Data Pergerakan Sumber Daya Manusia merupakamn data mengenasi pengembangan Sumber Daya Manusia yang digunakan oleh peniliti dalam meniliti perilaku orang dalam kelompok, khususnya dalam kelompok tempat kerja dan konsep terkait lainnya di bidang-bidang seperti psikologi industri dan organisasi. Berikut Contoh data Pergerakan Sumber Daya Manusia

Corona Virus Disease 2019 atau yang biasa disingkat COVID-19 adalah penyakit menular yang disebabkan oleh SARS-CoV-2, salah satu jenis koronavirus. Penderita COVID-19 dapat mengalami demam, batuk kering, dan kesulitan bernafas. Covid-19 telah menyebar keseluruh dunia. Adapu berikut merupakan data Covid-19 di Jakarta pada November 2020

Google Mobility Index merupakan kumpulan data yang berupa pergerakan orang diseluruh dunia selama pandemi. Google memanfaatkan semua data yang dikumpulkannya dari pengguna untuk membantu pembuat kebijakan menangani pandemi Covid-19. Data ini membantu pembuat kebijakan memutuskan seberapa efektif mereka dan perubahan apa yang mungkin perlu mereka lakukan untuk membantu mengurangi penyebaran penyakit.

Smoothing merupakan salah satu metode yang digunakan dalam analisis data non parametrik. Regresi spline merupakan smoothing untuk memplot data dengan mempertimbangkan kemulusan kurva. Spline adalah model polinomial yang tersegmentasi atau terbagi, dan sifat segmen ini memberikan fleksibilitas yang lebih besar daripada model polinomial biasa. Properti ini memungkinkan model regresi spline untuk secara efektif disesuaikan dengan properti lokal data. Penggunaan splines menitikberatkan pada adanya perilaku atau pola data yang memiliki sifat yang berbeda pada suatu area tertentu dengan pada area lainnya. Berikut regresi nonparametrik dengan pendekatan smoothing spline pada data Google Mobility Index dan Covid-19 di Jakarta November 2020.

Regresi spline merupakan smoothing untuk memplot data dengan mempertimbangkan kemulusan kurva. Spline adalah model polinomial yang tersegmentasi atau terbagi, dan sifat segmen ini memberikan fleksibilitas yang lebih besar daripada model polinomial biasa. Properti ini memungkinkan model regresi spline untuk secara efektif disesuaikan dengan properti lokal data. Penggunaan splines menitikberatkan pada adanya perilaku atau pola data yang memiliki sifat yang berbeda pada suatu area tertentu dengan pada area lainnya. Berikut regresi nonparametrik dengan pendekatan smoothing spline pada data Google Mobility Index dan Covid-19 di Jakarta Agustus 2021.

Smoothing merupakan salah satu metode yang digunakan dalam analisis data non parametrik. Tujuan dari smoothing adalah untuk meminimalkan keragaman karakteristik data dari data yang tidak memiliki pengaruh sehingga ciri-ciri dari data akan tampak lebih jelas. Smoothing telah menjadi teknik umum di dalam metode-metode nonparametrik yang digunakan untuk menduga fungsi. Salah satu model regresi dengan pendekatan non parametrik yang dapat diguanakan untuk menduga kurva regresi adalah regresi spline.

Program linear atau pemrograman linear adalah metode untuk memperoleh hasil optimal dari suatu model matematika yang disusun dari hubungan linear. Program linear adalah kasus khusus dalam pemrograman matematika (juga dikenal dengan optimisasi matematika). Secara lebih formal, program linear adalah sebuah teknik optimisasi untuk fungsi objektif linear, dengan kendala (beberapa) persamaan linear dan pertidaksamaan linear. Daerah feasibel dari kendala berupa sebuah politop konveks yakni sebuah himpunan yang didefinisikan dari perpotongan banyak (namun terhingga) half spaces. Sedangkan fungsi objektif berupa fungsi (linear) bernilai real yang terdefinisi pada politop tersebut. Sebuah algoritme program linear akan mencari sebuah titik pada politop, yang menyebabkan fungsi objektif akan menghasilkan nilai terkecil (atau terbesar); jika titik tersebut ada. Berikut contoh penerapan linear programming menggunakan masalah maksimisasi pada bahasa pemrograman R.

