Pembukaan

Halo Pembaca Sekalian! Kami tahu bahwa Anda mungkin belum terlalu familiar dengan R dan apa yang dapat dilakukannya. Artikel ini akan memberikan penjelasan rinci tentang semua yang perlu Anda ketahui tentang R dan mengapa banyak orang mulai menerapkannya pada bisnis dan analisis data mereka. Mari kita mulai!

Pendahuluan

R adalah bahasa pemrograman open-source yang digunakan untuk analisis data dan visualisasi. R pertama kali dibuat pada tahun 1993 oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman di Universitas Auckland, Selandia Baru. Bahasa pemrograman R dikenal sebagai pengganti bahasa S yang merupakan bahasa komputer yang rumit dan mahal untuk digunakan, terutama untuk mahasiswa dan peneliti yang lebih kecil.

Saat ini, R adalah komponen penting dalam industri data dan digunakan oleh organisasi besar dan kecil untuk bisnis dan akademik. R memungkinkan pengguna untuk menghitung statistik, melakukan visualisasi data, dan membuat model prediktif. R juga dapat diperluas dengan paket tambahan yang tersedia dari pusat paket R dan satelit rekan paket. Paket-paket ini memberikan pengguna dengan cincin bawah kecapaan statistik dan tindakan praktis serta dukungan untuk data baru yang diimpor dari berbagai sumber.

Pada dasarnya, R adalah alat pengelolaan data lengkap, dan mulai menjadi semakin umum digunakan oleh organisasi bisnis kecil dan startup yang ingin menggunakan big data untuk mengelola dan menginspirasi bisnis mereka. Kemampuan R untuk mengolah set data besar dengan cepat membuatnya menjadi pilihan yang ideal untuk orang-orang dalam bidang akademik, bisnis, dan infrastruktur.

Meski R adalah bahasa pemrograman yang sangat canggih dan serbaguna, tapi beberapa orang merasa bahwa belajar R mengambil sedikit lebih lama dari belajar bahasa pemrograman lainnya. Plus, tidak semua orang memiliki kemampuan atau waktu untuk merangkai analisis dan model prediktif dari nol.

Ini adalah salah satu alasan mengapa ahli data dan pelanggan mereka memilih untuk menyewa konsultan untuk melakukan pekerjaan. Tapi meski begitu, ada banyak kasus di mana R adalah pilihan teknologi yang tepat atas Python atau bahasa pemrograman lainnya.

Tentunya, R bukan satu-satunya bahasa pemrograman di pasar, dan mungkin tidak selalu satu-satunya pilihan terbaik untuk proyek-proyek tertentu. Namun, kami percaya bahwa setiap profesional data dan ahli statistik harus memiliki pemahaman tentang bagaimana bekerja dengan R.

Kelebihan Penggunaan R

R mempunyai beberapa keunggulan dibanding bahasa-bahasa pemrograman lain. Berikut adalah beberapa kelebihan R:

1. Ketersediaan Package

R menyediakan banyak package, yang membuat mudah mendapatkan hasil visualisasi data dan analisis statistik tanpa harus membuat semuanya dari awal. Package R dikembangkan oleh pengguna atau tim pengembang dan disimpan pada server CRAN, yang dapat diunduh oleh pengguna lainnya.

2. Open-Source

R sebagai bahasa pemrograman open-source yaitu gratis dan sudah dilengkapi dengan banyak fasilitas yang memudahkan pengguna dalam melakukan analisis data, dan pengguna dapat memodifikasi kode R sesuai kebutuhannya.

3. Kemampuan Visualisasi yang Cepat

R sangat baik dalam visualisasi data, baik tampilan klasik seperti grafik batang dan grafik garis, maupun visualisasi yang lebih kompleks, seperti analisis sentimen dan data mining.

4. Populer dalam Dunia Statistika

R adalah bahasa pemrograman yang popular digunakan dalam dunia statistika. Bahasa ini memiliki banyak package yang support dengan statistik seperti melakukan simulasi atau perhitungan data regression dan banyak lainnya. Dalam dunia industri atau bisnis, kehandalan dalam statistika sangat diperlukan.

