Pemograman Ilmu Data

Pemograman Dasar

1 Praktikum 1

1.1 Mengidentifikasi Tipe Data

Menentukan tipe data variabel berikut dalam Python dan R:

a = 42

b = 3.14

c = "Hello"

d = FALSE

e = [1, 2, 3]

f = {"name": "Alice", "age" : 25}

1.1.1 Tipe Data di Python

# Python
a = 42 # Integer
b = 3.14 #Float
c = "Hello" # String
d = False # Boolean
e = [1, 2, 3] # List
f = {"name": "Alice", "age": 25} # Dictionary

# Mengidentifikasi tipe data
print("Tipe data a:", type(a))

## Tipe data a: <class 'int'>

print("Tipe data b:", type(b))

## Tipe data b: <class 'float'>

print("Tipe data c:", type(c))

## Tipe data c: <class 'str'>

print("Tipe data d:", type(d))

## Tipe data d: <class 'bool'>

print("Tipe data e:", type(e))

## Tipe data e: <class 'list'>

print("Tipe data f:", type(f))

## Tipe data f: <class 'dict'>

1.1.2 Tipe Data di R

# R
a <- 42 # Integer
b <- 3.14 # Numeric
c <- "Hello" # Character
d <- FALSE # Logical
e <- c(1, 2, 3) # Vektor
f <- list(name = "Alice", age = 25) # List

print(class(a))  # "integer"

## [1] "numeric"

print(class(b))  # "numeric"

## [1] "numeric"

print(class(c))  # "character"

## [1] "character"

print(class(d))  # "logical"

## [1] "logical"

print(class(e))  # "vektor"

## [1] "numeric"

print(class(f))  # "list"

## [1] "list"

1.2 Variabel dan Manipulasi Data

Membuat variabel berikut dalam Python dan R:

x = 20

y = 5

text1 = "Data"

text2 = "Science"

Kode Python

x = 20
y=5
text1 = "Data"
text2 = "Science"

# menggabungkan text1 dan text2 
combined_text = text1 + " " + text2

# mengubah teks gabungan menjadi huruf besar.
combined_text_uppercase = combined_text.upper()

print (x + 10) # Output 30

## 30

print (combined_text)

## Data Science

print (combined_text_uppercase)

## DATA SCIENCE

Kode R

x <- 20
y <- 5
text1 <- "Data"
text2 <- "Science"

# menggabungkan text1 dan text2 
combined_text <- paste (text1, text2)

# mengubah teks gabungan menjadi huruf besar.
combined_text_uppercase <- toupper(combined_text)

print (x + 10) # Output 30

## [1] 30

print (combined_text)

## [1] "Data Science"

print (combined_text_uppercase)

## [1] "DATA SCIENCE"

1.3 Operasi Aritmatika

Mengingat variabel berikut:

a = 15 

b = 4

Kode Python

a = 15 
b = 4

# menghitung jumlah, selisih,produk,pembagian, dan modulo 

print(a + b)

## 19

print(a - b)

## 11

print(a * b)

## 60

print(a / b)

## 3.75

print(a % b)

## 3

# menghitung a pangkat b
print(a ** b)

## 50625

# membuat variabel baru c 
c = a / b
c = int(c) # mengubah menjadi integer
print(c)

## 3

Kode R

a <- 15 
b <- 4

# menghitung jumlah, selisih,produk,pembagian, dan modulo 

print(a + b)

## [1] 19

print(a - b)

## [1] 11

print(a * b)

## [1] 60

print(a / b)

## [1] 3.75

print(a %% b)

## [1] 3

# menghitung a pangkat b
print(a ^ b)

## [1] 50625

# membuat variabel baru c 
c <- a / b
c <- as.integer(c) # mengubah menjadi integer
print(c)

## [1] 3

1.4 Operasi String

Diberikan teks berikut:

text = "Hello, Data Science!"

Kode Pyhton

text = "Hello, Data Science!"

# mengestrak 5 karakter pertama dari teks
print(text[0:5])

## Hello

# menghitung jumlah karakter dalam teks
print(len(text))

## 20

# mengubah teks menjadi huruf kecil
print(text.lower())

## hello, data science!

Kode R

text <- "Hello, Data Science!"

