RStudio akan memberikan kemudahan bagi pemakai R sehingga mereka akan dapat menjalankan program R menjadi lebih menyenangkan karena RStudio memberikan informasi instruksi-instruksi apa saja yang harus dilakukan.
RStudio adalah program open source,bisa didownload melalui website http://www.rstudio.com/
Untuk tutorial lain yang berhubungan dengan R bisa mengklik link di bawah ini:
Tampilan awal RStudio
…tempat untuk menuliskan kode/instruksi/komentar R agar dapat tersimpan dalam file
…tempat untuk menjalankan perintah (Run) dari instruksi atau kode R yang ditulis
Tab workspace menampilkan seluruh obyek yang aktif. Tab history menampilkan urutan perintah (list of commands) yang telah dijalankan
Tahap awal yang penting sebelum kita bekerja menggunakan RStudio adalah menentukan di folder mana kita akan bekerja atau file-file yang diinginkan berada di direktori mana (working directory).
Caranya adalah sebagai berikut:
Pada menu Session pilih Set Working Directory
Kemudian pilih Choose Directory
Set Working Directory
Secara otomatis pada Console Editor akan muncul tulisan seperti ini:
setwd("D:/Learns/R")
Anda dapat melakukannya dengan mengetikkan langsung pada Console Editor setwd(“D:/Learns/R”)` maka hasilnya akan sama.
Anda dapat melihat isi file yang berada dalam direktori kerja Anda tadi menggunakan perintah berikut:
list.files()
## [1] "dash_Rstudio.png" "dashboard_Rstudio.png"
## [3] "datacsv1.csv" "file_choose.png"
## [5] "hilang_NA.csv" "iklan_sabun.sav"
## [7] "multipelregresi.csv" "R_Data.html"
## [9] "R_Data.Rmd" "R_Getting_Started.html"
## [11] "R_Getting_Started.Rmd" "R_grafik.html"
## [13] "R_grafik.Rmd" "R_images.png"
## [15] "R_importing_Data.html" "R_importing_Data.Rmd"
## [17] "R_intro.html" "R_intro.Rmd"
## [19] "R_manipulasi_Data.html" "R_manipulasi_Data.Rmd"
## [21] "R_statistik1.html" "R_statistik1.Rmd"
## [23] "R_statistik1_files" "R_studio.html"
## [25] "R_studio.Rmd" "Rlogo1.png"
## [27] "rsconnect" "RStudio.png"
## [29] "setwd.png" "setwd_learn.png"
## [31] "swalayan.csv" "why_R.html"
## [33] "why_R.Rmd"
atau dapat juga menggunakan perintah:
dir()
## [1] "dash_Rstudio.png" "dashboard_Rstudio.png"
## [3] "datacsv1.csv" "file_choose.png"
## [5] "hilang_NA.csv" "iklan_sabun.sav"
## [7] "multipelregresi.csv" "R_Data.html"
## [9] "R_Data.Rmd" "R_Getting_Started.html"
## [11] "R_Getting_Started.Rmd" "R_grafik.html"
## [13] "R_grafik.Rmd" "R_images.png"
## [15] "R_importing_Data.html" "R_importing_Data.Rmd"
## [17] "R_intro.html" "R_intro.Rmd"
## [19] "R_manipulasi_Data.html" "R_manipulasi_Data.Rmd"
## [21] "R_statistik1.html" "R_statistik1.Rmd"
## [23] "R_statistik1_files" "R_studio.html"
## [25] "R_studio.Rmd" "Rlogo1.png"
## [27] "rsconnect" "RStudio.png"
## [29] "setwd.png" "setwd_learn.png"
## [31] "swalayan.csv" "why_R.html"
## [33] "why_R.Rmd"
Kelebihan Program R adalah menyediakan paket-paket Package berupa koleksi berbagai macam fungsi R, data maupun kode-kode yang sudah dikompilasi, yang dimakan library.
Untuk menjalankan program R tertentu diperlukan library yang sesuai agar instruksi/perintah yang diketik dikenali oleh R.
Apabila memerlukan library dapat didownload dan diinstal, caranya adalah sebagai berikut:
Misalkan kita ingin memanggil library untuk membaca data spss, maka diperlukan library foreign.
Caranya adalah sebagai berikut:
install.packages(foreign)
Cara mengaktifkan package library tersebut caranya:
library(foreign)
Anda tidak perlu merasa khawatir apabila menemukan kesalahan-kesalahan karena RStudio telah menyediakan informasi yang komprehensif untuk mengatasi hal tersebut.
Misalkan anda ingin mengetahui cara menghitung jumlah (sum) caranya sangat mudah:
help(sum)
Untuk mengetahui contoh cara menuliskan coding dengan benar, gunakan fungsi:
example(sum)
##
## sum> ## Pass a vector to sum, and it will add the elements together.
## sum> sum(1:5)
## [1] 15
##
## sum> ## Pass several numbers to sum, and it also adds the elements.
## sum> sum(1, 2, 3, 4, 5)
## [1] 15
##
## sum> ## In fact, you can pass vectors into several arguments, and everything gets added.
## sum> sum(1:2, 3:5)
## [1] 15
##
## sum> ## If there are missing values, the sum is unknown, i.e., also missing, ....
## sum> sum(1:5, NA)
## [1] NA
##
## sum> ## ... unless we exclude missing values explicitly:
## sum> sum(1:5, NA, na.rm = TRUE)
## [1] 15