fbpx
r python

R VS Python

12 April 2022

Dalam dunia data science, dikenal dua bahasa pemrograman, yakni R dan Python. Bagi yang bekerja di bidang tersebut atau ingin mencoba belajar tentang data science, pasti tak asing lagi dengan kedua bahasa open source yang sudah mendunia itu. Meski kedua bahasa ini terlihat mirip, penggunaannya sangat berbeda. Jadi, apa yang membuat keduanya berbeda dan kapan harus menggunakannya? 

Apa itu R?

R merupakan bahasa pemrograman statistik. Bahasa ini biasa digunakan untuk mengolah data dan mengembangkan software statistik. R dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dan bersifat open source, sehingga siapa pun dapat mengaksesnya secara gratis. Karena itulah R menjadi sangat populer di kalangan bahasa statistik.

R juga memiliki packages/libraries beragam yang dapat mendukung teknik grafis. R package ini tersedia melalui Comprehensive R Archive Network (CRAN). Lebih dari 10.000 packages hadir untuk membantu analisis mendalam. Beberapa contoh kegunaan dari R package yang sangat variatif yakni membersihkan dan menyiapkan data, memvisualisasikan data, hingga melatih serta mengevaluasi mesin.

BACA JUGA: Top 10 R Packages untuk Visualisasi Data 

Apa itu Python?

Jika R adalah bahasa yang lebih spesifik, Python adalah bahasa yang lebih universal. Karena bahasanya yang lebih umum, maka Python bisa digunakan oleh user yang beragam. Para programmer dan software developer umumnya lebih menyukai bahasa ini karena relatif mudah dipelajari. Python dirancang agar mudah dibaca, terlebih karen Python fokus pada sintaks dan tata bahasa yang sederhana.

Sama seperti R, Python pun memiliki pustaka yang disebut Python Library dengan jumlah besar. Beberapa Python Library yang digunakan untuk mendukung data science adalah Numpy yang berfungsi mengatasi himpunan dimensi besar, Panda untuk memanipulasi data, Matplotlib, Sckitlearn, dan masih banyak lagi. 

BACA JUGA: Top 10 Python Libraries untuk Machine Learning 

Kelebihan dan Kekurangan R dan Python

Setelah mengetahui apa itu R dan Python, apa sebetulnya kekurangan dan kelebihan dua bahasa pemrograman ternama ini? Satu hal yang pasti, kedua bahasa pemrograman ini bersifat open source sehingga dapat digunakan secara gratis tanpa harus membayar lisensi. Tentunya hal ini memberi kemudahan bagi Anda yang mau mempelajari bahasa pemrograman karena Anda tak perlu mengeluarkan biaya berlebih. 

Seperti yang sudah disebutkan di awal, Python adalah bahasa yang lebih mudah dipelajari. Karena kemudahaan pembelajarannya, maka bahasa ini juga lebih muda  h diaplikasikan, terlebih untuk mengembangkan sesuatu, misalnya sebuah software atau website. Python juga bisa digunakan pada hampir semua sistem operasi seperti Windows dan Mac OS, bahkan di perangkat ponsel Anda. 

Sayangnya, meskipun Python termasuk salah satu bahasa pemrograman yang populer, ia masih memiliki kekurangan. Pada dasarnya, Python merupakan bahasa pemrograman yang dinamis, sehingga tipe data pada variabel dapat berubah sewaktu-waktu. Hal ini dapat menyebabkan runtime error, yakni kesalahan yang terjadi saat user menjalankan program ketika proses analisis data.

Sementara itu, R memiliki kekurangan sulit dipahami. Jika Anda tidak memiliki background statistika, mungkin akan kesulitan mempelajari bahasa yang satu ini. R menggunakan banyak command dan setiap kali menjalankan perintah harus memakai script sehingga bagi pemula, R bisa jadi terlalu kompleks.

Meski demikian, bahasa pemrograman R cukup populer di kalangan perusahaan besar seperti Google dan Amazon. Dari segi teknis, script yang pernah digunakan bisa Anda simpan sehingga jika muncul permasalahan serupa, Anda tak perlu repot-repot mengetiknya ulang.

