 5724. 6376. 4571. 8339. 9946. 10436. 13359. 13725. 15626.
## 10 Kep. Bangka B~ NA NA NA 322. 2005. 2684. 2750. 2738. 4167.
## # ... with 2 more variables: `2020` <dbl>, `2021` <dbl>
library(tidyverse)## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.1.3
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --
## v ggplot2 3.3.5 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.1.6 v dplyr 1.0.8
## v tidyr 1.2.0 v stringr 1.4.0
## v readr 2.1.2 v forcats 0.5.1
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'readr' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'purrr' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'stringr' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.1.3
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
datalongersumatera <- dataoutflowsumatera %>%
pivot_longer(!Keterangan, names_to = "Tahun", values_to = "Kasus")
datalongersumatera## # A tibble: 110 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Aceh 2011 6338.
## 2 Aceh 2012 6378.
## 3 Aceh 2013 23278.
## 4 Aceh 2014 8630.
## 5 Aceh 2015 9637.
## 6 Aceh 2016 11311.
## 7 Aceh 2017 11760.
## 8 Aceh 2018 11450.
## 9 Aceh 2019 13087.
## 10 Aceh 2020 12874.
## # ... with 100 more rows
library(dplyr)Sumatera <- select(datalongersumatera, Keterangan, Kasus)
Sumatera## # A tibble: 110 x 2
## Keterangan Kasus
## <chr> <dbl>
## 1 Aceh 6338.
## 2 Aceh 6378.
## 3 Aceh 23278.
## 4 Aceh 8630.
## 5 Aceh 9637.
## 6 Aceh 11311.
## 7 Aceh 11760.
## 8 Aceh 11450.
## 9 Aceh 13087.
## 10 Aceh 12874.
## # ... with 100 more rows
library(dplyr)Aceh <- datalongersumatera %>%
filter(Keterangan == 'Aceh') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Aceh## # A tibble: 11 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Aceh 2011 6338.
## 2 Aceh 2012 6378.
## 3 Aceh 2013 23278.
## 4 Aceh 2014 8630.
## 5 Aceh 2015 9637.
## 6 Aceh 2016 11311.
## 7 Aceh 2017 11760.
## 8 Aceh 2018 11450.
## 9 Aceh 2019 13087.
## 10 Aceh 2020 12874.
## 11 Aceh 2021 5770.
Aceh <- datalongersumatera%>%
filter(Keterangan == 'Aceh', Tahun == '2012') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Aceh## # A tibble: 1 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Aceh 2012 6378.
library(dplyr)SumateraUtara <- datalongersumatera %>%
filter(Keterangan == 'Sumatera Utara') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
SumateraUtara## # A tibble: 11 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Sumatera Utara 2011 22176.
## 2 Sumatera Utara 2012 22495.
## 3 Sumatera Utara 2013 19235.
## 4 Sumatera Utara 2014 26391.
## 5 Sumatera Utara 2015 27877.
## 6 Sumatera Utara 2016 31959.
## 7 Sumatera Utara 2017 35243.
## 8 Sumatera Utara 2018 36908.
## 9 Sumatera Utara 2019 44051.
## 10 Sumatera Utara 2020 39758.
## 11 Sumatera Utara 2021 23453.
SumateraUtara <- datalongersumatera%>%
filter(Keterangan == 'Sumatera Utara', Tahun == '2014') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
SumateraUtara## # A tibble: 1 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Sumatera Utara 2014 26391.
library(dplyr)SumateraBarat <- datalongersumatera %>%
filter(Keterangan == 'Sumatera Barat') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
SumateraBarat## # A tibble: 11 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Sumatera Barat 2011 5300.
## 2 Sumatera Barat 2012 6434.
## 3 Sumatera Barat 2013 6511.
## 4 Sumatera Barat 2014 7060.
## 5 Sumatera Barat 2015 7471.
## 6 Sumatera Barat 2016 9198.
## 7 Sumatera Barat 2017 10754.
## 8 Sumatera Barat 2018 8447.
## 9 Sumatera Barat 2019 9465.
## 10 Sumatera Barat 2020 8763.
## 11 Sumatera Barat 2021 5941.
SumateraBarat <- datalongersumatera%>%
filter(Keterangan == 'Sumatera Barat', Tahun == '2016') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
SumateraBarat## # A tibble: 1 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Sumatera Barat 2016 9198.
library(dplyr)Riau <- datalongersumatera %>%
filter(Keterangan == 'Riau') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Riau## # A tibble: 11 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Riau 2011 12434.
## 2 Riau 2012 13014.
## 3 Riau 2013 15460.
## 4 Riau 2014 15158.
## 5 Riau 2015 15789.
## 6 Riau 2016 17645.
## 7 Riau 2017 18128.
## 8 Riau 2018 17926.
## 9 Riau 2019 19277.
## 10 Riau 2020 19139.
## 11 Riau 2021 12631.
Riau <- datalongersumatera%>%
filter(Keterangan == 'Riau', Tahun == '2018') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Riau## # A tibble: 1 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Riau 2018 17926.
library(dplyr)Kep.Riau <- datalongersumatera %>%
filter(Keterangan == 'Kep. Riau') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Kep.Riau## # A tibble: 11 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Kep. Riau 2011 5819.