# mengestrak 5 karakter pertama dari teks
print(substr(text, 1, 5))

## [1] "Hello"

# menghitung jumlah karakter dalam teks
print(nchar(text))

## [1] 20

# mengubah teks menjadi huruf kecil
print(tolower(text))

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

1.5 Operator Perbandingan dan Logika

Mengingat variabel-variabel berikut:

x = 7

y = 10

Kode Pyhton

x = 7
y = 10

# memeriksa apakah x lebih besar dari y
print(x > y) # False

## False

# memeriksa apakah x kurang dari atau sama dengan y
print(x < y) # True

## True

# memeriksa apakah x tidak sama dengan y
print(x != y) # True

## True

# mengevaluasi ekspresi (x > 5) AND (y < 20)
print((x > 5) and (y < 20)) # True

## True

Kode R

x <- 7
y <- 10

# memeriksa apakah x lebih besar dari y
print(x > y) #FALSE

## [1] FALSE

# memeriksa apakah x kurang dari atau sama dengan y
print(x < y) #TRUE

## [1] TRUE

# memeriksa apakah x tidak sama dengan y
print(x != y) #TRUE

## [1] TRUE

# mengevaluasi ekspresi (x > 5) AND (y < 20)
print((x > 5) & (y < 20)) #TRUE

## [1] TRUE

1.6 Konfersi Tipe Data

Mengingat variabel-variabel berikut:

num_str = "123"

num_float = 45.67

Kode Pyhton

num_str = "123"
num_float = 45.67

# mengubah num_str ke bilangan bulat dan tambahkan 10
num_str = "123"
num = int(num_str)
print(num + 10)

## 133

# mengubah num_float ke bilangan bulat
num_int = int(num_float)
print(num_int)

## 45

# mengonversi num_float kembali menjadi string
num_str = str(num_float)
print(num_str)

## 45.67

Kode R

num_str <- "123"
num_float <- 45.67

# mengubah num_str ke bilangan bulat dan tambahkan 10
num_str <- "123"
num <- as.integer(num_str) 
print(num + 10)

## [1] 133

# mengubah num_float ke bilangan bulat
num_int <- as.integer(num_float)
print(num_int)

## [1] 45

# mengonversi num_float kembali menjadi string

num_str <- as.character(num_float)
print(num_str)

## [1] "45.67"

1.7 Tantangan Bonus

Membuat 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]."

Kode Pyhton

https://colab.research.google.com/drive/1uPkD_aXIZvjYCVWQZGTrpr5gXiTq14Q7?usp=sharing

Kode R

# Meminta input dari pengguna
name <- readline("Masukkan nama anda: ")

## Masukkan nama anda:

age <- readline("Masukkan usia anda: ")

## Masukkan usia anda:

hometown <- readline(": ")

## :

# Menampilkan output
cat("Hello", name, ", you are", age, "years old and from", hometown,".\n")

## Hello  , you are  years old and from  .

Keterangan: Pada kode r dapat dijalankan dan memasukkan data dari console.

2 Referensi

https://bookdown.org/dsciencelabs/data_science_programming/01-Basic-Programming.html#practicum

https://colab.research.google.com/drive/1uPkD_aXIZvjYCVWQZGTrpr5gXiTq14Q7?usp=sharing

---
title: "Pemograman Ilmu Data"
subtitle: "Pemograman Dasar"
author: 
  - "Dwi Sri Yanti Manullang"
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
    number_sections: true
    lib_dir: libs
    df_print: "paged"
    code_folding: "show"
    code_download: yes
    css: "C:/Users/Dwi Manullang/Downloads/style.css"
---
<img id="logo-utama" src="C:/Users/Dwi Manullang/Downloads/Foto.jpeg" alt="Logo" style="width:200px; display: block; margin: auto;">

---

# **Praktikum 1**

## Mengidentifikasi Tipe Data

Menentukan tipe data variabel berikut dalam Python dan R:

```
a = 42

b = 3.14

c = "Hello"

d = FALSE

e = [1, 2, 3]

f = {"name": "Alice", "age" : 25}
```

### Tipe Data di Python
```{python}
# Python
a = 42 # Integer
b = 3.14 #Float
c = "Hello" # String
d = False # Boolean
e = [1, 2, 3] # List
f = {"name": "Alice", "age": 25} # Dictionary

# Mengidentifikasi tipe data
print("Tipe data a:", type(a))
print("Tipe data b:", type(b))
print("Tipe data c:", type(c))
print("Tipe data d:", type(d))
print("Tipe data e:", type(e))
print("Tipe data f:", type(f))
```
### Tipe Data di R

```{r,  message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
# R
a <- 42 # Integer
b <- 3.14 # Numeric
c <- "Hello" # Character
d <- FALSE # Logical
e <- c(1, 2, 3) # Vektor
f <- list(name = "Alice", age = 25) # List

print(class(a))  # "integer"
print(class(b))  # "numeric"
print(class(c))  # "character"
print(class(d))  # "logical"
print(class(e))  # "vektor"
print(class(f))  # "list"
```

## Variabel dan Manipulasi Data

Membuat variabel berikut dalam Python dan R:

```
x = 20

y = 5

text1 = "Data"

text2 = "Science"
```

Kode Python
```{python}
x = 20
y=5
text1 = "Data"
text2 = "Science"

# menggabungkan text1 dan text2 
combined_text = text1 + " " + text2

# mengubah teks gabungan menjadi huruf besar.
combined_text_uppercase = combined_text.upper()

print (x + 10) # Output 30
print (combined_text)
print (combined_text_uppercase)
```


