R-Shiny framework merupakan sebuah package yang diluncurkan oleh RStudio, software berbasis open-source yang dikhususkan untuk data science. Bagi Anda yang sedang membangun website, terutama website interaktif, pasti pernah mendapat rekomendasi untuk menggunakan package ini. Sebenarnya, apa itu R-Shiny dan apa yang membuatnya unggul dibandingkan dengan aplikasi pengembangan website lainnya?

Apa itu R-Shiny?

R-Shiny pada dasarnya merupakan sebuah framework (kerangka kerja) yang ditawarkan oleh RStudio. Dengannya, Anda dapat membuat laporan dan visualisasi data yang efektif sehingga eksplorasi data pun lebih mudah. Bukan hanya itu, RStudio juga menyediakan elemen Shiny yang memungkinkan Anda menggunakan elemen HTML untuk mendesain konten yang ada dalam aplikasi.

R-Shiny telah digunakan oleh berbagai perusahaan besar dunia seperti Viacom dan Ubisoft untuk mendesain website interaktif mereka. Bahkan instansi keuangan raksasa, Bank of America, juga menerapkan paket open-source ini untuk pengembangan aplikasi interaktif mereka yang dibuat di Appsilon. Alasannya tak lain adalah karena Shiny mampu bekerja dengan efisien.

Mengapa perlu menggunakan R-Shiny?

Oke, sekarang Anda tahu bahwa R-Shiny digunakan oleh perusahaan besar. Namun, bagaimana dengan pemula? Apakah framework ini juga cocok bagi mereka yang baru memulai? Jawabannya, iya.

R-Shiny memiliki fitur yang sangat mudah untuk dipelajari. Package ini memungkinkan Anda untuk bisa membangun aplikasi web sederhana, bahkan tanpa JavaScript. Meski banyak digunakan oleh perusahaan besar dan para profesional data science, Shiny sangat mudah dipelajari, bahkan oleh para pemula.

Kelebihan lainnya adalah R-Shiny bekerja secara real-time. Tiap perubahan pada input akan langsung ditampilkan secara otomatis. Framework ini juga bekerja di lingkungan R apa pun. Tampilannya dibuat menarik mirip dengan Twitter Bootstrap.

Perbedaan R-Shiny dengan aplikasi tradisional

Tiap teknologi yang digunakan untuk membangun website pada dasarnya serupa atau memiliki beberapa kesamaan, entah itu dari segi fitur maupun kecepatan. Meski begitu, R-Shiny punya beberapa faktor yang membuatnya unggul jika dibandingkan dengan aplikasi tradisional untuk mendesain website.

Dari segi prototyping, misalnya, Shiny punya performa yang lebih cepat karena memanfaatkan satu bahasa saja. Ini jelas lebih efisien dibanding aplikasi serupa, seperti Django atau Angular. Jika dilihat dari struktur, skalabilitas, dan ketepatan, R-Shiny juga memiliki performa yang lebih baik dari sheets milik Microsoft Excel.

Proyek Anda menitikberatkan pada segi business intelligence? Dengan Shiny, Anda tak harus lagi bergantung pada Tableau atau PowerBi. Sebab, aplikasi ini tidak memiliki batasan dan mampu bekerja dengan kekuatan penuh.

Penggunaan R-Shiny untuk perusahaan

Seperti yang sudah dibahas pada poin sebelumnya, R-Shiny juga memiliki kapabilitas dalam hal business intelligence. Alasan inilah yang kemudian membuat Shiny cukup populer di kalangan tim IT perusahaan.

Namun, terkadang fakta tersebut juga membuat Shiny sering kali dianggap sebagai dashboarding tool untuk mendesain web. Anggapan tersebut memang tidak sepenuhnya salah, tapi jika diamati baik-baik, sebenarnya dapat dijadikan sebagai aplikasi data science untuk keperluan:

• Meta-aplikasi
• Pengembangan full-stack web
• Aplikasi prediksi real-time

Contoh sederhana penerapannya sebagai aplikasi data science untuk perusahaan adalah untuk merancang dashboard prediksi penjualan. Dengannya, Anda dapat melakukan integrasi dengan machine learning. Menariknya, integrasi tersebut mampu melatih model tertentu dan membuat prediksi sesuai permintaan.

Kesimpulan

R-Shiny pada dasarnya merupakan suatu framework yang dapat membantu Anda mendesain sebuah website interaktif. Meski begitu, R-Shiny bukanlah sekadar dashboarding tool biasa. Anda bahkan bisa menjadikan Shiny sebagai aplikasi data science untuk berbagai keperluan seperti meta-aplikasi hingga merancang prediksi real-time.

Selain R-Shiny, masih ada banyak sekali aplikasi, tool, hingga framework yang digunakan dalam bidang data science. Anda bisa mempelajarinya untuk kemudian diterapkan di perusahaan demi meningkatkan efisiensi kerja.

Tertarik untuk mempelajari data science dan penerapannya dalam berbagai industri? Anda bisa mengikuti kelas data science di Algoritma Data Science School. Bersama Algoritma Data Science School, Anda dapat mempelajari berbagai materi data science dengan jadwal yang fleksibel. Untuk informasi lebih lanjut, Anda bisa klik di sini!