Part 14 — Manipulasi Data II: Mutate & Arrange

Fundamental Series — Part 14 of 20

Setelah filter dan select, operasi berikutnya yang paling sering digunakan adalah membuat kolom baru (mutate) dan mengurutkan data (arrange).

Setup Data

library(dplyr)

df <- tibble(
  nama   = c("Andi", "Budi", "Citra", "Dina", "Eko"),
  kota   = c("Jakarta", "Bandung", "Jakarta", "Surabaya", "Bandung"),
  umur   = c(25, 30, 28, 35, 22),
  gaji   = c(5000, 7000, 6000, 8000, 4500)
)

`mutate()` — Tambah / Ubah Kolom

df |> mutate(
  gaji_bulanan = gaji * 1000,
  umur_tahun_depan = umur + 1
)

# Mengubah kolom yang sudah ada
df |> mutate(gaji = gaji * 1000)

# Referensi kolom yang baru dibuat
df |> mutate(
  gaji_ribu = gaji * 1000,
  pajak = gaji_ribu * 0.1
)

`transmute()` — Mutate + Select

# Hanya simpan kolom baru
df |> transmute(
  nama,
  gaji_ribu = gaji * 1000
)

Conditional — `case_when()`

df |> mutate(
  kategori_umur = case_when(
    umur < 25 ~ "Muda",
    umur < 30 ~ "Dewasa Awal",
    umur < 35 ~ "Dewasa",
    TRUE ~ "Senior"
  )
)

# if_else — untuk 2 kondisi saja
df |> mutate(
  senior = if_else(umur >= 30, "Ya", "Tidak")
)

`arrange()` — Mengurutkan

# Ascending (default)
df |> arrange(gaji)

# Descending
df |> arrange(desc(gaji))

# Multiple kolom
df |> arrange(kota, desc(gaji))

`across()` — Operasi pada Banyak Kolom

# Mutate semua kolom numerik
df |> mutate(across(where(is.numeric), ~ . * 2))

# Log transform kolom tertentu
df |> mutate(across(c(umur, gaji), log))

# Round semua numeric
df |> mutate(across(where(is.numeric), ~ round(., 1)))

Ranking

df |> mutate(
  rank_gaji = rank(desc(gaji)),
  rank_dense = dense_rank(desc(gaji)),
  persen_rank = percent_rank(gaji)
)

Latihan

Latihan 14.1

# 1. Tambah kolom gaji_juta = gaji / 1000
# 2. Tambah kolom kategori: "tinggi" jika gaji > 6000, else "rendah"
# 3. Urutkan dari gaji tertinggi ke terendah

Latihan 14.2

# 1. Tambah kolom z_gaji = (gaji - mean) / sd
# 2. Ranking gaji dari tertinggi (1) ke terendah
# 3. Tampilkan hanya nama, gaji, z_gaji, rank

Ringkasan

Fungsi	Keterangan
`mutate()`	Tambah / ubah kolom
`transmute()`	Mutate + hanya simpan kolom baru
`case_when()`	Conditional (banyak kondisi)
`if_else()`	Conditional (2 kondisi)
`arrange()` / `desc()`	Urutkan baris
`across()`	Operasi pada banyak kolom sekaligus
`rank()` / `dense_rank()`	Ranking

Sebelumnya: Part 13 — Filter & Select Selanjutnya: Part 15 — Manipulasi Data III: Group & Summarise

--- title: "Part 14 — Manipulasi Data II: Mutate & Arrange" description: "Membuat kolom baru dan mengurutkan data di R: mutate, transmute, arrange, case_when, dan across." date: "2026-02-26" categories: [Fundamental, DataManipulation] series: "Fundamental Programming" order: 14 --- ## Fundamental Series — Part 14 of 20 Setelah filter dan select, operasi berikutnya yang paling sering digunakan adalah **membuat kolom baru** (mutate) dan **mengurutkan data** (arrange). --- ## Setup Data ```r library(dplyr) df <- tibble( nama = c("Andi", "Budi", "Citra", "Dina", "Eko"), kota = c("Jakarta", "Bandung", "Jakarta", "Surabaya", "Bandung"), umur = c(25, 30, 28, 35, 22), gaji = c(5000, 7000, 6000, 8000, 4500) ) ``` --- ## `mutate()` — Tambah / Ubah Kolom ```r df |> mutate( gaji_bulanan = gaji * 1000, umur_tahun_depan = umur + 1 ) # Mengubah kolom yang sudah ada df |> mutate(gaji = gaji * 1000) # Referensi kolom yang baru dibuat df |> mutate( gaji_ribu = gaji * 1000, pajak = gaji_ribu * 0.1 ) ``` --- ## `transmute()` — Mutate + Select ```r # Hanya simpan kolom baru df |> transmute( nama, gaji_ribu = gaji * 1000 ) ``` --- ## Conditional — `case_when()` ```r df |> mutate( kategori_umur = case_when( umur < 25 ~ "Muda", umur < 30 ~ "Dewasa Awal", umur < 35 ~ "Dewasa", TRUE ~ "Senior" ) ) # if_else — untuk 2 kondisi saja df |> mutate( senior = if_else(umur >= 30, "Ya", "Tidak") ) ``` --- ## `arrange()` — Mengurutkan ```r # Ascending (default) df |> arrange(gaji) # Descending df |> arrange(desc(gaji)) # Multiple kolom df |> arrange(kota, desc(gaji)) ``` --- ## `across()` — Operasi pada Banyak Kolom ```r # Mutate semua kolom numerik df |> mutate(across(where(is.numeric), ~ . * 2)) # Log transform kolom tertentu df |> mutate(across(c(umur, gaji), log)) # Round semua numeric df |> mutate(across(where(is.numeric), ~ round(., 1))) ``` --- ## Ranking ```r df |> mutate( rank_gaji = rank(desc(gaji)), rank_dense = dense_rank(desc(gaji)), persen_rank = percent_rank(gaji) ) ``` --- ## Latihan ::: {.callout-caution} ## Latihan 14.1 ```r # 1. Tambah kolom gaji_juta = gaji / 1000 # 2. Tambah kolom kategori: "tinggi" jika gaji > 6000, else "rendah" # 3. Urutkan dari gaji tertinggi ke terendah ``` ::: ::: {.callout-caution} ## Latihan 14.2 ```r # 1. Tambah kolom z_gaji = (gaji - mean) / sd # 2. Ranking gaji dari tertinggi (1) ke terendah # 3. Tampilkan hanya nama, gaji, z_gaji, rank ``` ::: --- ## Ringkasan | Fungsi | Keterangan | |--------|-----------| | `mutate()` | Tambah / ubah kolom | | `transmute()` | Mutate + hanya simpan kolom baru | | `case_when()` | Conditional (banyak kondisi) | | `if_else()` | Conditional (2 kondisi) | | `arrange()` / `desc()` | Urutkan baris | | `across()` | Operasi pada banyak kolom sekaligus | | `rank()` / `dense_rank()` | Ranking | --- *Sebelumnya: [Part 13 — Filter & Select](../2026_02_26_13_filter_select/index.qmd)* *Selanjutnya: [Part 15 — Manipulasi Data III: Group & Summarise](../2026_02_26_15_group_summarise/index.qmd)*