Data Science Programming ~ Week 2

Muhammad Nabil Khairil Anam

Data Science Student

Institut Teknologi Sains Bandung (ITSB)

1 Persiapan Data Karyawan

#------------------------------------------------------------------------------------------
# PERSIAPAN DATA KARYAWAN
#------------------------------------------------------------------------------------------
# Membuat dataset karyawan dalam bentuk data frame

karyawan <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3, 4, 5),
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"),
  Umur = c(25, 30, 27, 35, 40),
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),
  Posisi = c("Staff", "Supervisor", "Staff", "Manager", "Direktur"),
  Kinerja = c("Baik", "Sangat Baik", "Rata-rata", "Baik", "Sangat Baik"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

# Memastikan data sudah benar

print("Data karyawan berhasil disimpan!")

## [1] "Data karyawan berhasil disimpan!"

print(paste("Jumlah karyawan:", nrow(karyawan)))

## [1] "Jumlah karyawan: 5"

print(head(karyawan, 5))

##   ID  Nama Umur  Gaji     Posisi     Kinerja
## 1  1 Bagas   25  5000      Staff        Baik
## 2  2  Joan   30  7000 Supervisor Sangat Baik
## 3  3  Alya   27  6500      Staff   Rata-rata
## 4  4   Dwi   35 10000    Manager        Baik
## 5  5 Nabil   40 12000   Direktur Sangat Baik

2 Menghitung Bonus Karyawan

#------------------------------------------------------------------------------------------
# MENGHITUNG BONUS KARYAWAN
#------------------------------------------------------------------------------------------

cat("           MENGHITUNG BONUS KARYAWAN\n")

##            MENGHITUNG BONUS KARYAWAN

# Loop untuk setiap baris data
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  nama <- karyawan[i, "Nama"]
  kinerja <- karyawan[i, "Kinerja"]
  gaji <- karyawan[i, "Gaji"]
  
  # Hitung bonus berdasarkan kinerja
  if (kinerja == "Sangat Baik") {
    bonus <- gaji * 0.20
  } else if (kinerja == "Baik") {
    bonus <- gaji * 0.10
  } else if (kinerja == "Rata-rata") {
    bonus <- gaji * 0.05
  } else {
    bonus <- 0
    cat(paste("Peringatan: Kinerja", kinerja, "untuk", nama, "tidak dikenal\n"))
  }
  
  # Tampilkan hasil (pake cat biar rapi)
  cat(paste("Name:", nama, ", Bonus:", as.integer(bonus), "\n"))
}

## Name: Bagas , Bonus: 500 
## Name: Joan , Bonus: 1400 
## Name: Alya , Bonus: 325 
## Name: Dwi , Bonus: 1000 
## Name: Nabil , Bonus: 2400

3 Menampilkan Karyawan dengan Gaji > 6000

#------------------------------------------------------------------------------------------
# MENAMPILKAN KARYAWAN DENGAN GAJI > 6000
#------------------------------------------------------------------------------------------

cat("   KARYAWAN DENGAN GAJI > 6000\n")

##    KARYAWAN DENGAN GAJI > 6000

# Loop untuk setiap baris data
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  nama <- karyawan[i, "Nama"]
  gaji <- karyawan[i, "Gaji"]
  
  # Cek apakah gaji lebih dari 6000
  if (gaji > 6000) {
    cat(paste("Name:", nama, ", Salary:", gaji, "\n"))
  }
}

## Name: Joan , Salary: 7000 
## Name: Alya , Salary: 6500 
## Name: Dwi , Salary: 10000 
## Name: Nabil , Salary: 12000

4 Menampilkan Karyawan Sampai Manager (While Loop)

#------------------------------------------------------------------------------------------
# MENAMPILKAN KARYAWAN SAMPAI MANAGER (WHILE LOOP)
#------------------------------------------------------------------------------------------

cat("   MENAMPILKAN KARYAWAN SAMPAI MANAGER\n")

##    MENAMPILKAN KARYAWAN SAMPAI MANAGER

# Inisialisasi indeks
i <- 1

# While loop selama masih ada data
while (i <= nrow(karyawan)) {
  nama <- karyawan[i, "Nama"]
  posisi <- karyawan[i, "Posisi"]
  
  # Tampilkan nama dan posisi
  cat(paste("Name:", nama, ", Position:", posisi, "\n"))
  
  # Cek apakah posisinya Manager
  if (posisi == "Manager") {
    cat("(Stop here)\n")
    break  # Hentikan loop
  }
  
  # Naikkan indeks untuk karyawan berikutnya
  i <- i + 1
}

## Name: Bagas , Position: Staff 
## Name: Joan , Position: Supervisor 
## Name: Alya , Position: Staff 
## Name: Dwi , Position: Manager 
## (Stop here)

5 Break Ketika Gaji > 10000

#------------------------------------------------------------------------------------------
# BREAK KETIKA GAJI > 10000
#------------------------------------------------------------------------------------------

cat("   MENAMPILKAN KARYAWAN SAMPAI GAJI 10000\n")

