dasar bahasa r

10
Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG) Mathematics Department Syiah Kuala University [email protected] , [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com PERTEMUAN I DASAR BAHASA R Software R adalah suatu kesatuan software yang terintegrasi dengan beberapa fasilitas untuk manipulasi, perhitungan dan penampilan grafik yang handal. R dapat melakukan import file dari software lainnya seperti, Minitab, SAS, Stat, Systat dan EpInfo, dll. R hampir dapat digunakan untuk berbagai bidang, mulai dari kalkulasi biasa (seperti kalkulator), statistik, ekonometri, geografi, hingga pemrograman komputer. Selain kelebihan dan kelengkapan fitur-fiturnya, hal yang terpenting lainnya yakni, R bersifat multiplatform, yakni dapat diinstall dan digunakan baik pada system operasi Windows, UNIX/LINUX maupun pada Macintosh. Software R sangat cocok untuk riset, baik statistik,ekonomi, komputasi numerik dan pemrograman komputer. Karena didukung oleh banyak tenaga ahli dibidangnya, R layak dijadikan suatu perangkat lunak acuan bagi berbagai kalangan, terlebih di kalangan akademik (dosen, mahasiswa). Kemudian R memiliki fitur yang lengkap dan handal serta faktor tanggung jawab moral dan legal/hukum bukan lagi menjadi kekhawatiran dalam penggunaannya, karena dapat diperoleh secara GRATIS. Berikut adalah beberapa contoh yang didapat dari R sebagai acauan implementasi pada: Pemodelan matematis (seperti software MATLAB) dalam membentuk perspektif, cocok jurusan teknik arsitek, sipil, mesin, dan ilmu computer Grafik multidimensi hasil perhitungan R Pencitraan dan analisis kontur, cocok untuk jurusan geografi dan sejenis Grafik kontur dan topografi hasil perhitungan R

Upload: syarief-dayat

Post on 17-Dec-2015

212 views

Category:

Documents


0 download

DESCRIPTION

Dasar Bahasa R

TRANSCRIPT

  • Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG)

    Mathematics Department Syiah Kuala University

    [email protected], [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com

    PERTEMUAN I DASAR BAHASA R

    Software R adalah suatu kesatuan software yang terintegrasi dengan beberapa fasilitas untuk

    manipulasi, perhitungan dan penampilan grafik yang handal. R dapat melakukan import file dari software lainnya seperti, Minitab, SAS, Stat, Systat dan EpInfo, dll. R hampir dapat digunakan untuk berbagai bidang, mulai dari kalkulasi biasa (seperti kalkulator), statistik, ekonometri, geografi, hingga pemrograman komputer. Selain kelebihan dan kelengkapan fitur-fiturnya, hal yang terpenting lainnya yakni, R bersifat multiplatform, yakni dapat diinstall dan digunakan baik pada system operasi Windows, UNIX/LINUX maupun pada Macintosh.

    Software R sangat cocok untuk riset, baik statistik,ekonomi, komputasi numerik dan pemrograman

    komputer. Karena didukung oleh banyak tenaga ahli dibidangnya, R layak dijadikan suatu perangkat lunak acuan bagi berbagai kalangan, terlebih di kalangan akademik (dosen, mahasiswa). Kemudian R memiliki fitur yang lengkap dan handal serta faktor tanggung jawab moral dan legal/hukum bukan lagi menjadi kekhawatiran dalam penggunaannya, karena dapat diperoleh secara GRATIS. Berikut adalah beberapa contoh yang didapat dari R sebagai acauan implementasi pada:

    Pemodelan matematis (seperti software MATLAB) dalam membentuk perspektif, cocok jurusan

    teknik arsitek, sipil, mesin, dan ilmu computer

    Grafik multidimensi hasil perhitungan R

    Pencitraan dan analisis kontur, cocok untuk jurusan geografi dan sejenis

    Grafik kontur dan topografi hasil perhitungan R

  • Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG)

    Mathematics Department Syiah Kuala University

    [email protected], [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com

    Proses analisis data statistik,dengan tampilan grafik plot yang costumized dan grafik fungsi densitas yang dapat diparalelkan dengan histogram. Cocok untuk bidang statistika, ekonomi dan lain lain

    Grafik scatter plot hasil perhitungan R

    Proses model bahasa jepang juga sudah dapat dianalisis dan digambarkan oleh R.

