SYNTAX AND CONTROL FLOW

Pratikum Conditional Statements and Loops in R

Fikaaa.jpg

1. Tujuan

A. Memahami dan menerapkan pernyataan kondisional (if, if-else, if-elif-else).

B. Terapkan loop (for loop, while loop, break, continue) untuk menganalisis himpunan data.

Gunakan dataset dummy berikut ini

PENGENAL Nama Usia Gaji Posisi Pertunjukan
1 Bagas 25 5000 Staf Bagus
2 Joan 30 7000 Pengawas Sangat bagus
3 Alya 27 6500 Staf Rata-rata
4 Dwi 35 10000 Manajer Bagus
5 Nabil 40 12000 Direktur Sangat bagus

Tentukan tingkat bonus berdasarkan kinerja karyawan

  • Sangat Baik -20% dari gaji

  • Pengumpulan Data

  • Baik 10% dari gaji

  • Pembersihan Data

  • Rata-rata 5% dari gaji

  • Transformasi Data

# Dataset Dummy
karyawan <- data.frame(
  Pengenal = c(1, 2, 3, 4, 5),# ID unik untuk setiap karyawan
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"), # Nama karyawan
  Usia = c(25, 30, 27, 35, 40),# Usia karyawan
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),# Gaji karyawan dalam satuan tertentu
  Posisi = c("Staf", "Pengawas", "Staf", "Manajer", "Direktur"),# Jabatan karyawan  
  Pertunjukan = c("Bagus", "Sangat bagus", "Rata-rata", "Bagus", "Sangat bagus")# Evaluasi kinerja
)

# Menentukan bonus berdasarkan kinerja
hitung_bonus <- function(gaji, kinerja) {
  if (kinerja == "Sangat bagus") { # Jika kinerja sangat bagus, bonus 20% dari gaji
    return(gaji * 0.2)
  } else if (kinerja == "Bagus") { # Jika kinerja bagus, bonus 10% dari gaji
    return(gaji * 0.1)
  } else if (kinerja == "Rata-rata") { # Jika kinerja rata-rata, bonus 5% dari gaji
    return(gaji * 0.05)
  } else {# Jika kinerja di bawah rata-rata, tidak ada bonus
    return(0)
  }
}

# Menghitung dan mencetak bonus untuk setiap karyawan
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  bonus <- hitung_bonus(karyawan$Gaji[i], karyawan$Pertunjukan[i]) # Menghitung bonus berdasarkan gaji dan kinerja
  cat("Name:", karyawan$Nama[i], ", Bonus:", as.integer(bonus), "\n")# Menampilkan hasil perhitungan bonus
}
## Name: Bagas , Bonus: 500 
## Name: Joan , Bonus: 1400 
## Name: Alya , Bonus: 325 
## Name: Dwi , Bonus: 1000 
## Name: Nabil , Bonus: 2400

1. Gunakan for loop untuk membuat daftar karyawan dengan gaji lebih dari 6000

Hasil yang Diharapkan:

Name: Joan, Salary: 7000

Name: Alya, Salary: 6500

Name: Dwi, Salary: 10000

Name: Nabil Salary 12880

# Dataset Dummy
karyawan <- data.frame(
  Pengenal = c(1, 2, 3, 4, 5),  # ID unik untuk setiap karyawan
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"),  # Nama karyawan
  Usia = c(25, 30, 27, 35, 40),  # Usia karyawan
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),  # Gaji karyawan dalam satuan tertentu
  Posisi = c("Staf", "Pengawas", "Staf", "Manajer", "Direktur"),  # Jabatan karyawan
  Pertunjukan = c("Bagus", "Sangat bagus", "Rata-rata", "Bagus", "Sangat bagus")  # Evaluasi kinerja
)

# Menampilkan daftar karyawan dengan gaji lebih dari 6000
cat("\nKaryawan dengan gaji lebih dari 6000:\n")
## 
## Karyawan dengan gaji lebih dari 6000:
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  if (karyawan$Gaji[i] > 6000) {  # Memeriksa apakah gaji karyawan lebih dari 6000
    cat("Name:", karyawan$Nama[i], ", Salary:", karyawan$Gaji[i], "\n")  # Menampilkan nama dan gaji karyawan yang memenuhi kriteria
  }
}
## Name: Joan , Salary: 7000 
## Name: Alya , Salary: 6500 
## Name: Dwi , Salary: 10000 
## Name: Nabil , Salary: 12000

2. Gunakan while loop untuk menampilkan karyawan hingga “Manajer” ditemukan.

Hasil yang Diharapkan:

Name: Bages, Position: Staff

Name: Joan, Position: Supervisor

Name: Alya, Position: Staff

Name: Dewi, Position: Manager (Stop here)