##    MENAMPILKAN KARYAWAN SAMPAI GAJI 10000

# Loop untuk setiap karyawan
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  nama <- karyawan[i, "Nama"]
  gaji <- karyawan[i, "Gaji"]
  
  # CEK DULU sebelum menampilkan
  if (gaji > 10000) {
    cat("(Dihentikan karena Nabil memiliki gaji di atas 10.000)")
    break  # Hentikan loop, Nabil TIDAK ditampilkan
  }
  
  # Tampilkan nama dan gaji (hanya jika gaji <= 10000)
  cat(paste("Name:", nama, ", Salary:", gaji, "\n"))
}

## Name: Bagas , Salary: 5000 
## Name: Joan , Salary: 7000 
## Name: Alya , Salary: 6500 
## Name: Dwi , Salary: 10000 
## (Dihentikan karena Nabil memiliki gaji di atas 10.000)

6 Continue Untuk Melewati Kinerja “Rata-Rata”

#------------------------------------------------------------------------------------------
# CONTINUE UNTUK MELEWATI KINERJA "RATA-RATA"
#------------------------------------------------------------------------------------------

cat("   KARYAWAN DENGAN KINERJA BAIK & SANGAT BAIK\n")

##    KARYAWAN DENGAN KINERJA BAIK & SANGAT BAIK

# Loop untuk setiap karyawan
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  nama <- karyawan[i, "Nama"]
  kinerja <- karyawan[i, "Kinerja"]
  
  # CEK: jika kinerja "Rata-rata", SKIP (next)
  if (kinerja == "Rata-rata") {
    cat(paste("(", nama, "dilewati karena performanya 'Rata-rata')\n"))
    next  # Langsung loncat ke iterasi berikutnya
  }
  
  # Hanya sampai sini jika kinerja bukan "Rata-rata"
  cat(paste("Name:", nama, ", Performance:", kinerja, "\n"))
}

## Name: Bagas , Performance: Baik 
## Name: Joan , Performance: Sangat Baik 
## ( Alya dilewati karena performanya 'Rata-rata')
## Name: Dwi , Performance: Baik 
## Name: Nabil , Performance: Sangat Baik

---
title: "Data Science Programming ~ Week 2"
author: "Muhammad Nabil Khairil Anam"
date: "`r format(Sys.Date(), '%B %d, %Y')`"  # Auto displays current date
output:
  rmdformats::readthedown:               # https://github.com/juba/rmdformats
    css: "custom.css"                     # <--- PANGGIL FILE CSS DI SINI
    self_contained: true                 # Embed all resources
    thumbnails: true                     # Show image thumbnails
    lightbox: true                       # Enable click-to-zoom images
    gallery: true                        # Group images into gallery
    number_sections: true                # Number all sections
    lib_dir: libs                        # Save JS/CSS libraries
    df_print: "paged"                    # Paged data frames
    code_folding: "show"                 # Expandable code blocks
    code_download: yes                   # Add button to download R code
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message = FALSE, warning = FALSE) # Tambahkan message/warning=FALSE
library(ggplot2)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(dplyr)
library(rmdformats) # Optional, jika ingin memastikan package terload

```

---

<div class="profile-container">
  
  <img 
    src="C:/Users/Iyan/Downloads/Startistik Week 14/MyFoto.jpg" 
    alt="Profile Picture" 
    class="profile-pic-new" 
    style="
      width: 180px !important; 
      height: 180px !important; 
      border-radius: 50% !important; 
      border: 4px solid #3498db !important; 
      box-shadow: 0 0 15px rgba(52, 152, 219, 0.7) !important;
      object-fit: cover;
      margin-bottom: 5px;
    "
  />

  <div class="profile-name">Muhammad Nabil Khairil Anam</div>
  <div class="profile-prodi">Data Science Student</div>
  <div class="profile-instansi">Institut Teknologi Sains Bandung (ITSB)</div>
  
  <br> </div>

---

<div class="explanation-box">

# Persiapan Data Karyawan

```{r,echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}

#------------------------------------------------------------------------------------------
# PERSIAPAN DATA KARYAWAN
#------------------------------------------------------------------------------------------
# Membuat dataset karyawan dalam bentuk data frame

karyawan <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3, 4, 5),
  Nama = c("Bagas", "Joan", "Alya", "Dwi", "Nabil"),
  Umur = c(25, 30, 27, 35, 40),
  Gaji = c(5000, 7000, 6500, 10000, 12000),
  Posisi = c("Staff", "Supervisor", "Staff", "Manager", "Direktur"),
  Kinerja = c("Baik", "Sangat Baik", "Rata-rata", "Baik", "Sangat Baik"),
  stringsAsFactors = FALSE
)