    Gambar tulisan kanji hasil perhitungan software R

    -35

    -25

    -15

    165 170 175 180 185

    165 170 175 180 185 165 170 175 180 185

    -35

    -25

    -15

    long

    lat

    100 200 300 400 500 600

    Given : depth

    Kanji (8)

    \\#J4c4c \\#N5087

    \\#J4c53 \\#N2473

    \\#J4c5a \\#N2170

    \\#J4c5c \\#N3127

    \\#J4c64 \\#N4944

    \\#J4c67 \\#N4940

    \\#J4c6b \\#N0298

    \\#J4c70 \\#N3168

    \\#J4c72 \\#N1598

    \\#J4c74 \\#N4074

    \\#J4c78 \\#N2233

    \\#J4c7d \\#N2534

    \\#J4d2d \\#N3727

    \\#J4d30 \\#N2565

    \\#J4d3a \\#N5030

    \\#J4d3c \\#N1167

    \\#J4d3e \\#N0408

    \\#J4d4f \\#N2659

    \\#J4d51 \\#N2993

    \\#J4d53 \\#N3656

    \\#J4d55 \\#N4001

    \\#J4d57 \\#N4274

    \\#J4d5b \\#N5012

    \\#J4d63 \\#N3680

    \\#J4d68 \\#N0202

    \\#J4d6b \\#N5049

    \\#J4d70 \\#N3856

    \\#J4d71 \\#N0199

    \\#J4d72 \\#N1431

    \\#J4d78 \\#N3264

    \\#J4d7d \\#N2942

    \\#J4e24 \\#N4813

    \\#J4e25 \\#N5040

    \\#J4e26 \\#N5005

    \\#J4e28 \\#N0319

    \\#J4e29 \\#N3343

    \\#J4e2e \\#N2576

    \\#J4e32 \\#N3191

    \\#J4e33 \\#N3471

    \\#J4e35 \\#N5440

    \\#J4e3e \\#N0034

    \\#J4e41 \\#N3468

    \\#J4e49 \\#N3885

    \\#J4e4c \\#N2141

    \\#J4e4f \\#N0715

    \\#J4e53 \\#N2210

    \\#J4e55 \\#N2807

    \\#J4e58 \\#N4630

    \\#J4e60 \\#N5138

    \\#J4e63 \\#N0428

    \\#J4e64 \\#N0642

    \\#J4e6d \\#N5048

    \\#J4e6e \\#N5056

    \\#J4e73 \\#N2438

    \\#J4f22 \\#N4702

    \\#J4f27 \\#N2750

    \\#J4f29 \\#N4561

    \\#J4f37 \\#N3683

    \\#J4f3b \\#N0283

    \\#J4f40 \\#N4391

    \\#J4f42 \\#N3268

    \\#J4f43 \\#N4358

    \\#J4f44 \\#N0054

    \\#J4f47 \\#N1710

    \\#J534c \\#N0973

    \\#J5879 \\#N1794

    \\#J5960 \\#N1942

    \\#J626f \\#N3200

    \\#J6446 \\#N3458

    \\#J6647 \\#N5083

    \\#J6d55 \\#N4633

  • Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG)

    Mathematics Department Syiah Kuala University

    [email protected], [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com

    1. Bahasa software R 2.1 Operators

    Beberapa operator yang digunakan oleh bahasa R adalah : +, *, ^, -, /, =, ==, !=. Adapun beberapa contoh adalah sebagai berikut :

    Penambahan Pengurangan Perkalian Pembagian

    > 2 + 4 [1] 6

    > 2 - 4 [1] -2

    > 2 * 4 [1] 8

    > 2 / 4 [1] 0.5

    > x = 1:5 > x [1] 1 2 3 4 5 > y = 3:7 > y [1] 3 4 5 6 7 > z = x+y > z [1] 4 6 8 10 12 > z[3] [1] 8 > y[2] [1] 4 > a = z[3]-y[2] > a [1] 4 > 7%%3 [1] 1 > 7%/%3 [1] 2 > a=c(3,6,12) > b=c(1:3) > a [1] 3 6 12 > b [1] 1 2 3 > a==6 & b a==6 | b a==6 | b>2 [1] FALSE TRUE TRUE

    2. Data Struktur 2.1 Vector

    > a=c(3,6,12) > b=c(1:3) > a

  • Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG)

    Mathematics Department Syiah Kuala University

    [email protected], [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com

    [1] 3 6 12 > b [1] 1 2 3 > a==6 & b rian = c(45, 53, 55, 67, 12, 43, 99) > rian [1] 45 53 55 67 12 43 99 > sum(rian) [1] 374 > max(rian) [1] 99 > min(rian) [1] 12 > length(rian) [1] 7 > range(rian) [1] 12 99 > median(rian) [1] 53 > putri = c(11, 34, 78, 45, 23, 76, 90) > putri [1] 11 34 78 45 23 76 90 > andi = rian/putri > andi [1] 4.0909091 1.5588235 0.7051282 1.4888889 0.5217391 0.5657895 1.1000000 > andi2 = (rian/putri)^2 > andi2 [1] 16.7355372 2.4299308 0.4972058 2.2167901 0.2722117 0.3201177 1.2100000 > andi2 > 3 [1] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > andi2 > 1 [1] TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE > andi2 = (rian/putri)^2 > andi[c(1,3,5)] [1] 4.0909091 0.7051282 0.5217391 > andi[c(1,3,5)]+1+2-1 [1] 6.090909 2.705128 2.521739 > A = matrix(c(1,2,3,4), nr=2, nc=2) > A [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 > J = matrix(c(1,0,2,1), nr=2, nc=2) > J [,1] [,2] [1,] 1 2

  • Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG)

