#gambar 2.9
# Menyimpan data dalam variabel menggunakan fungsi c()
simpan = c(10, 20, 40, 15, 40)
simpan
## [1] 10 20 40 15 40
#gambar 2.10
# Mengubah nilai yang disimpan dalam variabel
simpan = c(10, 20, 40, 15, 40)
simpan = c(1000, 2000, 3000, 4000, 5000)
simpan
## [1] 1000 2000 3000 4000 5000
#gambar 2.11
# Menampilkan data yang tersimpan dalam variabel
simpan = c(1000, 2000, 3000, 4000, 5000)
simpan
## [1] 1000 2000 3000 4000 5000
#gambar 2.12
# Mengakses elemen variabel berdasarkan indeks
simpan[3]
## [1] 3000
#gambar 2.13
# Mengakses elemen variabel berdasarkan indeks
simpan[4]
## [1] 4000
#gambar 2.14
# Mengakses beberapa elemen berdasarkan indeks
simpan[c(1,3,4)]
## [1] 1000 3000 4000
#gambar 2.15
# Mengakses beberapa elemen berdasarkan indeks
simpan[c(1,3,4)]
## [1] 1000 3000 4000
#gambar 2.16
# Mengakses rentang elemen menggunakan tanda :
simpan[2:4]
## [1] 2000 3000 4000
#gambar 2.17
# Menampilkan hasil pengambilan rentang elemen
simpan[2:4]
## [1] 2000 3000 4000
#gambar 2.18
# Mengubah nilai elemen pada indeks tertentu
simpan[3] = 100
#gambar 2.19
# Mengubah nilai elemen pada indeks tertentu
simpan[4] = 10000
#gambar 2.20
# Menghapus elemen berdasarkan indeks negatif
NILAI = c(10, 40, 45, 30, 80)
NILAI = NILAI[-3]
#gambar 2.21
# Menghapus beberapa elemen berdasarkan indeks negatif
NILAI = NILAI[-4]
NILAI = NILAI[c(-1,-3)]
#gambar 2.22
# Penggunaan operator > (lebih besar dari)
NILAI = c(100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
NILAI[NILAI > 80]
## [1] 100 95 90
#gambar 2.23
# Menampilkan hasil penyaringan dengan operator >
NILAI[NILAI > 80]
## [1] 100 95 90
#gambar 2.24
# Penggunaan operator < (lebih kecil dari)
NILAI = c(100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
NILAI[NILAI < 70]
## [1] 25 60 60 55
#gambar 2.25
# Menampilkan hasil penyaringan dengan operator <
NILAI[NILAI < 70]
## [1] 25 60 60 55
#gambar 2.26
# Penggunaan operator & (dan)
NILAI[NILAI > 60 & NILAI < 80]
## [1] 70
#gambar 2.27
# Menampilkan hasil kondisi dengan operator &
NILAI[NILAI > 60 & NILAI < 80]
## [1] 70
#gambar 2.28
# Penggunaan operator | (atau)
NILAI[NILAI > 80 | NILAI < 30]
## [1] 100 95 25 90
#gambar 2.29
# Menampilkan hasil kondisi dengan operator |
NILAI[NILAI > 80 | NILAI < 30]
## [1] 100 95 25 90
#gambar 2.30
# Penyaringan data berdasarkan kondisi
NILAI = NILAI[NILAI < 75]
#gambar 2.31
# Menampilkan data setelah penyaringan kondisi
NILAI = NILAI[NILAI < 75]
#gambar 2.32
# Penyaringan data dengan kondisi > 90
NILAI = NILAI[NILAI > 90]
#gambar 2.33
# Menampilkan data setelah penyaringan kondisi > 90
NILAI = NILAI[NILAI > 90]
#gambar 2.34
# Membuat fungsi dengan function(), for(), dan if()
fungsi = function(x)
{
for(i in 1:length(x))
{
if(x[i] < 65)
{
x[i] = x[i] + 10;
}
print(x[i])
}
}
#gambar 2.35
# Menjalankan fungsi yang telah dibuat
A = c(100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
fungsi(A)
## [1] 100
## [1] 95
## [1] 70
## [1] 80
## [1] 35
## [1] 70
## [1] 80
## [1] 70
## [1] 65
## [1] 90
#gambar 2.36
# Mengetahui tipe data menggunakan mode()
mode(1000)
## [1] "numeric"
#gambar 2.37
# Mengetahui tipe data numerik menggunakan mode()
mode(1000)
