5+3
[1] 8
R
adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk komputasi statistik dan visualisasi data. Salah satu keunggulan R
adalah gratis dan open source. RStudio adalah Integrated Development Environment (IDE) untuk mempermudah pengguna dalam menggunakan R
. Beberapa keunggulan R dibandingkan program komputasi yang lain yaitu:
Gratis dan open source
Tersedia banyak package
Mudah dalam melakukan transformasi dan pemrosesan data
Mempu menghasilkan banyak grafik yang menarik
Reproducible report
Dapat membuat aplikasi interaktif/ dashboard berbasis web
Dalam isu penelitian global saat ini kita menjumpai salah satu proses dalam penelitian yang disebut dengan reproducible research. Reproducible research adalah proses penelitian seyogyanya dapat di reproduksi ulang oleh penelitian atau oleh peneliti yang lain. Dalam konteks ini dapat menyediakan platform yang sesuai dengan kebutuhan proses reproducible research.
R
adalah bahasa pemrograman, sedangkan RStudio adalah antarmuka pengguna grafis (GUI) untuk R
.
Berikut ini penjelasan singkat mengenai apa itu R
R
dapat di download melalui install-r. Pilih versi R sesuai dengan komputer yang Anda miliki, kemudian ikuti petunjuk untuk menyelesaikan instalasi R
.
Tersedia ribuan packages yang dapat digunakan untuk menjalankan tugas tertentu dan memungkinkan untuk menemukan, menggunakan, serta memperbaruinya dengan mudah. Setiap packages memuat fungsi dan beberapa data yang bisa untuk digunakan untuk belajar/praktik. Functions merupakan kumpulan perintah untuk melakukan pekerjaan.
Cara mengetahui nama dan deskripsi singkat packages yang tersedia dalam R bisa dengan membuka packages-r. Selain itu, informasi tentang paket R
juga dapat dilihat dengan menjalankan perintah library (help = "stats")
. Perintah tersebut akan memberikan daftar fungsi-fungsi yang ada pada paket stats.
R
R
memiliki fungsi dasar sebagai kalkulator. Kita bisa menggunakan R
untuk melakukan operasi matematika seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian, dan sebagainya. Di bawah ini merupakan contoh penggunaan R
sebagai kalkulator sederhana.
R
bisa digunakan sebagai kalkulator layaknya kalkulator scientific
Vektor harus memiliki tipe data yang sama, baik semua numerik atau semua karakter.
vektor x
merupakan vektor dengan tipe data numerik, sedangkan vektor y
merupakan vektor dengan tipe data karakter.
a b c d e f g h i <NA>
350 400 480 501 380 360 420 500 450 300
Missing value dalam data dapat dihapus menggunakan fungsi na.omit()
.
Selain sebagai kalkulator, R
juga bisa digunakan untuk membuat dataset. Fungsi yang digunakan untuk membuat dataset di dalam R
adalah fungsi c()
. Kemudian fungsi yang digunakan untuk membuat data frame adalah data.frame()
. Berikut ini merupakan contoh kode untuk membuat dataset.
data_1 <- c(89, 90, 78, 69, 93, 85, 88, 75, 69, 71)
data_2 <- c(85, 71, 78, 100, 90, 87, 69, 63, 58, 70)
data_3 <- data.frame(data_1, data_2)
data_3
data_1 data_2
1 89 85
2 90 71
3 78 78
4 69 100
5 93 90
6 85 87
7 88 69
8 75 63
9 69 58
10 71 70
data_3
merupakan data frame yang terdiri dari data_1
dan data_2
.
Fungsi R
yang digunakan untuk membaca data harus menyesuaikan format data yang akan dipakai. Misalnya read.csv
merupakan fungsi untuk memanggil data dengan format .csv
. Selain format .csv
, terdapat beberapa data yang memiliki format berbeda, seperti .sas
, .sav
, .xls
, dan lain sebagainya. Fungsi read
harus menyesuaikan format data yang digunakan supaya terbaca oleh kode atau perintah.
X CNTRYID CNTSCHID age sex ESCS SES MATH growth
1 1 360 36000195 16 0 0.0585 1.447420060 466.4017 1
2 2 360 36000038 16 1 -2.2463 -0.765447819 306.7464 0
3 3 360 36000340 16 0 -2.1281 -0.651962491 496.6418 1
4 4 360 36000184 16 1 -1.4426 0.006194803 298.4413 0
5 5 360 36000341 16 1 -0.4207 0.987334028 349.7686 0
6 6 360 36000263 16 0 -1.4396 0.009075141 463.1726 1
'data.frame': 1297 obs. of 9 variables:
$ X : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ CNTRYID : int 360 360 360 360 360 360 360 360 360 360 ...
$ CNTSCHID: int 36000195 36000038 36000340 36000184 36000341 36000263 36000331 36000124 36000313 36000020 ...
$ age : int 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 ...
$ sex : int 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 ...
$ ESCS : num 0.0585 -2.2463 -2.1281 -1.4426 -0.4207 ...
$ SES : num 1.44742 -0.76545 -0.65196 0.00619 0.98733 ...
$ MATH : num 466 307 497 298 350 ...
$ growth : int 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 ...