data pengangguran

sebuah data yang setiap umur memberitahu angka penganggurannya

README.md

@@ -13,24 +13,28 @@ size_categories:
 ---
 license: other
 license_name: project
-license_link: LICENSE
+license_link: LICE
 
+# Data-Pengangguran-Gen-Z
+#Sebuah coding tentang data pengangguran Gen Z
 import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-import seaborn as sns
 
-data = pd.read_csv('data_pengangguran_gen_z.csv')
+# Membuat DataFrame dengan data pengangguran Gen Z
+data = {
+    'Usia': [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24],
+    'Jumlah_Pengangguran': [3600000, 400000, 500000, 600000, 700000, 800000, 900000, 1000000, 1100000, 1200000],
+    'Tingkat_Pengangguran': [9.37, 10.0, 10.5, 11.0, 11.5, 12.0, 12.5, 13.0, 13.5, 14.0]
+}
+
+df = pd.DataFrame(data)
 
-print(data.head())
+# Menampilkan DataFrame
+print("Data Pengangguran Gen Z:")
+print(df)
 
-pengangguran_per_kategori = data['kategori'].value_counts(normalize=True) * 100
-print(pengangguran_per_kategori)
-plt.figure(figsize=(10, 6))
-sns.barplot(x=pengangguran_per_kategori.index, y=pengangguran_per_kategori.values)
-plt.title('Persentase Pengangguran Gen Z Berdasarkan Kategori')
-plt.xlabel('Kategori')
-plt.ylabel('Persentase (%)')
-plt.xticks(rotation=45)
-plt.show()
+# Analisis data
+total_pengangguran = df['Jumlah_Pengangguran'].sum()
+rata_tingkat_pengangguran = df['Tingkat_Pengangguran'].mean()
 
-pengangguran_per_kategori.to_csv('hasil_analisis_pengangguran_gen_z.csv')---
+print("\nTotal Jumlah Pengangguran Gen Z:", total_pengangguran)
+print("Rata-rata Tingkat Pengangguran Gen Z:", rata_tingkat_pengangguran)