Tutorial Praktikum Data Science dengan Bahasa Pemrograman R dan R Studio

Daftar Arsip Tutorial Praktikum Data Science dengan R dan R Studio

Salam sehat pengunjung blog sederhana ini. Beberapa waktu lalu, saya berkesempatan membuat sebuah grup Whatsapp (WAG) bagi peminat dan yang mau belajar bahasa pemrograman R dan R Studio. Hingga saat ini, tercatat sebanyak 118 orang yang tergabung dalam grup tersebut.

Dalam grup WA tersebut, selain melakukan diskusi intens terkait pemanfaatan bahasa pemrograman R dalam Data Science, di dalamnya juga saya sediakan praktikum sesuai topik yang dibahas sehingga para member grup tidak hanya tergambar bagaimana konsep dan definisi yang diberikan, tetapi juga secara langsung dapat mempraktikkan konsep dan definisi tersebut pada aplikasi R Studio yang telah diinstal masing-masing secara mandiri.

Dari proses tersebut, ternyata ada tantangan besar yang dihadapi ke depan, mengingat video-video singkat praktikumnya yang cukup besar sehingga saya berinisiatif untuk membuatkan arsip bagi seluruh member sehingga mengurangi risiko penggunaan storage WAG yang besar. Untuk itu, melalui laman blog ini, setiap video praktikum akan saya arsipkan secara teratur menyesuaikan topik yang telah dibahas agar lebih termanajemen dengan baik, sekaligus membantu para member WAG belajaR yang baru saja bergabung sehingga tidak ketinggalan dari member yang telah lama bergabung. Berikut daftar link videonya:

1. Membuat Data Tipe Array (link);

2. Membuat Data Tipe List (link);

3. Import Data CSV (link);

4. Import Data Excel (xlsx) (link);

5. Import Data dari Flashdisk (link);

6. Import Data DBF (database file) (link) dan data DBF (link);

7. Import Data Peta (Shapefile atau SHP) (link);

8. Import Data dari link Github (link);

9. Export Data ke CSV dan Excel (link);

10. Install Packages R (link);

11. Operasi Logika (link);

12. Operasi Matematika Dasar (link);

13. Membuat Fungsi R untuk Kasus Matematika dan Fisika (link);

14. Fungsi IF ELSE di R (link);

15. Fungsi IFELSE di R (link);

16. Fungsi CASE_WHEN di R (link);

17. Fungsi Iterasi (Looping) dengan FOR dan WHILE (link);

18. Data Manipulation: Filter Data (link);

19. Data Manipulation: Mendeteksi Data Duplikat (link);

20. Data Manipulation: Data Grouping (link);

21. Deteksi Missing Data (NA) (link);

22. Imputasi Missing Data atau Data NA dengan Rata-rata Baris atau Kolom (link);

23. Visualisasi Data: Grafik Garis (Line Chart) dengan fungsi plot (link);

24. Visualisasi Data: Box Plot (link)

Demikian sedikit sharing informasi kali ini, semoga bermanfaat. 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...

Baca selengkapnya

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...

Baca selengkapnya

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...

Baca selengkapnya

Cari Blog Ini