# Dataset Dummy
karyawan <- data.frame(
  Pengenal = c(1, 2, 3, 4, 5),  # ID unik untuk setiap karyawan
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"),  # Nama karyawan
  Usia = c(25, 30, 27, 35, 40),  # Usia karyawan
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),  # Gaji karyawan dalam satuan tertentu
  Posisi = c("Staf", "Pengawas", "Staf", "Manajer", "Direktur"),  # Jabatan karyawan
  Pertunjukan = c("Bagus", "Sangat bagus", "Rata-rata", "Bagus", "Sangat bagus")  # Evaluasi kinerja
)

# Menampilkan karyawan hingga "Manajer" ditemukan
i <- 1  # Memulai Karyawan dari pertama
while (i <= nrow(karyawan)) {
  cat("Name:", karyawan$Nama[i], ", Position:", karyawan$Posisi[i], "\n")  # Menampilkan nama dan posisi karyawan
  if (karyawan$Posisi[i] == "Manajer") {  # Jika posisi adalah "Manajer", hentikan loop
    cat("(Stop here)\n")
    break
  }
  i <- i + 1  # Lanjut ke karyawan berikutnya
}
## Name: Bagas , Position: Staf 
## Name: Joan , Position: Pengawas 
## Name: Alya , Position: Staf 
## Name: Dwi , Position: Manajer 
## (Stop here)

3. Gunakan break untuk menghentikan loop ketika karyawan dengan gaji di atas 10.000 ditemukan.

Hasil yang Diharapkan:

Name: Bagas, salary: seee

Name: Joan, Salary: 7000

Name: Alya, Salary: 6500

Name: Od, Salary: 10000

(Stopped because babil has a salery above 10,000)

# Dataset Dummy
karyawan <- data.frame(
  Pengenal = c(1, 2, 3, 4, 5),  # ID unik untuk setiap karyawan
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"),  # Nama karyawan
  Usia = c(25, 30, 27, 35, 40),  # Usia karyawan
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),  # Gaji karyawan dalam satuan tertentu
  Posisi = c("Staf", "Pengawas", "Staf", "Manajer", "Direktur"),  # Jabatan karyawan
  Pertunjukan = c("Bagus", "Sangat bagus", "Rata-rata", "Bagus", "Sangat bagus")  # Evaluasi kinerja
)

# Menghentikan loop saat menemukan karyawan dengan gaji di atas 10.000
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  cat("Name:", karyawan$Nama[i], ", Salary:", karyawan$Gaji[i], "\n")  # Menampilkan nama dan gaji karyawan
  if (karyawan$Gaji[i] > 10000) {  # Jika gaji lebih dari 10.000, hentikan loop
    cat("(Stopped because", karyawan$Nama[i], "has a salary above 10,000)\n")
    break
  }
}
## Name: Bagas , Salary: 5000 
## Name: Joan , Salary: 7000 
## Name: Alya , Salary: 6500 
## Name: Dwi , Salary: 10000 
## Name: Nabil , Salary: 12000 
## (Stopped because Nabil has a salary above 10,000)

4. Gunakan lanjutkan untuk melewati karyawan dengan kinerja “Rata-rata”

Hasil yang Diharapkan:

Name: Bagas, Performance: Good

Name: Joan, Performance: Very Good

Name: Dwi, Performance: Good

Name: Nabil, Performance: Very Good

(Alya is skipped because the performance is “Average”)

# Dataset Dummy
karyawan <- data.frame(
  Pengenal = c(1, 2, 3, 4, 5),  # ID unik untuk setiap karyawan
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"),  # Nama karyawan
  Usia = c(25, 30, 27, 35, 40),  # Usia karyawan
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),  # Gaji karyawan dalam satuan tertentu
  Posisi = c("Staf", "Pengawas", "Staf", "Manajer", "Direktur"),  # Jabatan karyawan
  Pertunjukan = c("Bagus", "Sangat bagus", "Rata-rata", "Bagus", "Sangat bagus")  # Evaluasi kinerja
)

# Melewati karyawan dengan kinerja "Rata-rata"
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  if (karyawan$Pertunjukan[i] == "Rata-rata") {  # Jika kinerja "Rata-rata", lewati iterasi ini
    next
  }
  cat("Name:", karyawan$Nama[i], ", Performance:", karyawan$Pertunjukan[i], "\n")  # Menampilkan karyawan dengan kinerja selain "Rata-rata"
}
## Name: Bagas , Performance: Bagus 
## Name: Joan , Performance: Sangat bagus 
## Name: Dwi , Performance: Bagus 
## Name: Nabil , Performance: Sangat bagus
cat("(Alya is skipped because the performance is 'Average')\n")
## (Alya is skipped because the performance is 'Average')
---
title: "SYNTAX AND CONTROL FLOW"

subtitle: "Pratikum Conditional Statements and Loops in R"

author: 
  - " Fika Irsandi Desvyanti (522400013)"
  
date:  "`r format(Sys.Date(), '%B %d, %Y')`"
output:
  rmdformats::readthedown:
    self_contained: true
    thumbnails: true
    lightbox: true
    gallery: true
    lib_dir: libs
    df_print: "paged"
    code_folding: "show"   
    code_download: yes
    css: "Stylee.css"
    