Regresi linier merupakan metode yang digunakan dalam memperoleh hubungan antara 1 variable dependen dengan 1 atau lebih variabel independen. Apabila variable idependen yang digunakan hanya satu maka disebut regresi linear sederhana sedangkan apabila lebih dari satu maka disebut regresi linear berganda. Berikut contoh regresi linear berganda pada data positif Covid-19 & Google Mobility Index pada bulan Mei 2020

Regresi linier adalah model paling sederhana yang paling sering dijelaskan dalam statistik. Modelnya sangat sederhana dimana kita dapat mencoba membangun model dengan pendekatan linier menggunakan prinsip meminimalkan jumlah sisa kuadrat dalam data. Model yang terbentuk menghasilkan dua nilai: nilai konstan (y-intercept) dan slope kurva. Berikut contoh regresi linear sederhana hubungan antara kecepatan dan waktu tempuh mobil.

Regresi linier adalah model paling sederhana yang paling sering dijelaskan dalam statistik. Modelnya sangat sederhana dimana kita dapat mencoba membangun model dengan pendekatan linier menggunakan prinsip meminimalkan jumlah sisa kuadrat dalam data. Model yang terbentuk menghasilkan dua nilai: nilai konstan (y-intercept) dan slope kurva. Berikut contoh regresi linear berganda yaitu pengaruh motivasi dan minat terhadap prestasi.

Regresi linier adalah model paling sederhana yang paling sering dijelaskan dalam statistik. Modelnya sangat sederhana dimana kita dapat mencoba membangun model dengan pendekatan linier menggunakan prinsip meminimalkan jumlah sisa kuadrat dalam data. Model yang terbentuk menghasilkan dua nilai: nilai konstan (y-intercept) dan slope kurva. Berikut contoh regresi linear sederhana pada data Google Mobility Index dan data COVID-19 di DKI Jakarta pada tanggal 10 Mei 2020.

Regresi linier adalah model paling sederhana yang paling sering dijelaskan dalam statistik. Modelnya sangat sederhana dimana kita dapat mencoba membangun model dengan pendekatan linier menggunakan prinsip meminimalkan jumlah sisa kuadrat dalam data. Model yang terbentuk menghasilkan dua nilai: nilai konstan (y-intercept) dan slope kurva. Berikut contoh regresi linear sederhana pada data Google Mobility Index.

Manipulasi data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan proses modifikasi struktur data agar lebih mudah dibaca. Misalnya, Anda dapat mengurutkan data berdasarkan abjad. Sehingga pemilik dapat segera menerima informasi yang bermanfaat. Berikut manipulasi data outflow uang kartal di pulau Jawa.

Manipulasi data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan proses modifikasi struktur data agar lebih mudah dibaca. Misalnya, Anda dapat mengurutkan data berdasarkan abjad. Sehingga pemilik dapat segera menerima informasi yang bermanfaat. Berikut manipulasi data inflow uang kartal di pulau Kalimantan.

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan. Berikut penerapan pivotdata outlow uang kartal di Pulau Jawa pada tahun 2017 menggunakan bahasa pemrograman R.

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan. Berikut penerapan pivotdata outflow uang kartal di Pulau Kalimantan selama 10 periode terakhir menggunakan bahasa pemrograman R.

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan. Selain itu bahasa pemrograman R juga menyediakan fitur provitdata. Berikut penerapan pivotdata inflow Uang Kartal di Pulau Jawa pada tahun 2018 menggunakan bahasa pemrograman R.

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan. Berikut penerapan pivotdata inflow Uang Kartal di Pulau Sumatera pada tahun 2019 menggunakan bahasa pemrograman R.

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan. Selain itu bahasa pemrograman R juga menyediakan fitur pivot data. Berikut penerapan pivotdata inflow Uang Kartal di Pulau Sulawesi menggunakan bahasa pemrograman R.

Relasional data set merupakan kumpulan item data yang memiliki perpaduan atau hubungan yang telah ditentukan sebelumnya. Berbagai item ini diatur sebagai satu set tabel menggunakan kolom dan baris. Tabel digunakan untuk menyimpan informasi tentang objek yang ditampilkan dalam database. Tiap kolom dalam tabel memuat tipe data ekskusif , dan bidang tersebut menyimpan nilai aktual atribut. Baris dalam tabel mempresentasikan perpaduan nilai terkait berdasarkan satu objek atau entitas. Tiap baris pada tabel dapat ditandai dengan pengidentifikasi unik yang disebut kunci utama (keyword), dan baris di antara beberapa tabel dapat dibuat saling terkait menggunakan kunci asing. Berikut relasional data set komponen pembentuk indeks tendensi bisnis triwulan IV-2019.

