Langsung ke konten utama

Cara Penerapan dan Manfaat dari Fungsi Sprintf() di R

fungsi sprintf di R

Halo teman-teman. Kali ini saya akan berbagi sedikit mengenai sebuah fungsi di R yang ke depan akan bermanfaat. Pada bahasan kali ini, kita akan mengulas tentang bagaimana menggabungkan numerik dan tipe data string atau karakter di R.

Salah satu fungsi di R yang bisa digunakan dalam menggabungkan data bertipe numerik dan string adalah fungsi sprintf(). Fungsi ini bisa kita manfaatkan bila kita ingin mencetak sebuah data string misalkan kalimat yang secara otomatis tersisipi oleh data bertipe numerik.

Misalkan dari hasil sebuah hitungan, kita dapatkan bahwa kecepatan laju sebauh mobil adalah 40 km per jam. Kemudian kita gabungkan dengan kalimat: mobil itu cukup lambat dengan melaju 40 km per jam. Dalam kasus seperti inilah di praktik berikut ini kita akan terapkan dengan menggunakan fungsi sprintf() yang ada di dalam R. Untuk lebih tergambar apa yang dimaksud penggabungan itu dan bagaimana cara penggunaan fungsi sprintf(), mari kita ikuti bersama beberapa code di berikut:

Code:

#Penggunaan sprintf
#Menggabungkan Hasil Hitungan ke dalam sebuah teks atau string

#Mendeklarasikan sebuah nilai atau hasil hitungan
x <- 5.4431

#Menyatukan hasil hitungan atau nilai dengan sebuah kalimat teks atau string
sprintf("Kecepatan berlari saya sekitar %.1f kilo per jam", x)

Hasil:

[1] "Kecepatan berlari saya sekitar 5.4 kilo per jam"

Code:

#Deklarasi 2 nilai
x1 <- 5.4431
x2 <- 10.778342

#Menyatukan dengan teks atau string
sprintf("Saya mengemudi dengan sejauh %.1f kilometer dan kemudian saya berlari %.2f kilometer", x1, x2)

Hasil:

[1] "Saya mengemudi dengan sejauh 5.4 kilometer dan kemudian saya berlari 10.78 kilometer"

Baik, demikianlah cara bagaimana kita menerapkan manfaat dari fungsi sprintf() di dalam R. Jangan lupa untuk share artikel ini dan terus simak dan ikuti unggahan artikel berikutnya. Selamat mempraktikkan!

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Mencari P - Value dan Titik Kritis Uji F, Uji t, Uji Chi Square, dan Uji Z Normal dengan R

Mencari nilai p-value dan titik kritis Bagi teman-teman yang pernah mengenal statistika, pasti familier dengan istilah p-value dan titik kritis. P-value biasanya didefinisikan sebagai probabiltas atau peluang maksimal yang diamati dari hasil uji statistik, bahasa gampangnya adalah besarnya kesalahan penelitian berdasarkan uji statistik. Sebagai contoh sederhana, dari 100 orang dengan nama masing-masing dan diklasifikasikan ke dalam gender nama perempuan dan nama laki-laki, didapatkan nilai p-value uji statistiknya sebesar 0,05 atau 5%. Itu artinya, dari 100 orang, ada kemungkinan sebanyak 5 orang yang namanya salah klasifikasi. Dari namanya terdeteksi sebagai nama perempuan, padahal aktualnya yang bersangkutan bergender laki-laki. Sedangkan titik kritis atau titik uji adalah nilai batas pengujian hipotesis statistik, apakah masuk dalam wilayah tolak hipotesis, ataukah gagal menolaknya. Titik ini berkaitan erat dengan nilai p-value . Kalau biasanya kita mendapatkan kedua nilai ini da...

Cara Mendowload dan Install R serta RStudio di Windows (Step by Step)

Cara Download dan Install R serta R Studio di Windows Halo teman-teman, mohon maaf karena beberapa waktu ini, blog ini sempat vakum dari unggahan. Kali ini saya akan coba berbagai mengenai bagaimana cara mengunduh ( download ) dan menginstal ( install ) program R sekaligus R Studio khususnya di Windows. Unggahan kali ini sedikit terbalik karena semestinya saya unggah terlebih dahulu pertama kali di blog ini, namun bukan masalah, mengingat kemarin ada beberapa pihak yang meminta untuk menerangkap bagaimana tahapan mengunduh dan instalasi R dan R Studio, jadinya saya dahulukan pada unggahan ini sebelum pembahasan mengenai Data Mining , Data Science , atau bahasan Big Data kita terlampau jauh. Baik, kita akan mulai dengan bagaimana mengunduh R dan R Studio melalui mesin pencari Google. R dan R Studio ini memang beberapa waktu terakhir ini booming , apalagi dengan munculnya konsep mengenai Big Data , Data Modelling, Data Mining, dan Data Science serta Data Visualization . Sebenarnya, men...

Analisis Tipologi Klassen (Klassen Typology) dan Visualisasi Spasialnya dengan R

Tipologi Klassen dan visualisasinya dengan R Halo teman-teman, sebelumnya kita telah membahas tentang analisis Shift Share dan Location Quotient (LQ) dengan menggunakan R. Kali ini, kita akan membahas mengenai satu lagi alat analisis yang sebenarnya merupakan alat analisis tiga serangkai dari SS dan LQ, yaitu analisis Tipologi Klassen. Dalam penelitian ekonomi kewilayahan, ketiga analisis ini seringkali digunakan, baik dalam rangka melihat perkembangan dan transformasi struktur ekonomi suatu wilayah maupun melihat keunggulan kompetitif dan keunggulan komparatif wilayah satu dengan wilayah lainnya dengan mengacu wilayah referensi. Terlebih dulu, sebelum melakukan visualisasi spasial menggunakan fungsi plot(), ada baiknya kita bahas terlebih dahulu mengenai Tipologi Klassen itu sendiri. Tipologi Klassen merupakan teknik pengelompokan sektor, subsektor, lapangan usaha, atau komoditas tertentu di wilayah analisis berdasarkan pertumbuhan nilai tambah wilayah analisis terhadap nasional atau...