Part 4 — Operator & Ekspresi

Fundamental Series — Part 4 of 20

Operator adalah simbol yang melakukan operasi pada nilai. Part ini membahas operator aritmatika, perbandingan, dan logika — bahan dasar untuk setiap perhitungan dan filter data.

Operator Aritmatika

10 + 3     # 13  — penjumlahan
10 - 3     # 7   — pengurangan
10 * 3     # 30  — perkalian
10 / 3     # 3.333... — pembagian
10 %/% 3   # 3   — pembagian bulat (floor division)
10 %% 3    # 1   — sisa bagi (modulo)
2^3        # 8   — pangkat

Pada Vektor (Vektorisasi)

x <- c(10, 20, 30)
x + 5      # 15 25 35
x * 2      # 20 40 60
x^2        # 100 400 900

Fungsi Matematika

abs(-5)         # 5
sqrt(16)        # 4
log(100)        # 4.605 (natural log)
log10(100)      # 2 (log base 10)
exp(1)          # 2.718 (e^1)
round(3.14159, 2)  # 3.14
ceiling(3.2)    # 4 (bulatkan ke atas)
floor(3.8)      # 3 (bulatkan ke bawah)

Operator Perbandingan

Menghasilkan TRUE atau FALSE:

5 == 5     # TRUE  — sama dengan
5 != 3     # TRUE  — tidak sama dengan
5 > 3      # TRUE  — lebih besar
5 < 3      # FALSE — lebih kecil
5 >= 5     # TRUE  — lebih besar atau sama
5 <= 3     # FALSE — lebih kecil atau sama

Pada Vektor

x <- c(10, 20, 30, 40, 50)

x > 25         # FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
x == 30        # FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
x != 10        #  FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

== untuk Perbandingan, <- untuk Assignment

x == 5    # Apakah x sama dengan 5? (TRUE/FALSE)
x <- 5    # Simpan 5 ke x

Jangan tertukar!

Operator Logika

Menggabungkan beberapa kondisi:

# AND — keduanya harus TRUE
TRUE & TRUE     # TRUE
TRUE & FALSE    # FALSE

# OR — salah satu cukup TRUE
TRUE | FALSE    # TRUE
FALSE | FALSE   # FALSE

# NOT — membalik
!TRUE           # FALSE
!FALSE          # TRUE

Pada Vektor

x <- c(10, 20, 30, 40, 50)

# Kombinasi kondisi
x > 15 & x < 45     # FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
x < 20 | x > 40     #  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE
!(x == 30)           #  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE

Contoh Praktis: Filter Data

df <- data.frame(
  kota = c("Jakarta", "Bandung", "Surabaya", "Medan"),
  populasi = c(10.5, 2.4, 2.9, 2.1),
  pulau = c("Jawa", "Jawa", "Jawa", "Sumatera")
)

# Kota di Jawa dengan populasi > 3 juta
df[df$pulau == "Jawa" & df$populasi > 3, ]

# Kota di Sumatera ATAU populasi < 2.5
df[df$pulau == "Sumatera" | df$populasi < 2.5, ]

Operator `%in%`

Mengecek apakah nilai ada dalam sebuah vektor:

5 %in% c(1, 3, 5, 7)     # TRUE
4 %in% c(1, 3, 5, 7)     # FALSE

kota <- c("Jakarta", "Bandung", "Medan")
kota %in% c("Jakarta", "Surabaya")  # TRUE FALSE FALSE

Sangat berguna untuk filter:

df[df$kota %in% c("Jakarta", "Surabaya"), ]

Operator Precedence (Urutan Eksekusi)

R mengeksekusi operator sesuai prioritas (dari tinggi ke rendah):

Prioritas	Operator
1 (tertinggi)	`^`
2	`-` (unary, misal: `-5`)
3	`*`, `/`
4	`+`, `-`
5	`<`, `>`, `<=`, `>=`, `==`, `!=`
6	`!`
7	`&`
8 (terendah)	`\|`

# Tanpa kurung
2 + 3 * 4      # 14 (bukan 20) — perkalian dulu

# Dengan kurung — lebih jelas!
(2 + 3) * 4    # 20

Gunakan Kurung!

Meskipun R punya aturan precedence, selalu gunakan kurung untuk kejelasan. Kode (x > 5) & (x < 10) jauh lebih mudah dibaca daripada x > 5 & x < 10.