    Mathematics Department Syiah Kuala University

    [email protected], [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com

    [2,] 0 1 > A %x% J [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 2 3 6 [2,] 0 1 0 3 [3,] 2 4 4 8 [4,] 0 2 0 4 > A %*% J [,1] [,2] [1,] 1 5 [2,] 2 8 > A %o% J , , 1, 1 [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 , , 2, 1 [,1] [,2] [1,] 0 0 [2,] 0 0 , , 1, 2 [,1] [,2] [1,] 2 6 [2,] 4 8 , , 2, 2 [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 > seq(1, 5, by=1) [1] 1 2 3 4 5 > seq(1, 5, by=2) [1] 1 3 5 > seq(1, 5, by=5) [1] 1 > seq(1, 5, length=1) [1] 1 > seq(1, 5, length=5) [1] 1 2 3 4 5 > x = seq(-1, 1, by=.2) > x

  • Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG)

    Mathematics Department Syiah Kuala University

    [email protected], [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com

    [1] -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 > x = seq(-1, 1, by=.1) > x [1] -1.0 -0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 [16] 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 > x[5:10] [1] -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 > x[c(5,7:10)] [1] -0.6 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 > x[-(5:10)] [1] -1.0 -0.9 -0.8 -0.7 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 > x[-(5:10)] [1] -1.0 -0.9 -0.8 -0.7 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 > x[ x>0 ] [1] 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 > letters [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s" [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z" > x [1] -1.0 -0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 [16] 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 > names(x) names(x) = letters[1:length(x)] > names(x) [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s" [20] "t" "u" > x a b c d e f g h i j k l m n o p -1.0 -0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 q r s t u 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 > x["r"] r 0.7 > c(a=1, b=5, c=10, d=7) a b c d 1 5 10 7 > y = c(1, 2, 4:6, 3, 10:13, 9, 8, 6, 7) > y [1] 1 2 4 5 6 3 10 11 12 13 9 8 6 7 > sort(y) [1] 1 2 3 4 5 6 6 7 8 9 10 11 12 13 > unique(y) [1] 1 2 4 5 6 3 10 11 12 13 9 8 7 > rep(1,10) [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 > rep(1:5,3) [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

  • Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG)

    Mathematics Department Syiah Kuala University

    [email protected], [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com

    > rep(1:5,each=3) [1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 > rep(1:5,2,each=3) [1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5 > x = c(1,3,4,5,6,7,4,3,5,6,7,3,2,5,6,7,2,3,5) > x [1] 1 3 4 5 6 7 4 3 5 6 7 3 2 5 6 7 2 3 5 > summary(x) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 1.000 3.000 5.000 4.421 6.000 7.000 > stem(x) The decimal point is at the | 0 | 0 2 | 000000 4 | 000000 6 | 000000 > hist(x)

    > hist(x, main="Data Pilihan", xlab="Nilai Data", ylab="Nilai Frekuensi", col="blue")

    Histogram of x

    x

    Fre

    qu

    en

    cy

    1 2 3 4 5 6 7

    01

    23

    4

    Data Pilihan

    Nilai Data

    Nila

    i F

    reku

    en

    si

    1 2 3 4 5 6 7

    01

    23

    4

  • Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG)

    Mathematics Department Syiah Kuala University

    [email protected], [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com

    > plot(x, main="Data Pilihan", xlab="Nilai Data", ylab="Nilai Frekuensi", col="blue")

    > stripchart(x, main="Data Pilihan", col="blue")

    > plot(x, main="Data Pilihan", xlab="Nilai Data", ylab="Nilai Frekuensi", col="blue", type="h")

    > plot(x, main="Data Pilihan", col="blue", type="l")

    5 10 15

    12

    34

    56

    7

    Data Pilihan

    Nilai Data

    Nila

    i F

    reku

    en

    si

    1 2 3 4 5 6 7

    Data Pilihan

    5 10 15

    12

    34

    56

    7

    Data Pilihan

    Index

    x

  • Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG)

    Mathematics Department Syiah Kuala University

    [email protected], [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com

    > boxplot(x, main="Data Pilihan", col="blue")

    Tugas :

    1. Buatlah sebuah output dengan bentuk : [1] 1.0 2.0 3.0 6.0 7.0 8.0 -0.9 -0.8 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 3.0 2.0 1.0 Note : penulisan untuk data tersebut harus dimisalkan, jangan diinput melalui nama variabel = c( , , ). Kemudian, buatlah output seperti gambar dibawah ini dengan menggunakan output di atas.

    2. Buatlah sebuah output dengan bentuk seperti dibawah ini :

    5 10 15

    12

    34

    56

    7

    Data Pilihan

    Index

    x

    12

    34

    56

    7

    Data Pilihan

    2 4 6 8 10 12 14

    02

    46

    8

    Data Latihan

    Banyaknya Data Yang berulang

    Nila

    i D

    ata

  • Novi Reandy Sasmita Computational and Applied Statistics Research Group (CASRG)

    Mathematics Department Syiah Kuala University

    [email protected], [email protected] http://rianprestasi.blogspot.com

    The decimal point is 1 digit(s) to the right of the | 8 | 028 9 | 115578 10 | 1669 11 | 01