Salah satu alternatif untuk menggambarkan data adalah dengan boxplot. Tidak seperti grafik bivariat lainnya, boxplot meringkas data dengan menampilkan nilai max,min, median, dan kuartil, serta melihat posisi dari nilai tersebut. Dalam R tentunya bukanlah perkara yang sulit, dapat dengan mudah menggunakan fungsi boxplot(). Berikut adalah contohnya : data("iris") > quantile(iris$Sepal.Length, prob=c(0.25,0.5,0.75)) #melihat Q1,Q2,Q3 25% 50% 75% 5.1 5.8 6.4 Menggambarkan kuartil bisa  ...

Salah satu untuk meringkaskan data adalah dengan membuat diagram batang daun. Hampir software pengolahan angka bisa membuat diagram ini, namun dalam artikel ini hanya bahas pembuatan batang daun dengan software R. Secara umum pembuatan diagram ini sangat sederhana, yakni menggunakan satu perintah saja, yaitu stem(). Berikut adalah contohnya, dimana saya menggunakan data yang sudah terpasang di Ri, yaitu attitudde. >data("attitude") > attitude    rating complaints privileges  ...

Probability Density Function (PDF) (dalam bahasa Indonesia sering disebut Fungsi Kepadatan Peluang) adalah salah satu cara menggambarkan data bivariat yang muncul berdasarkan peluang. Fungsi ini digunakan untuk menggambarkan keadaan sebenarnya ketika data yang range-nya tinggi dan menyebar di satu titik saja. Penjelasan tentang PDF bisa dilihat di slide Bapak Achmad Basuki di bawah ini : http://basuki.lecturer.pens.ac.id/lecture/statistik2.pdf Dalam artikel ini akan dibahas pembuatan  ...

Membuat Histogram adalah eksplorasi data dalam grafik yang paling sederhana. Karena dalam membuat histogram, hanya diperlukan satu buah variabel (bivariat). Namun dari histogram ini saja kita bisa banyak cerita tentang fenonema dalam grafik. Berikut adalah pembuatan histogram dalam R, disarankan package DAAG sudah terpasang dengan baik di R. Dalam contoh ini menggunakan data yang sudah terpasang dalam R. Saya memilih Iris. Untuk melihat data lainnnya bisa dilihat dengan syntax : data ()  ...

Dalam syntax R kadang kita dibuat pusing dengan fungsi matematis yang tidak ditulis dengan semestinya. Seperti ada = dan ==. Sama dengan yang kita tahu ya hanya satu bukan double seperti itu. Perbedaannya ternyata sangat mudah, berikut sedikit penjelasannya. Dalam R single equal dibuat untuk menunjukkan satu variabel, seperti X = 2c+3.  Single equal juga biasanya dapat diganti dengan ‘<-‘ . Karenanya persamaan diatas dapat pula diganti dengan X <- 2c+3. Sedangkan  ...

Anggapan saya dulu, looping adalah fase expert bagi pengguna R. Digunakan untuk membuat fungsi sendiri yang semerawut. Iya, mungkin ada benarnya juga. Tapi looping sangat bermanfaat untuk pengoperasian satu fungsi yang spesifik. Kesulitannya pengguna harus mempunyai basis programming dan logika yang memadai. Artikel ini adalah artikel pertama dalam penggunaan looping. Proses sederhana ini diharapkan mempraktikkan looping untuk para pemula. Berikut adalah syntax untuk membuat print kata dari  ...

Data yang kita miliki kadang hilang, dan tertulis NA dalam data.frame. Kelemahannya adalah data tersebut tidak bisa diolah dengan baik. Solusinya adalah dengan mengganti NA menjadi number, contohnya angka 0. Caranya ternyata tidak begitu sulit. Berikut adalah contoh syntaxnya : y<-c(1,NA,3,0,NA) > y [1]  1 NA  3  0 NA y[is.na(y)]<-0 > y [1] 1 6 3 0 6 Selamat, kini data sudah bisa diolah !