Latihan

Latihan 4.1 — Aritmatika

# Tanpa menjalankan, prediksi hasilnya:
7 %% 3
7 %/% 3
2^3^2         # Hint: ^ bersifat right-to-left
(2^3)^2

Latihan 4.2 — Logika

x <- c(12, 5, 28, 3, 17, 45, 8, 31)

# 1. Ambil elemen yang > 10 DAN < 30
# 2. Ambil elemen yang < 5 ATAU > 40
# 3. Ambil elemen yang BUKAN kelipatan 3 (hint: x %% 3 != 0)
# 4. Berapa jumlah elemen yang > 20? (hint: sum())

Latihan 4.3 — Filter Data

data(mtcars)

# 1. Mobil dengan mpg antara 20 dan 30 (inklusif)
# 2. Mobil dengan cyl == 4 ATAU cyl == 6 (pakai %in%)
# 3. Mobil dengan hp > 100 DAN berat (wt) < 3
# 4. Berapa jumlah mobil yang memenuhi kondisi nomor 3?

Ringkasan

Operator	Fungsi	Contoh
`+` `-` `*` `/`	Aritmatika dasar	`10 + 3`
`%%`	Modulo (sisa bagi)	`10 %% 3` → 1
`%/%`	Floor division	`10 %/% 3` → 3
`^`	Pangkat	`2^3` → 8
`==` `!=` `>` `<` `>=` `<=`	Perbandingan	`5 == 5` → TRUE
`&` `\|` `!`	Logika (AND, OR, NOT)	`TRUE & FALSE` → FALSE
`%in%`	Keanggotaan	`5 %in% c(1,3,5)` → TRUE