Perbedaan R dan Python untuk Analisis Data

Perbedaan yang sangat terlihat dari kedua bahasa ini adalah R digunakan untuk analisis statistik, sedangkan Python lebih general. Python adalah bahasa multipurpose, sama seperti C++ dan Java. Penggunaannya pun cenderung lebih mudah dipelajari, tak seperti R yang lebih kompleks. Dikembangkan oleh ahli statistika, R kerap digunakan untuk menganalisis model statistik secara mendalam. Sebagai contoh, R bisa digunakan untuk menganalisis perilaku konsumen.

Pengumpulan datanya pun juga berbeda. Python mendukung format data yang beragam, seperti comma-separated value (CSV) atau JSON yang sumbernya dari situs web. Sedangkan, R dibuat untuk menganalisis data dari Excel, CSV, dan teks. Bila R dapat memvisualisasikan data menggunakan bagan dengan mudah, Python justru tak memiliki kekuatan di visualisasi data. Anda harus mengakses Python Library Matplotlib untuk membuat grafik atau bagan dasar. 

Kesimpulan

R dan Python sama-sama merupakan bahasa pemrograman yang mudah diakses dan gratis sehingga mempelajarinya pun menjadi lebih leluasa. Meski demikian, kedua bahasa tersebut memiliki kegunaan yang berbeda. Python yang lebih universal lebih mudah dimengerti daripada R yang khusus menganalisis data statistik. 

Meski penggunaan R lebih menantang, Anda tak perlu khawatir. Mempelajari R dan Python menjadi lebih mudah dan menyenangkan bersama Algoritma Data Science School. Bagi Anda yang berminat mempelajari lebih lanjut bahasa pemrograman yang digunakan dalam data science, Anda dapat mengunjungi website Algoritma Data Science School!

Referensi:

  • geeksforgeeks – R vs Python
  • ibm – Python vs. R: What’s the Difference?
  • educba – R vs Python
  • careerkarma – Who Uses R? Companies That Use R and What R Is Used For
  • techvidvan – Python Advantages and Disadvantages – Step in the right direction

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

The last comment and 3 other comment(s) need to be approved.

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Dalam dunia data science, dikenal dua bahasa pemrograman, yakni R dan Python. Bagi yang bekerja di bidang tersebut atau ingin mencoba belajar tentang data science, pasti tak asing lagi dengan kedua bahasa open source yang sudah mendunia itu. Meski kedua bahasa ini terlihat mirip, penggunaannya sangat berbeda. Jadi, apa yang membuat keduanya berbeda dan kapan harus menggunakannya? 

Apa itu R?

R merupakan bahasa pemrograman statistik. Bahasa ini biasa digunakan untuk mengolah data dan mengembangkan software statistik. R dikembangkan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman dan bersifat open source, sehingga siapa pun dapat mengaksesnya secara gratis. Karena itulah R menjadi sangat populer di kalangan bahasa statistik.

R juga memiliki packages/libraries beragam yang dapat mendukung teknik grafis. R package ini tersedia melalui Comprehensive R Archive Network (CRAN). Lebih dari 10.000 packages hadir untuk membantu analisis mendalam. Beberapa contoh kegunaan dari R package yang sangat variatif yakni membersihkan dan menyiapkan data, memvisualisasikan data, hingga melatih serta mengevaluasi mesin.

BACA JUGA: Top 10 R Packages untuk Visualisasi Data 

Apa itu Python?

Jika R adalah bahasa yang lebih spesifik, Python adalah bahasa yang lebih universal. Karena bahasanya yang lebih umum, maka Python bisa digunakan oleh user yang beragam. Para programmer dan software developer umumnya lebih menyukai bahasa ini karena relatif mudah dipelajari. Python dirancang agar mudah dibaca, terlebih karen Python fokus pada sintaks dan tata bahasa yang sederhana.

Sama seperti R, Python pun memiliki pustaka yang disebut Python Library dengan jumlah besar. Beberapa Python Library yang digunakan untuk mendukung data science adalah Numpy yang berfungsi mengatasi himpunan dimensi besar, Panda untuk memanipulasi data, Matplotlib, Sckitlearn, dan masih banyak lagi. 

