nama_vector <- c(5, FALSE, "true", "8.3", "Statistika")
nama_vector
## [1] "5"          "FALSE"      "true"       "8.3"        "Statistika"
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"
kelompok_kkn <- data.frame(
  nama = c("Blaire","Lou","Stella","Zoe","Ivy","Bree","Noule","Phillip","Phoebe","Anne"),
  nim = c(2404010011,2404010012,2404010013,2404010014,2404010015,2404010016,2404010017,2404010018,2404010020,2404010021),
  prodi = c("Statistika","Teknik Mesin","Kedokteran","Hukum","Kriminologi",
            "Sastra Inggris","Statistika","Teknik Geologi","Manajemen","Kedokteran Gigi")
)

kelompok_kkn
##       nama        nim           prodi
## 1   Blaire 2404010011      Statistika
## 2      Lou 2404010012    Teknik Mesin
## 3   Stella 2404010013      Kedokteran
## 4      Zoe 2404010014           Hukum
## 5      Ivy 2404010015     Kriminologi
## 6     Bree 2404010016  Sastra Inggris
## 7    Noule 2404010017      Statistika
## 8  Phillip 2404010018  Teknik Geologi
## 9   Phoebe 2404010020       Manajemen
## 10    Anne 2404010021 Kedokteran Gigi
kelompok_kkn[1, ]
##     nama        nim      prodi
## 1 Blaire 2404010011 Statistika
kelompok_kkn[,1]
##  [1] "Blaire"  "Lou"     "Stella"  "Zoe"     "Ivy"     "Bree"    "Noule"  
##  [8] "Phillip" "Phoebe"  "Anne"
kelompok_kkn[1,2]
## [1] 2404010011
kelompok_kkn$nama
##  [1] "Blaire"  "Lou"     "Stella"  "Zoe"     "Ivy"     "Bree"    "Noule"  
##  [8] "Phillip" "Phoebe"  "Anne"

Kesimpulan:

Pada data frame, pemanggilan dapat dilakukan menggunakan indeks [baris, kolom]

atau menggunakan nama kolom dengan tanda $.

Fungsi is.na() digunakan untuk mendeteksi data yang bernilai NA.

data_na <- data.frame(
  nama = c("Ayu","Budi", NA, "Doni"),
  nilai = c(90, NA, 85, 88)
)

data_na
##   nama nilai
## 1  Ayu    90
## 2 Budi    NA
## 3 <NA>    85
## 4 Doni    88
is.na(data_na)
##       nama nilai
## [1,] FALSE FALSE
## [2,] FALSE  TRUE
## [3,]  TRUE FALSE
## [4,] FALSE FALSE

Kesimpulan:

Fungsi is.na() menghasilkan nilai TRUE pada posisi data yang bernilai NA

dan FALSE pada data yang tidak missing.

Pada data tersebut, missing value terdapat pada:

- Baris ke-2 kolom nilai

- Baris ke-3 kolom nama