Analisis Data
dengan RStudio

Panduan lengkap step-by-step untuk menginstal RStudio krn Karima Skill issue

Panduan Instalasi Lihat Contoh Grafik

Panduan Instalasi Lengkap

Ikuti langkah-langkah mendetail berikut untuk memastikan R dan RStudio terpasang dengan benar.

Langkah 1

Unduh dan Install R

R adalah mesin komputasi utamanya. Anda wajib menginstalnya sebelum RStudio.

  1. Buka website CRAN (Comprehensive R Archive Network).
  2. Klik link "Download R for Windows".
  3. Klik "base".
  4. Klik "Download R 4.x.x for Windows" (versi terbaru).
  5. Buka file installer yang sudah didownload (.exe).
  6. Ikuti petunjuk instalasi (klik Next terus hingga selesai). Biarkan pengaturan default.
Download R di sini
Langkah 2

Unduh dan Install RStudio

RStudio adalah antarmuka (IDE) yang akan kita gunakan untuk menulis kode R.

  1. Kunjungi halaman download Posit (RStudio).
  2. Scroll ke bawah ke bagian "RStudio Desktop".
  3. Klik tombol "DOWNLOAD RSTUDIO DESKTOP FOR WINDOWS".
  4. Jalankan file installer RStudio.
  5. Klik Next, Install, dan tunggu hingga selesai.
  6. Klik Finish.
Windows macOS Ubuntu
Langkah 3

Verifikasi Instalasi

Mari kita pastikan semuanya berjalan dengan baik.

  1. Buka aplikasi RStudio dari menu Start Windows.
  2. Lihat panel Console (biasanya di kiri atau kiri bawah).
  3. Ketik kode berikut lalu tekan Enter:
plot(1:10, col="red", main="Tes Instalasi Berhasil!")

Jika muncul grafik titik-titik merah di panel kanan bawah, selamat! Anda siap belajar.

Tutorial Scatter Plot

Scatter plot adalah grafik fundamental untuk melihat hubungan antar dua variabel.

Referensi: R Graph Gallery

1. Scatter Plot Dasar

ggplot2

Bentuk paling sederhana menggunakan dataset `iris`. Kita memetakan Sepal.Length ke sumbu X dan Sepal.Width ke sumbu Y. 

# Memuat library
library(ggplot2)

# Plot dasar
ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width)) + 
    geom_point()

2. Kustomisasi Warna & Bentuk

ggplot2

Membedakan kategori menggunakan warna (color) dan bentuk (shape). Di sini kita membedakan berdasarkan spesies bunga.

library(ggplot2)

ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species, shape=Species)) + 
    geom_point(size=4, alpha=0.6) +
    theme_minimal() +
    labs(title="Hubungan Sepal Length vs Width",
         subtitle="Dikategorikan berdasarkan Spesies")

3. Menambahkan Garis Regresi

ggplot2

Menambahkan trend line untuk melihat korelasi data lebih jelas menggunakan geom_smooth. 

library(ggplot2)

ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) +
    geom_point(color="#69b3a2") +
    geom_smooth(method=lm, color="red", se=FALSE) +
    theme_classic() +
    ggtitle("Hubungan Berat Mobil vs Konsumsi BBM")