Eksplorasi data dengan software r

Eksplorasi Data dengan R

Prana Ugiana Gio

Selasa, 22 November 2016

Prana Ugiana GioEksplorasi Data dengan R

Perkenalkan♠ Nama: Prana Ugiana Gio

♠ Tempat/Tanggal Lahir: Tanjung Pinang/1 Oktober 1989


Latar Belakang Pendidikan♠ 2008-2012: S1 Matematika Konsentrasi Statistika, USU

♠ 2012-2014: S2 Matematika Konsentrasi Operasi Riset, USU


Pengalaman MengajarAsisten Laboratorium Komputer D3 Statistika DepartemenMatematika FMIPA USU (25 April 2012 s/d 2016)

Mengajar SPSS (statistical product of service solution) untukmatakuliah statistika dasar, regresi linier, dan statistikanonparametrik.Mengajar bahasa pemrograman C untuk matakuliahalgoritma.Mengajar bahasa pemrograman statistika R untuk matakuliahmetode statistika dan metode hitung peluang.Mengajar POM-QM untuk matakuliah program linier.Mengajar microsoft excel untuk matakuliah lembar kerja.


Pengalaman Mengajar♣ Mengajar terkait matakuliah matematika/statistika di jurusan: S1Teknik Lingkungan, S1 Kedokteran Gigi, S1 Kimia, S1 Biologi, D3Komputer, D3 Statistika, D3 Kimia, Universitas Sumatera Utara.

♣ Mengajar terkait matakuliah statistika di Politeknik Negeri Medan.

♣ Mengajar terkait matakuliah statistika di Universitas Prima.


Buku♣ Penulis Buku "Belajar Statistika dengan R" (Prana Ugiana Gio(USU) & Dasapta Erwin Irawan (Dosen Hidrogeologi ITB)), ISBN979 458 860 1, USUpress.

♣ Penulis Buku "Belajar Olah Data dengan SPSS, Minitab,R, Microsoft Excel, EViews, LISREL, Amos, dan SmartPLS,disertai beberapa contoh perhitungan manual" (Prana UgianaGio (USU) & Elly Rosmaini (Dosen Matematika USU)), ISBN 979458 801 6, USUpress.

♣ Penulis Buku "Riset Pemasaran Bagi Pemula dengan AplikasiSPSS", ISBN 979 458 806 7 (Penulis Bermitra dengan Salah SatuDosen Panca Budi) (USUpress)

♣ Penulis Buku "Belajar Olah Data dengan EVIEWS", ISBN 979458 790 7 (USUpress).


Buku


Beberapa Objek dalam R

BAGIAN I BEBERAPA OBJEKDALAM R



Vektor



List



Matriks



Data Frame



\end{block}Prana Ugiana GioEksplorasi Data dengan R

BAGIAN II MEMANIPULASI DATADENGAN R


Latihan Ke-1

Latihan Ke-1


Latihan Ke-1

Misalkan diberikan data sebagai berikut.


Latihan Ke-1

Hasil yang diinginkan.


Latihan Ke-1

Informasi♠ dplyr merupakan suatu package yang di dalamnya terdapat fungsifilter().

♠ Fungsi filter() digunakan untuk memilih suatu baris berdasarkankriteria tertentu.

♠ Dalam latihan ke-1, fungsi filter() digunakan untuk memilihbaris/responden berjenis kelamin laki-laki.

♠ Kemudian menampilkan informasi dari variabel nama, jenis kelamin,pendidikan, dan jumlah bersaudara.


Latihan Ke-2

Latihan Ke-2


Latihan Ke-2



Latihan Ke-2

Informasi♠ Dalam latihan ke-2, fungsi filter() digunakan untuk memilihbaris/responden dengan pendidikan S2 atau S3.


♠ Perhatikan bahwa simbol | berarti atau.


