SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  36
Pengenalan Bahasa R I G.A. Anom Yudistira E-mail: anom.yudistira@gmail.com
Websites ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Bahasa R: Selayang Pandang ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Pemrograman Berorientasi Objek (OOP) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
R  antarmuka pengguna ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Memperoleh Bantuan (Help) ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Memperoleh Bantuan (Help)
Memperoleh Bantuan (Help) ,[object Object],[object Object]
R sebagai Calculator > log2(32) [1] 5 > print(sqrt(2)) [1] 1.414214 > pi [1] 3.141593 > seq(0, 5, length=6) [1] 0 1 2 3 4 5 > 1+1:10 [1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11
R sebagai alat pembuat Graphics > plot(sin(seq(0, 2*pi, length=100)))
> a <- 49 > sqrt(a) [1] 7 > b <- &quot;Saya sedang belajar R&quot; > sub(&quot;Saya&quot;,&quot;Kamu&quot;,b) [1] &quot;Kamu sedang belajar R &quot; > c <- (1+1==3) > c [1] FALSE > is.character(c) [1]  &quot; FALSE &quot; numeric character string logical Variabel
Missing Values Peubah setiap tipe data (numeric, character, logical) dapat mempunyai nilai  NA : not available.  o  NA tidak sama dengan 0 o  NA tidak sama dengan “” o  NA tidak sama dengan FALSE o  NA tidak sama dengan NULL Opersi-operasi yang melibatkan NA bisa saja menghasilkan NA atau tidak: > NA==1 [1] NA > 1+NA [1] NA > max(c(NA, 4, 7)) [1] NA > max(c(NA, 4, 7), na.rm=T) [1] 7 > NA | TRUE [1] TRUE > NA & TRUE [1] NA
Vektor vektor:  suatu kumpulan data terurut dengan tipe sama > a <- c(1,2,3) > a*2 [1] 2 4 6 Teladan:   Nilai UTS statistik dan probabilitas kelas 02PBT adalah sebuah vektor numeric  Pada R, sebuah vektor bisa saja hanya memilki sebuah nilai tunggal. Tipe-tipe vektor lain: character strings, logical
Matriks dan Array matrix:  table data berbentuk segi empat dengan tipe sama Teladan:   ?. array:  3-,4-,.. matrix dimensional  Teladan:  nilai-nilai foreground and background merah dan hijau untuk 20000 spots pada 120 arrays adalah array 4 x 20000 x 120 (3D).
Himpunan ( list ) list:  kumpulan data terurut dari sembarang tipe.  Teladan: > doe <- list(name=&quot;john&quot;,age=28,married=F) > doe$name [1] &quot;john“ > doe$age [1] 28 > doe[[3]] [1] FALSE Elemen-elemen vektor diakses dengan nilai indexnya (integer) sedangkan elemen-elemen list oleh $nama (suatu character string).
Data Frame data frame:  tabel segiempat dengan baris-baris dan kolom-kolom; data didalam setiap kolom harus bertipe sama (mis. angka, text, logikal), tetapi kolom berbeda bisa saja bertipe tidak sama. Teladan: > a <-data.frame(localization,tumorsize,progress,row.names=patients) > a l o c alization tumorsize  p rogress XX348  proximal  6.3  FALSE XX234  distal  8.0  TRUE XX987  proximal  10.0  FALSE
Apa tipe data saya? Names, class, etc. attributes Names for each dim of array dimnames Names associated with object names Logical (TRUE if missing) is.na Logical (TRUE if function) is.function Mode used by R to store object  (double, integer, character, logical, …) storage.mode typeof Numeric, character, logical, … mode Class from which object inherits (vector, matrix, function, logical, list, … ) class
Subsetting Elemen-elemen individual sebuah vektor, matriks, array atau data frame diakses dengan “[ ]” dengan menentukan nilai indeksnya, atau namanya > a localization tumorsize progress XX348  proximal  6.3  0 XX234  distal  8.0  1 XX987  proximal  10.0  0 > a[3, 2] [1] 10 > a[&quot;XX987&quot;, &quot;tumorsize&quot;] [1] 10 > a[&quot;XX987&quot;,] l o c alization tumorsize  p rogress XX987  proximal  10  0
>a localization tumorsize progress XX348  proximal  6.3  0 XX234  distal  8.0  1 XX987  proximal  10.0  0 > a[c(1,3),] l o c alization tumorsize  p rogress XX348  proximal  6.3  0 XX987  proximal  10.0  0 > a[-c(1,2),] l o c alization tumorsize  p rogress XX987  proximal  10.0  0 > a[c(T,F,T),] l o c alization tumorsize  p rogress XX348  proximal  6.3  0 XX987  proximal  10.0  0 > a$ l o c alization [1] &quot;proximal&quot; &quot;distal&quot;  &quot;proximal&quot; >  a$ l o c alization==&quot;proximal&quot; [1]  TRUE FALSE  TRUE > a[ a$ l o c alization==&quot;proximal&quot;, ] l o c alization tumorsize  p rogress XX348  proximal  6.3  0 XX987  proximal  10.0  0 subset baris-baris dengan  vektor indeks subset baris-baris dg. Vektor logikal subset kolom-kolom Hasil pembandingan dalam vektor logikal   subset baris-baris yang dipilih Teladan:
Fungsi dan Operator Fungsi  melakukan sesuatu terhadap data “ Input”: argumen-argumen fungsi (0,1,2,…) “ Output”: hasil fungsi Teladan: add <- function(a,b) {  result <- a+b return(result)  } Operator:   Penulisan cepat untuk fungsi-fungsi yang sering digunakan dengan satu atau dua argument.
Operator-operator yang sering digunakan Assign <- Exponent ^ Subset %in% Integer division %/% Dot product %*% Mod %% Division / Multiplication * Difference - Sum + Is equal == Less or = <= Greater or = >= Less < Greater > Not equal != Not ! And & Or |
Fungsi-fungsi yang sering digunakan # values length Max integer in floor Concatenate vectors cbind,rbind Counts table Concatenate c Minimum min Maximum max # rows, cols dim TRUE indices which Round round c()  as char paste Sort, order, rank a vector Sort, order, rank Repeat over rows, cols apply Print as char cat Show value print Generic stats  summary
Fungsi-fungsi Statistik Linear algebra svd, qr, chol, eigen Scale statistics var, cor, cov, mad, range Location statistics mean, median  Normal distribution random sample, density, cdf and quantiles rnorm, dnorm, pnorm, qnorm Model fitting lm, glm, anova Smooth curve fitting loess, lowess Resampling (bootstrap, permutation) sample Random number generation .Random.seed
Fungsi-fungsi Grafik Plotting parameters (lots!) par Add a legend legend Generic plot eg: scatter plot Add points points Add lines lines, abline Use colors colors, palette Add box around all axes box Add axes axis Add text text, mtext
Percabangan if  (logical expression) { statements }  else  { alternative statements } else  branch is optional { } are optional with one statement ifelse  (logical expression, yes statement, no statement)
Loops Bila perintah yang sama diperlukan beberapa kali; untuk semua elemen dalam sebuah list; semua kolom dalam sebuah array; dsb. for (i in 1:10) { print(i*i) } i<-1 while (i<=10) { print(i*i) i<-i+sqrt(i) } Also:  repeat, break, next
Expressi Regular Perintah untuk pencocokan text dan replacement yang juga tersedia dalam bentuk yang sama dengan kebanyakan bahasa pemrograman (Perl, Unix shells, Java) > a <- c(&quot;CENP-F&quot;,&quot;Ly-9&quot;, &quot;MLN50&quot;, &quot;ZNF191&quot;, &quot;CLH-17&quot;) > grep(&quot;L&quot;, a) [1] 2 3 5 > grep(&quot;L&quot;, a, value=T) [1] &quot;Ly-9&quot;  &quot;MLN50&quot;  &quot;CLH-17&quot; > grep(&quot;^L&quot;, a, value=T) [1] &quot;Ly-9&quot; > grep(&quot;[0-9]&quot;, a, value=T) [1] &quot;Ly-9&quot;  &quot;MLN50&quot;  &quot;ZNF191&quot; &quot;CLH-17&quot; > gsub(&quot;[0-9]&quot;, &quot;X&quot;, a) [1] &quot;CENP-F&quot; &quot;Ly-X&quot;  &quot;MLNXX&quot;  &quot;ZNFXXX&quot; &quot;CLH-XX&quot;
Menyimpan Data Setiap objek R dapat disimpan dan dipanggil kembali dari sebuah file dengan menggunakan perintah: “ save” and “load”. Menggunkan standard XDR (external data representation) dari Sun Microsystems dan  mempunyai keseuaian terhadap MS-Windows, Unix, Mac. > save(x, file=“x.Rdata”) > load(“x.Rdata”)
Importing dan Exporting Data Ada banyak cara untuk mengambil dan mengirim data.  Kebanyakan program (seperti Excel), disimpan dalam bentuk tabel segiempat berbentuk tab-delimited text files. > x <- read.delim(“filename.txt”)  Lihat juga:   read.table, read.csv, scan > write.table(x, file=“x.txt”, sep=“”) Lihat juga:   write.matrix, write
Importing dan Exporting Data ,[object Object],[object Object],[object Object]
Simulasi ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Simulasi ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
QQ-Plot  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Statistik Inferensia ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Statistik Inferensia ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Statistik Inferensia ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Contenu connexe

