Apa Itu Bahasa Pemrograman R?
Bahasa pemrograman R adalah bahasa skrip open-source yang digunakan untuk analisis prediktif dan visualisasi data. R ditulis dengan kombinasi bahasa C, C++, Fortran, dan R itu sendiri. Bahasa ini banyak dipakai di berbagai bidang seperti kesehatan, manufaktur, bioinformatika, dan keuangan. Perusahaan besar seperti Accenture, Amazon, Ford Motor Company, Google, dan Novartis menggunakan R untuk statistik, penelitian, dan pengembangan aplikasi.
Versi pertama R dirilis pada tahun 1995 untuk membantu akademisi dan programmer yang mahir dalam melakukan analisis statistik yang kompleks serta menampilkan hasilnya dalam berbagai bentuk grafik visual. Nama “R” berasal dari huruf pertama nama dua pengembangnya, Ross Ihaka dan Robert Gentleman, yang saat itu bekerja di University of Auckland, Selandia Baru.
Bahasa pemrograman R memiliki banyak fungsi, termasuk untuk pemodelan linear dan non-linear, statistik klasik, klasifikasi, serta clustering. R tetap populer di dunia akademik karena fitur-fiturnya yang lengkap serta sifatnya yang gratis untuk diunduh dalam bentuk kode sumber di bawah lisensi umum GNU dari Free Software Foundation. R bisa dijalankan di berbagai sistem operasi, termasuk Unix, Linux, Windows, dan macOS.
Awalnya lebih dikenal di dunia akademik, kini bahasa R juga semakin banyak digunakan di dunia bisnis karena fleksibilitasnya yang tinggi serta dukungannya terhadap berbagai teknik statistik.
Lingkungan Software R
Lingkungan pemrograman R berbasis pada antarmuka baris perintah (CLI). Pengguna bisa membaca data, memuatnya ke dalam workspace, memberikan perintah, dan melihat hasilnya langsung di CLI. Perintah dalam R bisa sesederhana operasi matematika dasar seperti +, -, *, dan /, hingga fungsi kompleks seperti regresi linear dan perhitungan statistik tingkat lanjut.
Selain menggunakan fungsi bawaan, pengguna juga bisa membuat fungsi sendiri. Misalnya, pengguna bisa menggabungkan beberapa operasi—seperti menggabungkan beberapa file data, mengambil satu variabel tertentu, lalu menjalankan regresi pada dataset tersebut—menjadi satu fungsi yang dapat digunakan berulang kali.
Fungsi looping juga populer di lingkungan pemrograman R. Dengan looping, pengguna bisa mengulang suatu aksi, misalnya mengambil sampel dari dataset besar, sebanyak yang diperlukan sesuai spesifikasi pengguna.
Kelebihan dan Kekurangan Bahasa R
Bahasa pemrograman R memiliki berbagai keunggulan, di antaranya:
- Open source. R bisa diunduh secara gratis dan memiliki komunitas pengguna aktif yang siap membantu jika ada kendala.
- Aplikasi luas. R sangat cocok untuk tugas machine learning, termasuk regresi dan klasifikasi.
- Multiplatform. R dapat dijalankan di berbagai sistem operasi, seperti Windows, macOS, Unix, dan Linux.
- Matang dan stabil. Karena telah digunakan selama bertahun-tahun dan terus populer, R menjadi bahasa yang matang dan stabil.
- Ekstensi yang melimpah. R memiliki banyak paket tambahan yang meningkatkan fungsionalitas dasar. Paket-paket ini memungkinkan pengguna untuk memvisualisasikan data, menghubungkan ke database eksternal, membuat pemetaan geografis, serta melakukan analisis statistik lanjutan. Selain itu, ada RStudio, lingkungan pengembangan yang mempermudah coding dalam R.