Latihan Ke-3

Latihan Ke-3


Latihan Ke-3



Latihan Ke-3

Informasi♠ Dalam latihan ke-3, digunakan fungsi names() dan colnames()untuk menampilkan nama-nama variabel atau kolom dari data frameData1.


Latihan Ke-4

Latihan Ke-4


Latihan Ke-4



Latihan Ke-4

Informasi♠ Dalam latihan ke-4, digunakan fungsi length() untuk mengetahuijumlah variabel dalam data frame Data1. Diketahui jumlah variabeldalam data frame Data1 sebanyak 4, yakni nama, jenis kelamin,pendidikan, dan jumlah bersaudara


Latihan Ke-5

Latihan Ke-5


Latihan Ke-5



Latihan Ke-5Hasil yang diinginkan.


Latihan Ke-5

Informasi♠ Dalam latihan ke-5, digunakan fungsi length() untuk mengetahuijumlah baris dari masing-masing kolom/variabel. Diketahui jumlahbaris dari masing-masing variabel sebanyak 10.


Latihan Ke-6

Latihan Ke-6


Latihan Ke-6



Latihan Ke-6

Informasi♠ Dalam latihan ke-6, digunakan fungsi length() dan na.omit().

♠ NA berarti not available yang berarti data tidak tersedia.

♠ Penggunaan fungsi na.omit() bertujuan untuk mengabaikan NApada saat menghitung jumlah pengamatan dengan fungsi length().


Latihan Ke-6

Informasi Tambahan


Latihan Ke-7

Latihan Ke-7


Latihan Ke-7



Latihan Ke-7

Informasi♠ Dalam latihan ke-7, digunakan fungsi dim() untuk mengetahuidimensi (jumlah baris dan jumlah kolom) dari data frame Data1.


Latihan Ke-8

Latihan Ke-8


Latihan Ke-8



Latihan Ke-8

Informasi♠ Dalam latihan ke-8, digunakan fungsi levels() dan factor() untukmengetahui level dari suatu variabel. Sebagai contoh level darivariabel jenis kelamin sebanyak 2, yakni laki-laki dan perempuan,level dari variabel pendidikan sebanyak 3, yakni S1, S2, dan S3.


Latihan Ke-9

Latihan Ke-9


Latihan Ke-9



Latihan Ke-9

Informasi♠ Dalam latihan ke-9, digunakan fungsi filter().

♠ Fungsi filter() digunakan untuk memilih baris/responden perem-puan dengan pendidikan S2.



Latihan Ke-10

Latihan Ke-10


Latihan Ke-10



Latihan Ke-10

Informasi♠ Dalam latihan ke-10, digunakan fungsi filter().

♠ Fungsi filter() digunakan untuk memilih baris/responden perem-puan dengan pendidikan S2 atau S3.



Latihan Ke-11

Latihan Ke-11


Latihan Ke-11



Latihan Ke-11

Informasi♠ Dalam latihan ke-11, digunakan fungsi select().

♠ Fungsi select() digunakan untuk memilih variabel nama. Kemu-dian menampilkan data pada variabel tersebut.


Latihan Ke-12

Latihan Ke-12


Latihan Ke-12



Latihan Ke-12

Informasi♠ Dalam latihan ke-12, digunakan fungsi select().

♠ Fungsi select() digunakan untuk memilih variabel nama danpendidikan. Kemudian menampilkan data pada variabel-variabeltersebut.


Latihan Ke-13

Latihan Ke-13


Latihan Ke-13



Latihan Ke-13

Informasi♠ Dalam latihan ke-13, digunakan fungsi filter() dan select().

♠ Fungsi filter() digunakan untuk memilih baris/responden denganpendidikan S1.

♠ Fungsi select() digunakan untuk memilih variabel nama danpendidikan. Kemudian menampilkan data pada variabel tersebut.


Latihan Ke-14

Latihan Ke-14


Latihan Ke-14



Latihan Ke-14

Informasi♠ Dalam latihan ke-14, digunakan fungsi filter(), select(), ar-range(), dan desc().

