R DATA SET

# Print the mtcars data set\
mtcars
# Use the question mark to get information about the data set
?mtcars
## starting httpd help server ... done
Data_Cars <- mtcars
# Use dim() to find the dimension of the data set
dim(Data_Cars)
## [1] 32 11
# Use names() to find the names of the variables from the data set
names(Data_Cars)
##  [1] "mpg"  "cyl"  "disp" "hp"   "drat" "wt"   "qsec" "vs"   "am"   "gear"
## [11] "carb"
#Menampilkan fungsi rownames() untuk mendapatkan nama tiap baris di kolom pertama, yang merupakan nama setiap mobil::


Data_Cars <- mtcars
rownames(Data_Cars)
##  [1] "Mazda RX4"           "Mazda RX4 Wag"       "Datsun 710"         
##  [4] "Hornet 4 Drive"      "Hornet Sportabout"   "Valiant"            
##  [7] "Duster 360"          "Merc 240D"           "Merc 230"           
## [10] "Merc 280"            "Merc 280C"           "Merc 450SE"         
## [13] "Merc 450SL"          "Merc 450SLC"         "Cadillac Fleetwood" 
## [16] "Lincoln Continental" "Chrysler Imperial"   "Fiat 128"           
## [19] "Honda Civic"         "Toyota Corolla"      "Toyota Corona"      
## [22] "Dodge Challenger"    "AMC Javelin"         "Camaro Z28"         
## [25] "Pontiac Firebird"    "Fiat X1-9"           "Porsche 914-2"      
## [28] "Lotus Europa"        "Ford Pantera L"      "Ferrari Dino"       
## [31] "Maserati Bora"       "Volvo 142E"
#Jika Kita ingin mencetak semua nilai yang dimiliki variabel, akses bingkai data dengan menggunakan tanda $, dan nama variabel (misalnya cyl (silinder)):


Data_Cars <- mtcars
Data_Cars$cyl
##  [1] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 6 8 8 8 8 8 8 4 4 4 4 8 8 8 8 4 4 4 8 6 8 4
#Fungsi sort() untuk mensorting data:


Data_Cars <- mtcars
sort(Data_Cars$cyl)
##  [1] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 6 6 6 6 6 6 6 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
#Kita dapat menggunakan fungsi summary() untuk mendapatkan ringkasan statistik dari data:

Data_Cars <- mtcars
summary(Data_Cars)
##       mpg             cyl             disp             hp       
##  Min.   :10.40   Min.   :4.000   Min.   : 71.1   Min.   : 52.0  
##  1st Qu.:15.43   1st Qu.:4.000   1st Qu.:120.8   1st Qu.: 96.5  
##  Median :19.20   Median :6.000   Median :196.3   Median :123.0  
##  Mean   :20.09   Mean   :6.188   Mean   :230.7   Mean   :146.7  
##  3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:326.0   3rd Qu.:180.0  
##  Max.   :33.90   Max.   :8.000   Max.   :472.0   Max.   :335.0  
##       drat             wt             qsec             vs        
##  Min.   :2.760   Min.   :1.513   Min.   :14.50   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:3.080   1st Qu.:2.581   1st Qu.:16.89   1st Qu.:0.0000  
##  Median :3.695   Median :3.325   Median :17.71   Median :0.0000  
##  Mean   :3.597   Mean   :3.217   Mean   :17.85   Mean   :0.4375  
##  3rd Qu.:3.920   3rd Qu.:3.610   3rd Qu.:18.90   3rd Qu.:1.0000  
##  Max.   :4.930   Max.   :5.424   Max.   :22.90   Max.   :1.0000  
##        am              gear            carb      
##  Min.   :0.0000   Min.   :3.000   Min.   :1.000  
##  1st Qu.:0.0000   1st Qu.:3.000   1st Qu.:2.000  
##  Median :0.0000   Median :4.000   Median :2.000  
##  Mean   :0.4062   Mean   :3.688   Mean   :2.812  
##  3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000  
##  Max.   :1.0000   Max.   :5.000   Max.   :8.000

R MAX AND MIN

#Menemukan nilai terbesar dan terkecil dari variabel hp (hourse power).:

Data_Cars <- mtcars
max(Data_Cars$hp)
## [1] 335
min(Data_Cars$hp)
## [1] 52
#Kita dapat menggunakan fungsi which.max() dan which.min() untuk menemukan posisi index dari nilai max dan min dalam table:


Data_Cars <- mtcars
which.max(Data_Cars$hp)
## [1] 31
which.min(Data_Cars$hp)
## [1] 19
#Kita dapat menggabungkan fungsi which.max() dan which.min() dengan fungsi rownames() untuk mendapatkan nama mobil dengan tenaga kuda terbesar dan terkecil:


Data_Cars <- mtcars
rownames(Data_Cars)[which.max(Data_Cars$hp)]
## [1] "Maserati Bora"
rownames(Data_Cars)[which.min(Data_Cars$hp)]
## [1] "Honda Civic"

MEAN, MEDIAN, AND MODE

#Menemukan rata-rata dari berat (wt) sebuah mobil:

Data_Cars <- mtcars
mean(Data_Cars$wt)
## [1] 3.21725
#Menemukan nilai mode dari berat (wt)sebuah mobil:


Data_Cars <- mtcars
names(sort(-table(Data_Cars$wt)))[1]
## [1] "3.44"
#Menemukan nilai tengah dari berat (wt)sebuah mobil:


Data_Cars <- mtcars
median(Data_Cars$wt)
## [1] 3.325

R PERCENTILES

#Menemukan Berapa 75.persentil dari berat mobil? Jawabannya adalah 3,61 atau 3.610 lbs, artinya 75% atau berat mobil 3.610 lbs atau kurang:

Data_Cars <- mtcars
# c() specifies which percentile you want
quantile(Data_Cars$wt, c(0.75))
##  75% 
## 3.61
#Jika menjalankan fungsi quantile() tanpa menentukan parameter c(), akan didapatkan persentil 0, 25, 50, 75, dan 100:


 Data_Cars <- mtcars
quantile(Data_Cars$wt)
##      0%     25%     50%     75%    100% 
## 1.51300 2.58125 3.32500 3.61000 5.42400