Langsung ke konten utama

Ekstraksi Teks Spesifik dengan Regular Expression (REGEX) R Bagian II

Regular Expression Regex dengan R

Regular Expression atau yang biasa disingkat Regex merupaan elemen penting yang perlu dipahami dalam Natural Languge Processing (NLP). Apalagi di era Big Data saat ini banyak data yang masih dalam kondisi yang "kotor" karena tercampur aduk antara data tidak terstruktur, data terstruktur, bahkan teraduk pula dalam data semi terstruktur, seperti HTML, XML, XHTML, JSON, dan lainnya.

Bahasan penggunaan regex kali ini merupakan kali kedua yang secara khusus kita bahas. Bahasan sebelumnya, dapat teman-teman baca pada link berikut. Adapun praktik ekstraksi teks kali ini kita menggunakan 1 jenis fungsi dalam base yang dimiliki oleh R, yaitu gsub().

Adapun tujuan dari praktik kita kali ini adalah memahami bagaimana menghapus teks atau karakter tertentu sesuai kebutuhan analisis teks menggunakan regex. Dengan menguasai penggunaan regex ini, kita setidaknya mengantongi satu syarat dari sekian syarat disebut sebagai Data Scientist. Pada akhirnya, dari sebuah teks pun, kita akan mampu mendapatkan sebuah data terstruktur rapi untuk kemudian memberikan sejumlah insight termasuk informasi baru yang kita peroleh. Pada praktik regex kali ini akan kita ambil 2 contoh kalimat dengan langkah ekstraksi berikut:

#Membuat Data Teks
x <- "Saya suka mengolah. (Big Data) baik: dengan Python versi \\3. maupun R versi @ 4.0.2"
x
## [1] "Saya suka mengolah. (Big Data) baik: dengan Python versi \\3. maupun R versi @ 4.0.2"
#Menghapus seluruh angka
gsub("[[:digit:]]", "", x)
## [1] "Saya suka mengolah. (Big Data) baik: dengan Python versi \\. maupun R versi @ .."
#Menghapus seluruh huruf
gsub("[[:alpha:]]", "", x)
## [1] "  . ( ) :    \\3.    @ 4.0.2"
#Menghapus seluruh huruf kecil
gsub("[[:lower:]]", "", x)
## [1] "S  . (B D) :  P  \\3.  R  @ 4.0.2"
#Menghapus seluruh huruf besar
gsub("[[:upper:]]", "", x)
## [1] "aya suka mengolah. (ig ata) baik: dengan ython versi \\3. maupun  versi @ 4.0.2"
#Menghapus seluruh huruf yang mengandung R maupun r
gsub("[Rr]", "", x)
## [1] "Saya suka mengolah. (Big Data) baik: dengan Python vesi \\3. maupun  vesi @ 4.0.2"
#Menghapus karakter ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / : ; < = > ? @ [ \ ] ^ _ ` { | } ~
gsub("[[:punct:]]", "", x)
## [1] "Saya suka mengolah Big Data baik dengan Python versi 3 maupun R versi  402"
#Menghapus tanda kurung Big Data
gsub("[()]", "", x)
## [1] "Saya suka mengolah. Big Data baik: dengan Python versi \\3. maupun R versi @ 4.0.2"
#Menghapus tanda \\
gsub("[\\]", "", x)
## [1] "Saya suka mengolah. (Big Data) baik: dengan Python versi 3. maupun R versi @ 4.0.2"
#Menghapus tanda \\ dan titik (.)
gsub("[\\.]", "", x)
## [1] "Saya suka mengolah (Big Data) baik: dengan Python versi 3 maupun R versi @ 402"
#Menghapus tanda \\, titik (.), dan titik dua (:)
gsub("[\\.:]", "", x)
## [1] "Saya suka mengolah (Big Data) baik dengan Python versi 3 maupun R versi @ 402"
#Menghapus kata di antara (:) dan (\\)
gsub(".*: |[\\].*", "", x)
## [1] "dengan Python versi "
#Membuat kalimat dengan satuan
y <- "Saya memiliki sebuah balok dengan panjang 3.5 cm, lebar 2.78 cm, dan tinggi 5 cm"
y
## [1] "Saya memiliki sebuah balok dengan panjang 3.5 cm, lebar 2.78 cm, dan tinggi 5 cm"
#Memperoleh angka
gsub("[[:alpha:]]", "", y)
## [1] "      3.5 ,  2.78 ,   5 "
#Memperoleh angka panjang
#hilangkan seluruh huruf, kemudian hilangkan kata (spasi)cm kemudian hilangkan spasi
gsub("[[:alpha:]]| cm.*| ", "", y)
## [1] "3.5"
#Memperoleh angka lebar
#hilangkan huruf sampai kata lebar (spasi), lalu hilangkan setelah kata cm
gsub(".*lebar | cm.*", "", y)
## [1] "2.78"
#Memperoleh angka tinggi
#hilangkan huruf sampai kata tinggi, kemudian hilangkan spasi dan spasi cm
gsub(".*tinggi| | cm", "", y)
## [1] "5"
#Menghitung volume balok dengan mendapatkan masing-masing ukuran rusuk
p <- as.numeric(gsub("[[:alpha:]]| cm.*| ", "", y))
l <- as.numeric(gsub(".*lebar | cm.*", "", y))
t <- as.numeric(gsub(".*tinggi| | cm", "", y))
print(paste("volume dari balok adalah", p*l*t, "cm kubik"))
## [1] "volume dari balok adalah 48.65 cm kubik"

Demikian sedikit sharing kita ini. Meski sedikit, semoga tetap memberi manfaat bagi seluruh pembaca dan penggemar bahasa pemrograman R. Selamat memahami dan 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...