nama_vector <- c(5, FALSE, "true", "8.3", "Statistika")
nama_vector
## [1] "5" "FALSE" "true" "8.3" "Statistika"
Penjelasan: - Fungsi c() digunakan untuk membuat vector. - Isi vector terdiri dari beberapa tipe data: numeric (5), logical (FALSE), dan character. - Dalam R, vector hanya boleh memiliki satu tipe data. - Karena ada data bertipe character, maka semua elemen otomatis dikonversi menjadi character (proses ini disebut coercion). - Oleh karena itu angka 5 dan FALSE berubah menjadi “5” dan “FALSE”.
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"
Penjelasan: - Fungsi list() digunakan untuk membuat list. - Berbeda dengan vector, list dapat menyimpan berbagai tipe data tanpa mengubah tipe aslinya. - Tidak terjadi konversi tipe data. - Setiap elemen ditampilkan dengan tanda [[ ]] yang menunjukkan indeks elemen dalam list.
nama <- c("Naya","Kia","Kira","Iqbal","Nabila","Aska","Rida","Ayis","Fatir","Nadhifa")
nim <- c(101,102,103,104,105,106,107,108,109,110)
prodi <- c("Statistika","Matematika","Statistika","Fisika","Kimia",
"Biologi","Statistika","Informatika","Fisika","Kimia")
data_mhs <- data.frame(nama, nim, prodi)
data_mhs
## nama nim prodi
## 1 Naya 101 Statistika
## 2 Kia 102 Matematika
## 3 Kira 103 Statistika
## 4 Iqbal 104 Fisika
## 5 Nabila 105 Kimia
## 6 Aska 106 Biologi
## 7 Rida 107 Statistika
## 8 Ayis 108 Informatika
## 9 Fatir 109 Fisika
## 10 Nadhifa 110 Kimia
Contoh Pemanggilan: a. Memanggil Baris
data_mhs[1, ]
## nama nim prodi
## 1 Naya 101 Statistika
data_mhs[, 1]
## [1] "Naya" "Kia" "Kira" "Iqbal" "Nabila" "Aska" "Rida"
## [8] "Ayis" "Fatir" "Nadhifa"
data_mhs$nama
## [1] "Naya" "Kia" "Kira" "Iqbal" "Nabila" "Aska" "Rida"
## [8] "Ayis" "Fatir" "Nadhifa"
data_mhs[2,3]
## [1] "Matematika"
Penjelasan: - data[row, column] digunakan untuk mengambil data berdasarkan indeks. - data$nama_kolom digunakan untuk mengambil kolom berdasarkan nama. - Jika bagian baris atau kolom dikosongkan, berarti mengambil semua.
nama <- c("Lani","Disa","Shabrina","Amel","Abel")
nilai <- c(80, NA, 75, NA, 90)
data_nilai <- data.frame(nama, nilai)
data_nilai
## nama nilai
## 1 Lani 80
## 2 Disa NA
## 3 Shabrina 75
## 4 Amel NA
## 5 Abel 90
Mencari Missing Value: a. Mengecek NA
is.na(data_nilai)
## nama nilai
## [1,] FALSE FALSE
## [2,] FALSE TRUE
## [3,] FALSE FALSE
## [4,] FALSE TRUE
## [5,] FALSE FALSE
which(is.na(data_nilai), arr.ind = TRUE)
## row col
## [1,] 2 2
## [2,] 4 2
Penjelasan: - NA berarti data kosong atau tidak tersedia. - is.na() menghasilkan TRUE atau FALSE. - which(…, arr.ind=TRUE) menunjukkan posisi baris dan kolom yang memiliki NA.