TIKET DQGRATIS UNTUK KAMU!
Sesi Belajar Excel Basic hingga Visualisasi Data Sederhana bersama DQLab  
DAFTAR SEKARANG
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 17 Jam 34 Menit 34 Detik 

Kelebihan dan Kekurangan Bahasa R, Programming Language yang Populer untuk Mengolah Big Data

Belajar Data Science di Rumah 09-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a2798be75af8d80300330ba0fc1bef19_x_Thumbnail800.jpg

Bahasa R adalah salah satu bahasa pemrograman yang populer saat ini. Bahasa R merupakan pengembangan dari bahasa S yang diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentlemen dan bersifat open source artinya semua orang dapat menggunakan R untuk mengembangan program. Selain itu R juga bersifat multiplatform artinya dapat digunakan di berbagai sistem operasi seperti Windows, MacOS, atau Linux. Bahasa R dapat digunakan untuk mengolah big data, data science, hingga implementasi machine learning.


Dalam suatu perusahaan diperlukan data scientist untuk mengolah dan menganalisis data di perusahaan yang berpengaruh dalam pengambilan keputusan bisnis dengan menggunakan bahasa R. Contohnya yaitu banyak perusahaan e-commerce yang menggunakan R untuk mengolah data dan melakukan analisis cross-selling. Penggunaan bahasa R juga terdapat di berbagai bidang antara lain perbankan, finance, dan media sosial. Adapun perusahaan besar yang menggunakan R antara lain Microsoft, Facebook, dan Google. Namun dalam setiap bahasa pemrograman tentu memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Pada artikel kali ini akan membahas kelebihan dan kekurangan bahasa R. Apa saja ya? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!


1. Dapat Mengelola Berbagai Jenis Data

Kelebihan dari bahasa R yang pertama adalah mampu mengelola berbagai jenis data. Bahasa R mampu membaca data berbentuk txt, csv, data excel, vektor, array, matriks, dan lainnya. Saat ini kita sudah memasuki era big data. Apa itu? Big data adalah data yang memiliki kriteria volume, variety, dan velocity atau dikenal dengan 3V. Suatu kumpulan data dapat disebut big data jika memiliki jumlah yang sangat banyak, jenis data yang beragam, dan terkumpul dalam waktu yang relatif singkat. Bahasa R banyak digunakan untuk mengolah big data karena memiliki kemampuan dalam memanfaatkan banyak core dari processor dan penggunaan RAM pada komputer secara menyeluruh. Selain itu script yang sudah dituliskan dapat disimpan dan digunakan kembali jika ingin membuat program atau proses analisis yang sama.


Baca juga : Kursus Belajar Data dengan Bahasa R Untuk Pemula


2. Package dan Fungsi yang Lengkap

Bahasa R dikenal memiliki package dan fungsi yang lengkap untuk pengolahan data dalam data science, big data, dan implementasi machine learning. Fungsi lengkap yang dimiliki R dapat melakukan proses data cleaning, data manipulation, analisis dan pemodelan statistika, NLP, hingga pembuatan website. Bahasa R juga dikenal mampu membuat visualisasi data yang menarik seperti grafik sederhana hingga visualisasi tingkat advanced. R Markdown dan R Shiny merupakan fungsi tambahan yang dapat digunakan untuk mengkomunikasikan data dengan mudah.

Package yang dimiliki oleh R sangat powerful untuk mengolah data. Salah satu contoh packagenya yaitu tidyverse. Package yang termasuk dalam tidyverse yaitu antara lain ggplot2, dplyr, tidyr, readr, stringr, purr, dan forcats. Contoh ggplot2 digunakan untuk membuat visualisasi data.


3. Dukungan Komunitas

Dalam penggunaannya bahasa R memberikan dukungan komunitas yang memudahkan kita melakukan analisis dengan R. Jika mengalami kendala atau kesulitan, kita dapat bertanya atau berdiskusi dengan anggota komunitas R. Kita juga dapat mencari alternatif jawaban dari pertanyaan kita di pencarian Google. Di Indonesia terdapat komunitas R yang bernama Komunitas R Indonesia yang bisa diikuti di aplikasi Telegram. Grup ini berdiskusi mengenai bahasa R untuk statistika, ataupun diskusi antar member mengenai kendala yang dialami ketika belajar R secara otodidak. Bahasa R dapat terhubung dengan Github sehingga kita bisa membuat repository project disana dan dapat diakses dan dipelajari oleh orang lain.


4. Kekurangan Bahasa R

Dibalik kelebihan pasti ada kekurangan begitu juga dengan bahasa R. Dari beberapa kelebihan R yang telah dibahas di poin sebelumnya, ada beberapa kekurangan R yaitu antara lain membutuhkan memori yang besar untuk penyimpanannya. Data pada R disimpan dalam memori fisik sehingga jika kita bekerja dengan data yang sangat banyak akan membutuhkan memori yang besar. Eksekusi kode pada R juga membutuhkan waktu yang lama. Proses belajar R termasuk agak susah dibandingkan dengan software lain dengan user interface yang friendly. Namun biasanya pembelajaran R hanya sulit di awal karena belum terbiasa dengan tampilan maupun penulisan kodenya. Seiring berjalannya waktu pembelajaran R akan lebih mudah.


Baca juga : Belajar Data Science: Bahasa Pemrograman R Cocok untuk Pemula


5. Belajar Bahasa R Mulai dari Nol Bareng DQLab, Yuk!

Menguasai bahasa R adalah hal wajib bagi kamu yang ingin menjadi praktisi data seperti data scientist atau data analyst. Data scientist biasanya menggunakan R untuk mengolah dan menganalisis data di perusahaan. Seperti yang banyak diperbincangkan, data scientist termasuk profesi yang banyak dicari saat ini bahkan menjanjikan hingga lima tahun ke depan. Gaji yang ditawarkan pun bisa mencapai dua digit. Menarik bukan? Kalau bukan sekarang, kapan lagi. Mulai belajar bahasa R dan bangun portofolio datamu untuk menjadi data scientist yang handal dengan bergabung di DQLab.id sekarang, yuk!




Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!