Universitas : UIN MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG

Jurusan : Teknik Informatika

Manipulasi Data dengan dplyr

Dalam melakukan manipulasi data di R kita dapat menggunakan package dplyr. Package ini dibuat oleh Handley Wickham dan Roman Francois yang berisi kumpulan fungsi yang memudahkan manipulasi data yaitu antara lain:

sample() untuk mengambil sampel secara acak dari tabel

mutate() untuk menambah kolom

select() untuk mengambil data atau variabel yang dibutuhkan

arrange() untuk mengurutkan data

filter() untuk menyaring data

groupby() untuk mengelompokkan data

Beberapa alasan mengapa dplyr digunakan ketika melakukan manipulasi data yaitu pemrosesannya cepat sehingga meminimalisir waktu, kode yang simpel sehingga mudah dimengerti, dan penggunaan fungsi yang sistematis sehingga kode lebih rapi. Cara menginstall package dplyr yaitu sebagai berikut:

install.package(dplyr)

Sedangkan untuk memanggil dplyr yaitu dengan sintaks:

library(dplyr)

Beberapa alasan mengapa dplyr digunakan ketika melakukan manipulasi data yaitu pemrosesannya cepat sehingga meminimalisir waktu, kode yang simpel sehingga mudah dimengerti, dan penggunaan fungsi yang sistematis sehingga kode lebih rapi.

library(readxl)
datainflowkalimantan <- read_excel(path = "InflowTahunKalimantan.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)
## -- 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
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

Manipulasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan pada Tahun 2013

kalimantan2 <- select(datainflowkalimantan,'Provinsi', '2013')
kalimantan2
## # A tibble: 6 x 2
##   Provinsi           `2013`
##   <chr>               <dbl>
## 1 Kalimantan         37698.
## 2 Kalimantan Barat    4029.
## 3 Kalimantan Tengah  19328.
## 4 Kalimantan Selatan  4226.
## 5 Kalimantan Timur   10115.
## 6 Kalimantan Utara       0

Manipulasi Data InflowUang Kartal di Pulau Kalimantan Tanpa Tahun 2014

kalimantan3 <- select(datainflowkalimantan, -'2014')
kalimantan3
## # A tibble: 6 x 11
##   Provinsi `2011` `2012` `2013` `2015` `2016` `2017` `2018` `2019` `2020` `2021`
##   <chr>     <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
## 1 Kaliman~ 13272. 17575. 37698. 29427. 32847. 35119. 41157. 46158. 37200. 31372.
## 2 Kaliman~  2831.  3386.  4029.  6675.  7440.  7775. 10249. 11848.  9294.  7598.
## 3 Kaliman~   779.  1135. 19328.  3547.  3694.  3655.  4083.  4385.  4178.  3534.
## 4 Kaliman~  5369.  7311.  4226.  9558. 10809. 12415. 13604. 14462. 11753.  9655.
## 5 Kaliman~  4293.  5743. 10115.  9646. 10903. 10933. 12305. 13991. 10612.  8914.
## 6 Kaliman~     0      0      0      0      0    341.   917.  1472.  1362.  1671.

Manipulasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan pada Tahun 2014-2018

kalimantan4 <- datainflowkalimantan %>% select('Provinsi', '2014', '2015', '2016' , '2017' , '2018')
kalimantan4
## # A tibble: 6 x 6
##   Provinsi           `2014` `2015` `2016` `2017` `2018`
##   <chr>               <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
## 1 Kalimantan         26379. 29427. 32847. 35119. 41157.
## 2 Kalimantan Barat    5943.  6675.  7440.  7775. 10249.
## 3 Kalimantan Tengah   1887.  3547.  3694.  3655.  4083.
## 4 Kalimantan Selatan  9614.  9558. 10809. 12415. 13604.
## 5 Kalimantan Timur    8936.  9646. 10903. 10933. 12305.
## 6 Kalimantan Utara       0      0      0    341.   917.

Manipulasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan dengan Menambah Tulisan Tahun di Tiap Tahunnya

kalimantan5 <- datainflowkalimantan %>% rename('Tahun 2011' = '2011' , 'Tahun 2012' = '2012' , 'Tahun 2013' = '2013' , 'Tahun 2014' = '2014' , 'Tahun 2015' = '2015' , 'Tahun 2016' = '2016' , 'Tahun 2017' = '2017' , 'Tahun 2018' = '2018' , 'Tahun 2019' = '2019' , 'Tahun 2020' = '2020' , 'Tahun 2021' = '2021')
head(kalimantan5)
## # A tibble: 6 x 12
##   Provinsi      `Tahun 2011` `Tahun 2012` `Tahun 2013` `Tahun 2014` `Tahun 2015`
##   <chr>                <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>        <dbl>
## 1 Kalimantan          13272.       17575.       37698.       26379.       29427.
## 2 Kalimantan B~        2831.        3386.        4029.        5943.        6675.
## 3 Kalimantan T~         779.        1135.       19328.        1887.        3547.
## 4 Kalimantan S~        5369.        7311.        4226.        9614.        9558.
## 5 Kalimantan T~        4293.        5743.       10115.        8936.        9646.
## 6 Kalimantan U~           0            0            0            0            0 
## # ... with 6 more variables: `Tahun 2016` <dbl>, `Tahun 2017` <dbl>,
## #   `Tahun 2018` <dbl>, `Tahun 2019` <dbl>, `Tahun 2020` <dbl>,
## #   `Tahun 2021` <dbl>

Manipulasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan dengan Mengambil Data Provinsi Kalimantan Timur pada Tahun 2015-2020

kalimantan6 <- datainflowkalimantan %>%
    filter(Provinsi == 'Kalimantan Timur') %>%
    select( 'Provinsi', '2015','2016', '2017','2018', '2019', '2020')
kalimantan6
## # A tibble: 1 x 7
##   Provinsi         `2015` `2016` `2017` `2018` `2019` `2020`
##   <chr>             <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
## 1 Kalimantan Timur  9646. 10903. 10933. 12305. 13991. 10612.

