Dosen Pengampu : Prof. Dr. Suhartono, M.Kom

Lembaga : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Jurusan : Teknik Informatika

Fakultas : Sains dan Teknologi

Pengertian Pivot Table

Pivot table adalah sebuah tabel yang berisi data rangkuman dari data dibeberapa tabel lainnya, dibuat dengan melakukan penjumlahan, menghitung rata-rata, mengurutkan data termasuk juga mengelompokkan data, sehingga dihasilkan tabel rangkuman yang lebih informatif dan mudah dibaca.

Pivot Table Inflow di Daerah Bali Nusra

library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.1.2
inflowbali <- read_excel(path = "~/linear algebra/inflow bali nusra.xlsx")
inflowbali
## # A tibble: 11 x 4
##    Keterangan   Bali `Nusa Tenggara Barat` `Nusa Tenggara Timur`
##         <dbl>  <dbl>                 <dbl>                 <dbl>
##  1       2011  6394.                 1803.                 2125.
##  2       2012  8202.                 3676.                 2735.
##  3       2013  5066.                 7024.                 5422.
##  4       2014 11590.                 5704.                 3512.
##  5       2015 13072.                 6285.                 3651.
##  6       2016 17914.                 8842.                 4210.
##  7       2017 16962.                 8383.                 5452.
##  8       2018 18610.                 9140.                 6116.
##  9       2019 21422.                 9614.                 7080.
## 10       2020 14735.                 8007.                 6657.
## 11       2021  7505.                 5888.                 5498.
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 4.1.2
## 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 'forcats' was built under R version 4.1.3
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

Kasus Data Inflow di Daerah Bali Nusra Periode 2011-2021

datalongerbali <- inflowbali %>%
  pivot_longer(!Keterangan, names_to = "Provinsi", values_to = "Kasus")
datalongerbali
## # A tibble: 33 x 3
##    Keterangan Provinsi             Kasus
##         <dbl> <chr>                <dbl>
##  1       2011 Bali                 6394.
##  2       2011 Nusa Tenggara Barat  1803.
##  3       2011 Nusa Tenggara Timur  2125.
##  4       2012 Bali                 8202.
##  5       2012 Nusa Tenggara Barat  3676.
##  6       2012 Nusa Tenggara Timur  2735.
##  7       2013 Bali                 5066.
##  8       2013 Nusa Tenggara Barat  7024.
##  9       2013 Nusa Tenggara Timur  5422.
## 10       2014 Bali                11590.
## # ... with 23 more rows

Pivot Data Inflow di Daerah Bali Nusra berdasarkan Kasus

library(dplyr)
bali2 <- select(datalongerbali, Provinsi, Kasus)
bali2
## # A tibble: 33 x 2
##    Provinsi             Kasus
##    <chr>                <dbl>
##  1 Bali                 6394.
##  2 Nusa Tenggara Barat  1803.
##  3 Nusa Tenggara Timur  2125.
##  4 Bali                 8202.
##  5 Nusa Tenggara Barat  3676.
##  6 Nusa Tenggara Timur  2735.
##  7 Bali                 5066.
##  8 Nusa Tenggara Barat  7024.
##  9 Nusa Tenggara Timur  5422.
## 10 Bali                11590.
## # ... with 23 more rows

Kasus Data Inflow di Provinsi Bali Periode 2011-2021

library(dplyr)
bali3 <- datalongerbali %>%
  filter(Provinsi == 'Bali') %>%
  select('Provinsi','Keterangan','Kasus')
bali3
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi Keterangan  Kasus
##    <chr>         <dbl>  <dbl>
##  1 Bali           2011  6394.
##  2 Bali           2012  8202.
##  3 Bali           2013  5066.
##  4 Bali           2014 11590.
##  5 Bali           2015 13072.
##  6 Bali           2016 17914.
##  7 Bali           2017 16962.
##  8 Bali           2018 18610.
##  9 Bali           2019 21422.
## 10 Bali           2020 14735.
## 11 Bali           2021  7505.