---

 <img id="logo-utama" src="Fikaaa.jpg" alt="Fikaaa.jpg" style="width:200px; display: block; margin: auto;">

---

 **1. Tujuan**

**A. Memahami dan menerapkan pernyataan kondisional (if, if-else, if-elif-else).**

**B. Terapkan loop (for loop, while loop, break, continue) untuk menganalisis himpunan data.**

**Gunakan dataset dummy berikut ini**
 

| PENGENAL | Nama  | Usia | Gaji  | Posisi   | Pertunjukan  |
|----------|------|------|-------|---------|--------------|
| 1        | Bagas  | 25   | 5000  | Staf     | Bagus        |
| 2        | Joan   | 30   | 7000  | Pengawas | Sangat bagus |
| 3        | Alya   | 27   | 6500  | Staf     | Rata-rata    |
| 4        | Dwi    | 35   | 10000 | Manajer  | Bagus        |
| 5        | Nabil  | 40   | 12000 | Direktur | Sangat bagus |

----

# **Tentukan tingkat bonus berdasarkan kinerja karyawan**

- Sangat Baik -20% dari gaji

- Pengumpulan Data

- Baik 10% dari gaji

- Pembersihan Data

- Rata-rata 5% dari gaji

- Transformasi Data

```{r  message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}

# Dataset Dummy
karyawan <- data.frame(
  Pengenal = c(1, 2, 3, 4, 5),# ID unik untuk setiap karyawan
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"), # Nama karyawan
  Usia = c(25, 30, 27, 35, 40),# Usia karyawan
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),# Gaji karyawan dalam satuan tertentu
  Posisi = c("Staf", "Pengawas", "Staf", "Manajer", "Direktur"),# Jabatan karyawan  
  Pertunjukan = c("Bagus", "Sangat bagus", "Rata-rata", "Bagus", "Sangat bagus")# Evaluasi kinerja
)

# Menentukan bonus berdasarkan kinerja
hitung_bonus <- function(gaji, kinerja) {
  if (kinerja == "Sangat bagus") { # Jika kinerja sangat bagus, bonus 20% dari gaji
    return(gaji * 0.2)
  } else if (kinerja == "Bagus") { # Jika kinerja bagus, bonus 10% dari gaji
    return(gaji * 0.1)
  } else if (kinerja == "Rata-rata") { # Jika kinerja rata-rata, bonus 5% dari gaji
    return(gaji * 0.05)
  } else {# Jika kinerja di bawah rata-rata, tidak ada bonus
    return(0)
  }
}

# Menghitung dan mencetak bonus untuk setiap karyawan
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  bonus <- hitung_bonus(karyawan$Gaji[i], karyawan$Pertunjukan[i]) # Menghitung bonus berdasarkan gaji dan kinerja
  cat("Name:", karyawan$Nama[i], ", Bonus:", as.integer(bonus), "\n")# Menampilkan hasil perhitungan bonus
}

```

---


## **1. Gunakan for loop untuk membuat daftar karyawan dengan gaji lebih dari 6000**

**Hasil yang Diharapkan:**

**Name: Joan, Salary: 7000**

**Name: Alya, Salary: 6500**

**Name: Dwi, Salary: 10000**

**Name: Nabil Salary 12880**

```{r message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
# Dataset Dummy
karyawan <- data.frame(
  Pengenal = c(1, 2, 3, 4, 5),  # ID unik untuk setiap karyawan
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"),  # Nama karyawan
  Usia = c(25, 30, 27, 35, 40),  # Usia karyawan
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),  # Gaji karyawan dalam satuan tertentu
  Posisi = c("Staf", "Pengawas", "Staf", "Manajer", "Direktur"),  # Jabatan karyawan
  Pertunjukan = c("Bagus", "Sangat bagus", "Rata-rata", "Bagus", "Sangat bagus")  # Evaluasi kinerja
)

# Menampilkan daftar karyawan dengan gaji lebih dari 6000
cat("\nKaryawan dengan gaji lebih dari 6000:\n")
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  if (karyawan$Gaji[i] > 6000) {  # Memeriksa apakah gaji karyawan lebih dari 6000
    cat("Name:", karyawan$Nama[i], ", Salary:", karyawan$Gaji[i], "\n")  # Menampilkan nama dan gaji karyawan yang memenuhi kriteria
  }
}