Tendances

Jeni Intro2 Bab03 Teknik Pemrograman Lanjut
Jeni Intro2 Bab03 Teknik Pemrograman LanjutJeni Intro2 Bab03 Teknik Pemrograman Lanjut
Jeni Intro2 Bab03 Teknik Pemrograman Lanjut
Individual Consultants
 
Dasar pemrograman-python
Dasar pemrograman-pythonDasar pemrograman-python
Dasar pemrograman-python
namasaja
 
Pengenalan pascal asli
Pengenalan pascal asliPengenalan pascal asli
Pengenalan pascal asli
Nadya Olivia
 

Tendances (20)

Jeni Intro2 Bab03 Teknik Pemrograman Lanjut
Jeni Intro2 Bab03 Teknik Pemrograman LanjutJeni Intro2 Bab03 Teknik Pemrograman Lanjut
Jeni Intro2 Bab03 Teknik Pemrograman Lanjut
 
Desain Top Down
Desain Top DownDesain Top Down
Desain Top Down
 
Matlab
MatlabMatlab
Matlab
 
Function c++
Function c++Function c++
Function c++
 
Modul 1 matlab 1
Modul 1 matlab 1Modul 1 matlab 1
Modul 1 matlab 1
 
Dasar Pemrograman materi kuliah
Dasar Pemrograman materi kuliahDasar Pemrograman materi kuliah
Dasar Pemrograman materi kuliah
 
Modul ix dan x algo
Modul ix dan x algoModul ix dan x algo
Modul ix dan x algo
 
E1 e117049 nurfadhila fahmi_tugas3
E1 e117049 nurfadhila fahmi_tugas3E1 e117049 nurfadhila fahmi_tugas3
E1 e117049 nurfadhila fahmi_tugas3
 
Algoritma dan Pemrograman
Algoritma dan Pemrograman Algoritma dan Pemrograman
Algoritma dan Pemrograman
 
Pertemuan V
Pertemuan VPertemuan V
Pertemuan V
 
Modularisasi – function dalam c++
Modularisasi – function dalam c++Modularisasi – function dalam c++
Modularisasi – function dalam c++
 
Matlab 3
Matlab 3Matlab 3
Matlab 3
 
Dasar pemrograman-python
Dasar pemrograman-pythonDasar pemrograman-python
Dasar pemrograman-python
 
Pengenalan pascal asli
Pengenalan pascal asliPengenalan pascal asli
Pengenalan pascal asli
 
Tugas mu'thi modul pascal
Tugas mu'thi modul pascalTugas mu'thi modul pascal
Tugas mu'thi modul pascal
 
Function
FunctionFunction
Function
 
03.40 JAVA SE_get and set method
03.40 JAVA SE_get and set method03.40 JAVA SE_get and set method
03.40 JAVA SE_get and set method
 
Matlab tutor sns
Matlab tutor snsMatlab tutor sns
Matlab tutor sns
 
Laporan praktikum Algoritma dan Pemrograman pertemuan 15
Laporan praktikum Algoritma dan Pemrograman pertemuan 15Laporan praktikum Algoritma dan Pemrograman pertemuan 15
Laporan praktikum Algoritma dan Pemrograman pertemuan 15
 
