Part 15 — Manipulasi Data III: Group & Summarise

Agregasi data per grup di R: group_by, summarise, .by, count, dan n().
Fundamental
DataManipulation
Diterbitkan

26 Februari 2026

Fundamental Series — Part 15 of 20

Split-Apply-Combine adalah pola paling fundamental di data analysis: pisahkan data per grup, hitung sesuatu, gabungkan hasilnya.

Setup Data

library(dplyr)

df <- tibble(
  nama   = c("Andi","Budi","Citra","Dina","Eko","Fani","Gita","Hadi"),
  kota   = c("Jakarta","Bandung","Jakarta","Surabaya","Bandung","Jakarta","Surabaya","Bandung"),
  dept   = c("IT","IT","HR","HR","IT","HR","IT","HR"),
  gaji   = c(5000,7000,6000,8000,4500,5500,7500,6500)
)

summarise() — Tanpa Grup

df |> summarise(
  mean_gaji = mean(gaji),
  sd_gaji = sd(gaji),
  n = n()
)

group_by() + summarise()

df |>
  group_by(kota) |>
  summarise(
    mean_gaji = mean(gaji),
    sd_gaji = sd(gaji),
    n = n()
  )

Sintaks .by (dplyr 1.1+)

# Lebih ringkas — tanpa perlu ungroup
df |>
  summarise(
    mean_gaji = mean(gaji),
    n = n(),
    .by = kota
  )

# Multiple grouping variables
df |>
  summarise(
    mean_gaji = mean(gaji),
    n = n(),
    .by = c(kota, dept)
  )
Tip.by vs group_by()

.by tidak perlu ungroup() setelahnya — lebih aman dan bersih. Gunakan .by untuk summarise, group_by() jika perlu operasi beruntun per grup.

count() dan tally()

# Hitung frekuensi
df |> count(kota)
df |> count(kota, dept)
df |> count(kota, sort = TRUE)   # urutkan descending

# Dengan bobot
df |> count(kota, wt = gaji)     # total gaji per kota

mutate() per Grup

# Tambah kolom berdasarkan grup (tanpa collapse)
df |>
  mutate(
    mean_gaji_kota = mean(gaji),
    persen_gaji = gaji / sum(gaji) * 100,
    .by = kota
  )

Fungsi Ringkasan

Fungsi Keterangan
n() Jumlah baris
n_distinct(x) Jumlah unik
mean(x) Rata-rata
median(x) Median
sd(x) Standar deviasi
sum(x) Total
min(x) / max(x) Min / Max
first(x) / last(x) Elemen pertama / terakhir
quantile(x, 0.25) Persentil

Latihan

BahayaLatihan 15.1 
# Dari df:
# 1. Hitung mean gaji per departemen
# 2. Hitung mean gaji per kombinasi kota + dept
# 3. Kota mana yang punya total gaji tertinggi?
BahayaLatihan 15.2 
# 1. Tambah kolom: gaji sebagai persen dari total gaji per dept
# 2. Ranking gaji per dept (tertinggi = 1)
# 3. Siapa yang rank 1 di setiap dept?

Ringkasan

Fungsi Keterangan
summarise() Agregasi (collapse ke 1 baris per grup)
.by = col Inline grouping (dplyr 1.1+)
group_by() Grouping tradisional
count() Hitung frekuensi
n() / n_distinct() Jumlah / jumlah unik
mutate(.by = ) Kolom baru per grup (tanpa collapse)

Sebelumnya: Part 14 — Mutate & Arrange Selanjutnya: Part 16 — Reshape & Merge