♠ Fungsi filter() digunakan untuk memilih baris/responden denganpendidikan S2 atau S3.

♠ Fungsi select() digunakan untuk memilih variabel nama, pen-didikan, dan jumlah bersaudara. Kemudian menampilkan data padavariabel tersebut.

♠ Fungsi arrange() digunakan untuk mengurutkan data berdasarkanvariabel jumlah bersaudara.


Latihan Ke-14

Informasi♠ Fungsi desc() digunakan untuk mengurutkan data berdasarkandari nilai yang paling besar, sampai dengan nilai yang paling kecil.


Latihan Ke-15

Latihan Ke-15


Latihan Ke-15



Latihan Ke-15

Informasi♠ Dalam latihan ke-15, digunakan fungsi mutate().

♠ Fungsi mutate() digunakan membentuk variabel baru bernamarata-rata.

♠ Nilai rata-rata dari masing-masing responden dihitung denganrumus sebagai berikut.

rata − rata = nilai matematika + nilai kimia + nilai biologi3


Latihan Ke-16

Latihan Ke-16


Latihan Ke-16



Latihan Ke-16

Informasi♠ Dalam latihan ke-16, digunakan fungsi transmute().

♠ Fungsi transmute() digunakan membentuk variabel baru bernamarata-rata.




Latihan Ke-16

COBA PERHATIKAN, DI MANALETAK PERBEDAAN mutate() &transmute()??


Latihan Ke-17

Latihan Ke-17


Latihan Ke-17



Latihan Ke-17

Informasi♠ Dalam latihan ke-17, digunakan fungsi mutate() dan ifelse().

♠ Fungsi mutate() digunakan membentuk variabel baru bernamakelulusan matematika.

♠ Fungsi ifelse() digunakan membuat kriteria:

Jika nilai matematika < 60, maka tidak lulus (TL).Jika nilai matematika ≥ 60, maka lulus (L).


Latihan Ke-18

Latihan Ke-18


Latihan Ke-18



Latihan Ke-18

Informasi♠ Dalam latihan ke-18, digunakan fungsi transmute() dan ifelse().

♠ Fungsi transmute() digunakan membentuk variabel baru bernamakelulusan matematika.


Jika nilai matematika < 60, maka tidak lulus (TL).Jika nilai matematika ≥ 60, maka lulus (L).


Latihan Ke-19

Latihan Ke-19


Latihan Ke-19



Latihan Ke-19

Informasi♠ Dalam latihan ke-19, digunakan fungsi mutate(), select(), danifelse().

♠ Pertama, fungsi mutate() digunakan pada data frame Data1untuk membentuk variabel baru bernama rata-rata.




Latihan Ke-19Informasi♠ Kemudian, digunakan fungsi select() untuk memilih hanya vari-abel nama dan rata-rata, dan kemudian disimpan dalam data frameekstrak.

♠ Selanjutnya digunakan fungsi mutate() pada data frame ekstrakuntuk membentuk variabel baru bernama nilai.

♠ Gunakan fungsi ifelse() untuk membuat kriteria:

Jika nilai rata-rata < 60, beri nilai D.Jika nilai rata-rata < 70, beri nilai C.Jika nilai rata-rata < 80, beri nilai B.Jika nilai rata-rata ≥, beri nilai A.


Latihan Ke-20

Latihan Ke-20


Latihan Ke-20



Latihan Ke-20

Informasi♠ Dalam latihan ke-20, digunakan fungsi mutate() dan ifelse().

♠ Fungsi mutate() digunakan membentuk variabel baru bernamakelulusan matematika, kelulusan kimia, dan kelulusan biologi.


Jika nilai < 60, maka tidak lulus (TL).Jika nilai ≥ 60, maka lulus (L).