Relasional data set merupakan kumpulan item data yang memiliki perpaduan atau hubungan yang telah ditentukan sebelumnya. Berbagai item ini diatur sebagai satu set tabel menggunakan kolom dan baris. Tabel digunakan untuk menyimpan informasi tentang objek yang ditampilkan dalam database. Tiap kolom dalam tabel memuat tipe data ekskusif , dan bidang tersebut menyimpan nilai aktual atribut. Baris dalam tabel mempresentasikan perpaduan nilai terkait berdasarkan satu objek atau entitas. Tiap baris pada tabel dapat ditandai dengan pengidentifikasi unik yang disebut kunci utama (keyword), dan baris di antara beberapa tabel dapat dibuat saling terkait menggunakan kunci asing. Berikut relasional data set antara indeks harga konsumen dengan tingkat inflansi Desember 2021 Kota-kota di Pulau Jawa dengan Nasional pada RStudio menggunakan bahasa pemrograman R.

Relasional data set merupakan kumpulan item data yang memiliki perpaduan atau hubungan yang telah ditentukan sebelumnya. Berbagai item ini diatur sebagai satu set tabel menggunakan kolom dan baris. Tabel digunakan untuk menyimpan informasi tentang objek yang ditampilkan dalam database. Tiap kolom dalam tabel memuat tipe data ekskusif , dan bidang tersebut menyimpan nilai aktual atribut. Baris dalam tabel mempresentasikan perpaduan nilai terkait berdasarkan satu objek atau entitas. Tiap baris pada tabel dapat ditandai dengan pengidentifikasi unik yang disebut kunci utama (keyword), dan baris di antara beberapa tabel dapat dibuat saling terkait menggunakan kunci asing. Berikut tahapan dalam menerapkan relasional data set pada RStudio menggunakan bahasa pemrograman R.

Inflows adalah uang yang masuk ke Bank Indonesia melalui kegiatan penyetoran, dan outflows adalah uang yang keluar dari Bank Indonesia melalui kegiatan penarikan. Inflows dan outflows dapat divisualisasikan salah satunya melalui grafik. Bahasa pemrograman R dapat melakukan berbagai macam visualisasi data salah satunya menggunakan grafik. Berikut komparasi visualisasi prediksi data inflow-outflow uang kartal antara Aceh dengan Bengkulu.

Inflows adalah uang yang masuk ke Bank Indonesia melalui kegiatan penyetoran, dan outflows adalah uang yang keluar dari Bank Indonesia melalui kegiatan penarikan. Inflows dan outflows dapat divisualisasikan salah satunya melalui grafik. Bahasa pemrograman R dapat melakukan berbagai macam visualisasi data salah satunya menggunakan grafik. Berikut komparasi visualisasi prediksi data inflow-outflow uang kartal antara Sumatera Selatan dengan Riau menggunakan bahasa pemrograman R.

Inflows adalah uang yang masuk ke Bank Indonesia melalui kegiatan penyetoran, dan outflows adalah uang yang keluar dari Bank Indonesia melalui kegiatan penarikan. Inflows dan outflows dapat divisualisasikan salah satunya melalui grafik. Bahasa pemrograman R dapat melakukan berbagai macam visualisasi data salah satunya menggunakan grafik. Berikut Penerapan visualisasi prediksi data inflow-outflow Uang Kartal di Kepulauan Riau.

Inflows adalah uang yang masuk ke Bank Indonesia melalui kegiatan penyetoran, dan outflows adalah uang yang keluar dari Bank Indonesia melalui kegiatan penarikan. Inflows dan outflows dapat divisualisasikan salah satunya melalui grafik. Bahasa pemrograman R dapat melakukan berbagai macam visualisasi data salah satunya menggunakan grafik. Berikut Penerapan visualisasi prediksi data inflow-outflow uang kartal di Bengkulu menggunakan RStudio.

Inflows adalah uang yang masuk ke Bank Indonesia melalui kegiatan penyetoran, dan outflows adalah uang yang keluar dari Bank Indonesia melalui kegiatan penarikan. Inflows dan outflows dapat divisualisasikan salah satunya melalui grafik. Bahasa pemrograman R dapat melakukan berbagai macam visualisasi data salah satunya menggunakan grafik. Berikut Penerapan visualisasi prediksi data inflow-outflow.

