Awal:

Instal R dan RStudio:

Pastikan Anda telah menginstal R dan RStudio versi terbaru. # Instal Paket knitr: Paket ini diperlukan untuk mengolah file R Markdown. Anda dapat menginstalnya dengan menjalankan perintah berikut di konsol R:

install.packages("knitr")

Membuat Dokumen R Markdown:

  1. Buka RStudio dan buat dokumen R Markdown baru dengan memilih menu File > New File > R Markdown
  2. Isi judul dan nama penulis sesuai keinginan Anda, lalu klik OK.
  3. Gantikan konten default dengan kode dan teks yang sesuai dengan tugas Anda.

##Menghasilkan Output HTML: 1. Setelah selesai menulis, klik tombol Knit di toolbar RStudio. Ini akan menghasilkan file HTML yang menampilkan hasil dari dokumen R Markdown Anda.

Mempublikasikan ke RPubs:

  1. Setelah proses Knit selesai, jendela pratinjau akan muncul menampilkan output HTML. Di sudut kanan atas jendela pratinjau, klik tombol Publish.
  2. Pilih opsi RPubs dari menu yang muncul.
  3. Sebuah dialog akan muncul meminta Anda memasukkan judul dan deskripsi singkat untuk publikasi Anda. Isi sesuai keinginan Anda.
  4. Klik Publish untuk mengunggah dokumen Anda ke RPubs.

Menyimpan Tautan Publikasi:

  1. Setelah berhasil dipublikasikan, RPubs akan memberikan URL unik untuk dokumen Anda. Simpan atau catat URL ini untuk membagikan atau mengakses publikasi Anda di masa mendatang.

1. Memasukkan Data

Data yang digunakan berupa matriks sebagai berikut:

data <- data.frame(
  Age = c(30.83, 58.67, 24.50, 27.83, 20.17),
  Debt = c(0.000, 4.460, 0.500, 1.540, 5.625),
  YearsEmployed = c(1.25, 3.04, 1.50, 3.75, 1.71),
  CreditScore = c(1, 6, 0, 5, 0),
  Income = c(0, 560, 824, 3, 0)
)

print(data)
##     Age  Debt YearsEmployed CreditScore Income
## 1 30.83 0.000          1.25           1      0
## 2 58.67 4.460          3.04           6    560
## 3 24.50 0.500          1.50           0    824
## 4 27.83 1.540          3.75           5      3
## 5 20.17 5.625          1.71           0      0
# Menghitung Variance-Covariance Matrix
cov_matrix <- cov(data)
cov_matrix
##                       Age        Debt YearsEmployed CreditScore      Income
## Age            231.361400    9.345663      6.999375       33.30   2046.9725
## Debt             9.345663    6.187675      0.605225        1.34   -112.3137
## YearsEmployed    6.999375    0.605225      1.182050        2.81    -42.7750
## CreditScore     33.300000    1.340000      2.810000        8.30     11.5500
## Income        2046.972500 -112.313750    -42.775000       11.55 151957.8000
# Menghitung Eigen Value dan Eigen Vector
eigen_result <- eigen(cov_matrix)
eigen_result$values  # Eigen Values
## [1] 1.519855e+05 2.101065e+02 5.589258e+00 3.628538e+00 2.024973e-13
eigen_result$vectors # Eigen Vectors
##               [,1]        [,2]         [,3]         [,4]          [,5]
## [1,] -1.348747e-02  0.98441790  0.023575838  0.166524309  0.0495310628
## [2,]  7.381104e-04  0.05359021 -0.983848810 -0.158620358 -0.0633138702
## [3,]  2.807981e-04  0.03803261  0.024579983 -0.487621486  0.8718798956
## [4,] -7.893487e-05  0.16256594  0.175728253 -0.842216481 -0.4830768974
## [5,] -9.999087e-01 -0.01324111 -0.001051232 -0.002433736 -0.0004318669
cov_matrix
##                       Age        Debt YearsEmployed CreditScore      Income
## Age            231.361400    9.345663      6.999375       33.30   2046.9725
## Debt             9.345663    6.187675      0.605225        1.34   -112.3137
## YearsEmployed    6.999375    0.605225      1.182050        2.81    -42.7750
## CreditScore     33.300000    1.340000      2.810000        8.30     11.5500
## Income        2046.972500 -112.313750    -42.775000       11.55 151957.8000
cor_matrix <- cor(data)
cor_matrix
##                     Age       Debt YearsEmployed CreditScore      Income
## Age           1.0000000  0.2470022     0.4232489  0.75990576  0.34522724
## Debt          0.2470022  1.0000000     0.2237872  0.18698295 -0.11582643
## YearsEmployed 0.4232489  0.2237872     1.0000000  0.89711754 -0.10092775
## CreditScore   0.7599058  0.1869829     0.8971175  1.00000000  0.01028446
## Income        0.3452272 -0.1158264    -0.1009278  0.01028446  1.00000000