Pivot Data Outflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan pada Tahun 2020
Salsabila Ramadanti Nuraini, Prof. Dr. Suhartono, M.Kom
2022-04-03
Universitas : UIN Maulana Malik Ibrahim Malang
Jurusan : Teknik Informatika
Linier Algebra C ’21
Pivot Data
Pivot Table adalah ringkasan data dalam bentuk tabel interaktif agar kita dapat membuat laporan dan menganalisanya dengan melihat perbandingan, pola dan tren dalam data kita.
Pivot table dapat digunakan untuk meringkas data dalam jumlah yang besar dengan mudah ketika kita harus menganalisis data numerik dengan detail atau menemukan jawaban pertanyaan tentang data, sehingga kita bisa menemukan kesimpulan dengan cepat. Penyajian data dengan pivot table juga akan lebih cepat karena tanpa harus menggunakan bermacam-macam rumus Excel secara manual yang membingungkan.
Fungsi utama pivot table yaitu untuk melakukan analisis, kombinasi, dan perbandingan pada sejumlah data dan lalu mengeksploitasinya untuk disajikan sebagai sebuah laporan dalam bentuk tabel. Tabel-tabel Excel dalam pivot table memiliki tujuan agar sebuah data dapat disajikan secara ringkas berdasarkan beberapa parameter yang dibutuhkan dan relevan dengan data.
Bahasa pemrograman R juga bisa membuat pivot table. Berikut merupakan cara yang digunakan untuk bisa menampilkan sebuah data menjadi pivot tabel.
library(readxl)outkalimantan <- read_excel(path = "Outflow kalimantan 2020.xlsx")
outkalimantan## # A tibble: 5 x 13
## Provinsi Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Kalimantan B~ 373. 446. 857. 1454. 1769. 326. 1160. 850. 984.
## 2 Kalimantan T~ 301. 803. 1057. 1245. 1476. 527. 948. 902. 880.
## 3 Kalimantan S~ 224. 440. 646. 824. 1416. 193. 682. 352. 694.
## 4 Kalimantan T~ 575. 771. 1166. 1377. 2521. 396. 1099. 873. 819.
## 5 Kalimantan U~ 95.4 107. 173. 277. 384. 104. 211. 226. 193.
## # ... with 3 more variables: Oktober <dbl>, November <dbl>, Desember <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()Kasus Outflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan Pada Tahun 2020
longerkalimantan <- outkalimantan %>%
pivot_longer(!Provinsi, names_to = "Bulan", values_to = "Kasus")
longerkalimantan## # A tibble: 60 x 3
## Provinsi Bulan Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Kalimantan Barat Januari 373.
## 2 Kalimantan Barat Februari 446.
## 3 Kalimantan Barat Maret 857.
## 4 Kalimantan Barat April 1454.
## 5 Kalimantan Barat Mei 1769.
## 6 Kalimantan Barat Juni 326.
## 7 Kalimantan Barat Juli 1160.
## 8 Kalimantan Barat Agustus 850.
## 9 Kalimantan Barat September 984.
## 10 Kalimantan Barat Oktober 1353.
## # ... with 50 more rowsPivot Data Outlow Uang Kartal di Pulau Kalimantan dengan Menampilkan Kasus
library(dplyr)
kalimantan <- select(longerkalimantan , Provinsi, Kasus)
kalimantan## # A tibble: 60 x 2
## Provinsi Kasus
## <chr> <dbl>
## 1 Kalimantan Barat 373.
## 2 Kalimantan Barat 446.
## 3 Kalimantan Barat 857.
## 4 Kalimantan Barat 1454.
## 5 Kalimantan Barat 1769.
## 6 Kalimantan Barat 326.
## 7 Kalimantan Barat 1160.
## 8 Kalimantan Barat 850.
## 9 Kalimantan Barat 984.
## 10 Kalimantan Barat 1353.
## # ... with 50 more rowsKasus Data Outflow Uang Kartal di Kalimantan Selatan pada Bulan Januari - Desember 2020
library(dplyr)
kalimantan <- longerkalimantan %>%
filter(Provinsi == 'Kalimantan Selatan') %>%
select('Provinsi', 'Bulan', 'Kasus')
kalimantan## # A tibble: 12 x 3
## Provinsi Bulan Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Kalimantan Selatan Januari 224.
## 2 Kalimantan Selatan Februari 440.
## 3 Kalimantan Selatan Maret 646.
## 4 Kalimantan Selatan April 824.
## 5 Kalimantan Selatan Mei 1416.
## 6 Kalimantan Selatan Juni 193.
## 7 Kalimantan Selatan Juli 682.
## 8 Kalimantan Selatan Agustus 352.
## 9 Kalimantan Selatan September 694.
## 10 Kalimantan Selatan Oktober 939.
## 11 Kalimantan Selatan November 760.
## 12 Kalimantan Selatan Desember 1050.Kasus Data Outlow Uang Kartal di Kalimantan Selatan pada Bulan Januari 2020
kalimantan <- longerkalimantan %>%
filter(Provinsi == 'Kalimantan Selatan', Bulan == 'Januari') %>%
select('Provinsi', 'Bulan', 'Kasus')
kalimantan## # A tibble: 1 x 3
## Provinsi Bulan Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Kalimantan Selatan Januari 224.Visualisasi Pivot Data Outflow Uang Kartal di Pulau Kalimantan Berdasarkan Provinsi dengan Menggunakan Diagram
ggplot(data = longerkalimantan, mapping = aes(x = Bulan, y = Kasus)) +
geom_point() +
facet_wrap( ~ Provinsi) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))
Visualisasi Pivot Data Outflow Uang Kartal di Pulau Jawa Berdasarkan Bulan Menggunakan Digram
ggplot(data = longerkalimantan, mapping = aes(x = Provinsi, y = Kasus)) +
geom_point() +
facet_wrap( ~ Bulan) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))