Struktur Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan

str(datainflowkalimantan)
## tibble [6 x 12] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Provinsi: chr [1:6] "Kalimantan" "Kalimantan Barat" "Kalimantan Tengah" "Kalimantan Selatan" ...
##  $ 2011    : num [1:6] 13272 2831 779 5369 4293 ...
##  $ 2012    : num [1:6] 17575 3386 1135 7311 5743 ...
##  $ 2013    : num [1:6] 37698 4029 19328 4226 10115 ...
##  $ 2014    : num [1:6] 26379 5943 1887 9614 8936 ...
##  $ 2015    : num [1:6] 29427 6675 3547 9558 9646 ...
##  $ 2016    : num [1:6] 32847 7440 3694 10809 10903 ...
##  $ 2017    : num [1:6] 35119 7775 3655 12415 10933 ...
##  $ 2018    : num [1:6] 41157 10249 4083 13604 12305 ...
##  $ 2019    : num [1:6] 46158 11848 4385 14462 13991 ...
##  $ 2020    : num [1:6] 37200 9294 4178 11753 10612 ...
##  $ 2021    : num [1:6] 31372 7598 3534 9655 8914 ...
str(datainflowkalimantan %>% group_by(Provinsi))
## grouped_df [6 x 12] (S3: grouped_df/tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ Provinsi: chr [1:6] "Kalimantan" "Kalimantan Barat" "Kalimantan Tengah" "Kalimantan Selatan" ...
##  $ 2011    : num [1:6] 13272 2831 779 5369 4293 ...
##  $ 2012    : num [1:6] 17575 3386 1135 7311 5743 ...
##  $ 2013    : num [1:6] 37698 4029 19328 4226 10115 ...
##  $ 2014    : num [1:6] 26379 5943 1887 9614 8936 ...
##  $ 2015    : num [1:6] 29427 6675 3547 9558 9646 ...
##  $ 2016    : num [1:6] 32847 7440 3694 10809 10903 ...
##  $ 2017    : num [1:6] 35119 7775 3655 12415 10933 ...
##  $ 2018    : num [1:6] 41157 10249 4083 13604 12305 ...
##  $ 2019    : num [1:6] 46158 11848 4385 14462 13991 ...
##  $ 2020    : num [1:6] 37200 9294 4178 11753 10612 ...
##  $ 2021    : num [1:6] 31372 7598 3534 9655 8914 ...
##  - attr(*, "groups")= tibble [6 x 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##   ..$ Provinsi: chr [1:6] "Kalimantan" "Kalimantan Barat" "Kalimantan Selatan" "Kalimantan Tengah" ...
##   ..$ .rows   : list<int> [1:6] 
##   .. ..$ : int 1
##   .. ..$ : int 2
##   .. ..$ : int 4
##   .. ..$ : int 3
##   .. ..$ : int 5
##   .. ..$ : int 6
##   .. ..@ ptype: int(0) 
##   ..- attr(*, ".drop")= logi TRUE

Mengelompokkan Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan

kalimantan7 <- datainflowkalimantan %>%
    group_by(Provinsi)
kalimantan7
## # A tibble: 6 x 12
## # Groups:   Provinsi [6]
##   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>

Mengurutkan Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan

kalimantan8 <- arrange (datainflowkalimantan, `2011`)
kalimantan8
## # 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~     0      0      0      0      0      0    341.   917.  1472.  1362.
## 2 Kaliman~   779.  1135. 19328.  1887.  3547.  3694.  3655.  4083.  4385.  4178.
## 3 Kaliman~  2831.  3386.  4029.  5943.  6675.  7440.  7775. 10249. 11848.  9294.
## 4 Kaliman~  4293.  5743. 10115.  8936.  9646. 10903. 10933. 12305. 13991. 10612.
## 5 Kaliman~  5369.  7311.  4226.  9614.  9558. 10809. 12415. 13604. 14462. 11753.
## 6 Kaliman~ 13272. 17575. 37698. 26379. 29427. 32847. 35119. 41157. 46158. 37200.
## # ... with 1 more variable: `2021` <dbl>

Menambah kolom pada Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan

kalimantan9 <- datainflowkalimantan %>%
    mutate(`2012` = datainflowkalimantan$`2013`/2)
kalimantan9
## # 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. 18849. 37698. 26379. 29427. 32847. 35119. 41157. 46158. 37200.
## 2 Kaliman~  2831.  2015.  4029.  5943.  6675.  7440.  7775. 10249. 11848.  9294.
## 3 Kaliman~   779.  9664. 19328.  1887.  3547.  3694.  3655.  4083.  4385.  4178.
## 4 Kaliman~  5369.  2113.  4226.  9614.  9558. 10809. 12415. 13604. 14462. 11753.
## 5 Kaliman~  4293.  5057. 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>

Visualisasi Data Inflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan pada Tahun 2020

ggplot(data = datainflowkalimantan, mapping = aes(x = Provinsi, y = `2020`)) +
  geom_bar(stat = "identity")