## [1] "numeric"
#gambar 2.38
# Mengetahui tipe data karakter menggunakan mode()
mode("HALO")
## [1] "character"
#gambar 2.39
# Menampilkan hasil mode() untuk data karakter
mode("HALO")
## [1] "character"
#gambar 2.40
# Mengetahui tipe data logika menggunakan mode()
d = (F)
mode(d)
## [1] "logical"
#gambar 2.41
# Menampilkan hasil mode() untuk data logika
d = (F)
mode(d)
## [1] "logical"
#gambar 2.42
# Membuat fungsi kuadrat
kuadrat = function(x)
{
print(x*x);
}
A = c(4)
kuadrat(A)
## [1] 16
mode(kuadrat)
## [1] "function"
#gambar 2.43
# Menjalankan fungsi kuadrat dan mengetahui tipe fungsi
A = c(4)
kuadrat(A)
## [1] 16
mode(kuadrat)
## [1] "function"
#gambar 2.44
# Penggunaan operator +, -, *, /, ^, dan %%
A = c(1,2,3)
B = c(4,5,6)
A+B
## [1] 5 7 9
A = c(1,2,3)
2+A
## [1] 3 4 5
A = c(2,4,6)
B = c(1,3,5)
B-A
## [1] -1 -1 -1
A = c(4,8,12)
A*0.5
## [1] 2 4 6
A = c(4,8,12)
B = c(2,2,2)
A/B
## [1] 2 4 6
A = c(3,6,1)
B = c(2,2,0)
A^B
## [1] 9 36 1
A = c(5,2,7)
B = c(3,2,6)
A%%B
## [1] 2 0 1
#gambar 2.45
# Menampilkan hasil operasi aritmatika pada vektor
A+B
## [1] 8 4 13
2+A
## [1] 7 4 9
B-A
## [1] -2 0 -1
A*0.5
## [1] 2.5 1.0 3.5
A/B
## [1] 1.666667 1.000000 1.166667
A^B
## [1] 125 4 117649
A%%B
## [1] 2 0 1
#gambar 2.46
# Menghitung jumlah elemen dengan fungsi length()
A = c(100,70,80,55,80,70,80)
length(A)
## [1] 7
#gambar 2.47
# Menampilkan hasil fungsi length()
length(A)
## [1] 7
#gambar 2.48
# Mengurutkan data dengan fungsi sort()
A = c(70,80,50,25,100,60)
sort(A)
## [1] 25 50 60 70 80 100
#gambar 2.49
# Menampilkan hasil pengurutan dengan sort()
sort(A)
## [1] 25 50 60 70 80 100
#gambar 2.50
# Menghitung selisih antar-elemen dengan fungsi diff()
A = c(100,50,70,80,60)
diff(A)
## [1] -50 20 10 -20
#gambar 2.51
# Menampilkan hasil fungsi diff()
diff(A)
## [1] -50 20 10 -20
#gambar 2.52
# Menjumlahkan data dengan fungsi sum()
A = c(50,60,70,80)
sum(A)
## [1] 260
#gambar 2.53
# Menampilkan hasil fungsi sum()
sum(A)
## [1] 260
#gambar 2.54
# Menghitung akar kuadrat dengan fungsi sqrt()
sqrt(81)
## [1] 9
#gambar 2.55
# Menampilkan hasil fungsi sqrt()
sqrt(81)
## [1] 9
#gambar 2.56
# Mencari nilai maksimum dan minimum dengan max() dan min()
A = c(10,25,90,75,95,57)
max(A)
## [1] 95
min(A)
## [1] 10
#gambar 2.57
# Menampilkan hasil max() dan min()
max(A)
## [1] 95
min(A)
## [1] 10
#gambar 2.58
# Menghitung eksponensial dengan fungsi exp()
exp(1)
## [1] 2.718282
exp(2)
## [1] 7.389056
#gambar 2.59
# Menampilkan hasil fungsi exp()
exp(1)
## [1] 2.718282
exp(2)
## [1] 7.389056
#gambar 2.60
# Menampilkan nilai pi atau π
pi
## [1] 3.141593
#gambar 2.61
# Menampilkan hasil nilai pi atau π
pi
## [1] 3.141593
#gambar 2.62
# Mengatur jumlah digit output dengan options()
options(digits=3)
pi
## [1] 3.14
#gambar 2.63
# Menampilkan pi setelah pengaturan jumlah digit
options(digits=3)
pi
## [1] 3.14
#gambar 2.64
# Membuat urutan data dengan fungsi seq()
seq(from=1, to=10)
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
seq(from=2, by=0.5, length.out=4)
## [1] 2.0 2.5 3.0 3.5
#gambar 2.65
# Menampilkan hasil fungsi seq()
seq(from=1, to=10)
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