Matriks merupakan sebuah objek matematika yang terdiri dari susunan angka-angka berdasarkan baris dan kolom. Teori-teori mengenai matriks memiliki banyak manfaat untuk menyelesaikan berbagai masalah di dunia matematika, sains, bisnis & engineering. Terdapat berbagai aplikasi matriks dalam pengolahan citra (image processing) seperti : rotasi, translasi , blur , sharpen ¸dan lain lain. Berikut contoh penerapanya dalam RStudio.

Matriks dalam bahasa matematika adalah kumpulan dari berbagai elemen atau bilangan yang disusun antara baris dan kolom. Nomor larik yang tersusun dalam larik disebut elemen atau komponen bilangan larik, dan rumus untuk menghitung larik umumnya dinyatakan dalam huruf kapital yang mengandung x yang mewakili kolom dalam matriks pengurutan. Operasi Matrix secara dasar terdiri dari Penjumlahan dan Perkalian.

Penyelesaian secara numerik suatu persamaan matematik hanya memberikan nilai perkiraaan yang mendekati nilai sebenarnya (nilai eksak), yang berarti dalam penyelesaian numerik terdapat kesalahan terhadap nilai sebenarnya. Ada tiga macam kesalahan yaitu kesalahan bawaan, pembulatan dan pemotongan.

Akurasi mengarah pada keakuratan atau ketepatan, yaitu seberapa dekat nilai yang diukur dengan nilai sebenarnya. Sedangkan Presisi menunjukkan seberapa konsisten hasil pengukuran ketika diulang. Nilai presisi dapat berubah karena kesalahan acak, yang merupakan jenis kesalahan pada pengamatan.

Metode Numerik adalah teknik pemecahan masalah yang dirumuskan secara matematis yang menggunakan operasi aritmatika, yaitu penambahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian. Metode ini digunakan karena banyak masalah matematika yang tidak dapat diselesaikan dengan metode analitik. Bahkan dengan solusi analitis, proses solusi seringkali sangat kompleks, memakan waktu dan karena itu tidak efisien.

Persamaan linear adalah persamaan aljabar yang setiap sukunya mengandung konstanta atau hasil kali konstanta dengan variabel tunggal. Persamaan non-linier dapat diartikan sebagai persamaan yang tidak mengandung syarat seperti persamaan linier, sehingga persamaan non-linier dapat merupakan: Persamaan yang memiliki pangkat selain satu (misal: x2 x2) Persamaan yang mempunyai produk dua variabel (misal: xy) Dalam penyelesaian persamaan non-linier diperlukan akar-akar persamaan non-linier, dimana akar sebuah persamaan non-linier f(x)=0 merupakan nilai x yang menyebabkan nilai f(x) sama dengan nol. Dalam hal ini dapat disimpulkan bahwa akar-akar penyelesaian persamaan non-linier merupakan titik potong antara kurva f(x) dengan sumbu x

Visualisasi Data adalah komunikasi visual data atau konversi data mentah menjadi wawasan yang dapat dengan mudah ditafsirkan oleh pembaca Anda. Visualisasi data merupakan bagian yang sangat penting untuk mengkomunikasikan hasil analisis yang kita lakukan. Selain itu, komunikasi juga membantu untuk mendapatkan gambaran umum tentang data selama proses analisis data sehingga dapat memutuskan metode analisis mana yang akan diterapkan pada data tersebut. Pada bahasa pemrograman R kita dapat mennggunakan plot dua dan tiga dimensi dalam mengvisualisasikan data.

Metode secant merupakan perbaikan dari metode regulasi dan Newton Raphson, di mana kemiringan dua titik direpresentasikan secara diskrit dengan mengambil bentuk garis lurus yang melalui titik-titik tersebut. Persamaan yang dihasilkan adadalam persamaan. Hal ini ditunjukkan pada persamaan.

Fungsi polyroot () dalam paket dasar dapat digunakan untuk mencari akar dari polinomial. Algoritma yang digunakan pada fungsi ini adalah algoritma Jenkins dan Traub. Untuk menggunakannya, kita hanya perlu memasukkan vektor koefisien polinomial. Pengisi elemen dalam vektor dimulai dari variabel dengan pangkat tertinggi ke variabel dengan pangkat terendah.

