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)
datainflowsumatera <- read_excel(path = "inflow tahunan.xlsx")
datainflowsumatera
## # 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 Sumatera       57900. 65911. 98369. 8.60e4 86549. 97764. 1.04e5 1.17e5 1.34e5
##  2 Aceh            2308.  2620. 36337. 4.57e3  4710.  5775. 5.51e3 5.80e3 7.51e3
##  3 Sumatera Utara 23238. 25981. 18120. 3.05e4 30254. 34427. 3.56e4 4.18e4 4.71e4
##  4 Sumatera Barat  9385. 11192. 14056. 1.41e4 13309. 14078. 1.53e4 1.51e4 1.47e4
##  5 Riau            3012.  4447.  8933. 6.36e3  7156.  8211. 8.55e3 1.07e4 1.09e4
##  6 Kep. Riau       1426.  2236.  3378. 2.56e3  3218.  4317. 4.41e3 5.13e3 6.08e3
##  7 Jambi           1868.  2138.  3047. 5.17e3  4978.  4398. 4.40e3 5.66e3 6.49e3
##  8 Sumatera Sela~  7820.  9126.  8647. 1.00e4 10797. 12752. 1.31e4 1.43e4 1.48e4
##  9 Bengkulu        1153.  1201.  2378. 3.26e3  2791.  2889. 3.62e3 4.15e3 5.79e3
## 10 Lampung         7690.  6969.  3474. 9.45e3  8160.  9373. 1.21e4 1.34e4 1.70e4
## 11 Kep. Bangka B~     0      0      0  1.37e1  1177.  1544. 1.16e3 1.52e3 3.27e3
## # ... 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 inflow Uang Kartal di Pulau Sumatera pada periode 2011-2021

datalongerSumatera <- datainflowsumatera %>% 
  pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Tahun", values_to = "Kasus")
datalongerSumatera
## # A tibble: 121 x 3
##    Provinsi Tahun   Kasus
##    <chr>    <chr>   <dbl>
##  1 Sumatera 2011   57900.
##  2 Sumatera 2012   65911.
##  3 Sumatera 2013   98369.
##  4 Sumatera 2014   86024.
##  5 Sumatera 2015   86549.
##  6 Sumatera 2016   97764.
##  7 Sumatera 2017  103748.
##  8 Sumatera 2018  117495.
##  9 Sumatera 2019  133762.
## 10 Sumatera 2020  109345.
## # ... with 111 more rows

Pivot Data Inflow Uang Kartal di Pulau Sumatera Berdasarkan Kasus

library(dplyr)
sumatera2 <- select(datalongerSumatera, Provinsi, Kasus)
sumatera2
## # A tibble: 121 x 2
##    Provinsi   Kasus
##    <chr>      <dbl>
##  1 Sumatera  57900.
##  2 Sumatera  65911.
##  3 Sumatera  98369.
##  4 Sumatera  86024.
##  5 Sumatera  86549.
##  6 Sumatera  97764.
##  7 Sumatera 103748.
##  8 Sumatera 117495.
##  9 Sumatera 133762.
## 10 Sumatera 109345.
## # ... with 111 more rows

Kasus Data Inflow Uang Kartal di provinsi Riau Periode 2011-2021

library(dplyr)
sumatera3 <- datalongerSumatera  %>%
    filter(Provinsi == 'Riau') %>%
    select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
sumatera3 
## # A tibble: 11 x 3
##    Provinsi Tahun  Kasus
##    <chr>    <chr>  <dbl>
##  1 Riau     2011   3012.
##  2 Riau     2012   4447.
##  3 Riau     2013   8933.
##  4 Riau     2014   6358.
##  5 Riau     2015   7156.
##  6 Riau     2016   8211.
##  7 Riau     2017   8553.
##  8 Riau     2018  10730.
##  9 Riau     2019  10915.
## 10 Riau     2020   9148.
## 11 Riau     2021   7769.

Kasus Data Inflow Uang Kartal di provinsi Riau Tahun 2021

sumatera4 <- datalongerSumatera %>%
  filter(Provinsi == 'Riau', Tahun == '2021') %>%
 select('Provinsi', 'Tahun', 'Kasus')
sumatera4
## # A tibble: 1 x 3
##   Provinsi Tahun Kasus
##   <chr>    <chr> <dbl>
## 1 Riau     2021  7769.

Visualisasi Pivot Data Inflow Uang Kartal di pulau Sumatera Berdasarkan Provinsi

ggplot(data = datalongerSumatera, 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 Sumatera Berdasarkan Tahun

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