ALGORITME & PEMROGRAMAN Abdul Kudus, SSi., MSi., PhD. Senin, 6.30 – 9.00 Rabu, 8.00 – 10.00 Rabu, 10.00 – 12.00 Senin, 9.00 – 12.00 Selasa, 15.00 – 17.30.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
DESKRIPSI DATA Pokok bahasan ke-4.
Advertisements

MATRIKS DAN DETERMINAN
TURUNAN/ DIFERENSIAL.
Pemrograman Terstruktur
Selamat Datang Dalam Kuliah Terbuka Ini
Pertemuan II SEBARAN PEUBAH ACAK
Menunjukkan berbagai peralatan TIK melalui gambar
03/04/2017 BARISAN DAN DERET KONSEP BARISAN DAN DERET 1.
ANALISIS PROSES BISNIS 8
Procedure pada Pascal ALPROG II
Menempatkan Pointer Q 6.3 & 7.3 NESTED LOOP.
ALGORITME & PEMROGRAMAN Abdul Kudus, SSi., MSi., PhD. Senin, 6.30 – 9.00 Rabu, –
ALGORITME & PEMROGRAMAN Abdul Kudus, SSi., MSi., PhD. Senin, 6.30 – 9.00 Rabu, –
Tugas Praktikum 1 Dani Firdaus  1,12,23,34 Amanda  2,13,24,35 Dede  3,14,25,36 Gregorius  4,15,26,37 Mirza  5,16,27,38 M. Ari  6,17,28,39 Mughni.
Input/Output.
4/5/2017 PL/SQL SITI MUKAROMAH,S.Kom.
SOAL ESSAY KELAS XI IPS.
Suku ke- n barisan aritmatika
Metode Simpleks Diperbaiki (Revised Simplex Method)
1suhardjono waktu 1Keterkatian PKB dengan Karya Inovatif, Macam dan Angka Kredit Karya Inovatif (buku 4 halaman ) 3 Jp 3Menilai Karya Inovatif.
ALGORITME & PEMROGRAMAN Abdul Kudus, SSi., MSi., PhD. Senin, 6.30 – 9.00 Rabu, –
Pemrograman Dasar[PTI-15001] 2012
Sistem Persamaan Diferensial
1. = 5 – 12 – 6 = – (1 - - ) X 300 = = = 130.
KETENTUAN SOAL - Untuk soal no. 1 s/d 15, pilihlah salah satu
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
Matriks & Operasinya Matriks invers
Array Dimensi Banyak Gerlan A. Manu, ST.,MKom
Pretest : Materi Kuliah 6:
MATRIKS Trihastuti Agustinah.
Mari Kita Lihat Video Berikut ini.
4. PROSES POISSON Prostok-4-firda.
TURUNAN DIFERENSIAL Pertemuan ke
ALGORITMA & PEMROGRAMAN
STATISTIKA OLEH : SURATNO, S.Pd SMAN 1 KALIWUNGU Kelas XI IPS
VARIABEL DAN OPERATOR.
Rabu 23 Maret 2011Matematika Teknik 2 Pu Barisan Barisan Tak Hingga Kekonvergenan barisan tak hingga Sifat – sifat barisan Barisan Monoton.
Luas Daerah ( Integral ).
TINJAUAN UMUM DATA DAN STATISTIKA
PEMINDAHAN HAK DENGAN INBRENG
Solusi Persamaan Linier
Pemrograman Terstruktur
STRUKTUR DATA (D3) - Review array - Searching (Sequential & Binary)
Pertemuan 5 P.D. Tak Eksak Dieksakkan
EKUIVALENSI LOGIKA PERTEMUAN KE-7 OLEH: SUHARMAWAN, S.Pd., S.Kom.
Selamat Datang Dalam Kuliah Terbuka Ini
Pemrogramman Terstruktur
Pemrograman Visual Tipe Data dan Operator
NOTASI PENJUMLAHAN ()
DISTRIBUSI PROBABLITAS
DETERMINAN.
Waniwatining II. HIMPUNAN 1. Definisi
ARRAY Suatu array (larik) adalah tipe terstruktur yang terdiri dari sejumlah komponen-komponen yang mempunyai tipe yang sama. Komponen ini disebut dengan.
ITK-121 KALKULUS I 3 SKS Dicky Dermawan
MATRIX.
Widita Kurniasari, SE, ME Universitas Trunojoyo
Dasar Pemrograman ARRAY/LARIK.
Algoritma Branch and Bound
Pemrograman Terstruktur
BAB XII PROBABILITAS (Aturan Dasar Probabilitas) (Pertemuan ke-27)
SISTEM PERSAMAAN LINIER
OLEH : IR. INDRAWANI SINOEM, MS.
JamSenin 2 Des Selasa 3 Des Rabu 4 Des Kamis 5 Des Jumat 6 Des R R S S.
Internet Programming MySQL
ARRAY Suatu array (larik) adalah tipe terstruktur yang terdiri dari sejumlah komponen-komponen yang mempunyai tipe yang sama. Komponen ini disebut dengan.
Matriks.
WISNU HENDRO MARTONO,M.Sc
ALGORITME & PEMROGRAMAN
ALGORITME & PEMROGRAMAN
ALGORITME & PEMROGRAMAN
Transcript presentasi:

ALGORITME & PEMROGRAMAN Abdul Kudus, SSi., MSi., PhD. Senin, 6.30 – 9.00 Rabu, 8.00 – Rabu, – Senin, 9.00 – Selasa, – 17.30

Vektor Huruf (Character / String Vector ) Skalar dan vektor bisa juga berisi kata (kalimat) atau huruf. Semua unsur dari vektor haruslah mempunyai jenis yang sama. > colors <- c("red", "yellow", "blue") > more.colors <- c(colors, "green", "magenta", "cyan") > # tambahkan bbrp unsur baru > z <- c("red", "green", 1) #coba campur beda jenis > more.colors [1] "red“ "yellow“ "blue” "green" "magenta" "cyan" > z [1] "red“ "green" "1"

Membuat Data (Dataset) Langkah pertama dalam melakukan analisis data adalah membuat dataset yang berisi informasi yang akan dikaji, dimana format data tsb sesuai dengan keinginan kita. Hal ini dalam R dilakukan dalam: Membuat pilihan struktur data utk data kita Memasukkan atau mengimpor data ke dalam struktur yg sudah dipilih

Memahami dataset Sebuah dataset biasanya berbentuk seperti tabel dimana baris- barisnya menyatakan observasi (pengamatan/individu) dan kolom- kolomnya merupakan variabel. Contoh: data pasien Struktur data dalam R: 1) skalar, 2) vektor, 3) matriks, 4) array, 5) dataframe dan 6) list. Jenis (tipe) atau mode data dalam R: 1) numerik, 2) karakter (abyad), 3) logika (BENAR/SALAH), 4) kompleks (bilangan imajiner) dan 5) mentah (byte)

Struktur Data

Vektor adalah array berdimensi satu yang bisa menampung data jenis numerik, karakter atau logika. Perintah combine c() digunakan utk membuat vektor. Vektor # vektor numerik a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4) # vektor karakter b <- c("satu", "dua", "tiga") # vektor logika c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE) Catatan: data dalam sebuah vektor hanya diperbolehkan satu tipe saja (numerik, karakter atau logika). Tidak boleh mencampur tipe berbeda.

Skalar adalah vektor yg hanya mempunyai satu unsur. Skalar # skalar numerik f <- 3 # skalar karakter g <- “Indonesia” # skalar logika h <- TRUE Merujuk unsur dari suatu vektor adalah dengan menggunakan vektor numerik yang menunjukkan posisi yg dirujuknya dan ditulis dalam kurung siku. # merujuk unsur ke-2 dan ke-4 dari vektor a a[c(2,4)]

Matriks adalah array berdimensi dua yang unsur-unsurnya mempunyai tipe yang sama. Dibuat dengan perintah matrix yg mempunyai syntax umum. Matriks myymatrix <- matrix(vektor, nrow=r, ncol=c, byrow=nilai_logika, dimnames=list(vektor_karakter_namabaris, vektor_karakter_namakolom)) vektor: vektor berisi unsur-unsur dari matriks r: banyaknya baris c: banyaknya kolom byrow: menyatakan apakah matriks diisi baris per baris (byrow=TRUE) ataukah kolom per kolom (byrow=FALSE) dimnames: (opsional) berisi label baris dan kolom

> # vektor numerik > a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4) > # vektor karakter > b <- c("satu", "dua", "tiga") > # vektor logika > c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE) > # buat matriks 5 x 4 > y <- matrix(1:20, nrow=5, ncol=4) > y [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] [2,] [3,] [4,] [5,]

> # buat matriks 2 x 2 dengan label baris dan kolomnya > # isi matriks baris per baris > sel <- c(1,26,24,68) > namabaris <- c("Baris1", "Baris2") > namakolom <- c("Kolom1", "Kolom2") > mymatrix1 <- matrix(sel, nrow=2, ncol=2, byrow=TRUE,dimnames=list(namabaris, namakolom)) > mymatrix1 Kolom1 Kolom2 Baris Baris > # kali ini matriks diisi kolom per kolom > mymatrix2 <- matrix(sel, nrow=2, ncol=2, byrow=FALSE, dimnames=list(namabaris, namakolom)) > mymatrix2 Kolom1 Kolom2 Baris Baris

