Part 19 — Reproducible Workflow

Fundamental Series — Part 19 of 20

Analisis yang baik harus bisa direproduksi — oleh orang lain, atau oleh diri sendiri 6 bulan kemudian. Part ini membahas praktik-praktik yang membuat workflow R reproducible.

---

Struktur Folder Project

my_project/
├── my_project.Rproj      # RStudio/Positron project file
├── R/                     # Script R
│   ├── 01_import.R
│   ├── 02_clean.R
│   └── 03_analisis.R
├── data/
│   ├── raw/               # Data mentah (JANGAN diubah)
│   └── processed/         # Data bersih
├── output/
│   ├── figures/
│   └── tables/
├── renv.lock              # Package versions
└── README.md

---

.Rproj — Gunakan R Project

Selalu bekerja dalam R Project:

• Working directory otomatis = folder project
• Tidak perlu setwd() (jangan pernah pakai!)

---

here — Path yang Portable

library(here)

# Relatif dari root project
here("data", "raw", "input.csv")
# "C:/Users/.../my_project/data/raw/input.csv"

df <- readr::read_csv(here("data", "raw", "input.csv"))

PentingJangan Pakai setwd() atau Path Absolut

# SALAH
setwd("C:/Users/Budi/Documents/project")
read.csv("C:/Users/Budi/data.csv")

# BENAR
library(here)
read.csv(here("data", "input.csv"))

---

renv — Lock Package Versions

# Inisialisasi (sekali di awal project)
renv::init()

# Install packages seperti biasa
install.packages("dplyr")

# Snapshot — catat versi semua package
renv::snapshot()

# Orang lain clone project, lalu:
renv::restore()   # install versi yang sama persis

---

set.seed() — Reproducible Randomness

set.seed(42)
sample(1:100, 5)    # 49 65 25 74 18

set.seed(42)
sample(1:100, 5)    # 49 65 25 74 18 (sama!)

---

Quarto / R Markdown — Literate Programming

Gabungkan kode + narasi + output dalam satu dokumen:

---
title: "Analisis Data"
format: html
---

## Import Data

```{r}
library(readr)
df <- read_csv(here::here("data", "input.csv"))
```

## Hasil
...

---

Best Practices

1. Jangan simpan workspace — Matikan “Save .RData on exit”
2. Restart R sering — Ctrl+Shift+F10 (fresh environment)
3. Script harus runnable dari atas ke bawah
4. Data mentah read-only — jangan edit, simpan hasil di folder terpisah
5. Gunakan relative paths (via here)
6. Comment secukupnya — kode yang baik bisa dibaca tanpa banyak comment
7. Version control — gunakan Git

---

Latihan

BahayaLatihan 19.1

# 1. Buat folder structure project baru:
#    - data/raw/, data/processed/, output/figures/, R/
# 2. Gunakan here() untuk reference semua path
# 3. Buat script 01_import.R yang:
#    - Load library
#    - Import data dengan here()
#    - Simpan ke data/processed/ sebagai .rds

---

Ringkasan

Praktik	Tool
Project-based workflow	.Rproj
Portable paths	here
Package management	renv
Reproducible random	set.seed()
Literate programming	Quarto / R Markdown
Version control	Git

---

Sebelumnya: Part 18 — Debugging & Error Handling Selanjutnya: Part 20 — Mini Project