Beda Python dan R: Yuk, Cari Tahu Selengkapnya! 

Kemampuan programming menjadi salah satu hal yang wajib dimiliki oleh seorang data scientist. Dalam dunia data science terdapat dua bahasa pemrograman yang populer digunakan, yaitu Python dan R. Kedua bahasa pemrograman ini sama-sama digunakan secara intensif oleh data scientist. Tentunya, kedua bahasa pemrograman ini juga memiliki banyak perbedaan. Sebagai calon data scientist, kamu wajib mengetahui beda Python dan R.

Faktanya, dua bahasa pemrograman ini termasuk bahasa yang populer di bidang data. Secara keseluruhan, Python populer digunakan untuk berbagai kebutuhan data scientist, pengembangan web, dan lain sebagainya. Di sisi lain, R lebih populer digunakan untuk analisis statistik dan visualisasi data yang mendalam. Maka dari itu, pemilihan antara Python dan R tergantung pada kebutuhan spesifik project yang dikerjakan dan preferensi pribadi dalam gaya pemrograman. Penasaran apa saja perbedaanya? Simak penjelasan selengkapnya di bawah ini.

BACA ARTIKEL: Manfaat dan Cara Mendapatkan BNSP Data Science

Apa itu Python?

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang berorientasi pada objek, dengan semantik yang dinamis (Sumber: python). Di dalam Python terdapat struktur data tingkat tinggi, dynamic binding, dynamic typing, dan berbagai fitur lain yang membuat bahasa pemrograman ini berguna untuk pengembangan aplikasi yang kompleks.

Tak hanya dikenal dinamis dan kompleks, Python juga dikenal sebagai bahasa pemrograman yang universal, dan bisa digunakan oleh users seperti:

• Data scientist
• Software engineer
• Programmer, dan masih banyak lagi

Tak hanya itu, Python juga dirancang agar mudah dibaca dan fokus pada tata bahasa dan sintaks yang sederhana. Saking populernya, Python dinobatkan menjadi salah satu bahasa paling populer di dunia (Sumber: IEEE). Ada beberapa alasan Python menjadi bahasa pemrograman yang populer, diantaranya:

• Python bersifat open source
• Tergolong lengkap dan berguna untuk data science
• Menggunakan kode skrip yang lebih pendek dibandingkan bahasa pemrograman lain

BACA JUGA: 4 Repositori Github yang Wajib Dikunjungi Data Science Enthusiast

Apa itu R?

R adalah bahasa pemrograman open source yang biasa digunakan untuk mengembangkan software statistik dan untuk mengolah data (Sumber: GeeksforGeeks). Pada awalnya, R memang dikembangkan di dunia para statisticians. Tak heran, saat ini R banyak digunakan untuk pengolahan data, atau teknik-teknik statistik tingkat tinggi.

Karena bersifat open source, siapa pun bisa mengaksesnya secara gratis, karena kemudahan itulah R menjadi sangat populer di kalangan bahasa statistik. Ada 5 jenis utama yang ada di bahasa pemrograman R, diantaranya:

• Daftar
• Vektor
• Array
• Matriks
• Dataframe
• Tibble
• Factor. 

Menariknya, ternyata banyak perusahaan besar yang menggunakan bahasa R, seperti:

• Facebook
• Google
• Microsoft
• Mozilla
• TechCrunch
• Merck, dan masih banyak lagi.

Ada beberapa alasan R menjadi bahasa pemrograman yang populer, diantaranya:

• Dirancang khusus untuk analisis statistik dan visualisasi data
• Bisa menangani struktur data yang kompleks
• Ekosistem library yang sangat luas
• Integrasi dengan data dari berbagai sumber
• Bisa digunakan untuk analisis data eksploratif
• Bisa digunakan untuk machine learning

Apa Beda Python dan R?

Python dan R merupakan dua bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan. Keduanya menawarkan berbagai fitur yang membuat mereka cocok untuk analisis data, machine learning, hingga visualisasi data. Namun, masing-masing memiliki perbedaan, berikut diantaranya:

Beda Python dan R: Bidang Kegunaan

Perbedaan yang sangat jelas adalah Python digunakan pada data science dan software development, sedangkan R digunakan untuk analisis statistik. 

