Materi Pengolahan Data diRStudio

##install.packages("rmdformats")

Persiapan data

Membuat vector

#Data berat badan

#nama 
Nama<- c("Ali", "Budi", "Caca", "Dio", "Ella", "Fathir", "Gathan", "Haikal", "Irlizar", "Jannah")
#berat badan
Berat<- c(65, 70, 57, 80, 78, 77, 69, 90, 49, 100)
#tinggi badan
Tinggi<- c(160, 155, 176, 180, 173, 165, 145, 188, 190, 144)

Nama

##  [1] "Ali"     "Budi"    "Caca"    "Dio"     "Ella"    "Fathir"  "Gathan" 
##  [8] "Haikal"  "Irlizar" "Jannah"

Berat

##  [1]  65  70  57  80  78  77  69  90  49 100

Tinggi

##  [1] 160 155 176 180 173 165 145 188 190 144

#Data frame
Data<- data.frame(Nama, Berat, Tinggi)

Analisa data

#statistik deskriptif 

Mean_berat<- mean(Data$Berat)
cat("mean berat badan: ", Mean_berat, "kg")

## mean berat badan:  73.5 kg

#Modus (gunakan fungsi custom)
modus <- function(x){
  ux <- unique(x)
  ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
modus_berat <- modus(Berat)
cat("\nmodus berat:", modus_berat,"kg","\n")

## 
## modus berat: 65 kg

#sama juga untuk tinggi badan
modus <- function(x){
  ux <- unique(x)
  ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
modus_ting <- modus(Tinggi)
cat("modus tinggi:", modus_ting,"cm","\n")

## modus tinggi: 160 cm

Menghitung penyebaran data

#Penyebaran
range_berat<- range(Berat)
cat("range berat: ", range_berat, "\n")

## range berat:  49 100

#Variansi
ragam_berat <- var(Berat)
cat("ragam berat: ", ragam_berat, "\n")

## ragam berat:  225.1667

#standar deviasi
sd_berat <- sd(Berat)
cat("sd berat: ", sd_berat, "\n")

## sd berat:  15.00555

Visualisasi Data

hist(Data$Berat, col = "blue",
     main = "Histogram data berat badan",
     xlab = "Berat (kg)")

boxplot(Data$Berat, col = "grey",
     main = "Boxplot data berat badan",
     ylab = "Berat (kg)")

## Dengan visualisasi diatas kita bisa melihat penyebaran data berat badan dengan lebih mudah.