Tujuan: Memvisualisasikan emisi perusahaan dari CSV dalam bar chart.
Konsep: Matplotlib, dictionary (Chapter 8), Pandas untuk baca CSV.
Output: Bar chart emisi perusahaan dengan batas pajak.
Bar chart dipilih untuk membandingkan emisi antar perusahaan, menunjukkan perbedaan jelas. Kaidah: kategori (perusahaan) di sumbu x, emisi di sumbu y. Cocok untuk regulasi karbon, bantu pemerintah lihat pelanggar, visualisasi sederhana tapi kuat untuk portofolio energi hijau.
# Impor Pandas untuk mengelola data CSV import pandas as pd # Impor Matplotlib untuk membuat grafik import matplotlib.pyplot as plt # Definisikan fungsi untuk membuat bar chart emisi def plot_emisi(emisi_dict): # Ambil nama perusahaan sebagai sumbu x perusahaan = list(emisi_dict.keys()) # Ambil emisi sebagai sumbu y emisi = [data['emisi'] for data in emisi_dict.values()] # Buat bar chart dengan warna hijau (simbol energi hijau) plt.bar(perusahaan, emisi, color='green') # Tambahkan label sumbu x plt.xlabel('Perusahaan') # Tambahkan label sumbu y plt.ylabel('Emisi (ton CO2)') # Tambahkan judul grafik plt.title('Emisi Karbon Perusahaan 2024') # Tambahkan garis batas pajak (50 ton, merah, putus-putus) plt.axhline(y=50, color='red', linestyle='--', label='Batas Pajak (50 ton)') # Tambahkan legenda untuk garis batas plt.legend() # Rotasi label sumbu x agar tidak bertumpuk plt.xticks(rotation=90) # Atur layout agar grafik rapi plt.tight_layout() # Tampilkan grafik plt.show() # Baca file CSV emisi_perusahaan.csv dari folder proyek df = pd.read_csv('C:/EnergiHijau2025/emisi_perusahaan.csv') # Inisiasi dictionary kosong untuk menyimpan emisi emisi_dict = {} # Iterasi setiap baris di dataframe untuk simpan ke dictionary for index, row in df.iterrows(): # Ambil nama perusahaan sebagai kunci perusahaan = row['Nama_Perusahaan'] # Simpan emisi dalam dictionary emisi_dict[perusahaan] = {'emisi': row['Emisi_2024']} # Panggil fungsi untuk membuat bar chart plot_emisi(emisi_dict)
Halo, teman-teman! Bar chart ini tunjukkan emisi perusahaan dari CSV. Garis merah batas 50 ton bantu lihat siapa kena pajak. Pakai Matplotlib dan Pandas, visualisasi regulasi karbon jelas. Keren untuk portofolio energi hijau! Yuk, coba!
Query ini gunakan Matplotlib untuk bar chart, kembangkan Query 5, memvisualisasikan emisi dari emisi_perusahaan.csv. Dictionary menyimpan emisi, plt.bar bandingkan perusahaan. Garis batas 50 ton (axhline) tunjukkan kepatuhan pajak karbon, sesuai regulasi lokal. Warna hijau simbolkan energi hijau, merah untuk peringatan. Rotasi label sumbu x hindari tumpang tindih. Query relevan untuk laporan ke pemerintah, bantu identifikasi pelanggar emisi, perkuat portofolio dengan visualisasi jelas, mendukung usulan verifikasi emisi.
import pandas as pd mengimpor library. Artinya: Siapkan alat untuk baca CSV.import matplotlib.pyplot as plt mengimpor library grafik. Artinya: Siapkan alat untuk visualisasi.def plot_emisi(emisi_dict) buat fungsi. Artinya: Buat alat reusable untuk bar chart.perusahaan = list(emisi_dict.keys()) ambil nama. Artinya: Siapkan sumbu x untuk grafik.emisi = [data['emisi'] for data in emisi_dict.values()] ambil emisi. Artinya: Siapkan sumbu y untuk grafik.plt.bar(...) bikin batang hijau. Artinya: Visualisasikan emisi perusahaan.plt.xlabel(...), plt.ylabel(...) beri nama sumbu. Artinya: Bikin grafik mudah dipahami.plt.title(...) beri judul. Artinya: Jelaskan fokus grafik.plt.axhline(...) tambah garis 50 ton. Artinya: Tandai standar pajak karbon.plt.legend() tampilkan label garis. Artinya: Bikin grafik informatif.plt.xticks(rotation=90) rotasi nama perusahaan. Artinya: Hindari tumpang tindih label.plt.tight_layout() bikin grafik rapi. Artinya: Optimalkan tampilan grafik.plt.show() render grafik. Artinya: Hasilkan visual untuk laporan.df = pd.read_csv(...) memuat data. Artinya: Ambil data emisi untuk analisis.emisi_dict = {} buat wadah. Artinya: Siapkan tempat simpan emisi.for index, row in df.iterrows() loop baris. Artinya: Kumpulkan data perusahaan.perusahaan = row['Nama_Perusahaan'] ambil nama. Artinya: Gunakan nama sebagai kunci.emisi_dict[perusahaan] = {...} simpan emisi. Artinya: Organisir data untuk grafik.plot_emisi(emisi_dict) jalankan grafik. Artinya: Hasilkan visual untuk pemerintah.Bar chart tunjukkan emisi perusahaan (misalnya PT_Textilindo 62.5 ton, PT_Semindo 45.8 ton). Garis merah 50 ton tandai batas pajak. Perusahaan di atas garis (misalnya PT_Textilindo) melanggar, di bawah (PT_Semindo) patuh. Visual bantu analisis kepatuhan regulasi karbon.
(Bar chart dengan 30 batang, garis merah di 50 ton)
Halo, eco-techno leader! Bar chart ini ceritain emisi 30 perusahaan. Banyak perusahaan seperti PT_Textilindo dan PT_EnergiJaya di atas garis merah 50 ton, artinya kena pajak karbon. PT_Semindo dan PT_AgroMakmur di bawah garis, patuh regulasi. Solusi ke pemerintah: Terapkan audit emisi wajib per UU HPP 2021, beri insentif untuk perusahaan patuh seperti PT_Semindo, dan sanksi pelanggar. Bikin database emisi nasional untuk verifikasi rutin, dukung target 23% energi terbarukan 2025.