Laporan praktikum Algoritma dan Pemrograman pertemuan 12
Laporan praktikum Algoritma dan Pemrograman pertemuan 12Laporan praktikum Algoritma dan Pemrograman pertemuan 12
Laporan praktikum Algoritma dan Pemrograman pertemuan 12
 

Similaire à Pelatihan Bahasa R (20)

Jeni Intro2 Bab04 Tour Dari Package Java.Lang
Jeni Intro2 Bab04 Tour Dari Package Java.LangJeni Intro2 Bab04 Tour Dari Package Java.Lang
Jeni Intro2 Bab04 Tour Dari Package Java.Lang
 
6 adp array (larik)
6   adp array (larik)6   adp array (larik)
6 adp array (larik)
 
6 adp array (larik)
6   adp array (larik)6   adp array (larik)
6 adp array (larik)
 
6 adp array (larik)
6   adp array (larik)6   adp array (larik)
6 adp array (larik)
 
6 adp array (larik)
6   adp array (larik)6   adp array (larik)
6 adp array (larik)
 
6.adp array (larik)
6.adp array (larik)6.adp array (larik)
6.adp array (larik)
 
Pertemuan 10 : Algoritma & Pemrograman
Pertemuan 10 : Algoritma & PemrogramanPertemuan 10 : Algoritma & Pemrograman
Pertemuan 10 : Algoritma & Pemrograman
 
Dasar c
Dasar cDasar c
Dasar c
 
Pertemuan IV Teori
Pertemuan IV TeoriPertemuan IV Teori
Pertemuan IV Teori
 
Pertemuan vi
Pertemuan viPertemuan vi
Pertemuan vi
 
Pemodelan Perangkat Lunak UML
Pemodelan Perangkat Lunak UMLPemodelan Perangkat Lunak UML
Pemodelan Perangkat Lunak UML
 
Tistrukdat1
Tistrukdat1Tistrukdat1
Tistrukdat1
 
Pengenalan pascal
Pengenalan pascalPengenalan pascal
Pengenalan pascal
 
Tugas modul fungsi
Tugas modul fungsiTugas modul fungsi
Tugas modul fungsi
 
Pertemuan 6 Struktur Data, Algoritma dan Pemrograman
Pertemuan 6 Struktur Data, Algoritma dan PemrogramanPertemuan 6 Struktur Data, Algoritma dan Pemrograman
Pertemuan 6 Struktur Data, Algoritma dan Pemrograman
 
Cepat mahir dengan matlab
Cepat mahir dengan matlabCepat mahir dengan matlab
Cepat mahir dengan matlab
 
9a8439a95ac746c9ad9cbe7e3921bf93___Pertemuanke1tipedasar___27636.ppt
9a8439a95ac746c9ad9cbe7e3921bf93___Pertemuanke1tipedasar___27636.ppt9a8439a95ac746c9ad9cbe7e3921bf93___Pertemuanke1tipedasar___27636.ppt
9a8439a95ac746c9ad9cbe7e3921bf93___Pertemuanke1tipedasar___27636.ppt
 
M04b dasar program c
M04b dasar program cM04b dasar program c
M04b dasar program c
 
Java2
Java2Java2
Java2
 
Array
ArrayArray
Array
 

Dernier

Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docxMembuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
NurindahSetyawati1
 
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdfAksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
JarzaniIsmail
 
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ikabab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
AtiAnggiSupriyati
 
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
pipinafindraputri1
 
BAB 5 KERJASAMA DALAM BERBAGAI BIDANG KEHIDUPAN.pptx
BAB 5 KERJASAMA DALAM BERBAGAI BIDANG KEHIDUPAN.pptxBAB 5 KERJASAMA DALAM BERBAGAI BIDANG KEHIDUPAN.pptx
BAB 5 KERJASAMA DALAM BERBAGAI BIDANG KEHIDUPAN.pptx
JuliBriana2
 

Dernier (20)

Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi SelatanSosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
Sosialisasi PPDB SulSel tahun 2024 di Sulawesi Selatan
 
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.pptLATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
LATAR BELAKANG JURNAL DIALOGIS REFLEKTIF.ppt
 
AKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMM
AKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMMAKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMM
AKSI NYATA BERBAGI PRAKTIK BAIK MELALUI PMM
 
MODUL P5 KEWIRAUSAHAAN SMAN 2 SLAWI 2023.pptx
MODUL P5 KEWIRAUSAHAAN SMAN 2 SLAWI 2023.pptxMODUL P5 KEWIRAUSAHAAN SMAN 2 SLAWI 2023.pptx
MODUL P5 KEWIRAUSAHAAN SMAN 2 SLAWI 2023.pptx
 
RENCANA & Link2 Materi Pelatihan_ "Teknik Perhitungan TKDN, BMP, Preferensi H...
RENCANA & Link2 Materi Pelatihan_ "Teknik Perhitungan TKDN, BMP, Preferensi H...RENCANA & Link2 Materi Pelatihan_ "Teknik Perhitungan TKDN, BMP, Preferensi H...
RENCANA & Link2 Materi Pelatihan_ "Teknik Perhitungan TKDN, BMP, Preferensi H...
 
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
Prakarsa Perubahan ATAP (Awal - Tantangan - Aksi - Perubahan)
 
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docxMembuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
Membuat Komik Digital Berisi Kritik Sosial.docx
 
PPT Mean Median Modus data tunggal .pptx
PPT Mean Median Modus data tunggal .pptxPPT Mean Median Modus data tunggal .pptx
PPT Mean Median Modus data tunggal .pptx
 
Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ikaIntegrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
Integrasi nasional dalam bingkai bhinneka tunggal ika
 
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
PELAKSANAAN + Link2 Materi BimTek _PTK 007 Rev-5 Thn 2023 (PENGADAAN) & Perhi...
 
Stoikiometri kelas 10 kurikulum Merdeka.ppt
Stoikiometri kelas 10 kurikulum Merdeka.pptStoikiometri kelas 10 kurikulum Merdeka.ppt
Stoikiometri kelas 10 kurikulum Merdeka.ppt
 
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INDONESIA KELAS 6 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdfAksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
Aksi Nyata Sosialisasi Profil Pelajar Pancasila.pdf
 
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ikabab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
bab 6 ancaman terhadap negara dalam bingkai bhinneka tunggal ika
 
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SDPPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
PPT AKSI NYATA KOMUNITAS BELAJAR .ppt di SD
 
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
Modul 2 - Bagaimana membangun lingkungan belajar yang mendukung transisi PAUD...
 
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptxRefleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
Refleksi Mandiri Modul 1.3 - KANVAS BAGJA.pptx.pptx
 
Lingkungan bawah airLingkungan bawah air.ppt
Lingkungan bawah airLingkungan bawah air.pptLingkungan bawah airLingkungan bawah air.ppt
Lingkungan bawah airLingkungan bawah air.ppt
 
Pendidikan-Bahasa-Indonesia-di-SD MODUL 3 .pptx
Pendidikan-Bahasa-Indonesia-di-SD MODUL 3 .pptxPendidikan-Bahasa-Indonesia-di-SD MODUL 3 .pptx
Pendidikan-Bahasa-Indonesia-di-SD MODUL 3 .pptx
 
BAB 5 KERJASAMA DALAM BERBAGAI BIDANG KEHIDUPAN.pptx
BAB 5 KERJASAMA DALAM BERBAGAI BIDANG KEHIDUPAN.pptxBAB 5 KERJASAMA DALAM BERBAGAI BIDANG KEHIDUPAN.pptx
BAB 5 KERJASAMA DALAM BERBAGAI BIDANG KEHIDUPAN.pptx
 

