PEMROGRAMAN SAINS DATA 1

PEMROGRAMAN DASAR

1. Mengidentifikasi Tipe Data

Tentukkan tipe data variabel berikut dalam Python dan R:

a <- 42
b <- 3.14
c <- “Hello”
d <- FALSE
e <- c(1, 2, 3)
f <- list(name = “Alice”, age = 25)

1.1 Indentifikasi setiap variabel

a = 42 # Integer
b = 3.14 # Numeric (float)
c = “Hello” # Character (string)
d = FALSE # Logical (boolean)
e = c(1, 2, 3) # Numeric vector
f = list(name = “Alice”, age = 25) # List (associative array, dictionary)

1.2 Cetak setiap data setiap variable menggunakan type() (Py) class() (R)

## [1] "numeric"

## [1] "numeric"

## [1] "character"

## [1] "logical"

## [1] "numeric"

## [1] "list"

2. Variabel dan Manipulasi Data

Buat variabel berikut dalam Python dan R:

x <- 20
y <- 5
text1 <- “Data”
text2 <- “Science”

2.1 Perbarui nilai x dengan menambahkan 10.

## [1] 30

## [1] 5

## [1] "Data"

## [1] "Science"

2.2 Gabungkan text1 dan text2 ke dalam string “Data Science” menggunakan Python dan R

## [1] "Data Science"

2.3 mengubah teks gabungan menjadi huruf besar menggunakan Python dan R

## [1] "DATA SCIENCE"

3. Operasi Aritmatika

Menggunakan variabel-variabel berikut:

a <- 15
b <- 4

3.1 Hitung jumlah, selisih, produk, pembagian, dan modulo dari variabel a dan b menggunakan Python dan R

## [1] "Jumlah: 19"

## [1] "Selisih: 11"

## [1] "Produk: 60"

## [1] "Pembagian: 3.75"

## [1] "Modulo: 3"

3.1 Hitung pangkat dari a ke b

## [1] "Hasil pangkat: 8"

3.3 Buat variabel baru c yang merupakan hasil pembagian a dan b, kemudian mengubahnya menjadi tipe data integer

## [1] "c sebagai integer: 3"

4. Operasi String

Diberikan teks berikut:

text <- “Hello, Data Science!”

4.1 Ekstrak 5 karakter pertama dari teks

## [1] "Hello"

4.2 Hitung jumlah karakter dalam teks

## [1] 20

4.3 Mengubah teks menjadi huruf kecil

## [1] "hello, data science!"

5. Operator Perbandingan dan Logika

Mengingat variabel-variabel berikut:

x <- 7
y <- 10

5.1 Periksa apakah x lebih besar dari y

## [1] TRUE

5.2 Periksa apakah x kurang dari atau sama dengan y

## [1] FALSE

5.3 Periksa apakah x tidak sama dengan y

## [1] TRUE

5.4 Evaluasilah ekspresi (x > 5) AND (y < 20)

## [1] TRUE

6. Konversi Tipe Data

Mengingat variabel-variabel berikut:

num_str <- “123”
num_float <- 45.67

6.1 Ubah num_str ke bilangan bulat dan tambahkan 10

## [1] 133

6.2 Ubah num_float ke bilangan bulat

## [1] 45

6.3 Mengonversi num_float kembali menjadi string

## [1] "45.67"

7. Tantangan Bonus

Buat program interaktif yang meminta pengguna untuk memasukkan:

Nama
Usia
Kota kelahiran

Kemudian, cetak output sebagai berikut:
“Hello [Name], you are [Age] years old and from [Hometown].”