Kita bisa merujuk baris, kolom atau unsur dari suatu matriks dengan menggunakan subskrip dan kurung siku. X[i,] merujuk baris ke-i dari matriks X. X[,j] merujuk kolom ke-j dari matriks X. X[i,j] merujuk unsur ke-ij (baris ke-i, kolom ke-j). Jika ingin merujuk lebih dari satu baris atau kolom, subskripnya harus berupa vektor numerik. > x <- matrix(1:10, nrow=2) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] [2,] > # ambil baris ke-2 > x[2,] [1]

> # ambil kolom ke-2 > x[,2] [1] 3 4 > # ambil unsur ke-1,4 (baris ke-1, kolom ke-4) > x[1,4] [1] 7 > # ambil unsur-unsur pada baris ke-1, dan kolom ke-4 dan ke-5 > x[1, c(4,5)] [1] 7 9 Seperti vektor, matriks juga hanya berisi satu jenis data.

Array mempunyai dimensi lebih dari dua dan dibuat dgn perintah array. > a <- array(1:24, c(3, 4, 2)) > a,, 1 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] [2,] [3,] ,, 2 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] [2,] [3,] Array Seperti vektor dan matriks, array juga hanya berisi satu jenis data.

Dataframe lebih umum daripada matriks, karena kolom-kolomnya bisa berisi data dengan tipe yang berbeda (numerik, karakter, dll). Contoh data pasien yang terdiri atas tipe data numerik dan karakter. Dataframe dibuat dengan perintah dataframe sbb: Dataframe mydata <- data.frame(kolom1, kolom2, kolom3,…) kolom1, kolom2, kolom3 dst : vektor dengan jenis apapun (karakter, numerik, logika dll.) > patientID <- c(1, 2, 3, 4) > age <- c(25, 34, 28, 52) > diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1") > status <- c("Poor", "Improved", "Excellent", "Poor") > patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes, status) > patientdata patientID age diabetes status Type1 Poor Type2 Improved Type1 Excellent Type1 Poor

Banyak cara untuk merujuk unsur dari dataframe. Bisa menggunakan subskrip atau nama kolomnya sbb: > patientdata[1:2] patientID age > patientdata[c("diabetes","status")] diabetes status 1 Type1 Poor 2 Type2 Improved 3 Type1 Excellent 4 Type1 Poor > patientdata$age [1] notasi $ utk merujuk variabel tertentu

List List adalah struktur data yang bisa berisi lebih dari satu jenis data (numerik, karakter dll) dan lebih dari satu struktur data (vektor dll) > # Contoh list berisi 4 komponen - > # string (karakter), vektor numerik, matriks, dan vektor karakter > g <- "List buatanku" > h <- c(25, 26, 18, 39) > j <- matrix(1:10, nrow=5) > k <- c("satu", "dua", "tiga") > mylist <- list(judul=g, umur=h, j, k)

> mylist $judul [1] "List buatanku" $umur [1] [[3]] [,1] [,2] [1,] 1 6 [2,] 2 7 [3,] 3 8 [4,] 4 9 [5,] 5 10 [[4]] [1] "satu" "dua" "tiga" Kita bisa merujuk unsur dari suatu list dengan nomor komponennya atau nama komponennya di dalam doble kurung siku. > mylist[[2]] [1] > mylist[["umur"]] [1] sama

Beberapa Perintah Dasar R sum jumlah mean rata-rata max terbesar min terkecil mediantengah-tengah varvariansi (keberagaman) sdstandar deviasi (  var) Catatan: untuk mengisi data missing (hilang) bisa digunakan NA Contoh panjang <- c(75,85,91.6,95,NA,105.5,106) Contoh > a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4) > sum(a) [1] 19 Hati-hati jika vektor datanya berisi data hilang (NA) !! > sum(panjang) [1] NA > sum(panjang,na.rm=TRUE) [1] 558.1

Perintah cbind Untuk mengikat / menggandengkan vektor-vektor dalam kolom per kolom menjadi matriks > vektor1 <- c(1, 2, 3,4) > vektor2 <- c(10,20,30,40) > vektor3 <- c(100,200,300,400) > cbind(vektor1,vektor2,vektor3) vektor1 vektor2 vektor3 [1,] [2,] [3,] [4,] > hasil <- cbind(vektor1,vektor2,vektor3) > class(hasil) [1] "matrix"

Perintah dim Untuk mengetahui dimensi dari obyek > dim(hasil) [1] 4 3 artinya 4 baris dan 3 kolom Perintah nrow Untuk mengetahui banyaknya baris dari obyek Perintah ncol Untuk mengetahui banyaknya kolom dari obyek Perintah length Untuk mengetahui banyaknya unsur dari obyek > nrow(hasil) [1] 4 > ncol(hasil) [1] 3 > length(hasil) [1] 12