Kasus Data Inflow di Provinsi Bali Tahun 2020

bali4 <- datalongerbali %>%
  filter(Provinsi == 'Bali', Keterangan == '2020') %>%
  select('Provinsi','Keterangan','Kasus')
bali4
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi Keterangan  Kasus
##   <chr>         <dbl>  <dbl>
## 1 Bali           2020 14735.

Kasus Data Inflow di Provinsi Nusa Tenggara Barat Periode 2011-2021

library(dplyr)
bali3 <- datalongerbali %>%
  filter(Provinsi == 'Nusa Tenggara Barat') %>%
  select('Provinsi','Keterangan','Kasus')
bali3
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi            Keterangan Kasus
##    <chr>                    <dbl> <dbl>
##  1 Nusa Tenggara Barat       2011 1803.
##  2 Nusa Tenggara Barat       2012 3676.
##  3 Nusa Tenggara Barat       2013 7024.
##  4 Nusa Tenggara Barat       2014 5704.
##  5 Nusa Tenggara Barat       2015 6285.
##  6 Nusa Tenggara Barat       2016 8842.
##  7 Nusa Tenggara Barat       2017 8383.
##  8 Nusa Tenggara Barat       2018 9140.
##  9 Nusa Tenggara Barat       2019 9614.
## 10 Nusa Tenggara Barat       2020 8007.
## 11 Nusa Tenggara Barat       2021 5888.

Kasus Data Inflow di Provinsi Nusa Tenggara Barat Tahun 2016

bali4 <- datalongerbali %>%
  filter(Provinsi == 'Nusa Tenggara Barat', Keterangan == '2016') %>%
  select('Provinsi','Keterangan','Kasus')
bali4
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi            Keterangan Kasus
##   <chr>                    <dbl> <dbl>
## 1 Nusa Tenggara Barat       2016 8842.

Kasus Data Inflow di Provinsi Nusa Tenggara Timur Periode 2011-2021

library(dplyr)
bali3 <- datalongerbali %>%
  filter(Provinsi == 'Nusa Tenggara Timur') %>%
  select('Provinsi','Keterangan','Kasus')
bali3
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi            Keterangan Kasus
##    <chr>                    <dbl> <dbl>
##  1 Nusa Tenggara Timur       2011 2125.
##  2 Nusa Tenggara Timur       2012 2735.
##  3 Nusa Tenggara Timur       2013 5422.
##  4 Nusa Tenggara Timur       2014 3512.
##  5 Nusa Tenggara Timur       2015 3651.
##  6 Nusa Tenggara Timur       2016 4210.
##  7 Nusa Tenggara Timur       2017 5452.
##  8 Nusa Tenggara Timur       2018 6116.
##  9 Nusa Tenggara Timur       2019 7080.
## 10 Nusa Tenggara Timur       2020 6657.
## 11 Nusa Tenggara Timur       2021 5498.

Kasus Data Inflow di Provinsi Nusa Tenggara Timur Tahun 2013

bali4 <- datalongerbali %>%
  filter(Provinsi == 'Nusa Tenggara Timur', Keterangan == '2013') %>%
  select('Provinsi','Keterangan','Kasus')
bali4
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi            Keterangan Kasus
##   <chr>                    <dbl> <dbl>
## 1 Nusa Tenggara Timur       2013 5422.

Visualisasi Pivot Data Inflow di Bali Nusra berdasarkan Provinsi

ggplot(data = datalongerbali, mapping = aes(x = Keterangan, y = Kasus)) + geom_point(col = "red") + facet_wrap(~ Provinsi) + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90) )

Visualisasi Pivot Data Inflow di Pulau Bali Nusra berdasarkan Tahun

ggplot(data = datalongerbali, mapping = aes(x = Provinsi, y = Kasus)) + geom_point(col = "blue") + facet_wrap(~ Keterangan) + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90) )

Referensi

https://rpubs.com/suhartono-uinmaliki/868629

https://www.bi.go.id/id/statistik/ekonomi-keuangan/ssp/indikator-pengedaran-uang.aspx

https://www.kampusexcel.com/cara-membuat-pivot-table-2007.html#:~:text=Pengertian%20pivot%20table%20Apa%20itu%20pivot%20table%3F%2C%20pivot,tabel%20rangkuman%20yang%20lebih%20informatif%20dan%20mudah%20dibaca.