Latihan Ke-21

Latihan Ke-21


Latihan Ke-21



Latihan Ke-21

Informasi♠ Dalam latihan ke-21, digunakan fungsi transmute() dan ifelse().

♠ Fungsi transmute() digunakan membentuk variabel baru bernamakelulusan matematika, kelulusan kimia, dan kelulusan biologi.




Latihan Ke-22

Latihan Ke-22


Latihan Ke-22



Latihan Ke-22Informasi♠ Dalam latihan ke-22, digunakan fungsi transmute() dan ifelse().

♠ Fungsi transmute() digunakan membentuk variabel baru bernamakelulusan matematika, kelulusan kimia, dan kelulusan biologi.



♠ Perintah R data.frame(Data1["Nama"],kelulusan) ataudata.frame(Data1[1],kelulusan) bertujuan untuk membuat dataframe berdasarkan data frame Data1 dan kelulusan, yang memuatvariabel nama, kelulusan matematika, kimia, dan biologi.


Latihan Ke-23

Latihan Ke-23


Latihan Ke-23



Latihan Ke-23

Informasi♠ Dalam latihan ke-23, digunakan fungsi mutate(), ifelse(), danselect().

♠ Fungsi mutate() digunakan pada data frame Data1 untuk mem-bentuk variabel kelulusan matematika, kimia, dan biologi.


Jika nilai < 60, maka tidak lulus (0).Jika nilai ≥ 60, maka lulus (1).

♠ Selanjutnya simpan ke dalam data frame simpan.


Latihan Ke-23

Informasi♠ Fungsi mutate() digunakan pada data frame simpan untuk mem-bentuk variabel jumlah pelajaran yang lulus.

♠ Jumlah pelajaran yang lulus dari tiap-tiap responden dihitungdengan menjumlahkan:

kelulusan matematika + kelulusan kimia + kelulusan biologi

♠ Fungsi select() digunakan untuk memilih variabel nama danjumlah pelajaran yang lulus, pada data frame simpan.


Latihan Ke-24

Latihan Ke-24


Latihan Ke-24



Latihan Ke-24Informasi♠ Dalam latihan ke-24, digunakan fungsi mutate(), apply(), danselect().

♠ Fungsi select() digunakan pada data frame Data1 untuk memilihvariabel nilai matematika, kimia, dan biologi. Kemudian disimpan kedalam data frame pelajaran.

♠ Fungsi mutate() digunakan pada data frame Data1 untuk mem-bentuk variabel minimum, maksimum, rata-rata, median, dan standardeviasi.

♠ Pada pembentukan variabel minimum, maksimum, rata-rata, me-dian, dan standar deviasi, digunakan fungsi apply().


Latihan Ke-24Informasi♠ Pada penggunaan fungsi apply(), terdapat argumen MARGIN,yang mana nilai 1 menunjukkan baris, dan nilai 2 menunjukkankolom.

\end{block}


Latihan Ke-25

Latihan Ke-25


Latihan Ke-25



Latihan Ke-25

Informasi♠ Dalam latihan ke-25, digunakan fungsi mutate(), apply(), danselect().

♠ Fungsi fungsi select() digunakan pada data frame Data1 untukmemilih variabel nilai matematika, kimia, dan biologi. Kemudiandisimpan ke dalam data frame pelajaran.

♠ Fungsi fungsi mutate() digunakan pada data frame Data1 untukmembentuk variabel rata-rata dan rata-rata2.


Latihan Ke-25

Informasi♠ Pada pembentukan variabel rata-rata dan rata-rata2 digunakanfungsi apply().

♠ Pada pembentukan variabel rata-rata, melibatkan argumenna.rm=TRUE, sementara pada pembentukan variabel rata-rata2,tidak melibatkan argumen na.rm=TRUE.

♠ Perhatikan perbedaan hasilnya.


Latihan Ke-26

Latihan Ke-26


Latihan Ke-26



Latihan Ke-26

Perhatikan!


