Sinopsis

Dari sekian keunggulan R dari tools sejenisnya seperti SPSS yaitu tersedianya banyak package yang dikembangkan oleh para komunitas. Package itu berisi set kumpulan function yang dibundling dengan tujuan khusus sesuai keperluan authornya. Ada banyak sekali package yang telah dikembangkan oleh komunitas, kalian bisa cek di https://cran.r-project.org/web/packages/ atau link berikut yang sudah diurutkan berdasarkan tanggal https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_date.html. Lebih menyenangkan lagi adalah semuanya opensource yang berarti kalian bisa melihat kode yang telah dibuat oleh author.

Install Package via Wizard

Bagi kalian yang sedang menangani project forecasting, tentu tidak asing lagi dengan istilah time series dan linear models. Patut kalian coba package ini forecast https://cran.r-project.org/web/packages/forecast/index.html dengan deskripsinya Methods and tools for displaying and analysing univariate time series forecasts including exponential smoothing via state space models and automatic ARIMA modelling. Untuk melakukan instalasi ada 2 cara yaitu online dan offline. Tapi sebaiknya untuk instalasi secara online agar mendapatkan package versi terbaru. Pastikan sudah terkoneksi internet, pilih menu Packages -> Install Package

Akan tampil repositori/mirror, pilih saja Indonesia agar lebih cepat buat download

Karena package forecast sudah terdaftar di C-RAN maka akan ter list seperti berikut

Berikut tampilan proses instalasi yang ternyata package tersebut juga membutuhkan package yang lain agar bisa jalan.

Kalian jangan terkejut kalau banyak sekali depend nya karena yang namanya open source itu dikembangan oleh komunitas dan banyak developer yang saling berbagi kode sumbernya. Pastikan setelah download akan diberikan pesan package ‘forecast’ successfully unpacked and MD5 sums checked

Loading Package

Gunakan perintah library() untuk loading dalam workspace

library(forecast)

dengan pesannya

Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
  method            from
  as.zoo.data.frame zoo

Kalian sudah bisa menggunakan package forecast

Install package via R Console

Cara lain untuk install yaitu dengan cara memanggil perintah install.packages(), misalkan kalian ingin install package plot grafik yang lebih baik visualisasinya bisa menggunakan ggplot2. Perintah yang digunakan yaitu

install.packages('ggplot2')

Atau dengan menyebut langsung repositorinya

install.packages('ggplot2', repos='http://cran.us.r-project.org')

Kalian bisa pilih no 2 saja dengan menyebutkan langsung repositorinya, Kadang kala, paket yang kita install punya ketergantungan package lainya atau disebut dependensi. Tentu saja paket lain tersebut harus kita instal. Dengan menambahkan opsi dependencies = TRUE pada perintah tersebut menjadi

install.packages('ggplot2',dependencies=TRUE,repos='http://cran.us.r-project.org')

Mari kalian coba install package ggplot2 via R Console sesuai dengan perintah diatas

Install Package secara Offline

Untuk secara offline, maka terlebih dahulu harus download package dalam format *.zip atau *.tar.gz. Pilih menu Packages -> Install Packages from local files

List Package yang telah terinstall

Atau dengan cara mengetikan perintah library() akan tampil daftar-daftar package yang telah terinstall

 

Cek Package yang sudah terinstall

Selain menggunakan perintah library(), untuk melihat daftar package bisa menggunakan perintah installed.packages() yang menghasilkan informasi detail seperti

• package: nama package yang terinstal
• libpath: lokasi install
• version: versi package
• depends: depensinya

Biar lebih lengkap gunakan saja kombinasi perintah colnames() dan nrow() seperti berikut

x = installed.packages()
colnames(x)
nrow(x)

Cek Package

Untuk melakukan pengecekan sebuah package sudah terinstall atau belum, misalkan package pastecs, kalian bisa menggunakan perintah is.element() seperti berikut

is.element('pastecs', x[,1])

Kalau hasilnya TRUE berarti package tersebut sudah terinstall

Cek Ketersediaan Package pada repository CRAN

Perintah yang digunakan untuk ketersediaan package di repository CRAN yaitu available.packages(), tentu kalian harus dalam keadaan online ya

available.packages()

Untuk cek berapa jumlah package yang bisa kalian download yaitu

nrow(available.packages())

Biasanya sih menghasilkan ribuan package yang merupakan package yang bisa kalian download. Inilah keunggulan dari sebuah opensource yang mempunyai pertumbuhan yang sangat cepat berbasis komunitas yang terus menerus membuat package

Dokumentasi Package

Penjelasan mengenai suatu package bisa kalian cek menggunakan perintah berikut, misalkan untuk cek dokumentasi package dplyr

help(package='dplyr')

Biasanya sih langsung terbuka sebuah browser yang berisi informasi deskripsi singkat serta perintah yang digunakan.

Hapus Package

Adakalanya kalian juga akan menghapus sebuah package. Misalkan akan menghapus package tidyverse, maka perintah yang digunakan

remove.packages(tidyverse)

Install Package secara otomatis jika belum terinstall

Dalam membuat / menulis sebuah code di R, kita akan banyak sekali menggunakan package yang tidak mesti secara default terinstall, apalagi kalau code kita tersebut harus dishare ke orang lain. Mereka yang tidak tahu, bisa saja akan mengalami error karena belum install package yang dibutuhkan, oleh hal tersebut diperlukan mekanisme pengecekan package terlebih dahulu, bila package tersebut tidak ada, maka akan secara otomatis melakukan install. Contohnya ketika tidak ada package TTR dan quantstrat maka akan secara otomatis install dan loading package

if (!require("TTR")) {
  install.packages("TTR")
  library(TTR)
}
if (!require("quantstrat")) {
  install.packages("quantstrat", repos="http://R-Forge.R-project.org")
  library(quantstrat)
}