5. Mengolah Data yang Besar

R bisa mengolah data besar dengan cepat, terutama bila dibanding dengan perangkat lunak statistik lainnya. Bahasa ini memiliki tekonologi yang memudahkan untuk memindai data.

6. Komunitas yang Luas

R memiliki komunitas pengguna yang luas, yang membuat dokumentasi dan penggunaan lebih mudah dikembangkan. Dengan banyaknya pengguna yang memiliki pemahaman tentang bahasa pemrograman R, membantu pengguna lainnya yang ingin mempelajarinya secara mandiri.

7. Kompatibel dengan Python

Pengguna R dapat menggunakan Python pada manipulasi data, seperti melakukan cleaning dan preprocessing data dan menyimpan hasilnya ke dalam format CSV. Karena Python merupakan bahasa yang sering diasosiasikan dengan data science, tetapi R masih lebih powerful dalam statistik.

Kekurangan Penggunaan R

Meskipun R bermanfaat bagi industri dan pengguna dalam mengolah data, R tidak selalu menjadi pilihan paling ideal untuk semua proyek tertentu. Berikut adalah beberapa kekurangan penggunaan R:

1. Bahasa Yang Relatif Sulit Dipelajari

Walau R menawarkan banyak keuntungan, ia juga cukup kompleks dan memerlukan waktu belajar lebih lama daripada bahasa pemrograman lainnya. Code R yang kompleks dapat membuat waktu pembelajaran lebih lama dan mengurangi produktivitas dari pengguna yang baru memulai belajar bahasa pemrograman.

2. Kurangnya Pembersihan Data

Bahasa R bermanfaat sebagai alat analisis datanya, tetapi lebih sulit untuk membersihkan data atau preprocessing sebelum analisis dilaksanakan. Untuk melakukan pembersihan data yang rumit, pengguna R dapat memanfaatkan Python.

3. Memerlukan Spesifikasi Hardware

Jumlah besar data dan operasi analisis modal dapat memerlukan penyimpanan dan memori yang besar dari komputer pengguna. Bertambahnya memori pada komputer menjadi hal penting dalam mengelola data dan pengoperasian analisis di R menjadi lebih efisien.

4. Kelemahan Pada Pengolahan Big Data

Di sini kita membandingkan R dengan Python dan SQL, yang cenderung lebih sering digunakan dalam industri. Ketika mengoperasikan big data yang sangat besar dan kompleks, mungkin perlu menggunakan teknologi yang berbeda. R memiliki batasan pada ukuran data yang dapat diolah, dan perangkat lunak statistik seperti, SAS dan Spark, penting dalam mengelola data yang sangat besar dan kompleks.

5. Keterbatasan pada Syntax

Setiap bahasa pemrograman memiliki kelemahan, dan R tidak terkecuaikan. R memiliki kelemahan pada syntax. Kode dengan banyak simbol dapat menjadi sulit dibaca bagi user yang baru mempelajari bahasa pemrograman ini.

6. Kompatibilitas

R berasal dari lingkungan Linux, dan meskipun telah tersedia pada Sistem Operasi lain seperti Windows dan Mac, beberapa package mungkin lebih efisien pada sistem Linux.

7. Seringkali Membutuhkan Waktu Eksekusi yang Lebih Lama

Terakhir, subsistem eksekusi R seringkali kebutuhan waktu eksekusi yang lebih lama dari subsistem eksekusi query SQL, terutama ketika berurusan dengan sebuah aplikasi yang memiliki database dengan sekumpulan data yang besar.

Tabel Data R

Berikut adalah jumlah data package R versi 4.0.2 yang tersedia di sumber utama.

Frequently Asked Questions

1. Apa itu R?

R adalah bahasa pemrograman open-source yang digunakan untuk analisis data dan visualisasi grafis.

2. Apa keuntungan belajar R?

R dapat membantu Anda dalam manipulasi data besar dan mengahasilkan visualisasi data yang menarik.

3. Bagaimana cara mempelajari R?

Anda dapat mempelajari R melalui buku panduan dan banyak tutorial yang ada di internet. Anda juga bisa mengikuti kursus dan mengikuti komunitas penggemar R.