• Python = Bahasa multipurpose sama seperti Java dan C++. Python juga mendukung format data yang beragam, seperti comma-separated value (CSV) atau JavaScript Object Notation yang bersumber dari situs web
• R = dikembangkan oleh ahli statistika, oleh karena itu R lebih banyak digunakan untuk menganalisis model statistik secara mendalam. R bisa memvisualisasikan data dari Excel, CSV, atau teks

Selain itu, perbedaan yang sangat jelas juga terlihat dari R yang bisa memvisualisasikan data menggunakan bagan, sedangkan Python harus mengakses Python Library Matplotlib untuk membuat bagan. 

Beda Python dan R: Environment yang Digunakan

Python tidak memiliki IDE (Integrated Development Environment) yang jelas, ada beberapa IDE yang digunakan Python, diantaranya:

• Jupyter
• Spyder
• Rodeo
• IPython Notebook

Sedangkan R memiliki IDE yang jelas, oleh karena itu saat kita akan menggunakan R, kita hanya perlu mengunduh:

• RStudio
• RGUI

Beda Python dan R: Kapasitas

Python atau R memiliki kapasitasnya masing-masing, Python adalah bahasa pemrograman scripting language yang fokus pada objek data, oleh karena itu Python terkenal sebagai bahasa pemrograman yang dipakai dalam analisis big data. 

Berbeda dengan Python, karena R merupakan bahasa pemrograman statistika, maka bahasa ini memiliki kapasitas untuk lebih mudah melakukan statistical testing. Bahasa pemrograman satu ini mampu menganalisis dan memanipulasi data pemodelan statistika.

BACA JUGA: 6 Alasan Kamu Harus Ikut Kursus Data Science Online

Beda Python dan R: Library

Perbedaan lainnya dari Python dan R adalah library yang digunakan. Python menggunakan library:

• Numpy
• Pandas
• Scipy
• Scikit-learn
• Tensorflow
• Seaborn

Sedangkan R menggunakan library:

• Caret
• Tidyverse
• ggplot2

User Interface

Apabila ditinjau dari segi User Interface, R dan Python juga memiliki perbedaan yang signifikan, Python sudah terintegrasi dengan aplikasi lainnya dengan sangat baik, sedangkan R tidak terintegrasi dengan aplikasi lain.

Tak hanya itu, Python juga menggunakan User Interface yang lebih variatif jika dibandingkan dengan R, misalnya kita bisa lihat di:

• Spyder
• Pycharm

Sedangkan R menggunakan User Interface yang terbatas, yaitu RStudio saja.

Tingkat Kesulitan

Perbedaan utama selanjutnya dari Python dan R adalah tingkat kesulitannya. Tidak seperti bahasa pemrograman lainnya, bahasa Python menjadi bahasa pemrograman yang masuk kategori paling mudah dipelajari dan dibaca oleh manusia. Struktur sintaksisnya rapi dan mudah dipahami bahkan oleh orang awam. 

Sebaliknya, mengutip Noble Desktop bahasa pemrograman R dianggap oleh sebagian besar orang sebagai bahasa pemrograman yang relatif sulit dipelajari. Bahkan idealnya bahasa pemrograman R dipelajari oleh orang yang setidaknya sudah memiliki penguasaan terkait dasar-dasar pemrograman.

Kelebihan 

Masing-masing bahasa baik itu Python atau R sama-sama memiliki kelebihan atau kekuatannya masing-masing. Berikut kelebihan dari bahasa pemrograman Python:

• Mudah untuk dipelajari oleh pemula
• Struktur kode mirip dengan bahasa Inggris sehari-hari
• Sintaksis ringkas
• Digunakan oleh banyak perusahaan besar seperti Meta, Netflix, Google, dan lain sebagainya
• Komunitas Python sangat luas 
• Fleksibel bisa digunakan berbagai bidang seperti machine learning, analisis data, pengembangan software, dan lain sebagainya
• Library dan framework yang lengkap

Lalu berikut kelebihan dari bahasa pemrograman R:

• Memiliki banyak fitur visualisasi data
• Komunitas yang besar
• Digunakan banyak perusahaan teknologi besar seperti Facebook, Microsoft, dan lain sebagainya
• Efektif untuk penanganan, pengolahan, dan penyimpanan data
• Terdapat beragam analisis statistik dan teknik grafik
• Bersifat multiplatform bisa digunakan di Windows, UNIX, LINUX

