1 Dataset

Dataset yang digunakan dalam praktikum ini untuk mendukung pelaksanaan pada tugas terkait conditional statements dan loops. Data tersebut mencakup informasi dasar mengenai sejumlah karyawan, termasuk nama, usia, gaji (salary), posisi pekerjaan, serta tingkat performa kerja.

Dataset ini berfungsi sebagai contoh data untuk mempraktikkan konsep pemrograman, seperti if-else, for loop, while loop, beserta penggunaan break dan continue dalam pengolahan data.

employees <- data.frame(
  Name = c("Bagas","Joan","Alya","Dwi","Nabil"),
  Age = c(25,30,27,35,40),
  Salary = c(5000,7000,6500,10000,12000),
  Position = c("Staff","Supervisor","Staff","Manager","Director"),
  Performance = c("Good","Very Good","Average","Good","Very Good")
)

employees

2 Conditional Statement

Conditional statement digunakan untuk menjalankan kode berdasarkan kondisi tertentu. Struktur yang umum digunakan adalah if, else if, dan else.

Dalam R, struktur yang digunakan adalah if – else if – else, sedangkan dalam Python menggunakan if – elif – else. Keduanya memiliki konsep yang sama, yaitu memeriksa beberapa kondisi secara berurutan.

Pada task ini, conditional statement digunakan untuk menentukan bonus karyawan berdasarkan nilai performance Karyawan dengan performance Very Good mendapatkan bonus 20%, Good mendapatkan 10%, Average mendapatkan 5% dari salary.

for(i in 1:nrow(employees)){
  
  if(employees$Performance[i] == "Very Good"){
    bonus <- employees$Salary[i] * 0.20
  } else if(employees$Performance[i] == "Good"){
    bonus <- employees$Salary[i] * 0.10
  } else {
    bonus <- employees$Salary[i] * 0.05
  }
  
  print(paste("Name:", employees$Name[i], ", Bonus:", bonus))
}

## [1] "Name: Bagas , Bonus: 500"
## [1] "Name: Joan , Bonus: 1400"
## [1] "Name: Alya , Bonus: 325"
## [1] "Name: Dwi , Bonus: 1000"
## [1] "Name: Nabil , Bonus: 2400"

3 Loops (For & While)

Pada bagian ini, konsep loops diterapkan untuk memproses data dalam dataset employees. Loop memungkinkan program membaca dan mengolah setiap data secara berulang, sehingga tidak perlu menulis kode yang sama berkali-kali.

Dalam tugas ini, beberapa bentuk perulangan seperti for loop dan while loop, serta kontrol perulangan melalui break dan continue (atau next dalam R), digunakan untuk menyelesaikan tugas yang berbeda pada data karyawan.

for(i in 1:nrow(employees)){
  
  if(employees$Salary[i] > 6000){
    print(paste("Name:", employees$Name[i], 
                ", Salary:", employees$Salary[i]))
  }
  
}

## [1] "Name: Joan , Salary: 7000"
## [1] "Name: Alya , Salary: 6500"
## [1] "Name: Dwi , Salary: 10000"
## [1] "Name: Nabil , Salary: 12000"

i <- 1

while(i <= nrow(employees)){
  
  print(paste("Name:", employees$Name[i], 
              ", Position:", employees$Position[i]))
  
  if(employees$Position[i] == "Manager"){
    break
  }
  
  i <- i + 1
}

## [1] "Name: Bagas , Position: Staff"
## [1] "Name: Joan , Position: Supervisor"
## [1] "Name: Alya , Position: Staff"
## [1] "Name: Dwi , Position: Manager"

for(i in 1:nrow(employees)){
  
  if(employees$Salary[i] > 10000){
    print("Stopped because salary above 10000")
    break
  }
  
  print(paste("Name:", employees$Name[i], 
              ", Salary:", employees$Salary[i]))
}

## [1] "Name: Bagas , Salary: 5000"
## [1] "Name: Joan , Salary: 7000"
## [1] "Name: Alya , Salary: 6500"
## [1] "Name: Dwi , Salary: 10000"
## [1] "Stopped because salary above 10000"

for(i in 1:nrow(employees)){
  
  if(employees$Performance[i] == "Average"){
    next
  }
  
  print(paste("Name:", employees$Name[i], 
              ", Performance:", employees$Performance[i]))
}

## [1] "Name: Bagas , Performance: Good"
## [1] "Name: Joan , Performance: Very Good"
## [1] "Name: Dwi , Performance: Good"
## [1] "Name: Nabil , Performance: Very Good"

4 Conclusion

Berdasarkan praktikum yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa konsep conditional statement dan loops dapat digunakan untuk memproses data secara lebih efisien. Conditional statement memungkinkan program mengambil keputusan berdasarkan kondisi tertentu, seperti menentukan bonus karyawan berdasarkan nilai performance.

Selain itu, penggunaan for loop dan while loop memungkinkan program membaca dan memproses data dalam dataset secara berulang. Perintah seperti break dan continue (next) juga membantu mengontrol jalannya perulangan sehingga program dapat berhenti atau melewati data tertentu sesuai dengan kondisi yang ditentukan.

Melalui praktikum ini, konsep dasar pengendalian alur program dapat dipahami dengan lebih baik serta dapat diterapkan dalam pengolahan data sederhana. Visualisasi yang dibuat juga membantu dalam memahami distribusi salary dan bonus karyawan secara lebih jelas.

5 References

Data Science Labs. (2024). Data Science Programming. Bookdown.
https://bookdown.org/dsciencelabs/data_science_programming/00-Introduction-to-Programming.html