Perbandingan R dan Python untuk Analisis Data

By: Margaretha Sinaga   |   February 12th, 2017

Mungkin banyak pertanyaan di kalangan analis data, apakah R atau Python yang paling baik digunakan? Keduanya sama-sama bahasa pemrograman untuk statistik. R diciptakan dan digunakan oleh sebagian besar ahli statistik, sedangkan Python lebih banyak digunakan untuk menciptakan syntax yang mudah dipahami. Dalam artikel ini, kita akan mengulas apa saja perbedaan karakteristik dari kedua bahasa tersebut, yang disadur dari Datacamp.

Pengenalan R dan Python

R diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1995 sebagai implementasi dari bahasa program S. Tujuannya adalah untuk mengembangkan bahasa yang fokus pada analisis data, statistik, dan model grafis. Awalnya, R hanya digunakan oleh para akademisi, namun lama-kelamaan R juga banyak digunakan oleh para praktisi di dunia bisnis. Hal inilah yang membuat R menjadi sangat terkenal di seluruh dunia. Salah satu keunggulan R adalah komunitas besar yang tergabung dalam satu mailing-list, dokumentasi para pengguna yang mudah diakses, grup Stack Overflow yang sangat aktif, dan koleksi packages R yang dibagikan oleh sesama pengguna.

Python diciptakan oleh Guido van Rossem pada tahun 1991 dan lebih menekankan pada produktivitas juga proses pembacaan kode. Para programmer yang mengerjakan pekerjaan data scientist dalam bidang statistik biasanya menggunakan Python. Sama dengan R, Python juga memiliki package yang bisa diadaptasi ke dalam program dan komunitas dimana setiap pengguna bisa berkontribusi.

 

Kegunaan R dan Python

R biasanya digunakan untuk analisis data yang dikerjakan pada server pribadi. R dapat difungsikan untuk pekerjaan eksplorasi hampir semua jenis data karena banyaknya jenis packages, test, dan tools yang dengan mudah bisa diadaptasi. Penggunaan rumus-rumus rumit dalam R juga mudah diatur. Pada penggunaan R, langkah pertama yang harus dilakukan adalah mengunduh RStudio IDE. Kemudian, ada banyak jenis packages yang bisa juga digunakan, seperti:

Berbeda dengan R, Python digunakan jika pekerjaan data analisis harus disambungkan dengan aplikasi web atau jika kode statistiknya harus terhubung dengan database tertentu. Developer juga dapat menggunakan Python untuk pekerjaan yang lebih fleksibel, misalnya menciptakan kode baru atau menulis skrip untuk aplikasi tertentu. Tidak seperti R, Python tidak mempunyai IDE (Integrated development environments) yang jelas, karena ada beberapa environment yang dapat digunakan, seperti Spyder, Jupyter, Rodeo, dan IPython Notebook.

Python juga memiliki libraries yang dapat digunakan pada analisis data, visualisasi, dan yang lainnya, seperti:

  • NumPy/SciPy untuk komputasi ilmiah
  • pandas untuk manipulasi data
  • matplotlib untuk membuat grafik
  • scikit-learn untuk membangun metode machine learning
  • statsmodels untuk eksplorasi data, memprediksi model statistik, dan menjalankan test statistik

 

Kenapa Menggunakan R?

  • R sangat baik dalam visualisasi data karena ada banyak sekali packages yang mendukung R untuk membangun visualisasi menarik, seperti ggplot2 untuk membuat grafik, lattice untuk menampilkan hubungan varibel, rCharts untuk menerbitkan visualisasi javascript dengan R, googleVis untuk menggunakan google chart, ggvis untuk aplikas grammar grafik dan menampilkan pada web browser.
  • R dibangun dalam ekosistem yang baik sehingga memudahkan penggunanya untuk menemukan packages dalam cran, bioconductor, dan github.
  • R dibangun oleh statistisi untuk statistisi, sehingga siapapun yang tidak memiliki keahlian programming dalam dengan mudah beradaptasi dengan R.
  • Namun, di balik semua itu, R bersifat lambat. Hal ini disebabkan oleh kondisi yang tidak jelas dimana R merupakan bahasa dan implementasi dari bahasa tersebut. Bahasa R juga mempunyai definisi abstrak, yang mengartikan maksud kode R dan bagaimana kode tersebut bekerja.

Kenapa Menggunakan Python?

  • Python membuat pekerjaan lebih mudah karena adanya IPython Notebook, yang dapat membagikan catatan kepada siapa saja tanpa meminta mereka mengunduh program. Tool tersebut secara drastis mengurangi pekerjaan yang kurang penting pada organisasi kode, output, dan catatan, dengan mengajak penggunanya untuk mengerjakan tugas yang lebih penting.
  • Merupakan bahasa general yang mudah dipelajari dan dimengerti oleh banyak developer. Python juga memiliki testing framework yang membuat kode dapat digunakan kembali. Taksonomi testing toolnya meliputi unit test, nose, doctest, dan pytest.
  • Siap digunakan ke dunia kerja, karena bersifat umum, mudah dipahami, dan diketahui oleh banyak programer. Bahkan beberapa perusahaan yang tidak ingin merekrut data scientist baru, terbukti dapat dengan mudah melatih karyawannya menggunakan Python.
  • Sama dengan R yang memiliki kekurangan, Python juga merupakan bahasa yang kurang matang. Jika dibandingkan dengan R, Python kalah karena tidak memiliki alternatif dari 100 lebih packages yang ada dalam R.

 

Jadi, mana yang lebih baik? Semua itu kembali lagi kepada pengguna yang menentukan kebutuhan. Ini adalah 4 pertanyaan yang sebaiknya dijawab oleh data scientists sebelum menentukan penggunaan R atau Python.

  1. Masalah apa yang ingin diselesaikan?
  2. Apa saja yang perlu dikorbankan untuk belajar bahasa program baru? Apakah waktu dan energi yang akan dihabiskan untuk belajar setara dengan keuntungan yang diperoleh?
  3. Tool apa yang paling sering digunakan di wilayah pekerjaan?
  4. Tool lain apa yang dapat digunakan dan bagaimana kaitannya dengan tools yang sering digunakan?