Fungsi polynomial() dalam paket dasar dapat digunakan untuk mencari persaamaan linear atau nonlinear melalui koofisien polinomial. Algoritma yang digunakan pada fungsi ini adalah algoritma Jenkins dan Traub. Untuk menggunakannya, kita hanya perlu memasukkan vektor koefisien polinomial. Pengisi elemen dalam vektor dimulai dari variabel dengan pangkat tertinggi ke variabel dengan pangkat terendah. Berikut merupakan contoh penyelesaian akar polinomial.

Visualisasi Data adalah komunikasi visual data atau konversi data mentah menjadi wawasan yang dapat dengan mudah ditafsirkan oleh pembaca Anda. Visualisasi data merupakan bagian yang sangat penting untuk mengkomunikasikan hasil analisis yang kita lakukan. Selain itu, komunikasi juga membantu untuk mendapatkan gambaran umum tentang data selama proses analisis data sehingga dapat memutuskan metode analisis mana yang akan diterapkan pada data tersebut. Salah satu fungsi yang dimiliki R untuk visualisasi data adalah fungsi Hist() dan density().

Pertidaksamaan linear satu variabel adalah himpunan terbuka yang hanya memuat satu derajat variabel yang dihubungkan dengan simbol dan Variabelnya hanya satu, dan memiliki derajat satu. Pertidaksamaan seperti ini disebut pertidaksamaan linear dengan satu variabel . Dalam menyelesaikan persoalan pertidaksamaan linear satu variabel pada bahasa pemrograman R dapat divisualisasikan melalui tabel dan grafik.

Visualisasi Data adalah komunikasi visual data atau konversi data mentah menjadi wawasan yang dapat dengan mudah ditafsirkan oleh pembaca Anda. Visualisasi data merupakan bagian yang sangat penting untuk mengkomunikasikan hasil analisis yang kita lakukan. Selain itu, komunikasi juga membantu untuk mendapatkan gambaran umum tentang data selama proses analisis data sehingga dapat memutuskan metode analisis mana yang akan diterapkan pada data tersebut. Salah satu fungsi yang dimiliki R untuk visualisasi data adalah fungsi boxplot().

Visualisasi Data adalah komunikasi visual data atau konversi data mentah menjadi wawasan yang dapat dengan mudah ditafsirkan oleh pembaca Anda. Visualisasi data merupakan bagian yang sangat penting untuk mengkomunikasikan hasil analisis yang kita lakukan. Selain itu, komunikasi juga membantu untuk mendapatkan gambaran umum tentang data selama proses analisis data sehingga dapat memutuskan metode analisis mana yang akan diterapkan pada data tersebut. Salah satu fungsi yang dimiliki R untuk visualisasi data adalah fungsi barplot().

Visualisasi Data adalah komunikasi visual data atau konversi data mentah menjadi wawasan yang dapat dengan mudah ditafsirkan oleh pembaca Anda. Visualisasi data merupakan bagian yang sangat penting untuk mengkomunikasikan hasil analisis yang kita lakukan. Selain itu, komunikasi juga membantu untuk mendapatkan gambaran umum tentang data selama proses analisis data sehingga dapat memutuskan metode analisis mana yang akan diterapkan pada data tersebut. Salah satu fungsi yang dimiliki R untuk visualisasi data adalah fungsi plot().

Visualisasi Data adalah komunikasi visual data atau konversi data mentah menjadi wawasan yang dapat dengan mudah ditafsirkan oleh pembaca Anda. Menurut Wikipedia definisi tentang Visualisasi Data yaitu Visualisasi data mengacu pada teknik yang digunakan untuk mengomunikasikan data atau informasi dengan mengkodekannya sebagai objek visual (titik, garis, atau batang) yang terdapat dalam grafik. Sedangkan menurut Techopedia definisi tentang Visualisasi Data adalah proses menampilkan data atau informasi dalam grafik grafik, angka dan batang. Tipe visualisasi data dibagi menjadi menurut Klipfolio

Pertidaksamaan linear satu variabel adalah himpunan terbuka yang hanya memuat satu derajat variabel yang dihubungkan dengan simbol dan Variabelnya hanya satu, dan memiliki derajat satu. Pertidaksamaan seperti ini disebut pertidaksamaan linear dengan satu variabel . Penerapan Pertidaksamaan linear pada RStudio dapa dilakukan melalui berbagai fungsi.