## Masukkan nama Anda:

## Masukkan usia Anda:

## Masukkan kota kelahiran Anda:

## Hello  , you are  years old and from  .

---
title: "PEMROGRAMAN SAINS DATA 1"
subtitle: "PEMROGRAMAN DASAR"
author: "Dadan Ramdan Hidayat (52240028)"
date:  "`r format(Sys.Date(), '%B %d, %Y')`"
output:
  rmdformats::readthedown:   # https://github.com/juba/rmdformats
    self_contained: true
    thumbnails: true
    lightbox: true
    gallery: true
    lib_dir: libs
    df_print: "paged"
    code_folding: "show"
    code_download: yes
    css: "style.css"
---

<img src="statistika.jpg" width="900" style="display: block; margin: auto;" alt="">


## 1. Mengidentifikasi Tipe Data  

Tentukkan tipe data variabel berikut dalam Python dan R:  

a <- 42  
b <- 3.14  
c <- "Hello"  
d <- FALSE  
e <- c(1, 2, 3)  
f <- list(name = "Alice", age = 25)

### 1.1 Indentifikasi setiap variabel

a = 42       # Integer  
b = 3.14     # Numeric (float)  
c = "Hello"  # Character (string)  
d = FALSE    # Logical (boolean)  
e = c(1, 2, 3) # Numeric vector  
f = list(name = "Alice", age = 25) # List (associative array, dictionary)

### 1.2 Cetak setiap data setiap variable menggunakan type() (Py) class() (R)

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
# Inisialisasi variabel  
a <- 42  
b <- 3.14  
c <- "Hello"  
d <- FALSE  
e <- c(1, 2, 3)  
f <- list(name = "Alice", age = 25)  

# Mengidentifikasi dan mencetak tipe data  
print(class(a))  # Output: "numeric"  
print(class(b))  # Output: "numeric"  
print(class(c))  # Output: "character"  
print(class(d))  # Output: "logical"  
print(class(e))  # Output: "integer"  
print(class(f))  # Output: "list"
```

## 2. Variabel dan Manipulasi Data  

Buat variabel berikut dalam Python dan R:  

x <- 20  
y <- 5  
text1 <- "Data"  
text2 <- "Science"

### 2.1 Perbarui nilai x dengan menambahkan 10.

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
# Membuat variabel  
x <- 20  
y <- 5  
text1 <- "Data"  
text2 <- "Science"  

# Memperbarui nilai x  
x <- x + 10  # Menambahkan 10 ke x  

# Menampilkan hasil  
print(x)     # Output: 30  
print(y)     # Output: 5  
print(text1) # Output: Data  
print(text2) # Output: Science
```
### 2.2 Gabungkan text1 dan text2 ke dalam string "Data Science" menggunakan Python dan R

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
# Variabel  
text1 <- "Data"  
text2 <- "Science"  

# Menggabungkan text1 dan text2  
result <- paste(text1, text2)  # Menggunakan paste untuk menggabungkan  

# Menampilkan hasil  
print(result)  # Output: [1] "Data Science"
```
### 2.3 mengubah teks gabungan menjadi huruf besar menggunakan Python dan R 

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
# Variabel  
text1 <- "Data"  
text2 <- "Science"  

# Menggabungkan text1 dan text2  
result <- paste(text1, text2)  

# Mengubah menjadi huruf besar  
result_upper <- toupper(result)  

# Menampilkan hasil  
print(result_upper)  # Output: [1] "DATA SCIENCE"
```

## 3. Operasi Aritmatika  
Menggunakan variabel-variabel berikut:  

a <- 15  
b <- 4

### 3.1 Hitung jumlah, selisih, produk, pembagian, dan modulo dari variabel a dan b menggunakan Python dan R

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
# Variabel  
a <- 15  
b <- 4  

# Operasi Aritmatika  
jumlah <- a + b  
selisih <- a - b  
produk <- a * b  
pembagian <- a / b  
modulo <- a %% b  

# Menampilkan hasil  
print(paste("Jumlah:", jumlah))       # Output: "Jumlah: 19"  
print(paste("Selisih:", selisih))     # Output: "Selisih: 11"  
print(paste("Produk:", produk))       # Output: "Produk: 60"  
print(paste("Pembagian:", pembagian)) # Output: "Pembagian: 3.75"  
print(paste("Modulo:", modulo))       # Output: "Modulo: 3"
```
### 3.1 Hitung pangkat dari a ke b
```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
# Variabel  
a <- 2  
b <- 3  

