Aplikasi R

Terdapat banyak software tools untuk keperluan analisis statistik. Ada yang bersifat ‘closed’, artinya user hanya bisa mengoperasikan menu-menu yang tersedia. Misalnya SPSS dan STATISTICA.  Ada pula yang bersifat ‘open’ yang memungkinkan user untuk memprogram urutan  analisis statistic sesuai keinginan.  Contoh aplikasi ‘open’ adalah MATLAB dan R. Aplikasi R (Sostware R) adalah salah satu aplikasi yang biasa digunakan unuk analisis data statistik. berikut adalah kelebihan dan kekurangan aplikasi R.

Kelebihan aplikasi R pada dasarnya adalah :

1)    Efektif dalam pengelolaan data dan fasilitas penyimpanan. Ukuran file yang disimpan jauh lebih kecil dibanding software lainnya.

2)   operator perhitungan array lengkap,

3)   koleksi tools statistic lengkap yang terintegrasi untuk analisis data, diantaranya, mulai statistik deskriptif, fungsi probabilitas, berbagai macam uji statistic (parametrik maupun non parametric), hingga time series.

4)   tampilan grafik yang menarik dan fleksibel serta dapat disesuaikan

5)   dapat dikembangkan sesuai keperluan dan kebutuhan dan sifatnya yang terbuka, setiap orang dapat menambahkan fitur-fitur tambahan dalam bentuk paket ke dalam software R

6)   R bersifat multiplatform, yakni dapat diinstall dan digunakan baik pada system operasi Windows , UNIX/LINUX maupun pada Macintosh. Untuk dua sistem operasi disebeutkan terakhir diperlukan sedikit penyesuaian.

(http://stisforkas.blogspot.com/2012/12/aplikasi-software-statistik-r.html)

Dalam sumber lain, kelebihan aplikasi R ditulis sebagai berikut :

1. R merupakan perangkat lunak  yang termasuk dalam lisensi GNU General Public Licence yang berarti merupakan suatu perangkat lunak “free”. “Free” disini pengertiannya lebih ke arah freedom (kebebasan) tidak sekedar dari sisi harga/gratis (GNU, 2011). Dengan demikian para pemakai mempunyai :
• Kebebasan dalam menjalankan program R dengan tujuan apapun.
• Kebebasan untuk mempelajari bagaimana program R dan mengubahnya sesuai dengan harapan. Dalam hal ini pemakai mempunyai kebebasan untuk mengaksessource code dari R. Hal ini menjadikan R sebagai Open Source Software.
• Kebebasan untuk menggandakan program R.
• Kebebasan untuk menggandakan hasil modifikasi program ke pihak lain.

2.       R dapat digunakan dalam lingkungan sistem operasi yang bervariasi : Windows, Linux dan MacOS X. Kelebihan ini menjamin fleksibilitas pemanfaatan program yang dibuat berdasar bahasa R .

3. R juga merupakan bahasa pemrograman, sehingga memungkinkan seorang pengguna dapat mengembangkan sendiri program pada bidang kajian tertentu dan mendistribusikannya ke pengguna lain. Oleh karenanya package yang tersedia dalam R untuk bidang – bidang penelitian tertentu, lebih lengkap daripada perangkat lunak lain.
4. R didukung oleh komunitas pengguna yang mengembangkan package statistika secara konsisten dan berkelanjutan. Hal ini memberikan keuntungan dalam membangun jaringan komunikasi antar pengguna.
5. Segala sesuatu yang terkait dengan R telah terdokumentasi dengan baik, terpusat dan terintegrasi di situs http://www.r-project.org/, sehingga memudahkan pengguna dalam mengakses perkembangan terbaru tentang R.
6. R mempunyai kemampuan visual grafis dan keakuratan hasil yang lebih baik daripada perangkat lunak lain (McCullough,B.D. and David A.Heiser, 2008).

Kekurangan aplikasi R :

Selain kelebihan, R mempunyai beberapa kelemahan yang dapat mempengaruhi penggunaannya. Kekurangan dari sisi kemampuan perhitungan dalam R dikaji dalam (Ihaka, 2010), dimana bahasa pemrograman R merupakan bahasa pemrograman berbasis interpreter, sehingga eksekusi suatu aplikasi/fungsi yang ditulis dengan bahasa R terutama aplikasi/fungsi yang membutuhkan program code yang panjang akan membutuhkan waktu yang relatif lama. Masalah lain yang terungkap terkait dengan proses pembaharuan dari suatu baris dalam frame data dari suatu proses looping (pengulangan) suatu program. Sebagai contoh, program code yang ditulis dalam bahasa R berikut :

m = 70000

r = 10000

d = data.frame(w = numeric(m), x = numeric(m),

y = numeric(m), z = numeric(m))

nilai = c(1, 2, 3, 4)

system.time({

for(i in 1:r) {

j = sample(m, 1)

d[j,] = nilai

}

})

Apabila program code yang relatif pendek tersebut dieksekusi/dijalankan maka waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan hasil relatif lama, lebih dari 1 menit. Hal ini tentu akan mempengaruhi jalannya suatu program yang relatif lebih panjang.

Seperti yang telah dikaji sebelumnya, package tambahan selain package dasar yang terdapat di  R mempunyai ketergantungan dengan versi R yang digunakan dan package lainnya. Secara operasional, apabila pengguna tidak melakukan verifikasi tentang ketergantungan versi tersebut atau dengan kata lain menggunakan suatu package versi tertentu yang tidak sesuai dengan versi R dan package terkait yang digunakan, maka program tidak dapat digunakan sebagaimana mestinya tanpa suatu peringatan yang menunjukkan letak kesalahannya. Akibatnya pengguna perlu melakukan verifikasi secara trial and error (coba – coba) untuk mengetahuinya.

Disamping itu, dalam penggunaan R untuk menganalisis data statistik melalui RGui yang berbasis CLI,  pengguna diharuskan mengetahui sintaks fungsi dan cara menggunakannya secara benar. R sensitif dalam penggunaan huruf besar dan huruf kecil, sehingga jika terdapat kesalahan dalam penulisan, maka akan timbul peringatan kesalahan. Hal ini tentunya menjadi masalah tersendiri bagi pengguna yang tidak mengetahui bentuk perintah atau fungsi yang ada dalam R.

sumber : Irwan Susanto , “Free and Open-Source Software R : Kelebihan, Kekurangan dan Strategi Pembelajaran Dalam Mata Kuliah Statistika”, Prosiding Seminar Nasional Pengembangan Pendidikan, 20 April 2011, LPP UNS,Solo . ISBN : 978-602-99130-0-2

(http://irwansusanto.staff.mipa.uns.ac.id/2011/08/21/kelebihan-dan-kekurangan-open-source-r/)

ARTIKEL LAIN :

Uji Fisher LSD dengan SPSS
Uji Kolmogorov Smirnov