Pertidaksamaan adalah bentuk/kalimat matematika yang memiliki tanda lebih besar dari " > “, lebih kecil dari”< “, lebih besar atau sama dengan” ≥ " dan lebih kecil dari atau sama dengan " ≤ “. Sementara itu, linear dapat diartikan sebagai bentuk aljabar, dimana variabel dengan pangkat tertinggi adalah satu. Sehingga dapat diartikan bahwa Pertidaksamaan Linear adalah teorema terbuka yang menggunakan simbol lebih besar dari” > “, lebih kecil dari” < “, lebih besar atau sama dengan” ≥ " dan lebih kecil dari atau sama dengan " ≤ "

Visualisasi data atau data visualization adalah tampilan berupa grafis atau visual dari informasi dan data. Dengan kata lain, visualisasi data mengubah catatan menjadi hal-hal sederhana yang dapat dilihat. Dengan visual ini, pembaca dapat lebih mudah memahami tren, outlier, dan pola dalam data. Dalam bisnis, visualisasi data memungkinkan pengambil keputusan untuk menganalisis analitik secara visual. Ini membantu mereka memahami konsep yang sulit atau mendeteksi pola baru. Hal ini membuat pengambilan keputusan menjadi lebih mudah dan akurat. Tipe visualisasi data yang umum digunakan salah satunya visualisasi data berdasrkan konsep dan masih banyak lagi.

Visualisasi data atau data visualization adalah tampilan berupa grafis atau visual dari informasi dan data. Kegunaan visualisasi data adalah untuk menghadirkan mempermudah komunikasi antar-stakeholder. Visualisasi data memberikan informasi yang sangat berguna untuk kepentingan bisnis. Alasan utama pentingnya visualisasi data adalah karena data yang disajikan secara visual memungkinkan banyak orang untuk memahami data dengan lebih cepat. Mencari informasi dari kumpulan data bukanlah hal yang mudah, namun bagan dan grafik dapat memudahkan pencarian informasi secara cepat dan akurat. Selain itu, Penelitian menunjukkan bahwa orang mengingat 80 persen dari apa yang mereka lihat, tetapi hanya 20 persen dari apa yang mereka baca. Otak kita dapat mengingat gambar jutaan kali lebih cepat daripada kata-kata. Dan karena itu, data visual dapat membantu kita mengingat dan mencerna informasi.

Pengertian matriks dalam bahasa matematika adalah kumpulan dari berbagai elemen atau bilangan yang disusun antara baris dan kolom. Nomor larik yang tersusun dalam larik disebut elemen atau komponen bilangan larik, dan rumus untuk menghitung larik umumnya dinyatakan dalam huruf kapital yang mengandung x yang mewakili kolom dalam matriks pengurutan. Jadi fungsi rumus matriks matematika umumnya digunakan untuk menyelesaikan masalah matematika, Contoh menemukan solusi untuk nilai persamaan linier, fungsi linier, atau transformasi linier. Operasi matematika dalam matriks bisa lebih kompleks daripada vektor, di mana kita dapat melakukan operasi untuk mendapatkan gambar data di setiap kolom atau baris.

Subset dapat diartikan sebagi subhimpunan atau himpunan bagian. Subset tidak hanya dapat dieksekusi dalam vektor, subset juga dapat dieksekusi dalam matriks. Perbedaannya adalah bahwa subset didasarkan pada baris dan kolom dalam matriks. Subset dalam matriks dibagi menjadi 4 diantaranya : 1. Memilih baris/kolom berdasarkan pengindeksan positif 2. Pilih berdasarkan nama baris/kolom 3. Kecualikan baris/kolom dengan pengindeksan negatif 4. Pilihan dengan logik

Dalam matematika, matriks adalah susunan angka, simbol, atau ekspresi yang disusun dalam baris dan kolom sehingga membentuk persegi. Dalam pemrograman Matriks seperti spreadsheet Excel yang memiliki banyak baris dan kolom (kumpulan vektor). Matriks digunakan untuk menggabungkan vektor dari jenis yang sama, yang dapat berupa numerik, karakter, atau logis. Matriks digunakan untuk menyimpan tabel data dalam R. Baris-baris matriks umumnya merupakan pengamatan individu dan kolom-kolomnya adalah variabel.

Vektor adalah kombinasi nilai yang berbeda (numerik, karakter, logis, dll tergantung pada jenis data input) dalam objek yang sama. Dalam studi kasus berikut, user memiliki jenis data input yang sesuai, yaitu vektor numerik, vektor karakter, vektor logis, dan lain sebagainya.

