Jurusan : Teknik Informatika

Lembaga : UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

1 Pengertian

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan. Contoh : apabila kita mempunyai data yang diunduh dari sebuah database atau dibuat sendiri dengan jumlah ratusan, ribuan, atau bahkan ratusan ribu baris data, tentunya akan sulit untuk mengolah serta mendapatkan informasi secara cepat. Informasi yang dimaksud misalnya : Menampilkan data berdasarkan kriteria atau perhitungan tertentu, membandingkan antar field (kolom) satu dengan yang lainnya, menampilkan perulangan data, hubungan perulangan data pada suatu periode dan lain sebagainya. Selain itu bahasa pemrograman R juga menyediakan fitur provitdata. Berikut penerapan pivotdata inflow Uang Kartal di Pulau Sumatera pada tahun 2019 menggunakan bahasa pemrograman R.

library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.2
outtahunjawa <- read_excel(path = "outflow pulau jawa tahun 2020.xlsx")
outtahunjawa
library(tidyverse)
## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.1.2
## -- 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 4.1.2
## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'readr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'purrr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.1.2
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

2 Kasus Data Outflow Uang Kartal di Pulau Jawa pada Bulan Januari-Desember 2020

longertahunjawa <- outtahunjawa %>% 
  pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Bulan", values_to = "Kasus")
longertahunjawa

3 Pivot Data Outlow Uang Kartal di Pulau Jawa berdasarkan Kasus

library(dplyr)
jawa <- select(longertahunjawa , Provinsi, Kasus)
jawa

4 Kasus Data Outflow Uang Kartal di Jawa Timur pada Bulan Januari - Desember 2020

library(dplyr)
jawa1 <- longertahunjawa %>%
    filter(Provinsi == 'Jawa Timur') %>%
    select('Provinsi', 'Bulan', 'Kasus')
jawa1

5 Kasus Data Outlow Uang Kartal di Jawa Timur pada Bulan Januari 2019

jawa2 <- longertahunjawa %>%
  filter(Provinsi == 'Jawa Timur', Bulan == 'Januari') %>%
 select('Provinsi', 'Bulan', 'Kasus')
jawa2

6 Visualisasi Pivot Data Outflow Uang Kartal di Pulau Jawa Berdasarkan Provinsi

ggplot(data = longertahunjawa, mapping = aes(x = Bulan, y = Kasus)) +
  geom_point() +
  facet_wrap( ~ Provinsi) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))

7 Visualisasi Pivot Data Outflow Uang Kartal di Pulau Jawa Berdasarkan Bulan

ggplot(data = longertahunjawa, mapping = aes(x = Provinsi, y = Kasus)) +
  geom_point() +
  facet_wrap( ~ Bulan) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))