Tipe Data dan Operasi Matematika pada R

Tipe Data

ada tiga tipe data yang paling dasar pada program R, yaitu: String (Character), Numeric, dan Boolean (Logical)

# String (Character)
x <- "Selamat Pagi"
class(x)

## [1] "character"

# Numeric
x <- 28
class(x)

## [1] "numeric"

# Boolean (logical)
x <- TRUE
class(x)

## [1] "logical"

Untuk membuat variable, Nama variable TIDAK BOLEH menggunakan SPASI, lebih baik gunakan penghubung _ dan definisikan isi Variable menggunakan <- atau =

nama_variable <- 'tipe<-data'
nama_variable = 'tipe=data'

# Print variable
Variable_x <- "Selamat Pagi"
Variable_x

## [1] "Selamat Pagi"

Variable_y <- -2
Variable_y

## [1] -2

Operasi Matematika Bilangan Skalar

+ untuk Penjumlahan,- untuk Pengurangan, * untuk Perkalian, / untuk Pembagian, ^ untuk Perpangkatan, sqrt() untuk Akar Kuadrat, dan %% untuk Modulo

x <- 17
y <- -2

x + y                       # Penjumlahan

## [1] 15

x - y                       # Pengurangan

## [1] 19

x * y                       # Perkalian

## [1] -34

x / y                       # Pembagian

## [1] -8.5

y^4                         # Perpangkatan

## [1] 16

sqrt(4*x-4)                 # Akar Kuadrat

## [1] 8

x%%(-y)                     # Modulo

## [1] 1

((2*y - x)^2)/(x - (-5)*y)

## [1] 63

Vektor

Vektor merupakan array berdimensi satu. Untuk membentuk suatu vektor gunakan c()

# Numeric
vec_num <- c(17, -2, 5)
vec_num

## [1] 17 -2  5

class(vec_num)

## [1] "numeric"

# String (Character)
vec_chr <- c('nama', 'kelas')
vec_chr

## [1] "nama"  "kelas"

class(vec_chr)

## [1] "character"

# Boolean (Logical)
vec_log <- c(TRUE, TRUE, FALSE)
vec_log

## [1]  TRUE  TRUE FALSE

class(vec_log)

## [1] "logical"

# Integer juga merupakan Numeric
vec1 <- c(1:10)
vec1

##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

class(vec1)

## [1] "integer"

is.numeric(vec1)

## [1] TRUE

# Memisah Vektor
sli_vec <- vec1[3:5]
sli_vec

## [1] 3 4 5

Operasi Matematika pada Vektor

+ untuk Penjumlahan,- untuk Pengurangan, * untuk Perkalian tiap anggota, %*% untuk perkalian vektor

vec_num + sli_vec   # Penjumlahan

## [1] 20  2 10

vec_num - sli_vec   # Pengurangan

## [1] 14 -6  0

vec_num * sli_vec   # Perkalian tiap Anggota

## [1] 51 -8 25

vec_num %*% sli_vec # Perkalian Vector

##      [,1]
## [1,]   68

Operasi Logika

> untuk Lebih dari,>= untuk Lebih dari sama dengan, < Kurang dari, <= untuk Kurang dari dama dengan, == untuk Sama dengan,!= untuk Tidak sama dengan, dan & untuk mengetahui Apakah ada irisan antar dua vecktor

vec_num

## [1] 17 -2  5

vec_num > 5

## [1]  TRUE FALSE FALSE

vec_num >= 5

## [1]  TRUE FALSE  TRUE

vec_num < 5

## [1] FALSE  TRUE FALSE

vec_num <= 5

## [1] FALSE  TRUE  TRUE

vec_num == 5

## [1] FALSE FALSE  TRUE

vec_num != 5

## [1]  TRUE  TRUE FALSE

vec1[(vec1 > 5) & (vec1 < 8)]   # Irisan

## [1] 6 7

vec1[(vec1 >= 8) & (vec1 <= 5)] # Tidak ada Irisan

## integer(0)

berikut ini akan menampilkan cara untuk mengetahui bilang apa yang memenuhi logika diatas

vec_num[(vec_num > 5)]

## [1] 17

vec_num[(vec_num >= 5)]

## [1] 17  5

vec_num[(vec_num < 5)]

## [1] -2

vec_num[(vec_num <= 5)]

## [1] -2  5

vec_num[(vec_num == 5)]

## [1] 5

vec_num[(vec_num != 5)]

## [1] 17 -2

Tipe Data FACTOR

Factor merupakan tipe data dimana vektor string akan di kelompokan menjadi sebuah grup

jenis_kelamin <- c('Pria', 'Pria', 'Wanita', 'Pria', 'Wanita', 'Wanita')
class(jenis_kelamin)

## [1] "character"

factor_jk <- factor(jenis_kelamin)
class(factor_jk)

## [1] "factor"

factor_jk

## [1] Pria   Pria   Wanita Pria   Wanita Wanita
## Levels: Pria Wanita

summary(factor_jk) # Untuk Melihat banyaknya anggota grup

##   Pria Wanita 
##      3      3

# Tingkatan Level

kualitas <- c('Cukup', 'Buruk', 'Sangat Baik', 'Sangat Buruk', 
              'Baik', 'Buruk', 'Baik', 'Baik', 'Sangat Baik')
factor_kw <- factor(kualitas)
factor_kw

## [1] Cukup        Buruk        Sangat Baik  Sangat Buruk Baik        
## [6] Buruk        Baik         Baik         Sangat Baik 
## Levels: Baik Buruk Cukup Sangat Baik Sangat Buruk

# Urut berdasarkan Level yang diinginkan
fac_kw_ord <- factor(kualitas, order = TRUE, 
                     levels = c('Sangat Buruk', 'Buruk', 'Cukup', 'Baik',
                                'Sangat Baik'))
fac_kw_ord

## [1] Cukup        Buruk        Sangat Baik  Sangat Buruk Baik        
## [6] Buruk        Baik         Baik         Sangat Baik 
## Levels: Sangat Buruk < Buruk < Cukup < Baik < Sangat Baik

summary(fac_kw_ord)

## Sangat Buruk        Buruk        Cukup         Baik  Sangat Baik 
##            1            2            1            3            2

Penutup

Dari sini Kita telah mempelajari beberapa TIPE DATA dan OPERSI MATEMATIKA dengan menggunakan bahasa pemrograman R, Semoga materi ini bermanfaat. TERIMAKASIH