4. Apa perbedaan antara R dan Python?

R terutama fokus pada analisis data dan visualisasi, sementara Python berfokus pada keahlian dan pengembangan Web. Keduanya juga dapat digabungkan dan membantu dalam analisis data besar dan menghasilkan visualisasi data yang menarik.

5. Apa yang bisa dilakukan dengan menggunakan R?

R dapat digunakan untuk analisis statistik, visualisasi data, dan membuat model prediktif. Plus, R dapat diperluas lagi dengan pengembangan sintaks yang bertambah dan package tambahan.

6. Apakah R cocok untuk analisis big data?

Sekitar 5 sampai 10 juta baris, data dapat dianalisis dengan menggunakan R. Namun perangkat lunak statistik seperti SAS dan Spark menjadi lebih penting ketika mengolah data yang lebih besar dan kompleks

7. Apakah R dapat digunakan di Windows dan iOS?

Ya, R dapat digunakan di semua platform seperti Windows dan iOS

8. Apakah R hanya digunakan oleh data scientists?

Tidak, R digunakan oleh semua profesional yang menggunakan analisis dan visualisasi data dalam bisnis mereka.

9. Apa perbedaan antara R dan MySQL?

R adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk manipulasi data dan visualisasi, sedangkan MySQL adalah manajer database yang digunakan untuk memperbaiki atau mengubah data dengan SQL. MySQL digunakan untuk mengelola dan penyimpanan data dan dapat diakses melalui bahasa seperti Python.

10. Dapatkah R mengunduh data dari sumber lain?

Ya, R adalah proyek open-source yang memiliki banyak package tambahan untuk mengunduh data dari sumber lain.

11. Apakah R mesin web?

Tidak, R bukan mesin web, tetapi dapat digunakan dalam web development melalui pengembangan App menggunakan package Shiny.

12. Apa perbedaan antara R dan SAS?

R adalah bahasa pemrograman open-source dan gratis, sedangkan SAS merupakan perangkat lunak berbayar. R lebih unggul ketika bekerja dengan data besar dan kompleks. SAS lebih unggul ketika mengoperasdikan analisis data yang lebih besar dan lebih presisi dengan fitur yang solid dan konvensional.

13. Apa saja karakteristik R?

R adalah bahasa pemrograman open-source, canggih, dan mudah digunakan dalam analisis data. R memiliki banyak package tambahan dan dukungan dari komunitas pengguna yang besar di seluruh dunia.

Kesimpulan

Secara keseluruhan, R adalah bahasa pemrograman yang kuat dan rumit, yang digunakan oleh banyak perusahaan dan organisasi untuk data mining, visualisasi data, dan analisis statistik. Alat ini memberikan banyak keuntungan, seperti kemudahan penerapan, kemampuan visualisasi yang cepat, dan mampu mengolah data yang besar. Meskipun R melalui waktu pembelajaran relatif sulit dibandingkan dengan bahasa pemrograman lainnya, perangkat ini masih banyak digunakan oleh pengguna di sektor akademik dan industri. Dan ditambah dengan ramainya komunitas pengguna R serta package-package yang dapat ditambahkan sebagai fitur menarik.
Namun, sebaiknya melakukan evaluasi terlebih dahulu pada kebutuhan data dan alokasi sumber daya yang dimiliki. Sebuah konsultasi dan penilaian lebih lanjut sebelum menggunakan R dalam bisnis juga direkomendasikan.

Kata Penutup

Kami berharap artikel ini berguna bagi Anda yang ingin memperdalam pemahaman tentang R dan apa yang dapat dilakukan di lingkungan bisnis dan analisis data. Dalam dunia yang sedang berkembang pesat seperti sekarang, pemahaman tentang R menjadi vital dalam mengelola set data dan menghasilkan intelijen bisnis untuk organisasi Anda.

Minimize

Bilangan Oksidasi dari Na2S2O3

Uji Kompetensi Bab 1 Fisika Kelas 11: Menguji Kemampuan Siswa dalam Menguasai Materi Fisika yang Dijelaskan Guru

Kandang Postal: Mengoptimalkan Keamanan Penerimaan Kiriman

Andika Perkasa Kabinet