Pengantar Lengkap Bahasa Pemograman R


Pengertian dan Penjelasan Bahasa Pemrograman R


R adalah bahasa pemrograman dan perangkat lunak untuk analisis statistika dan grafik yang awalnya dibuat oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dan akhirnya lanjutkan oleh R Development Core Team.


R sangat baik digunakan untuk permodelan linier dan nonlinier, uji statistik parametrik dan nonparametrik, klasifikasi, klasterisasi, dan lainnya dan juga baik dalam visualisasi data. R dan Python saat ini adalah 2 platform yang paling populer untuk Data Science.


Berbeda dengan pemrograman lainnya Program R berupa interpreter yang dituliskan baris per baris seperti pada Command Line Interface (CLI) atau biasa disebut Shell.


R tidak sesulit bahasa pemrograman lainnya, R merupakan bahasa turunan dari S, dimana S juga turunan dari bahasa C, maka R akan terlihat mirip dengan bahasa C. Mari membahas bahasa pemrograman R dasar.





  • Sejarah R

R diciptakan (was created) oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman (nama depan sama-sama diawali dengan huruf R & R, Ross dan Robert) dari departemen statistika, di Universitas Auckland, New Zealand. Saat ini R dikembangkan oleh R Development Core Team. Munculnya R terinspirasi oleh bahasa statistika dengan nama S (statistical language S). Bahasa statistika S diciptakan oleh John Chambers dan rekan, di Bell Labs atau AT&T Bell Laboratories. Selain bahasa statistika S, bahasa pemrograman C juga dikembangkan di AT&T Bell Laboratories. Beberapa software seperti SPSS, Minitab, SAS, EViews, dan sebagainya, perlu membayar sejumlah uang, untuk mendapatkan izin menggunakan, sementara R gratis. Di samping itu, R juga tersedia untuk di-install di sistem operasi Windows, Mac OS X, dan Linux.


  • Fungsi Bahasa Pemrograman R


bahasa pemrograman R khususnya dalam dunia statistik terutama bagi peneliti, akademisi, dan perusahaan-perusahaan yang membutuhkan program untuk mengolah data. Seperti yang sudah dijelaskan bahwa bahasa pemrograman R berfungsi untuk mengerjakan semua hal yang berkaitan dengan statistik atau matematika. Namun selain itu, ada banyak fungsi dan peran dari bahasa R yang dapat kamu maksimalkan, seperti:

 

Dalam bidang manajemen data, R digunakan untuk:

 

·         Melakukan import data

 

·         Observasi data

 

·         Penggabungan data

 

·         Penyusunan data

 

·         Assessment kualitas data dengan mengidentifikasi outliers

 

v  Dalam summary statistik, R membantu menggambarkan distribusi dari suatu variabel. Misalnya: means, medians, standard deviations, dan skewness.

 

v  Dalam test statistik, R dapat memproduksi means tests, proportion tests, association tests, dan distributional tests.

 

v  Dalam proses analisis data statistik, dengan tampilan grafik plot yang customized dan grafik fungsi densitas yang dapat dipraktekkan dengan histogram. Cocok digunakan di bidang statistika, ekonomi, dan lain-lain sejenisnya.

 

  • Cara mengunduh R

 

Untuk memperoleh R pembaca dapat melakukan unduh pada situs CRAN. Tampilan situs untuk mengunduh R ditampilkan pada Gambar 1.2.



Gambar 1.2: Tampilan situs CRAN.


- Cara memasang R pada Windows


R for Windows dapat diperoleh melalui tautan CRAN. Berdasarkan halaman situs diketahui bahwa saat ini versi R yang tersedia adalah versi R 3.6.2. Tampilan situs tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.3.


Gambar 1.3: Tampilan halaman situs R untuk mengunduh R for windows.


Tahapan instalasi:

  • Double click R installer yang telah di unduh sehingga muncul jendela instalasi.
  • Pilih bahasa yang akan digunakan.
  • Pembaca hanya perlu menekan tombol next pada jedela yang muncul untuk memasang R dengan konfigurasi default.
  • Setelah proses instalasi selesai pembaca dapat menekan tombol finish.

Gambar 1.4: Tampilan tahapan kunci proses instalasi R for Windows.


- Cara memasang R pada Mac OS X


Sebelum melakukan proses instalasi pastikan Mac OS X yang pembaca miliki up to date. Untuk mengetahuinya pembaca dapat menjalakan Software Update dari menu yang berada pada pojok kiri atas layar. Hal tersebut penting sebab R mengasumsikan bahwa sistem yang kita miliki telah up to date.

R for Mac OS X dapat diperoleh melalui tautan XQuartz. Selanjutnya pembaca tinggal mengunduh file yang memiliki format file XQuartz-x.y.zz.dmg. Tampilan situs tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.5.

Gambar 1.5: Tampilan halaman situs XQuartz.