```

---

## **2. Gunakan while loop untuk menampilkan karyawan hingga "Manajer" ditemukan.**

**Hasil yang Diharapkan:**


**Name: Bages, Position: Staff**


**Name: Joan, Position: Supervisor**


**Name: Alya, Position: Staff**


**Name: Dewi, Position: Manager (Stop here)**

```{r message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
# Dataset Dummy
karyawan <- data.frame(
  Pengenal = c(1, 2, 3, 4, 5),  # ID unik untuk setiap karyawan
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"),  # Nama karyawan
  Usia = c(25, 30, 27, 35, 40),  # Usia karyawan
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),  # Gaji karyawan dalam satuan tertentu
  Posisi = c("Staf", "Pengawas", "Staf", "Manajer", "Direktur"),  # Jabatan karyawan
  Pertunjukan = c("Bagus", "Sangat bagus", "Rata-rata", "Bagus", "Sangat bagus")  # Evaluasi kinerja
)

# Menampilkan karyawan hingga "Manajer" ditemukan
i <- 1  # Memulai Karyawan dari pertama
while (i <= nrow(karyawan)) {
  cat("Name:", karyawan$Nama[i], ", Position:", karyawan$Posisi[i], "\n")  # Menampilkan nama dan posisi karyawan
  if (karyawan$Posisi[i] == "Manajer") {  # Jika posisi adalah "Manajer", hentikan loop
    cat("(Stop here)\n")
    break
  }
  i <- i + 1  # Lanjut ke karyawan berikutnya
}

```

---

## **3. Gunakan break untuk menghentikan loop ketika karyawan dengan gaji di atas 10.000 ditemukan.**


**Hasil yang Diharapkan:**

**Name: Bagas, salary: seee**

**Name: Joan, Salary: 7000**

**Name: Alya, Salary: 6500**

**Name: Od, Salary: 10000**

**(Stopped because babil has a salery above 10,000)**

```{r message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
# Dataset Dummy
karyawan <- data.frame(
  Pengenal = c(1, 2, 3, 4, 5),  # ID unik untuk setiap karyawan
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"),  # Nama karyawan
  Usia = c(25, 30, 27, 35, 40),  # Usia karyawan
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),  # Gaji karyawan dalam satuan tertentu
  Posisi = c("Staf", "Pengawas", "Staf", "Manajer", "Direktur"),  # Jabatan karyawan
  Pertunjukan = c("Bagus", "Sangat bagus", "Rata-rata", "Bagus", "Sangat bagus")  # Evaluasi kinerja
)

# Menghentikan loop saat menemukan karyawan dengan gaji di atas 10.000
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  cat("Name:", karyawan$Nama[i], ", Salary:", karyawan$Gaji[i], "\n")  # Menampilkan nama dan gaji karyawan
  if (karyawan$Gaji[i] > 10000) {  # Jika gaji lebih dari 10.000, hentikan loop
    cat("(Stopped because", karyawan$Nama[i], "has a salary above 10,000)\n")
    break
  }
}

```

---

## **4. Gunakan lanjutkan untuk melewati karyawan dengan kinerja "Rata-rata"**

**Hasil yang Diharapkan:**

**Name: Bagas, Performance: Good**

**Name: Joan, Performance: Very Good**

**Name: Dwi, Performance: Good**

**Name: Nabil, Performance: Very Good**

**(Alya is skipped because the performance is "Average")**

```{r message=TRUE, warning=TRUE, echo=TRUE}
# Dataset Dummy
karyawan <- data.frame(
  Pengenal = c(1, 2, 3, 4, 5),  # ID unik untuk setiap karyawan
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"),  # Nama karyawan
  Usia = c(25, 30, 27, 35, 40),  # Usia karyawan
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),  # Gaji karyawan dalam satuan tertentu
  Posisi = c("Staf", "Pengawas", "Staf", "Manajer", "Direktur"),  # Jabatan karyawan
  Pertunjukan = c("Bagus", "Sangat bagus", "Rata-rata", "Bagus", "Sangat bagus")  # Evaluasi kinerja
)

# Melewati karyawan dengan kinerja "Rata-rata"
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  if (karyawan$Pertunjukan[i] == "Rata-rata") {  # Jika kinerja "Rata-rata", lewati iterasi ini
    next
  }
  cat("Name:", karyawan$Nama[i], ", Performance:", karyawan$Pertunjukan[i], "\n")  # Menampilkan karyawan dengan kinerja selain "Rata-rata"
}
cat("(Alya is skipped because the performance is 'Average')\n")

```

---


