Lembaga : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Jurusan : Teknik Informatika

Pengertian Pivot

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 4.1.2
datainflowkalimantan <- read_excel(path = "inflowkalimantan.xlsx")
datainflowkalimantan
## # A tibble: 6 x 12
##   Provinsi `2011` `2012` `2013` `2014` `2015` `2016` `2017` `2018` `2019` `2020`
##   <chr>     <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
## 1 Kaliman~ 13272. 17575. 37698. 26379. 29427. 32847. 35119. 41157. 46158. 37200.
## 2 Kaliman~  2831.  3386.  4029.  5943.  6675.  7440.  7775. 10249. 11848.  9294.
## 3 Kaliman~   779.  1135. 19328.  1887.  3547.  3694.  3655.  4083.  4385.  4178.
## 4 Kaliman~  5369.  7311.  4226.  9614.  9558. 10809. 12415. 13604. 14462. 11753.
## 5 Kaliman~  4293.  5743. 10115.  8936.  9646. 10903. 10933. 12305. 13991. 10612.
## 6 Kaliman~     0      0      0      0      0      0    341.   917.  1472.  1362.
## # ... with 1 more variable: 2021 <dbl>
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  3.1.4     v dplyr   1.0.8
## v tidyr   1.1.3     v stringr 1.4.0
## v readr   2.0.1     v forcats 0.5.1
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.1.2
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

Kasus Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan Periode 2011 - 2021

datalongerkalimantan <- datainflowkalimantan %>% 
  pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Tahun", values_to = "Kasus")
datalongerkalimantan
## # A tibble: 66 x 3
##    Provinsi   Tahun  Kasus
##    <chr>      <chr>  <dbl>
##  1 Kalimantan 2011  13272.
##  2 Kalimantan 2012  17575.
##  3 Kalimantan 2013  37698.
##  4 Kalimantan 2014  26379.
##  5 Kalimantan 2015  29427.
##  6 Kalimantan 2016  32847.
##  7 Kalimantan 2017  35119.
##  8 Kalimantan 2018  41157.
##  9 Kalimantan 2019  46158.
## 10 Kalimantan 2020  37200.
## # ... with 56 more rows

Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan berdasarkan Kasus

library(dplyr)
kalimantan2 <- select(datalongerkalimantan, Provinsi, Kasus)
kalimantan2 
## # A tibble: 66 x 2
##    Provinsi    Kasus
##    <chr>       <dbl>
##  1 Kalimantan 13272.
##  2 Kalimantan 17575.
##  3 Kalimantan 37698.
##  4 Kalimantan 26379.
##  5 Kalimantan 29427.
##  6 Kalimantan 32847.
##  7 Kalimantan 35119.
##  8 Kalimantan 41157.
##  9 Kalimantan 46158.
## 10 Kalimantan 37200.
## # ... with 56 more rows

Kasus Data Inflow Uang Kartal di Kalimantan Barat Periode 2011 - 2021

library(dplyr)
kalimantan3 <- datalongerkalimantan  %>%
    filter(Provinsi == 'Kalimantan Barat') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
kalimantan3 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi         Tahun  Kasus
##    <chr>            <chr>  <dbl>
##  1 Kalimantan Barat 2011   2831.
##  2 Kalimantan Barat 2012   3386.
##  3 Kalimantan Barat 2013   4029.
##  4 Kalimantan Barat 2014   5943.
##  5 Kalimantan Barat 2015   6675.
##  6 Kalimantan Barat 2016   7440.
##  7 Kalimantan Barat 2017   7775.
##  8 Kalimantan Barat 2018  10249.
##  9 Kalimantan Barat 2019  11848.
## 10 Kalimantan Barat 2020   9294.
## 11 Kalimantan Barat 2021   7598.

Kasus Data Inflow Uang Kartal di Kalimantan Barat Tahun 2021

kalimantan4 <- datalongerkalimantan %>%
  filter(Provinsi == 'Kalimantan Barat', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
kalimantan4
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi         Tahun Kasus
##   <chr>            <chr> <dbl>
## 1 Kalimantan Barat 2021  7598.

Kasus Data Inflow Uang Kartal di Kalimantan Tengah Periode 2011-2021

library(dplyr)
kalteng <- datalongerkalimantan  %>%
    filter(Provinsi == 'Kalimantan Tengah') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
kalteng 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi          Tahun  Kasus
##    <chr>             <chr>  <dbl>
##  1 Kalimantan Tengah 2011    779.
##  2 Kalimantan Tengah 2012   1135.
##  3 Kalimantan Tengah 2013  19328.
##  4 Kalimantan Tengah 2014   1887.
##  5 Kalimantan Tengah 2015   3547.
##  6 Kalimantan Tengah 2016   3694.
##  7 Kalimantan Tengah 2017   3655.
##  8 Kalimantan Tengah 2018   4083.
##  9 Kalimantan Tengah 2019   4385.
## 10 Kalimantan Tengah 2020   4178.
## 11 Kalimantan Tengah 2021   3534.

Kasus Data Inflow Uang Kartal di Kalimantan Tengah Periode 2021

library(dplyr)
kalteng1 <- datalongerkalimantan %>%
  filter(Provinsi == 'Kalimantan Tengah', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
kalteng1
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi          Tahun Kasus
##   <chr>             <chr> <dbl>
## 1 Kalimantan Tengah 2021  3534.

Kasus Data Inflow Uang Kartal di Kalimantan Selatan Periode 2011-2021

library(dplyr)
kalsel <- datalongerkalimantan  %>%
    filter(Provinsi == 'Kalimantan Selatan') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
kalsel 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi           Tahun  Kasus
##    <chr>              <chr>  <dbl>
##  1 Kalimantan Selatan 2011   5369.
##  2 Kalimantan Selatan 2012   7311.
##  3 Kalimantan Selatan 2013   4226.
##  4 Kalimantan Selatan 2014   9614.
##  5 Kalimantan Selatan 2015   9558.
##  6 Kalimantan Selatan 2016  10809.
##  7 Kalimantan Selatan 2017  12415.
##  8 Kalimantan Selatan 2018  13604.
##  9 Kalimantan Selatan 2019  14462.
## 10 Kalimantan Selatan 2020  11753.
## 11 Kalimantan Selatan 2021   9655.

Kasus Data Inflow Uang Kartal di Kalimantan Selatan Periode 2021

library(dplyr)
kalsel1 <- datalongerkalimantan %>%
  filter(Provinsi == 'Kalimantan Selatan', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
kalsel1
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi           Tahun Kasus
##   <chr>              <chr> <dbl>
## 1 Kalimantan Selatan 2021  9655.

Visualisasi Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan berdasarkan Provinsi

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

Visualisasi Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan berdasarkan Tahun

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

Referensi

https://www.kitalulus.com/seputar-kerja/pivot-table-adalah

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