UIN Maulana Malik Ibrahim Malang
library(readxl)
datainflowsumatera <- read_excel(path = "sumatera.xlsx")
datainflowsumatera
## # A tibble: 10 x 10
## Propinsi `2011` `2012` `2013` `2014` `2015` `2016` `2017` `2018` `2019`
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Aceh 2308 2620 36337 4570 4710 5775 5514 5799 7509
## 2 Sumatera Utara 23238 25981 18120 3050 30254 34427 35617 41769 47112
## 3 Sumatera Barat 9385 11192 14056 1410 13309 14078 15312 15058 14750
## 4 Riau 3012 4447 8933 6360 7156 8211 8553 10730 10915
## 5 Kep. Riau 1426 2236 3378 2560 3218 4317 4412 5134 6077
## 6 Jambi 1868 2138 3047 5170 4978 4398 4404 5657 6486
## 7 Sumatera Sela~ 7820 9126 8647 10000 10797 12752 13075 14267 14812
## 8 Bengkulu 1153 1201 2378 3260 2791 2889 3620 4150 5789
## 9 Lampung 7690 6969 3474 9450 8160 9373 12078 13415 17046
## 10 Kep. Bangka B~ 0 0 0 1370 1177 1544 1164 1517 3265
library(tidyverse)
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --
## v ggplot2 3.3.6 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.1.7 v dplyr 1.0.9
## 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()
datalongersumater <- datainflowsumatera %>%
pivot_longer(!Propinsi, names_to = "Tahun", values_to = "Kasus")
datalongersumater
## # A tibble: 90 x 3
## Propinsi Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Aceh 2011 2308
## 2 Aceh 2012 2620
## 3 Aceh 2013 36337
## 4 Aceh 2014 4570
## 5 Aceh 2015 4710
## 6 Aceh 2016 5775
## 7 Aceh 2017 5514
## 8 Aceh 2018 5799
## 9 Aceh 2019 7509
## 10 Sumatera Utara 2011 23238
## # ... with 80 more rows
library(dplyr)
sumateraup2 <- select(datalongersumater, Propinsi, Kasus)
sumateraup2
## # A tibble: 90 x 2
## Propinsi Kasus
## <chr> <dbl>
## 1 Aceh 2308
## 2 Aceh 2620
## 3 Aceh 36337
## 4 Aceh 4570
## 5 Aceh 4710
## 6 Aceh 5775
## 7 Aceh 5514
## 8 Aceh 5799
## 9 Aceh 7509
## 10 Sumatera Utara 23238
## # ... with 80 more rows
library(dplyr)
sumateraup4 <- datalongersumater %>%
filter(Propinsi == 'Aceh') %>%
select('Propinsi', 'Tahun', 'Kasus')
sumateraup4
## # A tibble: 9 x 3
## Propinsi Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Aceh 2011 2308
## 2 Aceh 2012 2620
## 3 Aceh 2013 36337
## 4 Aceh 2014 4570
## 5 Aceh 2015 4710
## 6 Aceh 2016 5775
## 7 Aceh 2017 5514
## 8 Aceh 2018 5799
## 9 Aceh 2019 7509
sumateraup5 <- datalongersumater %>%
filter(Propinsi == 'Aceh', Tahun == '2011') %>%
select('Propinsi', 'Tahun', 'Kasus')
sumateraup5
## # A tibble: 1 x 3
## Propinsi Tahun Kasus
## <chr> <chr> <dbl>
## 1 Aceh 2011 2308
ggplot(data = datalongersumater, mapping = aes(x = Tahun, y = Kasus)) +
geom_point() +
facet_wrap( ~ Propinsi) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))