# Memastikan data sudah benar

print("Data karyawan berhasil disimpan!")
print(paste("Jumlah karyawan:", nrow(karyawan)))
print(head(karyawan, 5))

```

</div> 

---

<div class="explanation-box">

# Menghitung Bonus Karyawan

```{r,echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}

#------------------------------------------------------------------------------------------
# MENGHITUNG BONUS KARYAWAN
#------------------------------------------------------------------------------------------

cat("           MENGHITUNG BONUS KARYAWAN\n")

# Loop untuk setiap baris data
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  nama <- karyawan[i, "Nama"]
  kinerja <- karyawan[i, "Kinerja"]
  gaji <- karyawan[i, "Gaji"]
  
  # Hitung bonus berdasarkan kinerja
  if (kinerja == "Sangat Baik") {
    bonus <- gaji * 0.20
  } else if (kinerja == "Baik") {
    bonus <- gaji * 0.10
  } else if (kinerja == "Rata-rata") {
    bonus <- gaji * 0.05
  } else {
    bonus <- 0
    cat(paste("Peringatan: Kinerja", kinerja, "untuk", nama, "tidak dikenal\n"))
  }
  
  # Tampilkan hasil (pake cat biar rapi)
  cat(paste("Name:", nama, ", Bonus:", as.integer(bonus), "\n"))
}

```

</div> 

---

<div class="explanation-box">

# Menampilkan Karyawan dengan Gaji > 6000

```{r,echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}

#------------------------------------------------------------------------------------------
# MENAMPILKAN KARYAWAN DENGAN GAJI > 6000
#------------------------------------------------------------------------------------------

cat("   KARYAWAN DENGAN GAJI > 6000\n")

# Loop untuk setiap baris data
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  nama <- karyawan[i, "Nama"]
  gaji <- karyawan[i, "Gaji"]
  
  # Cek apakah gaji lebih dari 6000
  if (gaji > 6000) {
    cat(paste("Name:", nama, ", Salary:", gaji, "\n"))
  }
}
```

</div> 

---

<div class="explanation-box">

# Menampilkan Karyawan Sampai Manager (While Loop)

```{r,echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}

#------------------------------------------------------------------------------------------
# MENAMPILKAN KARYAWAN SAMPAI MANAGER (WHILE LOOP)
#------------------------------------------------------------------------------------------

cat("   MENAMPILKAN KARYAWAN SAMPAI MANAGER\n")

# Inisialisasi indeks
i <- 1

# While loop selama masih ada data
while (i <= nrow(karyawan)) {
  nama <- karyawan[i, "Nama"]
  posisi <- karyawan[i, "Posisi"]
  
  # Tampilkan nama dan posisi
  cat(paste("Name:", nama, ", Position:", posisi, "\n"))
  
  # Cek apakah posisinya Manager
  if (posisi == "Manager") {
    cat("(Stop here)\n")
    break  # Hentikan loop
  }
  
  # Naikkan indeks untuk karyawan berikutnya
  i <- i + 1
}

```

</div> 

---

<div class="explanation-box">

# Break Ketika Gaji > 10000

```{r,echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}

#------------------------------------------------------------------------------------------
# BREAK KETIKA GAJI > 10000
#------------------------------------------------------------------------------------------

cat("   MENAMPILKAN KARYAWAN SAMPAI GAJI 10000\n")

# Loop untuk setiap karyawan
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  nama <- karyawan[i, "Nama"]
  gaji <- karyawan[i, "Gaji"]
  
  # CEK DULU sebelum menampilkan
  if (gaji > 10000) {
    cat("(Dihentikan karena Nabil memiliki gaji di atas 10.000)")
    break  # Hentikan loop, Nabil TIDAK ditampilkan
  }
  
  # Tampilkan nama dan gaji (hanya jika gaji <= 10000)
  cat(paste("Name:", nama, ", Salary:", gaji, "\n"))
}

```

</div> 

---

<div class="explanation-box">

# Continue Untuk Melewati Kinerja "Rata-Rata"

```{r,echo=TRUE, message=FALSE, warning=FALSE}

#------------------------------------------------------------------------------------------
# CONTINUE UNTUK MELEWATI KINERJA "RATA-RATA"
#------------------------------------------------------------------------------------------

cat("   KARYAWAN DENGAN KINERJA BAIK & SANGAT BAIK\n")

# Loop untuk setiap karyawan
for (i in 1:nrow(karyawan)) {
  nama <- karyawan[i, "Nama"]
  kinerja <- karyawan[i, "Kinerja"]
  
  # CEK: jika kinerja "Rata-rata", SKIP (next)
  if (kinerja == "Rata-rata") {
    cat(paste("(", nama, "dilewati karena performanya 'Rata-rata')\n"))
    next  # Langsung loncat ke iterasi berikutnya
  }
  
  # Hanya sampai sini jika kinerja bukan "Rata-rata"
  cat(paste("Name:", nama, ", Performance:", kinerja, "\n"))
}

```

</div> 