seq(from=2, by=0.5, length.out=4)
## [1] 2.0 2.5 3.0 3.5
#gambar 2.66
# Membuat fungsi dengan for(), if(), dan break()
panggil = function(x,y,z)
{
a = x;
print(a);
for(i in x:z)
{
a = a+y;
if(a > z)
{
break;
}
print(a);
}
}
panggil(2,3,30)
## [1] 2
## [1] 5
## [1] 8
## [1] 11
## [1] 14
## [1] 17
## [1] 20
## [1] 23
## [1] 26
## [1] 29
#gambar 2.67
# Menjalankan fungsi panggil()
panggil(2,3,30)
## [1] 2
## [1] 5
## [1] 8
## [1] 11
## [1] 14
## [1] 17
## [1] 20
## [1] 23
## [1] 26
## [1] 29
#gambar 2.68
# Membuat urutan kelipatan dengan seq()
seq(2,30,3)
## [1] 2 5 8 11 14 17 20 23 26 29
#gambar 2.69
# Menampilkan hasil urutan dengan seq()
seq(2,30,3)
## [1] 2 5 8 11 14 17 20 23 26 29
#gambar 2.70
# Menyajikan data dalam bentuk tabel dengan table()
A = c(10,10,30,10,30,10,10,40,40,70,90,70,80,60,60,90)
table(A)
## A
## 10 30 40 60 70 80 90
## 5 2 2 2 2 1 2
table(A)/length(A)
## A
## 10 30 40 60 70 80 90
## 0.3125 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250 0.0625 0.1250
hasil = c("ya","tidak","ya","ya","ya","ya","tidak","ya","tidak","ya")
table(hasil)
## hasil
## tidak ya
## 3 7
table(hasil)/length(hasil)
## hasil
## tidak ya
## 0.3 0.7
#gambar 2.71
# Menampilkan tabel frekuensi dan proporsi
table(A)
## A
## 10 30 40 60 70 80 90
## 5 2 2 2 2 1 2
table(A)/length(A)
## A
## 10 30 40 60 70 80 90
## 0.3125 0.1250 0.1250 0.1250 0.1250 0.0625 0.1250
table(hasil)
## hasil
## tidak ya
## 3 7
table(hasil)/length(hasil)
## hasil
## tidak ya
## 0.3 0.7
#gambar 2.72
# Mengubah data kategorik menjadi factor dengan factor()
A = c("ikan","ikan","udang","ikan","udang","ikan","ikan","udang")
factor(A)
## [1] ikan ikan udang ikan udang ikan ikan udang
## Levels: ikan udang
A = c("sarjana","diploma","sarjana","pengangguran","sarjana","diploma","diploma","pengangguran")
factor(A)
## [1] sarjana diploma sarjana pengangguran sarjana
## [6] diploma diploma pengangguran
## Levels: diploma pengangguran sarjana
#gambar 2.73
# Menampilkan hasil fungsi factor()
factor(A)
## [1] sarjana diploma sarjana pengangguran sarjana
## [6] diploma diploma pengangguran
## Levels: diploma pengangguran sarjana
#gambar 2.74
# Membuat diagram batang dengan barplot(table(A))
A = c(10,10,10,10,20,20,30,30,30,30,30,30)
barplot(table(A))
#gambar 2.75
# Membuat diagram batang berdasarkan frekuensi
barplot(table(A))
#gambar 2.76
# Membuat diagram batang berdasarkan proporsi
barplot(table(A)/length(A))
#gambar 2.77
# Menampilkan diagram batang data
barplot(table(A))
#gambar 2.78
# Menampilkan diagram batang data
barplot(table(A)/length(A))
#gambar 2.79
# Menyajikan data menggunakan plot()
A = c(10,10,10,10,10,20,20,20,30,30,40)
table(A)
## A
## 10 20 30 40
## 5 3 2 1
nilai = c(10,20,30,40)
frekuensi = c(5,3,2,1)
plot(nilai,frekuensi)
plot(table(A))
#gambar 2.80
# Menampilkan tabel frekuensi dan membuat plot nilai-frekuensi
A = c(10,10,10,10,10,20,20,20,30,30,40)
table(A)
## A
## 10 20 30 40
## 5 3 2 1
nilai = c(10,20,30,40)
frekuensi = c(5,3,2,1)
plot(nilai,frekuensi)
#gambar 2.81
# Menampilkan plot hubungan nilai dan frekuensi
plot(nilai,frekuensi)
#gambar 2.82
# Menampilkan plot dari tabel frekuensi
plot(table(A))