## 2 Kep. Riau 2012 6966.
## 3 Kep. Riau 2013 8747.
## 4 Kep. Riau 2014 10122.
## 5 Kep. Riau 2015 9803.
## 6 Kep. Riau 2016 10068.
## 7 Kep. Riau 2017 10749.
## 8 Kep. Riau 2018 12597.
## 9 Kep. Riau 2019 12644.
## 10 Kep. Riau 2020 8461.
## 11 Kep. Riau 2021 5128.
Kep.Riau <- datalongersumatera%>%
filter(Keterangan == 'Kep. Riau', Tahun == '2021') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Kep.Riau## # A tibble: 1 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Kep. Riau 2021 5128.
library(dplyr)Jambi <- datalongersumatera %>%
filter(Keterangan == 'Jambi') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Jambi## # A tibble: 11 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Jambi 2011 5217.
## 2 Jambi 2012 5013.
## 3 Jambi 2013 6302.
## 4 Jambi 2014 8361.
## 5 Jambi 2015 8325.
## 6 Jambi 2016 7774.
## 7 Jambi 2017 8434.
## 8 Jambi 2018 8459.
## 9 Jambi 2019 9204.
## 10 Jambi 2020 8950.
## 11 Jambi 2021 6046.
Jambi <- datalongersumatera%>%
filter(Keterangan == 'Kep. Riau', Tahun == '2011') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Jambi## # A tibble: 1 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Kep. Riau 2011 5819.
library(dplyr)SumateraSelatan <- datalongersumatera %>%
filter(Keterangan == 'Sumatera Selatan') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
SumateraSelatan## # A tibble: 11 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Sumatera Selatan 2011 14524.
## 2 Sumatera Selatan 2012 15600.
## 3 Sumatera Selatan 2013 12693.
## 4 Sumatera Selatan 2014 13372.
## 5 Sumatera Selatan 2015 13484.
## 6 Sumatera Selatan 2016 15756.
## 7 Sumatera Selatan 2017 16981.
## 8 Sumatera Selatan 2018 17931.
## 9 Sumatera Selatan 2019 19121.
## 10 Sumatera Selatan 2020 18309.
## 11 Sumatera Selatan 2021 11436.
SumateraSelatan <- datalongersumatera%>%
filter(Keterangan == 'Sumatera Selatan', Tahun == '2015') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
SumateraSelatan## # A tibble: 1 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Sumatera Selatan 2015 13484.
library(dplyr)Bengkulu <- datalongersumatera %>%
filter(Keterangan == 'Bengkulu') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Bengkulu## # A tibble: 11 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Bengkulu 2011 2561.
## 2 Bengkulu 2012 2959.
## 3 Bengkulu 2013 6490.
## 4 Bengkulu 2014 4583.
## 5 Bengkulu 2015 4852.
## 6 Bengkulu 2016 5163.
## 7 Bengkulu 2017 5447.
## 8 Bengkulu 2018 5495.
## 9 Bengkulu 2019 6842.
## 10 Bengkulu 2020 6564.
## 11 Bengkulu 2021 4681.
Bengkulu <- datalongersumatera%>%
filter(Keterangan == 'Bengkulu', Tahun == '2017') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Bengkulu## # A tibble: 1 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Bengkulu 2017 5447.
library(dplyr)Lampung <- datalongersumatera %>%
filter(Keterangan == 'Lampung') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Lampung## # A tibble: 11 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Lampung 2011 5724.
## 2 Lampung 2012 6376.
## 3 Lampung 2013 4571.
## 4 Lampung 2014 8339.
## 5 Lampung 2015 9946.
## 6 Lampung 2016 10436.
## 7 Lampung 2017 13359.
## 8 Lampung 2018 13725.
## 9 Lampung 2019 15626.
## 10 Lampung 2020 13873.
## 11 Lampung 2021 8050.
Lampung <- datalongersumatera%>%
filter(Keterangan == 'Lampung', Tahun == '2019') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Lampung## # A tibble: 1 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Lampung 2019 15626.
library(dplyr)Kep.BangkaBelitung <- datalongersumatera %>%
filter(Keterangan == 'Kep. Bangka Belitung') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Kep.BangkaBelitung## # A tibble: 11 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Kep. Bangka Belitung 2011 NA
## 2 Kep. Bangka Belitung 2012 NA
## 3 Kep. Bangka Belitung 2013 NA
## 4 Kep. Bangka Belitung 2014 322.
## 5 Kep. Bangka Belitung 2015 2005.
## 6 Kep. Bangka Belitung 2016 2684.
## 7 Kep. Bangka Belitung 2017 2750.
## 8 Kep. Bangka Belitung 2018 2738.
## 9 Kep. Bangka Belitung 2019 4167.
## 10 Kep. Bangka Belitung 2020 3899.
## 11 Kep. Bangka Belitung 2021 3493.
Kep.BangkaBelitung <- datalongersumatera%>%
filter(Keterangan == 'Kep. Bangka Belitung', Tahun == '2021') %>%
select('Keterangan', 'Tahun', 'Kasus')
Kep.BangkaBelitung## # A tibble: 1 x 3
## Keterangan Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Kep. Bangka Belitung 2021 3493.
ggplot(data = datalongersumatera, mapping = aes(x = Tahun, y = Kasus)) +
geom_point(col = "Black") +
facet_wrap( ~ Keterangan) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))## Warning: Removed 3 rows containing missing values (geom_point).