# ==========================================
# MATERI: FUNGSI DASAR DALAM R
# TANGGAL: 29 OKTOBER 2026
# ==========================================
# 1. MEMBUAT VEKTOR DAN MENAMPILKAN DATA
data <- c(10, 20, 30, 40, 50)
print(data)
## [1] 10 20 30 40 50
data <- c(1000, 2000, 3000, 4000, 5000)
print(data)
## [1] 1000 2000 3000 4000 5000
# 2. MENGAKSES ELEMEN VEKTOR
data <- c(10, 20, 40, 15, 40)
data[3]
## [1] 40
data[4]
## [1] 15
data[c(1, 3, 4)]
## [1] 10 40 15
data[2:4]
## [1] 20 40 15
# 3. MENGUBAH ELEMEN VEKTOR
data <- c(10, 20, 40, 15, 40)
print(data)
## [1] 10 20 40 15 40
data[3] <- 100
data[4] <- 10000
print(data)
## [1] 10 20 100 10000 40
# 4. MENGHAPUS ELEMEN VEKTOR
skor <- c(10, 40, 45, 30, 80)
print(skor)
## [1] 10 40 45 30 80
skor <- skor[-3]
print(skor)
## [1] 10 40 30 80
skor <- c(10, 40, 45, 30, 80)
skor <- skor[c(-1, -3)]
print(skor)
## [1] 40 30 80
# 5. MENAMPILKAN DATA BERDASARKAN KONDISI
skor <- c(100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
print(skor)
## [1] 100 95 70 80 25 60 80 60 55 90
skor[skor > 80]
## [1] 100 95 90
skor[skor < 70]
## [1] 25 60 60 55
skor[skor > 60 & skor < 80]
## [1] 70
skor[skor > 80 | skor < 30]
## [1] 100 95 25 90
# 6. MENYARING DATA DAN MENYIMPAN HASILNYA
skor <- c(100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
skor <- skor[skor < 75]
print(skor)
## [1] 70 25 60 60 55
skor <- c(100, 95, 70, 80, 25, 60, 80, 60, 55, 90)
skor <- skor[skor > 90]
print(skor)
## [1] 100 95
# 7. MEMBUAT FUNGSI DAN PERULANGAN
ubah_nilai <- function(data) {
for (i in seq_along(data)) {
if (data[i] < 65) {
data[i] <- data[i] + 10
}
print(data[i])
}
}
nilai_awal <- c(100, 95, 70, 80, 25, 60, 60, 55, 90)
ubah_nilai(nilai_awal)
## [1] 100
## [1] 95
## [1] 70
## [1] 80
## [1] 35
## [1] 70
## [1] 70
## [1] 65
## [1] 90
# 8. MENGETAHUI TIPE DATA DENGAN MODE()
mode(1000)
## [1] "numeric"
data_angka <- c(1000)
mode(data_angka)
## [1] "numeric"
mode("HALO")
## [1] "character"
data_teks <- c("HALO")
mode(data_teks)
## [1] "character"
logika_salah <- c(FALSE)
logika_benar <- c(TRUE)
logika_salah
## [1] FALSE
logika_benar
## [1] TRUE
mode(logika_salah)
## [1] "logical"
mode(logika_benar)
## [1] "logical"
# 9. MEMBUAT FUNGSI KUADRAT
hitung_kuadrat <- function(angka) {
print(angka * angka)
}
nilai <- c(4)
hitung_kuadrat(nilai)
## [1] 16
mode(hitung_kuadrat)
## [1] "function"
# 10. OPERASI PENJUMLAHAN VEKTOR
vektor_a <- c(1, 2, 3)
vektor_b <- c(4, 5, 6)
hasil <- vektor_a + vektor_b
hasil
## [1] 5 7 9
vektor_a <- c(1, 2, 3)
hasil <- 2 + vektor_a
hasil
## [1] 3 4 5
# 11. OPERASI PENGURANGAN VEKTOR
vektor_a <- c(2, 4, 6)
vektor_b <- c(1, 3, 5)
vektor_b - vektor_a
## [1] -1 -1 -1
# 12. OPERASI PERKALIAN VEKTOR
vektor <- c(4, 8, 12)
vektor * 0.5
## [1] 2 4 6
# 13. OPERASI PEMBAGIAN VEKTOR
vektor_a <- c(4, 8, 12)
vektor_b <- c(2, 2, 2)
vektor_a / vektor_b
## [1] 2 4 6
vektor_a <- c(3, 6, 1)
vektor_b <- c(2, 2, 0)
vektor_a / vektor_b
## [1] 1.5 3.0 Inf
# 14. OPERASI MODULUS (SISA BAGI)
vektor_a <- c(5, 2, 7)
