Visualisasi data dengan peta spasial Analisis spasial atau berbasis kewilayahan akhir-akhir ini semakin banyak diminati. Selain mempunyai daya tarik karena enak dipandang mata, visualisasi spasial dengan peta ini juga dinilai meningkatkan kecepatan pemahaman pengguna informasi yang disajikan. Bila data yang kita miliki memiliki variabel lokasi atau kontur, visualisasi spasial bisa jadi menjadi pilihan tepat. Dengan berbekal peta berekstensi *shp dan sebuah data lokasi atau kontur, visualisasi spasial dapat diterapkan secara mudah. Namun kenyataannya, tidak mudah bagi kita untuk melakukan visualisasi data secara spasial. Beberapa data yang diperlukan adalah garis lintang dan bujur, juga data yang akan divisualkan. Misalkan data Angka Kematian Bayi (AKB). Sebelum praktikum, ada baiknya kita pahami dulu apa itu AKB. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), Angka Kematian Bayi adalah banyaknya bayi yang meninggal sebelum mencapai umur 1 tahun pada waktu tertentu per 1.000 kelahiran hidup pada
Ekstraksi Teks dengan Regex R Pembahasan mengenai data preprocessing dalam konteks Data Science dan Big Data selalu menjadi perhatian utama. Terlebih, bila yang kita punyai merupakan data tidak terstruktur berbentuk teks. Data ini sering kita jumpai atau peroleh, baik dari hasil web scraping atau web crawling data-data teks. Data teks biasanya kita temui di media sosial, website , portal, atau sejenisnya. Sebagai bagian dari data tidak terstruktur, tentunya untuk menghasilkan insight data teks, kita perlu tahapan yang sangat kompleks dengan segala tantangan yang ada. Apalagi data teks berbahasa khusus sebuah negara, katakanlah teks berbahasa Indonesia. Mulai dari unggahan ini, nantinya akan kita ulas secara perlahan mengenai bagaimana melakukan data preprocessing teks dengan R. Mengingat dalam sebuah teks yang tersebar di internet terdapat karakter-karakter yang unik, spesifik, bahkan campur aduk dengan teks, maka kita akan mencoba praktik ekstraksi-ekstraksi teks spesifik mengg