Pertemuan 1

Pengenalan R dan Pengolahan Data Dasar

1. Tujuan Pembelajaran

Pada akhir pertemuan ini, siswa diharapkan mampu:

  1. Memahami apa itu R dan kegunaannya dalam statistika
  2. Menjalankan R menggunakan RStudio
  3. Memahami struktur data dasar di R
  4. Membuat dan memanipulasi data sederhana
  5. Mengimpor dan mengekspor data menggunakan R

2. Gambaran Umum R

2.1 Apa itu R?

R adalah bahasa pemrograman khusus untuk statistika dan analisis data.
R banyak digunakan oleh:

  • Statistika
  • Data analyst
  • Data scientist
  • Peneliti akademik

Kelebihan R:

  • Gratis dan open-source
  • Banyak paket statistik
  • Visualisasi data sangat kuat
  • Cocok untuk penelitian dan analisis akademik

2.2 R dan RStudio

  • R → mesin bahasa pemrograman
  • RStudio → aplikasi (IDE) untuk memudahkan penggunaan R

Dalam praktikum ini, RStudio digunakan sebagai lingkungan utama.

3. Struktur Data Dasar di R

3.1 Vector

Vector adalah kumpulan data satu jenis.

1
2
nilai <- c(80, 75, 90, 60, 85)
nilai

Operasi dasar:

1
2
3
mean(nilai)
max(nilai)
min(nilai)

3.2 Factor

Factor digunakan untuk data kategori.

1
2
kelas <- factor(c("A", "A", "B", "B", "A"))
kelas

3.3 Data Frame

Data frame adalah struktur data berbentuk tabel.

1
2
3
4
5
6
7
data_mahasiswa <- data.frame(
  nama = c("Ani", "Budi", "Cici", "Dodi", "Eka"),
  nilai = c(80, 75, 90, 60, 85),
  kelas = factor(c("A", "A", "B", "B", "A"))
)

data_mahasiswa

Melihat struktur data:

1
2
str(data_mahasiswa)
summary(data_mahasiswa)

4. Import dan Export Data

4.1 Import Data CSV

1
2
3
4
5
6
7
library(readr)

data <- read_csv("data/mahasiswa.csv")

head(data)
str(data)
summary(data)

4.2 Export Data ke CSV

1
write_csv(data, "output/mahasiswa_output.csv")

Pastikan folder output/ sudah tersedia.

5. Praktikum dan Tugas

Tugas 1 — Latihan Vector

  1. Buat vector berisi 10 nilai ujian
  2. Hitung rata-rata, maksimum, dan minimum
1
nilai <- c(70, 75, 80, 65, 90, 85, 78, 88, 92, 60)

Tugas 2 — Data Frame

  1. Buat data frame berisi:
    • Nama mahasiswa (minimal 8)
    • Nilai
    • Jenis kelamin
  2. Tampilkan seluruh data, str(), dan summary()

Tugas 3 — Import Data

  1. Siapkan file CSV dengan minimal 3 kolom numerik
  2. Import ke R
  3. Tampilkan head(), str(), dan summary()
  4. Export kembali ke folder `output/

Tugas 4 — Analisis Singkat

Jawab pertanyaan berikut:

  1. Apa perbedaan vector dan data frame?
  2. Mengapa factor penting dalam statistika?
  3. Kendala apa yang ditemui saat import data?

6. Output yang Dikumpulkan

  1. Script R (pertemuan1.R)
  2. File CSV hasil export
  3. Jawaban analisis singkat

7. Penutup

Pada pertemuan berikutnya akan dibahas:

  • Statistika deskriptif
  • Visualisasi data menggunakan R