Sebelumnya: Part 3 — Data Frame Selanjutnya: Part 5 — Kontrol Alur: Conditional

--- title: "Part 4 — Operator & Ekspresi" description: "Operator aritmatika, perbandingan, logika, dan precedence di R." date: "2026-02-26" categories: [Fundamental, Operator] series: "Fundamental Programming" order: 4 --- ## Fundamental Series — Part 4 of 20 Operator adalah **simbol yang melakukan operasi** pada nilai. Part ini membahas operator aritmatika, perbandingan, dan logika — bahan dasar untuk setiap perhitungan dan filter data. --- ## Operator Aritmatika ```r 10 + 3 # 13 — penjumlahan 10 - 3 # 7 — pengurangan 10 * 3 # 30 — perkalian 10 / 3 # 3.333... — pembagian 10 %/% 3 # 3 — pembagian bulat (floor division) 10 %% 3 # 1 — sisa bagi (modulo) 2^3 # 8 — pangkat ``` ### Pada Vektor (Vektorisasi) ```r x <- c(10, 20, 30) x + 5 # 15 25 35 x * 2 # 20 40 60 x^2 # 100 400 900 ``` ### Fungsi Matematika ```r abs(-5) # 5 sqrt(16) # 4 log(100) # 4.605 (natural log) log10(100) # 2 (log base 10) exp(1) # 2.718 (e^1) round(3.14159, 2) # 3.14 ceiling(3.2) # 4 (bulatkan ke atas) floor(3.8) # 3 (bulatkan ke bawah) ``` --- ## Operator Perbandingan Menghasilkan `TRUE` atau `FALSE`: ```r 5 == 5 # TRUE — sama dengan 5 != 3 # TRUE — tidak sama dengan 5 > 3 # TRUE — lebih besar 5 < 3 # FALSE — lebih kecil 5 >= 5 # TRUE — lebih besar atau sama 5 <= 3 # FALSE — lebih kecil atau sama ``` ### Pada Vektor ```r x <- c(10, 20, 30, 40, 50) x > 25 # FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE x == 30 # FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE x != 10 # FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE ``` ::: {.callout-warning} ## `==` untuk Perbandingan, `<-` untuk Assignment ```r x == 5 # Apakah x sama dengan 5? (TRUE/FALSE) x <- 5 # Simpan 5 ke x ``` Jangan tertukar! ::: --- ## Operator Logika Menggabungkan beberapa kondisi: ```r # AND — keduanya harus TRUE TRUE & TRUE # TRUE TRUE & FALSE # FALSE # OR — salah satu cukup TRUE TRUE | FALSE # TRUE FALSE | FALSE # FALSE # NOT — membalik !TRUE # FALSE !FALSE # TRUE ``` ### Pada Vektor ```r x <- c(10, 20, 30, 40, 50) # Kombinasi kondisi x > 15 & x < 45 # FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE x < 20 | x > 40 # TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE !(x == 30) # TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE ``` ### Contoh Praktis: Filter Data ```r df <- data.frame( kota = c("Jakarta", "Bandung", "Surabaya", "Medan"), populasi = c(10.5, 2.4, 2.9, 2.1), pulau = c("Jawa", "Jawa", "Jawa", "Sumatera") ) # Kota di Jawa dengan populasi > 3 juta df[df$pulau == "Jawa" & df$populasi > 3, ] # Kota di Sumatera ATAU populasi < 2.5 df[df$pulau == "Sumatera" | df$populasi < 2.5, ] ``` --- ## Operator `%in%` Mengecek apakah nilai ada dalam sebuah vektor: ```r 5 %in% c(1, 3, 5, 7) # TRUE 4 %in% c(1, 3, 5, 7) # FALSE kota <- c("Jakarta", "Bandung", "Medan") kota %in% c("Jakarta", "Surabaya") # TRUE FALSE FALSE ``` Sangat berguna untuk filter: ```r df[df$kota %in% c("Jakarta", "Surabaya"), ] ``` --- ## Operator Precedence (Urutan Eksekusi) R mengeksekusi operator sesuai prioritas (dari tinggi ke rendah): | Prioritas | Operator | |-----------|----------| | 1 (tertinggi) | `^` | | 2 | `-` (unary, misal: `-5`) | | 3 | `*`, `/` | | 4 | `+`, `-` | | 5 | `<`, `>`, `<=`, `>=`, `==`, `!=` | | 6 | `!` | | 7 | `&` | | 8 (terendah) | `|` | ```r # Tanpa kurung 2 + 3 * 4 # 14 (bukan 20) — perkalian dulu # Dengan kurung — lebih jelas! (2 + 3) * 4 # 20 ``` ::: {.callout-tip} ## Gunakan Kurung! Meskipun R punya aturan precedence, **selalu gunakan kurung** untuk kejelasan. Kode `(x > 5) & (x < 10)` jauh lebih mudah dibaca daripada `x > 5 & x < 10`. ::: --- ## Latihan ::: {.callout-caution} ## Latihan 4.1 — Aritmatika ```r # Tanpa menjalankan, prediksi hasilnya: 7 %% 3 7 %/% 3 2^3^2 # Hint: ^ bersifat right-to-left (2^3)^2 ``` ::: ::: {.callout-caution} ## Latihan 4.2 — Logika ```r x <- c(12, 5, 28, 3, 17, 45, 8, 31) # 1. Ambil elemen yang > 10 DAN < 30 # 2. Ambil elemen yang < 5 ATAU > 40 # 3. Ambil elemen yang BUKAN kelipatan 3 (hint: x %% 3 != 0) # 4. Berapa jumlah elemen yang > 20? (hint: sum()) ``` ::: ::: {.callout-caution} ## Latihan 4.3 — Filter Data ```r data(mtcars) # 1. Mobil dengan mpg antara 20 dan 30 (inklusif) # 2. Mobil dengan cyl == 4 ATAU cyl == 6 (pakai %in%) # 3. Mobil dengan hp > 100 DAN berat (wt) < 3 # 4. Berapa jumlah mobil yang memenuhi kondisi nomor 3? ``` ::: --- ## Ringkasan | Operator | Fungsi | Contoh | |----------|--------|--------| | `+` `-` `*` `/` | Aritmatika dasar | `10 + 3` | | `%%` | Modulo (sisa bagi) | `10 %% 3` → 1 | | `%/%` | Floor division | `10 %/% 3` → 3 | | `^` | Pangkat | `2^3` → 8 | | `==` `!=` `>` `<` `>=` `<=` | Perbandingan | `5 == 5` → TRUE | | `&` `|` `!` | Logika (AND, OR, NOT) | `TRUE & FALSE` → FALSE | | `%in%` | Keanggotaan | `5 %in% c(1,3,5)` → TRUE | --- *Sebelumnya: [Part 3 — Data Frame](../2026_02_26_03_dataframe/index.qmd)* *Selanjutnya: [Part 5 — Kontrol Alur: Conditional](../2026_02_26_05_conditional/index.qmd)*

Fundamental Series — Part 4 of 20

Operator Aritmatika

Pada Vektor (Vektorisasi)

Fungsi Matematika

Operator Perbandingan

Pada Vektor

Operator Logika

Pada Vektor

Contoh Praktis: Filter Data

Operator %in%

Operator Precedence (Urutan Eksekusi)

Latihan

Ringkasan

Operator `%in%`