Namun, ada juga beberapa kekurangan dalam penggunaan R:
- Kecepatan. R sering dikritik karena lambat dalam menganalisis data dalam jumlah besar. Hal ini karena R menggunakan pemrosesan single-threaded, sehingga hanya bisa memanfaatkan satu inti prosesor (CPU) pada satu waktu. Sebaliknya, big data analytics modern menggunakan pemrosesan paralel untuk mempercepat kinerja.
- Manajemen memori. R menyimpan semua data di dalam RAM, yang bisa membatasi jumlah data yang dapat diproses dalam satu sesi.
- Keamanan. Sebagai bahasa open source, R tidak memiliki fitur keamanan bawaan, sehingga kurang cocok untuk menangani data sensitif atau aplikasi web yang membutuhkan keamanan tinggi.
- Antarmuka pengguna terbatas. Meskipun ada RStudio, pengguna mungkin masih memerlukan antarmuka grafis yang lebih lengkap.
R vs. Python
R adalah bahasa skrip yang relatif mudah dipelajari, terutama bagi pengguna non-IT. Namun, dibandingkan dengan Python, R tidak sekuat, sefleksibel, atau seefisien dalam banyak hal, terutama dalam pengolahan data skala besar.
Namun, R lebih mudah digunakan dibandingkan Python dalam beberapa kasus, terutama untuk analisis statistik dan visualisasi data. Aplikasi berbasis R juga bisa lebih cepat dibuat, diuji, dan diterapkan, tergantung pada kompleksitas dan ukuran dataset yang digunakan.
Penggunaan R
Karena kemudahan penggunaannya dan kemampuannya dalam scripting, R semakin populer di berbagai bidang, terutama dalam analisis data dan machine learning. R juga mendukung operasi berbasis matriks, yang membuatnya sangat fleksibel dalam berbagai aplikasi, mirip dengan Excel dalam pengolahan data. Beberapa contoh penerapan R:
- Analisis statistik dan visualisasi data.
- Analisis eksploratif data.
- Machine learning serta aplikasi prediktif dan preskriptif.
- Riset pasar dan analisis perilaku konsumen.
- Aplikasi diagnostik dan biostatistik dalam kesehatan.
- Manajemen risiko dan deteksi penipuan di sektor keuangan.
R dan Big Data
Keterbatasan R dalam manajemen memori dan kecepatan pemrosesan membuatnya kurang optimal untuk big data. Oleh karena itu, banyak perusahaan menggunakan R lebih sebagai alat eksplorasi dan investigasi ketimbang alat produksi utama.
Data scientist sering menggunakan R untuk menganalisis sampel data secara mendalam. Setelah menemukan pola atau korelasi yang berarti, hasil analisis ini kemudian digunakan untuk pengambilan keputusan atau diterapkan ke sistem yang lebih besar.
Beberapa vendor perangkat lunak telah mengintegrasikan dukungan untuk R dalam produk mereka, memungkinkan R semakin relevan dalam ekosistem big data. Vendor seperti IBM, Microsoft, Oracle, SAS Institute, Tableau, dan Tibco menyediakan integrasi antara software analitik mereka dengan R. Selain itu, ada juga paket R yang mendukung platform big data open source seperti Hadoop dan Apache Spark.
Peluang Karier dengan R
Keahlian dalam R semakin dicari oleh berbagai industri, dengan banyak peluang karier yang menawarkan gaji dan manfaat kompetitif. Berikut beberapa profesi yang membutuhkan keahlian R:
- Data scientist.
- Data analyst.
- Data architect.
- Peneliti bisnis dan sains.
- Analis bisnis dan keuangan.
- Spesialis business intelligence.
- Statistisi dan analis kuantitatif.
- Profesional machine learning.
Pekerjaan lain yang membutuhkan keahlian dalam R:
- Programmer R.
- Administrator database.
- Geostatistisi.
- Analis keuangan.
- Ilmuwan machine learning.
- Analis kuantitatif.
- Statistisi.