Lembaga : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Fakultas : Sains dan Teknologi

Program Studi : Teknik Informatika

Mata Kuliah : Linear Algebra (b)

0.1 Pengertian Data Set

Relasional data set merupakan kumpulan item data yang memiliki perpaduan atau hubungan yang telah ditentukan sebelumnya. Berbagai item ini diatur sebagai satu set tabel menggunakan kolom dan baris. Tabel digunakan untuk menyimpan informasi tentang objek yang ditampilkan dalam database. Tiap kolom dalam tabel memuat tipe data ekskusif , dan bidang tersebut menyimpan nilai aktual atribut. Baris dalam tabel mempresentasikan perpaduan nilai terkait berdasarkan satu objek atau entitas. Tiap baris pada tabel dapat ditandai dengan pengidentifikasi unik yang disebut kunci utama (keyword), dan baris di antara beberapa tabel dapat dibuat saling terkait menggunakan kunci asing. Berikut tahapan dalam menerapkan relasional data set pada RStudio menggunakan bahasa pemrograman R.

library(tidyverse)
## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.1.2
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --
## v ggplot2 3.3.5     v purrr   0.3.4
## v tibble  3.1.6     v dplyr   1.0.8
## v tidyr   1.2.0     v stringr 1.4.0
## v readr   2.1.2     v forcats 0.5.1
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'tibble' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'tidyr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'readr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'purrr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'stringr' was built under R version 4.1.2
## Warning: package 'forcats' was built under R version 4.1.2
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

0.2 1. Tabel Data Indeks Nama dan NIM Mahasantri Mabna Khadijah Al Kubra Kamar 12 Mahad Sunan Ampel Al Aly Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

data_mahasantri <- data.frame(
  NIM = c(210605110042, 210302110051, 210106110030, 210503110029, 210503110028, 210502110029, 210201110047, 210605110044, 210201110048, 210607110016
  ),
  Nama = c("Hajratul Aswad", "Mutiara Putri Masyitha", "Nur Malinda Farah Rahmah", "Nur Aulia Keysha Mayasari", "Mar'atus Sholihah", "Lisa Septia Anggraini", "Uki Putri Nurfatima", "Fitria Susanti", "Minatus Sania Putri", "Nur Bunga Amatullah"
),
stringsAsFactors = FALSE)
data_mahasantri

0.3 2. Tabel Data Jenis Program Study

data_Prodi <- data.frame(
  NIM = c(210605110042, 210302110051, 210106110030, 210503110029, 210503110028, 210502110029, 210201110047, 210605110044, 210201110048, 210607110016
  ),
  Nama = c("Teknik Informatika", "Sastra Inggris", "Manajemen Pendidikan Islam", "Perbankan Syariah", "Perbankan Syariah", "Akuntansi", "Hukum Keluarga Islam", "Teknik Informatika", "Hukum Keluarga Islam", "Perpustakaan dan Ilmu Informasi"
  
),
stringsAsFactors = FALSE)
data_Prodi

0.4 Tabel Data Nama Mahasantri Beserta Dengan Program Study

library(dplyr)
Nama14 <- merge(
  x = data_mahasantri,
  y = data_Prodi,
  by = 'NIM',
  all = TRUE
)
Nama14

0.5 4. Tabel Data Alamat Mahasantri Mabna Khadijah Al Kubra Kamar 12 Mahad Sunan Ampel Al Aly Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Alamat1 <- data.frame(
  NIM = c(210605110042, 210302110051, 210106110030, 210503110029, 210503110028, 210502110029, 210201110047, 210605110044, 210201110048, 210607110016
  ),
  Asal = c("Nusa Tenggara Barat", "Jombang", "Bali", "Malang", "Sidoarjo", "Jambi", "Banjarnegara", "Bangkalan", "Mojokerto", "Bekasi"
  ),
stringsAsFactors = FALSE)
Alamat1

0.6 5. Tabel Gabungan Antara Nama Mahasiswa, Program Study dan Alamat

library(dplyr)
Namaa14 <- merge(
  x = Nama14,
  y = Alamat1,
  by = 'NIM',
  all = TRUE
)
Namaa14

0.7 6. Penerapan Data Set pada Inner Join

innerJoin <- data_mahasantri %>%
  inner_join(data_Prodi, by = "NIM")
innerJoin

0.8 7. Penerapan Data Set pada Outer Join

1.Aleft Join

leftjoin <- left_join(data_mahasantri,data_Prodi)
## Joining, by = c("NIM", "Nama")
leftjoin
  1. A Right Join
rightjoin <- right_join(data_mahasantri
                        ,data_Prodi)
## Joining, by = c("NIM", "Nama")
rightjoin
  1. A Full Join
fulljoin <- full_join(data_mahasantri,data_Prodi)
## Joining, by = c("NIM", "Nama")
fulljoin