Nama : Muhammad Ridho

NIM : 210605110102

Kelas : Liniear Algebra (C)

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

Universitas : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Jurusan : Teknik Informatika

Pengertian Pivot Table

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)
dataoutflowsulampua <- read_excel(path = "outflow tahunan1.xlsx")
dataoutflowsulampua
## # A tibble: 11 x 12
##    Provinsi       `2011` `2012` `2013` `2014` `2015` `2016` `2017` `2018` `2019`
##    <chr>           <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
##  1 Sulampua       36449. 43623. 64181. 48231. 53153. 53145. 56297. 60935. 60723.
##  2 Sulawesi Utara  6606.  6375. 22740.  7207.  7202.  7707.  8421.  7605.  7367.
##  3 Sulawesi Teng~  4017.  4458.  4544.  5696.  5310.  4962.  5226.  5578.  5531.
##  4 Sulawesi Sela~  8967. 11873. 11485. 15645. 16236. 15494. 15159. 16779. 18089.
##  5 Sulawesi Teng~  2889.  2950.  4239.  3537.  4716.  4488.  5293.  5224.  5056.
##  6 Sulawesi Barat     0      0      0      0    647.  1514.  2504.  3350.  2749.
##  7 Gorontalo          0      0      0      0      0      0      0    927.  1951.
##  8 Maluku Utara    1631.  1677.  8578.  1809.  2397.  2246.  2752.  2678.  2984.
##  9 Maluku          2352.  2690.  4795.  2861.  3123.  3309.  3671.  3424.  4071.
## 10 Papua           9986. 13600.  7801. 11305. 11623. 11500. 10650. 12369.  9605.
## 11 Papua Barat        0      0      0    170.  1899.  1924.  2621.  3001.  3319.
## # ... 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   1.0.7
## v tidyr   1.2.0     v stringr 1.4.0
## v readr   2.1.2     v forcats 0.5.1
## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.1.3
## Warning: package 'readr' 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 outflow Uang Kartal di Pulau Sulampua pada periode 2011-2021

datalongersulampua <- dataoutflowsulampua %>% 
  pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Tahun", values_to = "Kasus")
datalongersulampua
## # A tibble: 121 x 3
##    Provinsi Tahun  Kasus
##    <chr>    <chr>  <dbl>
##  1 Sulampua 2011  36449.
##  2 Sulampua 2012  43623.
##  3 Sulampua 2013  64181.
##  4 Sulampua 2014  48231.
##  5 Sulampua 2015  53153.
##  6 Sulampua 2016  53145.
##  7 Sulampua 2017  56297.
##  8 Sulampua 2018  60935.
##  9 Sulampua 2019  60723.
## 10 Sulampua 2020  64828.
## # ... with 111 more rows

Pivot Data outflow Uang Kartal di Pulau Sulampua Berdasarkan Kasus

library(dplyr)
sulampua2 <- select(datalongersulampua, Provinsi, Kasus)
sulampua2
## # A tibble: 121 x 2
##    Provinsi  Kasus
##    <chr>     <dbl>
##  1 Sulampua 36449.
##  2 Sulampua 43623.
##  3 Sulampua 64181.
##  4 Sulampua 48231.
##  5 Sulampua 53153.
##  6 Sulampua 53145.
##  7 Sulampua 56297.
##  8 Sulampua 60935.
##  9 Sulampua 60723.
## 10 Sulampua 64828.
## # ... with 111 more rows

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Sulawesi Utara Periode 2011-2021

library(dplyr)
SulawesiUtara <- datalongersulampua  %>%
    filter(Provinsi == 'Sulawesi Utara') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
SulawesiUtara 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi       Tahun  Kasus
##    <chr>          <chr>  <dbl>
##  1 Sulawesi Utara 2011   6606.
##  2 Sulawesi Utara 2012   6375.
##  3 Sulawesi Utara 2013  22740.
##  4 Sulawesi Utara 2014   7207.
##  5 Sulawesi Utara 2015   7202.
##  6 Sulawesi Utara 2016   7707.
##  7 Sulawesi Utara 2017   8421.
##  8 Sulawesi Utara 2018   7605.
##  9 Sulawesi Utara 2019   7367.
## 10 Sulawesi Utara 2020   7437.
## 11 Sulawesi Utara 2021   3050.

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Sulawesi Utara Barat Tahun 2021

SulawesiUtara1 <- datalongersulampua %>%
  filter(Provinsi == 'Sulawesi Utara', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
SulawesiUtara1
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi       Tahun Kasus
##   <chr>          <chr> <dbl>
## 1 Sulawesi Utara 2021  3050.

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Maluku Utara Periode 2011-2021

library(dplyr)
Maluku <- datalongersulampua  %>%
    filter(Provinsi == 'Maluku Utara') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
Maluku
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi     Tahun Kasus
##    <chr>        <chr> <dbl>
##  1 Maluku Utara 2011  1631.
##  2 Maluku Utara 2012  1677.
##  3 Maluku Utara 2013  8578.
##  4 Maluku Utara 2014  1809.
##  5 Maluku Utara 2015  2397.
##  6 Maluku Utara 2016  2246.
##  7 Maluku Utara 2017  2752.
##  8 Maluku Utara 2018  2678.
##  9 Maluku Utara 2019  2984.
## 10 Maluku Utara 2020  2943.
## 11 Maluku Utara 2021  1823.

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Maluku Utara Tahun 2021

MalukuUtara1 <- datalongersulampua %>%
  filter(Provinsi == 'Maluku Utara', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
MalukuUtara1
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi     Tahun Kasus
##   <chr>        <chr> <dbl>
## 1 Maluku Utara 2021  1823.

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Papua Periode 2011-2021

library(dplyr)
Papua <- datalongersulampua  %>%
    filter(Provinsi == 'Papua') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
Papua 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi Tahun  Kasus
##    <chr>    <chr>  <dbl>
##  1 Papua    2011   9986.
##  2 Papua    2012  13600.
##  3 Papua    2013   7801.
##  4 Papua    2014  11305.
##  5 Papua    2015  11623.
##  6 Papua    2016  11500.
##  7 Papua    2017  10650.
##  8 Papua    2018  12369.
##  9 Papua    2019   9605.
## 10 Papua    2020  12028.
## 11 Papua    2021   5409.

Kasus Data outflow Uang Kartal di provinsi Papua Tahun 2021

Papua1 <- datalongersulampua %>%
  filter(Provinsi == 'Papua', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
Papua1
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi Tahun Kasus
##   <chr>    <chr> <dbl>
## 1 Papua    2021  5409.

Visualisasi Pivot Data outflow Uang Kartal di pulau Sulampua Berdasarkan Provinsi

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

Visualisasi Pivot Data outflow Uang Kartal di pulau Sulampua Berdasarkan Tahun

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