BACA JUGA: Top 10 Python Libraries untuk Machine Learning 

Kelebihan dan Kekurangan R dan Python

Setelah mengetahui apa itu R dan Python, apa sebetulnya kekurangan dan kelebihan dua bahasa pemrograman ternama ini? Satu hal yang pasti, kedua bahasa pemrograman ini bersifat open source sehingga dapat digunakan secara gratis tanpa harus membayar lisensi. Tentunya hal ini memberi kemudahan bagi Anda yang mau mempelajari bahasa pemrograman karena Anda tak perlu mengeluarkan biaya berlebih. 

Seperti yang sudah disebutkan di awal, Python adalah bahasa yang lebih mudah dipelajari. Karena kemudahaan pembelajarannya, maka bahasa ini juga lebih muda  h diaplikasikan, terlebih untuk mengembangkan sesuatu, misalnya sebuah software atau website. Python juga bisa digunakan pada hampir semua sistem operasi seperti Windows dan Mac OS, bahkan di perangkat ponsel Anda. 

Sayangnya, meskipun Python termasuk salah satu bahasa pemrograman yang populer, ia masih memiliki kekurangan. Pada dasarnya, Python merupakan bahasa pemrograman yang dinamis, sehingga tipe data pada variabel dapat berubah sewaktu-waktu. Hal ini dapat menyebabkan runtime error, yakni kesalahan yang terjadi saat user menjalankan program ketika proses analisis data.

Sementara itu, R memiliki kekurangan sulit dipahami. Jika Anda tidak memiliki background statistika, mungkin akan kesulitan mempelajari bahasa yang satu ini. R menggunakan banyak command dan setiap kali menjalankan perintah harus memakai script sehingga bagi pemula, R bisa jadi terlalu kompleks.

Meski demikian, bahasa pemrograman R cukup populer di kalangan perusahaan besar seperti Google dan Amazon. Dari segi teknis, script yang pernah digunakan bisa Anda simpan sehingga jika muncul permasalahan serupa, Anda tak perlu repot-repot mengetiknya ulang.

Perbedaan R dan Python untuk Analisis Data

Perbedaan yang sangat terlihat dari kedua bahasa ini adalah R digunakan untuk analisis statistik, sedangkan Python lebih general. Python adalah bahasa multipurpose, sama seperti C++ dan Java. Penggunaannya pun cenderung lebih mudah dipelajari, tak seperti R yang lebih kompleks. Dikembangkan oleh ahli statistika, R kerap digunakan untuk menganalisis model statistik secara mendalam. Sebagai contoh, R bisa digunakan untuk menganalisis perilaku konsumen.

Pengumpulan datanya pun juga berbeda. Python mendukung format data yang beragam, seperti comma-separated value (CSV) atau JSON yang sumbernya dari situs web. Sedangkan, R dibuat untuk menganalisis data dari Excel, CSV, dan teks. Bila R dapat memvisualisasikan data menggunakan bagan dengan mudah, Python justru tak memiliki kekuatan di visualisasi data. Anda harus mengakses Python Library Matplotlib untuk membuat grafik atau bagan dasar. 

Kesimpulan

R dan Python sama-sama merupakan bahasa pemrograman yang mudah diakses dan gratis sehingga mempelajarinya pun menjadi lebih leluasa. Meski demikian, kedua bahasa tersebut memiliki kegunaan yang berbeda. Python yang lebih universal lebih mudah dimengerti daripada R yang khusus menganalisis data statistik. 

Meski penggunaan R lebih menantang, Anda tak perlu khawatir. Mempelajari R dan Python menjadi lebih mudah dan menyenangkan bersama Algoritma Data Science School. Bagi Anda yang berminat mempelajari lebih lanjut bahasa pemrograman yang digunakan dalam data science, Anda dapat mengunjungi website Algoritma Data Science School!

Referensi:

  • geeksforgeeks – R vs Python
  • ibm – Python vs. R: What’s the Difference?
  • educba – R vs Python
  • careerkarma – Who Uses R? Companies That Use R and What R Is Used For
  • techvidvan – Python Advantages and Disadvantages – Step in the right direction

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya
The last comment and 3 other comment(s) need to be approved.