vektor_b <- c(3, 2, 6)
sisa_bagi <- vektor_a %% vektor_b
sisa_bagi
## [1] 2 0 1
# 15. MENGHITUNG JUMLAH DATA
data <- c(100, 70, 80, 55, 80, 70, 80)
length(data)
## [1] 7
# 16. MENGURUTKAN DATA
data <- c(70, 80, 50, 25, 100, 60)
sort(data)
## [1] 25 50 60 70 80 100
# 17. MENGHITUNG SELISIH ANTAR ELEMEN
data <- c(100, 50, 70, 80, 60)
diff(data)
## [1] -50 20 10 -20
# 18. MENJUMLAHKAN SELURUH DATA
data <- c(50, 60, 70, 80)
sum(data)
## [1] 260
# 19. MENGHITUNG AKAR KUADRAT
hasil_akar <- sqrt(81)
hasil_akar
## [1] 9
akar_lanjutan <- sqrt(hasil_akar)
akar_lanjutan
## [1] 3
# 20. MENCARI NILAI MAKSIMUM DAN MINIMUM
data <- c(10, 25, 90, 75, 95, 57)
max(data)
## [1] 95
min(data)
## [1] 10
# 21. FUNGSI EKSPONENSIAL
exp(1)
## [1] 2.718282
exp(2)
## [1] 7.389056
# 22. MENGATUR JUMLAH ANGKA DESIMAL
options(digits = 3)
pi
## [1] 3.14
options(digits = 10)
pi
## [1] 3.141592654
# 23. MEMBUAT URUTAN ANGKA DENGAN 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
# 24. MEMBUAT FUNGSI URUTAN DENGAN FOR DAN BREAK
buat_urutan <- function(mulai, langkah, batas) {
nilai <- mulai
print(nilai)
for (i in mulai:batas) {
nilai <- nilai + langkah
if (nilai > batas) {
break
}
print(nilai)
}
}
buat_urutan(2, 3, 30)
## [1] 2
## [1] 5
## [1] 8
## [1] 11
## [1] 14
## [1] 17
## [1] 20
## [1] 23
## [1] 26
## [1] 29
seq(from = 2, to = 30, by = 3)
## [1] 2 5 8 11 14 17 20 23 26 29
# 25. MEMBUAT TABEL FREKUENSI
data <- c(10, 10, 30, 10, 30, 10, 10, 40,
70, 90, 70, 80, 60, 60, 90)
table(data)
## data
## 10 30 40 60 70 80 90
## 5 2 1 2 2 1 2
table(data) / length(data)
## data
## 10 30 40 60 70
## 0.33333333333 0.13333333333 0.06666666667 0.13333333333 0.13333333333
## 80 90
## 0.06666666667 0.13333333333
# 26. TABEL FREKUENSI DATA KATEGORI
jawaban <- c("ya", "tidak", "ya", "ya", "ya",
"ya", "tidak", "ya", "tidak", "ya")
table(jawaban)
## jawaban
## tidak ya
## 3 7
table(jawaban) / length(jawaban)
## jawaban
## tidak ya
## 0.3 0.7
# 27. MENGUBAH DATA MENJADI FACTOR
jenis_hewan <- c("ikan", "ikan", "udang",
"ikan", "ikan", "udang")
factor(jenis_hewan)
## [1] ikan ikan udang ikan ikan udang
## Levels: ikan udang
status_pendidikan <- c(
"sarjana", "sarjana", "sarjana", "pengangguran",
"sarjana", "diploma", "diploma", "pengangguran"
)
factor(status_pendidikan)
## [1] sarjana sarjana sarjana pengangguran sarjana
## [6] diploma diploma pengangguran
## Levels: diploma pengangguran sarjana
# 28. MEMBUAT DIAGRAM BATANG
data <- c(10, 10, 10, 10, 20, 20,
30, 30, 30, 30, 30, 30)
barplot(table(data))
# 29. DIAGRAM BATANG BERDASARKAN PROPORSI
barplot(table(data) / length(data))
# 30. MEMBUAT GRAFIK PLOT
data <- c(10, 10, 10, 10, 10,
20, 20, 30, 30, 40)
table(data)
## data
## 10 20 30 40
## 5 2 2 1
nilai <- c(10, 20, 30, 40)
jumlah <- c(5, 3, 2, 1)
plot(nilai, jumlah)
# 31. MEMBUAT PLOT DARI TABEL FREKUENSI
data <- c(10, 10, 10, 10, 10,
20, 20, 20, 30, 30, 40)
plot(table(data))
# ==========================================
# SELESAI
# ==========================================