Tahapan instalasi:

  • Mengunduh disk image file XQuatz-x.y.zz.dmg dimana x.y.zz merupakan versi dari XQuartz.
  • Double click pada file tersebut. Jika pembaca menemukan file XQuatz.pkg, Double click pada file tersebut. Lakukan klik pada tombol continue untuk konfigurasi instalasi default.
  • Setelah proses instalasi log out dari sesi komputer pembaca sekarang atau lakukan reboot/restart dan masuk kembali menggunakan akun Mac OS X pembaca.

Gambar 1.6: Tampilan awal proses instalasi R for Mac OS X (Sumber: Fox, 2017).



- Cara memasang R pada Linux dan Unix


Berdasarkan situs CRAN, R tersedia pada sejumlah distribusi linux, seperti: Debian, RedHat, SUSE, dan Ubuntu. Jika pembaca memiliki sistem linux atau unix yang tidak compatible berdasarkan daftar distribusi linux yang tersedia, pembaca perlu melakukan kompilasi R dari kode sumber. Prosedur untuk melakukan hal tersebut dijelaskan pada halaman R FAQ.


- Cara memasang R Commander


Terdapat dua buah cara untuk memasang R Commander pada R, yaitu: melalui sintaks pada R Console dan melalui menu Packages. Untuk melakukan instalasi menggunakan R Console, jalankan sintaks berikut:


install.packages("Rcmdr")


Program selanjutnya akan memasang R Commander dan paket-paket lain yang menjadi dependency-nya.

Untuk instalasi melalui menu Packages, langkah-langkah yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut:

  • Jalankan R dengan cara double click pada shortcut R yang ada pada desktop atau melalui menu sistem operasi yang pembaca miliki.
  • Klik pada Packages/Install package(s)....
  • Pilih CRAN mirror yang tersedia, klik OK. Pembaca dapat pula memilih CRAN mirror dari Indonesia. Jika gagal pembaca dapat mencobanya dengan menggunakan CRAN mirror dari negara lain.
  • Pilih paket Rcmdr, klik OK.
  • Saat pertama kali proses instalasi akan muncul dialog yang berisi apakah pembaca setuju jika R membuat sebuah directory yang berisi paket Rcmdr.
  • R akan mengunduh paket Rcmdr dan dependency-nya.

Gambar 1.7: Tampilan proses instalasi menggunakan menu Packages.


  • Kemampuan Pemrograman R


Gratis dan Open Source

Merujuk kepada opensource.com, istilah open source merujuk kepada sesuatu yang bisa dimodifikasi dan dibagikan. Open Source Software (OSS) sendiri berarti software yang source code-nya dapat diperiksa, dimodifikasi, ditambahkan dan dibagikan oleh siapapun.


Tersedia banyak package

Karena R adalah open source software, hampir semua package yang ada pun dapat digunakan secara bebas. Package adalah kumpulan suatu script yang umumnya berupa function atau data yang dapat digunakan untuk kebutuhan tertentu.


Data analyst/data scientist 

R adalah sebuah program yang awalnya dibuat untuk kebutuhan statistisi. Oleh karena itu banyak fungsi-fungsi dasar untuk statistika maupun eksplorasi data dan grafis sederhana sudah terdapat di R meskipun tanpa install package tambahan. Namun saat ini R sudah menjadi salah satu software yang digunakan dalam data science karena banyaknya package yang dapat mendukung.


Mudah dalam melakukan transformasi dan pemrosesan data

Karena R adalah program untuk analisis data, maka kemampuan R dalam transformasi data seperti penyiapan data, import dan export data dalam berbagai format, dan lain-lain.


Mampu menghasilkan grafik yang sangat bagus

Salah satu keunggulan yang dimiliki oleh R adalah kemampuannya untuk menghasilkan grafik yang sangat bagus. Salah satu yang diunggulkan adalah package {ggplot2}. Tentu saja masih banyak package untuk visualisasi selain {ggplot2}


Membuat Reproducible report

Ketika Anda mempunyai pekerjaan untuk membuat laporan secara rutin, maka Anda dapat menggunakan R sebagai robot Anda. Dengan package {rmarkdown} Anda dapat membuat laporan rutin dengan hanya satu baris perintah.


Dapat membuat aplikasi interaktif/dashboard berbasis web

Package {shiny} (dan semua pengembangannya) dan {flexdashboard} dapat Anda gunakan untuk membuat visualisasi interaktif ataupun sebagai sebuah produk dari data science.


Membuat REST API

Setelah Anda membuat fungsi atau model prediktif dan ingin digunakan secara lebih luas, Anda dapat membuatnya sebagai API menggunakan package {plumber}.


Dan masih banyak lagi kemampuan R yang dapat dimanfaatkan untuk mendukung dan memudahkan pekerjaan Anda dalam hal analisis data ataupun data science.


Sumber :

https://medium.com/@jrendz/pemrograman-r-dasar-1993e95d7e04

https://www.dqlab.id/belajar-pemrograman-r-dari-mana-simak-4-panduan-penting-bagi-pemula

https://osf.io/ktmy2/download

https://bookdown.org/aepstk/intror/intro.html

https://bookdown.org/moh_rosidi2610/Rcmdr-book/install.html 

1 Komentar

Posting Komentar

Lebih baru Lebih lama