Kelemahan

Selain memiliki kelebihan, bahasa pemrograman Python dan R juga masing-masing memiliki kelebihan tersendiri. Berikut kelemahan bahasa pemrograman Python:

• Jika program yang dibuat berukuran besar, eksekusi Python cenderung lambat
• Lemah dalam komputasi mobile
• Kurang dukungan Multiprosesor 
• Memory intensive task 
• Batasan desain 

Sedangkan berikut kekurangan dari bahasa pemrograman R:

• Relatif sulit dipelajari
• Pembacaan kode R memakan waktu yang lama
• Terlalu banyak command
• Dalam di R disimpan pada memori fisik
• Setiap menjalankan perintah harus menggunakan script 

Library

Library pada Python merupakan gabungan dari sekumpulan package dan module dengan fungsionalitas yang sama untuk memudahkan kamu membuat aplikasi tanpa harus menulis banyak kode. Python memiliki lebih dari 140.000 library yang dikembangkan melalui open source project seperti:

• TensorFlow
• Numpy
• Keras
• Eli5
• SciPy
• Theano
• Pandas
• Scikit-Learn
• LightGBM

Sama dengan Python, bahasa pemrograman R juga memiliki library yang biasanya digunakan data scientist untuk pemodelan statistik atau visualisasi data. Berikut beberapa contoh library yang ada pada R:

• ggplot2
• Plotly
• ColourPicker
• ggvis
• ggforce
• Ggraph

Package

Selanjutnya perbedaan Python dan R adalah package yang tersedia. Singkatnya, package pada Python merupakan kumpulan dari module-module yang terdiri dari file Python yang berisi kumpulan fungsi, variabel, class, dan kode Python lainnya. 

Sedangkan, package R adalah koleksi dari fungsi R yang mengandung contoh sampel data dan kode yang tersimpan di direktori library di program R.  Seluruh package tersimpan di server yang mudah diakses secara online dan proses instalasi hanya dapat dilakukan jika ada jaringan internet. 

R juga memiliki lebih dari 7000 paket yang tersedia secara gratis yang bisa kamu gunakan untuk:

• Analisa statistik kompleks
• Econometrics
• Optimisasi
• Pembuatan model machine learning
• Pembuatan teknik simulasi 

Fleksibilitas

Tidak hanya mudah dipelajari, Python juga termasuk bahasa pemrograman yang fleksibel. Maksud dari fleksibel ini adalah Python memiliki banyak library dari pihak ketiga yang bisa digunakan untuk berbagai project. 

Berkat fleksibilitasnya bahasa pemrograman Python digunakan di berbagai sektor industri seperti:

1. Trading dan keuangan
2. Komputasi ilmiah dan matematika
3. Pengembangan website 
4. Otomatisasi dan administrasi sistem
5. Geografi dan pemetaan
6. Pengembangan game 

Bahasa pemrograman R juga fleksibel, tidak seperti SPSS, SAS, atau Minitab yang kamu harus membayar terlebih dahulu untuk menggunakannya, sedangkan bahasa pemrograman R lebih fleksibel daripada jenis perangkat lunak lainnya.

Profesi yang Menggunakan  

Berikut profesi yang menggunakan bahasa pemrograman Python:

• Data scientist
• Research analyst
• Python developer
• Software engineer
• Software developer

Berikut profesi yang menggunakan bahasa pemrograman R:

• Data scientist
• R developer
• Programmer
• Developer

Mana yang Sebaiknya Dipilih?

Python dan R sama-sama memiliki kelebihan dan kekurangan, oleh karena itu kamu harus sesuaikan kebutuhan dan tujuan dari penggunaannya. Jika kamu tertarik belajar bahasa pemrograman yang lebih mudah dipahami dan memberikan gambaran statistika, maka pilihlah R, sedangkan jika tujuan kamu ingin menjadi data scientist atau software engineer, pilihlah Python.

Untuk kamu yang mau mulai belajar Python, kamu bisa ikut kelas Video Learning Python Programming. Di kelas ini kamu akan mempelajari:

• Pre-Test
• Introduction to Python Programming
• Definition of Programming
• Python programming on Google Collab + Demo
• Basic Python Programming + Demo
• Demo Python Programming 
• Python Programming- Functions & Packages
• Post-Test

Setelah menyelesaikan kelas, kamu akan mampu melakukan programming dengan Python, mengoperasikan Python di Google Collab serta menguasai Functions dan Package Python. Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!