Pelatihan Bahasa R

  • 1. Pengenalan Bahasa R I G.A. Anom Yudistira E-mail: anom.yudistira@gmail.com
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9. R sebagai Calculator > log2(32) [1] 5 > print(sqrt(2)) [1] 1.414214 > pi [1] 3.141593 > seq(0, 5, length=6) [1] 0 1 2 3 4 5 > 1+1:10 [1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
  • 10. R sebagai alat pembuat Graphics > plot(sin(seq(0, 2*pi, length=100)))
  • 11. > a <- 49 > sqrt(a) [1] 7 > b <- &quot;Saya sedang belajar R&quot; > sub(&quot;Saya&quot;,&quot;Kamu&quot;,b) [1] &quot;Kamu sedang belajar R &quot; > c <- (1+1==3) > c [1] FALSE > is.character(c) [1] &quot; FALSE &quot; numeric character string logical Variabel
  • 12. Missing Values Peubah setiap tipe data (numeric, character, logical) dapat mempunyai nilai NA : not available. o NA tidak sama dengan 0 o NA tidak sama dengan “” o NA tidak sama dengan FALSE o NA tidak sama dengan NULL Opersi-operasi yang melibatkan NA bisa saja menghasilkan NA atau tidak: > NA==1 [1] NA > 1+NA [1] NA > max(c(NA, 4, 7)) [1] NA > max(c(NA, 4, 7), na.rm=T) [1] 7 > NA | TRUE [1] TRUE > NA & TRUE [1] NA
  • 13. Vektor vektor: suatu kumpulan data terurut dengan tipe sama > a <- c(1,2,3) > a*2 [1] 2 4 6 Teladan: Nilai UTS statistik dan probabilitas kelas 02PBT adalah sebuah vektor numeric Pada R, sebuah vektor bisa saja hanya memilki sebuah nilai tunggal. Tipe-tipe vektor lain: character strings, logical
  • 14. Matriks dan Array matrix: table data berbentuk segi empat dengan tipe sama Teladan: ?. array: 3-,4-,.. matrix dimensional Teladan: nilai-nilai foreground and background merah dan hijau untuk 20000 spots pada 120 arrays adalah array 4 x 20000 x 120 (3D).
  • 15. Himpunan ( list ) list: kumpulan data terurut dari sembarang tipe. Teladan: > doe <- list(name=&quot;john&quot;,age=28,married=F) > doe$name [1] &quot;john“ > doe$age [1] 28 > doe[[3]] [1] FALSE Elemen-elemen vektor diakses dengan nilai indexnya (integer) sedangkan elemen-elemen list oleh $nama (suatu character string).
  • 16. Data Frame data frame: tabel segiempat dengan baris-baris dan kolom-kolom; data didalam setiap kolom harus bertipe sama (mis. angka, text, logikal), tetapi kolom berbeda bisa saja bertipe tidak sama. Teladan: > a <-data.frame(localization,tumorsize,progress,row.names=patients) > a l o c alization tumorsize p rogress XX348 proximal 6.3 FALSE XX234 distal 8.0 TRUE XX987 proximal 10.0 FALSE
  • 17. Apa tipe data saya? Names, class, etc. attributes Names for each dim of array dimnames Names associated with object names Logical (TRUE if missing) is.na Logical (TRUE if function) is.function Mode used by R to store object (double, integer, character, logical, …) storage.mode typeof Numeric, character, logical, … mode Class from which object inherits (vector, matrix, function, logical, list, … ) class
  • 18. Subsetting Elemen-elemen individual sebuah vektor, matriks, array atau data frame diakses dengan “[ ]” dengan menentukan nilai indeksnya, atau namanya > a localization tumorsize progress XX348 proximal 6.3 0 XX234 distal 8.0 1 XX987 proximal 10.0 0 > a[3, 2] [1] 10 > a[&quot;XX987&quot;, &quot;tumorsize&quot;] [1] 10 > a[&quot;XX987&quot;,] l o c alization tumorsize p rogress XX987 proximal 10 0
  • 19. >a localization tumorsize progress XX348 proximal 6.3 0 XX234 distal 8.0 1 XX987 proximal 10.0 0 > a[c(1,3),] l o c alization tumorsize p rogress XX348 proximal 6.3 0 XX987 proximal 10.0 0 > a[-c(1,2),] l o c alization tumorsize p rogress XX987 proximal 10.0 0 > a[c(T,F,T),] l o c alization tumorsize p rogress XX348 proximal 6.3 0 XX987 proximal 10.0 0 > a$ l o c alization [1] &quot;proximal&quot; &quot;distal&quot; &quot;proximal&quot; > a$ l o c alization==&quot;proximal&quot; [1] TRUE FALSE TRUE > a[ a$ l o c alization==&quot;proximal&quot;, ] l o c alization tumorsize p rogress XX348 proximal 6.3 0 XX987 proximal 10.0 0 subset baris-baris dengan vektor indeks subset baris-baris dg. Vektor logikal subset kolom-kolom Hasil pembandingan dalam vektor logikal subset baris-baris yang dipilih Teladan:
  • 20. Fungsi dan Operator Fungsi melakukan sesuatu terhadap data “ Input”: argumen-argumen fungsi (0,1,2,…) “ Output”: hasil fungsi Teladan: add <- function(a,b) { result <- a+b return(result) } Operator: Penulisan cepat untuk fungsi-fungsi yang sering digunakan dengan satu atau dua argument.
  • 21. Operator-operator yang sering digunakan Assign <- Exponent ^ Subset %in% Integer division %/% Dot product %*% Mod %% Division / Multiplication * Difference - Sum + Is equal == Less or = <= Greater or = >= Less < Greater > Not equal != Not ! And & Or |
  • 22. Fungsi-fungsi yang sering digunakan # values length Max integer in floor Concatenate vectors cbind,rbind Counts table Concatenate c Minimum min Maximum max # rows, cols dim TRUE indices which Round round c() as char paste Sort, order, rank a vector Sort, order, rank Repeat over rows, cols apply Print as char cat Show value print Generic stats summary
  • 23. Fungsi-fungsi Statistik Linear algebra svd, qr, chol, eigen Scale statistics var, cor, cov, mad, range Location statistics mean, median Normal distribution random sample, density, cdf and quantiles rnorm, dnorm, pnorm, qnorm Model fitting lm, glm, anova Smooth curve fitting loess, lowess Resampling (bootstrap, permutation) sample Random number generation .Random.seed
  • 24. Fungsi-fungsi Grafik Plotting parameters (lots!) par Add a legend legend Generic plot eg: scatter plot Add points points Add lines lines, abline Use colors colors, palette Add box around all axes box Add axes axis Add text text, mtext
  • 25. Percabangan if (logical expression) { statements } else { alternative statements } else branch is optional { } are optional with one statement ifelse (logical expression, yes statement, no statement)
  • 26. Loops Bila perintah yang sama diperlukan beberapa kali; untuk semua elemen dalam sebuah list; semua kolom dalam sebuah array; dsb. for (i in 1:10) { print(i*i) } i<-1 while (i<=10) { print(i*i) i<-i+sqrt(i) } Also: repeat, break, next
  • 27. Expressi Regular Perintah untuk pencocokan text dan replacement yang juga tersedia dalam bentuk yang sama dengan kebanyakan bahasa pemrograman (Perl, Unix shells, Java) > a <- c(&quot;CENP-F&quot;,&quot;Ly-9&quot;, &quot;MLN50&quot;, &quot;ZNF191&quot;, &quot;CLH-17&quot;) > grep(&quot;L&quot;, a) [1] 2 3 5 > grep(&quot;L&quot;, a, value=T) [1] &quot;Ly-9&quot; &quot;MLN50&quot; &quot;CLH-17&quot; > grep(&quot;^L&quot;, a, value=T) [1] &quot;Ly-9&quot; > grep(&quot;[0-9]&quot;, a, value=T) [1] &quot;Ly-9&quot; &quot;MLN50&quot; &quot;ZNF191&quot; &quot;CLH-17&quot; > gsub(&quot;[0-9]&quot;, &quot;X&quot;, a) [1] &quot;CENP-F&quot; &quot;Ly-X&quot; &quot;MLNXX&quot; &quot;ZNFXXX&quot; &quot;CLH-XX&quot;
  • 28. Menyimpan Data Setiap objek R dapat disimpan dan dipanggil kembali dari sebuah file dengan menggunakan perintah: “ save” and “load”. Menggunkan standard XDR (external data representation) dari Sun Microsystems dan mempunyai keseuaian terhadap MS-Windows, Unix, Mac. > save(x, file=“x.Rdata”) > load(“x.Rdata”)
  • 29. Importing dan Exporting Data Ada banyak cara untuk mengambil dan mengirim data. Kebanyakan program (seperti Excel), disimpan dalam bentuk tabel segiempat berbentuk tab-delimited text files. > x <- read.delim(“filename.txt”) Lihat juga: read.table, read.csv, scan > write.table(x, file=“x.txt”, sep=“”) Lihat juga: write.matrix, write
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 36.