Latihan Ke-26Informasi♠ Dalam latihan ke-26, digunakan fungsi transmute(), apply(),dan select().

♠ Fungsi select() digunakan pada data frame Data1 untuk memilihvariabel nilai matematika, kimia, dan biologi. Kemudian simpan kedalam data frame pelajaran.

♠ Fungsi transmute digunakan pada data frame Data1 untukmembentuk variabel jumlah ujian yang diikuti, rata-rata, standardeviasi, median, minimum, maksimum, dan jumlah.

♠ Pada pembentukan variabel jumlah ujian yang diikuti, rata-rata,standar deviasi, median, minimum, maksimum, dan jumlah, digu-nakan fungsi apply().

♠ Pada penggunaan fungsi apply(), argumen na.rm=TRUE bertu-juan untuk mengabaikan data yang kosong.


Latihan Ke-27

Latihan Ke-27


Latihan Ke-27Misalkan diberikan data sebagai berikut.


Latihan Ke-27



Latihan Ke-27

Informasi♠ Dalam latihan ke-27, digunakan fungsi summarise().

♠ Fungsi summarise() digunakan untuk menghitung nilai rata-rata, standar deviasi, minimum, dan maksimum, dari variabel nilaimatematika, kimia, dan biologi.


Latihan Ke-28

Latihan Ke-28


Latihan Ke-28



Latihan Ke-28


♠ Fungsi summarise() digunakan untuk menghitung nilai rata-ratamatematika.

♠ Karena data pada variabel nilai matematika memuat NA, makaberi tambahan argumen na.rm=TRUE.


Latihan Ke-29

Latihan Ke-29


Latihan Ke-29



Latihan Ke-29


♠ Fungsi summarise() digunakan untuk menghitung nilai rata-rata, median, modus, standar deviasi, minimum, maksimum, jumlahseluruh nilai, banyaknya nilai, dan banyaknya nilai yang berbeda, darivariabel nilai matematika.


Latihan Ke-30

Latihan Ke-30


Latihan Ke-30



Latihan Ke-30

Informasi♠ Dalam latihan ke-30, digunakan fungsi mfv() dan mlv() untukmenghitung modus dari suatu data.


Latihan Ke-31

Latihan Ke-31


Latihan Ke-31



Latihan Ke-31

Informasi♠ Dalam latihan ke-31 digunakan fungsi distinct() dann_distinct().

♠ Fungsi distinct() digunakan untuk menentukan/menampilkandata-data yang berbeda (unique values) dari variabel jenis kelamin,pendidikan, dan jumlah bersaudara.

♠ Fungsi n_distinct() digunakan untuk menentukan jumlah datayang berbeda.


Latihan Ke-31


Latihan Ke-32

Latihan Ke-32


Latihan Ke-32



Latihan Ke-32

Informasi♠ Dalam latihan ke-32 digunakan fungsi group_by() dan n().


Latihan Ke-33

Latihan Ke-33


Latihan Ke-33



Latihan Ke-33

Informasi♠ Dalam latihan ke-33 digunakan fungsi group_by() dan n().


Latihan Ke-34

Latihan Ke-34


Latihan Ke-34

Penggunaan fungsi na.exclude()


Latihan Ke-35

Latihan Ke-35


Latihan Ke-35



Latihan Ke-35

Penggunaan fungsi group_by()


Latihan Ke-36

Latihan Ke-36


Latihan Ke-36



Latihan Ke-36

Penggunaan fungsi group_by()


Latihan Ke-37

Latihan Ke-37


Latihan Ke-37

Menggabungkan Data Frame.


BAGIAN III VISUALISASI DATADENGAN R


Visualisasi Data dengan R

LANGKAH DEMI LANGKAH VISU-ALISASI DATA DENGAN R


Eksplorasi data dengan software r

Education

Transcript of Eksplorasi data dengan software r