Kode R
```{r,  message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
x <- 20
y <- 5
text1 <- "Data"
text2 <- "Science"

# menggabungkan text1 dan text2 
combined_text <- paste (text1, text2)

# mengubah teks gabungan menjadi huruf besar.
combined_text_uppercase <- toupper(combined_text)

print (x + 10) # Output 30
print (combined_text)
print (combined_text_uppercase)
```

## Operasi Aritmatika

Mengingat variabel berikut:

```
a = 15 

b = 4
```

Kode Python
```{python}
a = 15 
b = 4

# menghitung jumlah, selisih,produk,pembagian, dan modulo 

print(a + b)
print(a - b)
print(a * b)
print(a / b)
print(a % b)

# menghitung a pangkat b
print(a ** b)

# membuat variabel baru c 
c = a / b
c = int(c) # mengubah menjadi integer
print(c) 


```

Kode R
```{r,  message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
a <- 15 
b <- 4

# menghitung jumlah, selisih,produk,pembagian, dan modulo 

print(a + b)
print(a - b)
print(a * b)
print(a / b)
print(a %% b)

# menghitung a pangkat b
print(a ^ b)

# membuat variabel baru c 
c <- a / b
c <- as.integer(c) # mengubah menjadi integer
print(c) 

```
## Operasi String

Diberikan teks berikut:

```
text = "Hello, Data Science!"
```

Kode Pyhton
```{python}
text = "Hello, Data Science!"

# mengestrak 5 karakter pertama dari teks
print(text[0:5])

# menghitung jumlah karakter dalam teks
print(len(text))

# mengubah teks menjadi huruf kecil
print(text.lower())

```


Kode R
```{r,  message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
text <- "Hello, Data Science!"

# mengestrak 5 karakter pertama dari teks
print(substr(text, 1, 5))

# menghitung jumlah karakter dalam teks
print(nchar(text))

# mengubah teks menjadi huruf kecil
print(tolower(text))
```

## Operator Perbandingan dan Logika

Mengingat variabel-variabel berikut:

```
x = 7

y = 10
```

Kode Pyhton
```{python}
x = 7
y = 10

# memeriksa apakah x lebih besar dari y
print(x > y) # False

# memeriksa apakah x kurang dari atau sama dengan y
print(x < y) # True

# memeriksa apakah x tidak sama dengan y
print(x != y) # True

# mengevaluasi ekspresi (x > 5) AND (y < 20)
print((x > 5) and (y < 20)) # True

```


Kode R
```{r,  message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
x <- 7
y <- 10

# memeriksa apakah x lebih besar dari y
print(x > y) #FALSE

# memeriksa apakah x kurang dari atau sama dengan y
print(x < y) #TRUE

# memeriksa apakah x tidak sama dengan y
print(x != y) #TRUE

# mengevaluasi ekspresi (x > 5) AND (y < 20)
print((x > 5) & (y < 20)) #TRUE
```

## Konfersi Tipe Data

Mengingat variabel-variabel berikut:

```
num_str = "123"

num_float = 45.67
```

Kode Pyhton
```{python}
num_str = "123"
num_float = 45.67

# mengubah num_str ke bilangan bulat dan tambahkan 10
num_str = "123"
num = int(num_str)
print(num + 10)

# mengubah num_float ke bilangan bulat
num_int = int(num_float)
print(num_int)

# mengonversi num_float kembali menjadi string
num_str = str(num_float)
print(num_str)

```


Kode R
```{r,  message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
num_str <- "123"
num_float <- 45.67

# mengubah num_str ke bilangan bulat dan tambahkan 10
num_str <- "123"
num <- as.integer(num_str) 
print(num + 10)

# mengubah num_float ke bilangan bulat
num_int <- as.integer(num_float)
print(num_int)

# mengonversi num_float kembali menjadi string

num_str <- as.character(num_float)
print(num_str)
```
## Tantangan Bonus

Membuat 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]."
```

Kode Pyhton

https://colab.research.google.com/drive/1uPkD_aXIZvjYCVWQZGTrpr5gXiTq14Q7?usp=sharing


Kode R
```{r,  message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
# Meminta input dari pengguna
name <- readline("Masukkan nama anda: ")
age <- readline("Masukkan usia anda: ")
hometown <- readline(": ")

# Menampilkan output
cat("Hello", name, ", you are", age, "years old and from", hometown,".\n")

```
**Keterangan:**
Pada kode r dapat dijalankan dan memasukkan data dari console.


# Referensi

https://bookdown.org/dsciencelabs/data_science_programming/01-Basic-Programming.html#practicum

https://colab.research.google.com/drive/1uPkD_aXIZvjYCVWQZGTrpr5gXiTq14Q7?usp=sharing