# Menghitung pangkat  
pangkat <- a ^ b  # atau bisa menggunakan exp(a, b)  

# Menampilkan hasil  
print(paste("Hasil pangkat:", pangkat))  # Output: "Hasil pangkat: 8"
```

### 3.3 Buat variabel baru c yang merupakan hasil pembagian a dan b, kemudian mengubahnya menjadi tipe data integer

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
# Variabel  
a <- 15  
b <- 4  

# Membuat variabel baru c  
c <- a / b  

# Mengubah c menjadi integer  
c <- as.integer(c)  

# Menampilkan hasil  
print(paste("c sebagai integer:", c))  # Output: "c sebagai integer: 3"
```

## 4. Operasi String  
Diberikan teks berikut:  

text <- "Hello, Data Science!"


### 4.1 Ekstrak 5 karakter pertama dari teks

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
# Teks  
text <- "Hello, Data Science!"  

# Ekstrak 5 karakter pertama  
first_five <- substr(text, 1, 5)  

# Menampilkan hasil  
print(first_five)  # Output: "Hello"
```

### 4.2 Hitung jumlah karakter dalam teks

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
# Hitung jumlah karakter  
char_count <- nchar(text)  

# Menampilkan hasil  
print(char_count)  # Output: 21
```

### 4.3 Mengubah teks menjadi huruf kecil

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
# Mengubah teks menjadi huruf kecil  
lowercase_text <- tolower(text)  

# Menampilkan hasil  
print(lowercase_text)  # Output: "hello, data science!"
```

## 5. Operator Perbandingan dan Logika  
Mengingat variabel-variabel berikut:  

x <- 7  
y <- 10

### 5.1 Periksa apakah x lebih besar dari y

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
is_greater <- x > y  
print(is_greater)  # Output: FALSE
```

### 5.2 Periksa apakah x kurang dari atau sama dengan y

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
is_less_or_equal <- x <= y  
print(is_less_or_equal)  # Output: TRUE
```

### 5.3 Periksa apakah x tidak sama dengan y

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
is_not_equal <- x != y  
print(is_not_equal)  # Output: TRUE
```

### 5.4 Evaluasilah ekspresi (x > 5) AND (y < 20)

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}
expression_evaluation <- (x > 5) && (y < 20)  
print(expression_evaluation)  # Output: TRUE
```

## 6. Konversi Tipe Data  

Mengingat variabel-variabel berikut:  

num_str <- "123"  
num_float <- 45.67

### 6.1 Ubah num_str ke bilangan bulat dan tambahkan 10

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}

# Mendefinisikan variabel  
num_str <- "123"  
num_float <- 45.67  

### 6.1 Ubah num_str ke bilangan bulat dan tambahkan 10  
# Ubah num_str ke bilangan bulat dan tambahkan 10  
num_int <- as.integer(num_str) + 10  
print(num_int)  # Output: 133
```

### 6.2 Ubah num_float ke bilangan bulat

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}

# Mendefinisikan variabel  
num_float <- 45.67  

# Ubah num_float ke bilangan bulat  
num_int_float <- as.integer(num_float)  
print(num_int_float)  # Output: 45
```

### 6.3 Mengonversi num_float kembali menjadi string

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}

# Mendefinisikan variabel  
num_float <- 45.67  

# Mengonversi num_float menjadi string  
num_str_float <- as.character(num_float)  
print(num_str_float)  # Output: "45.67"
```

## 7. Tantangan Bonus  
Buat program interaktif yang meminta pengguna untuk memasukkan:  

1. Nama  
2. Usia  
3. Kota kelahiran  

Kemudian, cetak output sebagai berikut:  
"Hello [Name], you are [Age] years old and from [Hometown]."

```{r, massage=FALSE, echo=FALSE, warning=FALSE}

# Meminta input dari pengguna  
name <- readline(prompt = "Masukkan nama Anda: ")  
age <- readline(prompt = "Masukkan usia Anda: ")  
hometown <- readline(prompt = "Masukkan kota kelahiran Anda: ")  

# Mencetak output  
cat(paste("Hello", name, ", you are", age, "years old and from", hometown, ".\n"))
```