Pivot dan Visualisasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa Tahun 2011
Adila Qurrota A’yun
3/17/2022
Dosen Pengampu : Prof. Dr. Suhartono, M.Kom
Mata Kuliah : Linear Algebra
Prodi : Teknik Informatika
Lembaga : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Pengertian Pivot
Pivot merupakan salah satu fitur yang powerful di dalam Microsoft Excel, digunakan untuk merangkum data. Fungsi lengkapnya adalah untuk melakukan analisis, eksplorasi data, dan mempresentasikannya. Sehingga proses pembacaan dan penyajian data di dalam aplikasi menjadi lebih mudah sekaligus lebih detail. Pivot memungkinkan pengguna untuk melakukan manipulasi data agar tampilannya lebih sesuai dengan keinginan dan kebutuhan. Tujuannya untuk memastikan data yang penting bisa ditampilkan, sebab pivot biasanya digunakan untuk merangkum data dalam jumlah banyak sehingga bisa lebih mudah dibaca. Berikut pivot dan visualisasi data inflow uang kartal di pulau Jawa tahun 2011 menggunakan bahasa pemrograman R.
library(readxl)inflowjawa <- read_excel(path = "inflowJawa.xlsx")
inflowjawa## # A tibble: 6 x 13
## Provinsi Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Jawa 7736. 6667. 10318. 7826. 8166. 7442. 9051. 6073. 28450.
## 2 Jawa Barat 1980. 1726. 3718. 2864. 3169. 2971. 3615. 2398. 9581.
## 3 Jawa Tengah 2254. 1823. 3085. 2290. 2202. 2036. 2607. 1496. 8534.
## 4 Yogyakarta 431. 186. 461. 291. 375. 436. 499. 293. 1568.
## 5 Jawa Timur 3071. 2932. 3054. 2381. 2419. 1998. 2330. 1887. 8767.
## 6 Banten 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## # ... with 3 more variables: Oktober <dbl>, November <dbl>, Desember <dbl>library(tidyverse)## -- 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## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()Kasus Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa Bulan Januari-Desember Tahun 2011
datalongerjawa <- inflowjawa %>%
pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Bulan", values_to = "Kasus")
datalongerjawa## # A tibble: 72 x 3
## Provinsi Bulan Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Jawa Januari 7736.
## 2 Jawa Februari 6667.
## 3 Jawa Maret 10318.
## 4 Jawa April 7826.
## 5 Jawa Mei 8166.
## 6 Jawa Juni 7442.
## 7 Jawa Juli 9051.
## 8 Jawa Agustus 6073.
## 9 Jawa September 28450.
## 10 Jawa Oktober 11368.
## # ... with 62 more rowsPivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa Berdasarkan Kasus
library(dplyr)
jawa2 <- select(datalongerjawa , Provinsi, Kasus)
jawa2## # A tibble: 72 x 2
## Provinsi Kasus
## <chr> <dbl>
## 1 Jawa 7736.
## 2 Jawa 6667.
## 3 Jawa 10318.
## 4 Jawa 7826.
## 5 Jawa 8166.
## 6 Jawa 7442.
## 7 Jawa 9051.
## 8 Jawa 6073.
## 9 Jawa 28450.
## 10 Jawa 11368.
## # ... with 62 more rowsKasus Data Inflow Uang Kartal di Jawa Barat Bulan Januari-Desember Tahun 2011
library(dplyr)
jawabarat3 <- datalongerjawa %>%
filter(Provinsi == 'Jawa Barat') %>%
select('Provinsi', 'Bulan', 'Kasus')
jawabarat3## # A tibble: 12 x 3
## Provinsi Bulan Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Jawa Barat Januari 1980.
## 2 Jawa Barat Februari 1726.
## 3 Jawa Barat Maret 3718.
## 4 Jawa Barat April 2864.
## 5 Jawa Barat Mei 3169.
## 6 Jawa Barat Juni 2971.
## 7 Jawa Barat Juli 3615.
## 8 Jawa Barat Agustus 2398.
## 9 Jawa Barat September 9581.
## 10 Jawa Barat Oktober 3975.
## 11 Jawa Barat November 4328.
## 12 Jawa Barat Desember 3450.Kasus Data Inflow Uang Kartal di Jawa Barat Bulan Januari Tahun 2011
jawabarat4 <- datalongerjawa %>%
filter(Provinsi == 'Jawa Barat', Bulan == 'Januari') %>%
select('Provinsi', 'Bulan', 'Kasus')
jawabarat4## # A tibble: 1 x 3
## Provinsi Bulan Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Jawa Barat Januari 1980.Visualisasi Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa Berdasarkan Provinsi
ggplot(data = datalongerjawa, mapping = aes(x = Bulan, y = Kasus)) +
geom_point() +
facet_wrap( ~ Provinsi) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))
Visualisasi Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Jawa Berdasarkan Bulan
ggplot(data = datalongerjawa, mapping = aes(x = Provinsi, y = Kasus)) +
geom_point() +
facet_wrap( ~ Bulan) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))