Diferensial dapat diartikan sebagai tingkat perubahan suatu fungsi atas adanya perubahan variabel bebas dari fungsi tersebut. Diferensial juga dapat diartikan sebagai tingkat perubahan dari setiap variabel y sebagai tanggapan terhadap suatu perubahan dalam variabel x.

Dalam pemrograman, tipe data adalah klasifikasi yang menentukan jenis nilai variabel apa yang ada dan jenis operasi matematika, relasional, atau logika apa yang dapat digunakan tanpa menyebabkan kesalahan. Sedangkan Struktur data adalah data yang telah diatur dalam memori yang diformat, biasanya database, sehingga elemen-elemennya dapat dibuat beralamat untuk pemrosesan dan analisis yang lebih efektif. Pada artikel ini akan membahas apa saja tipe dan struktur data pada bahasa pemrograman R.

Untuk memasukkan nilai pada bahasa pemrograman R, kita dapat menggunakan variabel sebagai identifier. Lalu bagaimana cara memasukkan nilai kedalam variabel ? Artikel ini akan membahas cara memasukkan nilai kedalam variabel pada bahasa pemrograman R

Apa itu Operator Logika ? Lalu bagaimana cara penerapannnya dalam bahasa pemrograman R ? Artikel ini akan membahas pengertian dan penerapan operator logika dalam bahasa pemrograman R

Apa itu Operator Relasi ? Lalu bagaimana cara pengoperasiannya dalam bahasa pemrograman R ? Artikel ini akan membahas pengertian dan pengoperasian operator Relasi dalam bahasa pemrograman R

Apa itu Fungsi-Fungsi Matematika ? Lalu bagaimana cara penerapannnya dalam bahasa pemrograman R ? Artikel ini akan membahas pengertian dan penerapan Fungsi-Fungsi Matematika dalam bahasa pemrograman R

Operasi Aritmatika dapat diartikan juga sebagai operasi yang melibatkan beberapa operator aritmatika untuk memproses dua nilai atau lebih. Operasi aritmatika dasar adalah penambahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian, meskipun kursus ini juga mencakup operasi yang lebih maju, seperti menangani persentase, akar kuadrat dari s, eksponen, fungsi logaritma, dan bahkan fungsi trigonometri , sesuai dengan Logaritma Pitch. Di R operasi aritmatika dalam Proses perhitungannya dilakukan oleh fungsi khusus. Berikut contoh contoh penerapan Operator Aritmatika dalam suatu masalah.

Apa itu Operator Aritmatika ? Lalu bagaimana cara pengoperasiannya dalam bahasa pemrograman R ? Artikel ini akan membahas pengertian, jenis dan pengoperasian operator Aritmatika dalam bahasa pemrograman R

Aplikasi R pada dasarnya berbasis teks atau berbasis baris perintah, mengharuskan pengguna untuk memasukkan perintah tertentu dan mengingat perintah ini. Setidaknya jika kita ingin menggunakan R untuk kegiatan analisis data, kita harus selalu menyiapkan perintah-perintah yang ingin kita gunakan sehingga manual menjadi wajib saat menggunakan R. RStudio adalah bentuk front-end R yang sangat populer dan mudah digunakan. Selain pengoperasian yang mudah, RStudio juga memungkinkan kita menggunakan Rmarkdown atau RNotebook untuk menulis laporan, membuat shyni, dan bentuk proyek lainnya. Di R Studio, kita juga bisa mengatur direktori kerja tanpa harus memasukkan sintaks di Commander. Kita tinggal memilihnya dari menu RStudio. Selain itu, kita juga dapat mengimpor file dengan data tanpa masuk ke Commander yaitu dengan cara memilih pada menu Environment. Berikut Tata cara Menginstal dan Menggunakan RStudio.

Bahasa pemrograman R adalah alat pemrosesan data sumber terbuka. Open source merupakan bahasa pemrograman yang dapat digunakan secara bebas dan dapat dimodifikasi oleh siapa saja.Oleh karena itu, bahasa pemrograman R memiliki banyak pengguna aktif di seluruh dunia yang telah berkontribusi dalam pengembangannya. Fleksibilitas R menjadikan R pilihan terbaik untuk melakukan manajemen data yang kompleks dan analisis statistik untuk kepentingan organisasi di berbagai bidang. Pada artikel ini saya akan membahas Pegertian, Sejarah, Kekurangan dan Kelebihan Bahasa Pemrograman R.