Latihan

1.Ketikkan perintah di bawah ini dan berikan pernyataan apa saja yang dapat kalian peroleh dari perintah tersebut!

nama_vector <- c(5, FALSE, "true", "8.3", "Statistika") 
nama_vector
## [1] "5"          "FALSE"      "true"       "8.3"        "Statistika"

Semua elemen dalam vector otomatis dikonversi ke tipe data karakter (character) atau string.

2.Cobalah untuk membuat List dengan nama contoh_list yang memiliki elemen sama dengan Latihan no.1, dan panggil seluruh elemen. Berikan perbedaan list dan vector yang dapat kalian peroleh setelah melakukan perintah tersebut

contoh_list<-list(5, FALSE, "true",
    "8.3", "Statistika") 
contoh_list 
## [[1]]
## [1] 5
## 
## [[2]]
## [1] FALSE
## 
## [[3]]
## [1] "true"
## 
## [[4]]
## [1] "8.3"
## 
## [[5]]
## [1] "Statistika"

Jika Vector (c()) akan mengonversi semua elemen menjadi karakter (character). Sedangkan List (list()) menyimpan setiap elemen dengan tipe aslinya, sehingga list dapat menyimpan data dengan tipe berbeda.

3.Dalam melakukan pemanggilan elemen, kita dapat menggunakan index elemen atau nama kolom. Buatlah data frame dengan nama kelompok_kkn berupa tabel tiga kolom terdiri atas: nama,nim, dan prodi. Isikan minimal 10 baris. Lakukan eksperimen pemanggilan isi tabel, meliputi pemanggilan baris, kolom, dan elemen tabel. Jelaskan mengenai perbedaan cara pemanggilan dalam data frame tersebut.

kelompok_kkn<-data.frame(
  nama = c("Ahmad", "Budi", "Citra", "Dewi", "Eka", "Fajar", "Gita", "Hadi", "Indah", "Joko"), 
  nim = c("290001","280002", "270003", "260004", "250005", "240006", "230007",
    "220008", "210009", "200010"), 
  prodi = c("Statistika dan Sains Data", "Teknik Informatika", "Ekonomi", "Fisika", "Kimia", "Biologi", "Matematika", "Sastra Inggris", "Teknik Sipil","Farmasi")) 
kelompok_kkn 
##     nama    nim                     prodi
## 1  Ahmad 290001 Statistika dan Sains Data
## 2   Budi 280002        Teknik Informatika
## 3  Citra 270003                   Ekonomi
## 4   Dewi 260004                    Fisika
## 5    Eka 250005                     Kimia
## 6  Fajar 240006                   Biologi
## 7   Gita 230007                Matematika
## 8   Hadi 220008            Sastra Inggris
## 9  Indah 210009              Teknik Sipil
## 10  Joko 200010                   Farmasi

Memanggil seluruh kolom

kelompok_kkn$nama
##  [1] "Ahmad" "Budi"  "Citra" "Dewi"  "Eka"   "Fajar" "Gita"  "Hadi"  "Indah"
## [10] "Joko"

Memanggil seluruh baris

kelompok_kkn[3, ]
##    nama    nim   prodi
## 3 Citra 270003 Ekonomi

Memanggil Elemen Spesifik

kelompok_kkn[3, 2]
## [1] "270003"

Memanggil Beberapa baris

kelompok_kkn[1:5, ]
##    nama    nim                     prodi
## 1 Ahmad 290001 Statistika dan Sains Data
## 2  Budi 280002        Teknik Informatika
## 3 Citra 270003                   Ekonomi
## 4  Dewi 260004                    Fisika
## 5   Eka 250005                     Kimia

Menampilkan Beberapa kolom

kelompok_kkn[, c("nama", "prodi")]
##     nama                     prodi
## 1  Ahmad Statistika dan Sains Data
## 2   Budi        Teknik Informatika
## 3  Citra                   Ekonomi
## 4   Dewi                    Fisika
## 5    Eka                     Kimia
## 6  Fajar                   Biologi
## 7   Gita                Matematika
## 8   Hadi            Sastra Inggris
## 9  Indah              Teknik Sipil
## 10  Joko                   Farmasi

4.Buatlah data frame yang beberapa datanya berupa missing value. Carilah letak atau posisi data yang berupa missing value tersebut dengan menggunakan perintah is.na.

data_kkn <- data.frame( 
  nama = c("Ahmad", "Budi", "Citra", "Dewi", "Eka", NA, "Gita", "Hadi", "Indah", "Joko"), 
  nim = c("210001", "210002", "210003", NA, "210005", "210006", "210007", "210008", "210009", "210010"), 
  prodi = c("Statistika dan Sains Data", "Teknik Informatika", NA, "Fisika", "Kimia", "Biologi", "Matematika", "Sastra Inggris", "Teknik Sipil", NA))

data_kkn
##     nama    nim                     prodi
## 1  Ahmad 210001 Statistika dan Sains Data
## 2   Budi 210002        Teknik Informatika
## 3  Citra 210003                      <NA>
## 4   Dewi   <NA>                    Fisika
## 5    Eka 210005                     Kimia
## 6   <NA> 210006                   Biologi
## 7   Gita 210007                Matematika
## 8   Hadi 210008            Sastra Inggris
## 9  Indah 210009              Teknik Sipil
## 10  Joko 210010                      <NA>

Mencari posisi Missing Value Menampilkan Boolean Missing Value

is.na(data_kkn)
##        nama   nim prodi
##  [1,] FALSE FALSE FALSE
##  [2,] FALSE FALSE FALSE
##  [3,] FALSE FALSE  TRUE
##  [4,] FALSE  TRUE FALSE
##  [5,] FALSE FALSE FALSE
##  [6,]  TRUE FALSE FALSE
##  [7,] FALSE FALSE FALSE
##  [8,] FALSE FALSE FALSE
##  [9,] FALSE FALSE FALSE
## [10,] FALSE FALSE  TRUE

Menampilkan baris yang mengandung Missing Value

data_kkn[rowSums(is.na(data_kkn)) > 0, ]
##     nama    nim   prodi
## 3  Citra 210003    <NA>
## 4   Dewi   <NA>  Fisika
## 6   <NA> 210006 Biologi
## 10  Joko 210010    <NA>

Menampilkan Indeks Baris dan Kolom dengan Missing Value

which(is.na(data_kkn), arr.ind = TRUE)
##      row col
## [1,]   6   1
## [2,]   4   2
## [3,]   3   3
## [4,]  10   3