Posisi R versus Python

R dan Python sering menjadi dua pilihan pertama ketika pekerjaan analisis data dimulai. Topik ini membandingkan keduanya dari sisi fokus desain, ekosistem paket, dan kekuatan utama masing-masing, lalu menutup dengan panduan memilih menurut jenis pekerjaan. Setelah membacanya, alasan memilih R atau Python pada suatu proyek dapat diambil berdasarkan kebutuhan, bukan berdasarkan tren.

Perbedaan fokus desain#

Python adalah bahasa serbaguna (general purpose) yang dirancang Guido van Rossum dan dirilis pertama kali pada 1991. Tujuannya mencakup otomasi, pengembangan web, dan perangkat lunak umum, sehingga analisis data hanyalah salah satu dari banyak kegunaannya. Kemampuan analisis datanya dibangun kemudian oleh pustaka seperti NumPy dan pandas, sedangkan pembelajaran mesinnya tumbuh besar melalui pustaka seperti scikit-learn. Cakupan yang luas itu membuat Python banyak dipilih oleh tim yang komposisinya campuran, yaitu perencana, analis, dan pengembang aplikasi pada satu bahasa yang sama.

R berdiri di titik berangkat yang berbeda. Bahasa ini lahir dari kebutuhan statistikawan untuk mengeksplorasi data secara interaktif, sehingga fungsi statistik dan pemodelan menjadi bagian bawaannya, bukan tambahan. Konsol R dirancang untuk percobaan cepat, yaitu mengetik ekspresi, memeriksa hasilnya, lalu melanjutkan ke langkah berikutnya. Perbedaan asal-usul ini bukan sekadar catatan sejarah, karena keduanya terus membawa jejak ranah asalnya hingga sekarang. Perbandingan keduanya pun lebih tepat dibaca sebagai perbandingan fokus, bukan perbandingan mutu.

Perbandingan singkat#

Tabel berikut merangkum perbedaan keduanya dari sisi yang paling sering dipertimbangkan saat memilih alat.

Pembacaan tabel perlu disertai kehati-hatian. Kekuatan yang tercantum pada satu kolom jarang tidak tersedia sama sekali pada kolom lainnya, hanya saja datang lebih lambat atau dengan penekanan yang berbeda. Contohnya, analisis data di Python sudah matang, tetapi metode statistik akademik biasanya muncul lebih dulu sebagai paket R, sedangkan layanan pembelajaran mesin untuk produksi lebih sering ditopang pustaka Python.

Kekuatan R#

Kekuatan R terletak pada tiga hal yang saling menopang. Pertama, kedalaman statistiknya, yaitu metode statistik dari yang paling dasar sampai yang paling baru biasanya sudah tersedia sebagai paket CRAN lengkap dengan dokumentasinya. Kedua, ekosistem tidyverse yang menyeragamkan sintaks pengolahan data melalui paket seperti dplyr, tidyr, dan stringr, sehingga urutan langkah analisis terbaca seperti kalimat yang tersusun. Ketiga, visualisasi ggplot2 yang memetakan data ke grafik melalui tata bahasa grafik (grammar of graphics), sehingga grafik siap publikasi dapat dibangun lapis demi lapis.

Kecenderungan menyertakan kemampuan statistik langsung pada bahasa terlihat dari satu panggilan fungsi bawaan. Fungsi summary() meringkas satu vektor numerik menjadi enam statistik sekaligus tanpa pemasangan paket apa pun, seperti pada data suhu enam hari berikut.

suhu <- c(24, 26, 23, 27, 25, 40)
summary(suhu)

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
  23.00   24.25   25.50   27.50   26.75   40.00

Keluaran tersebut menyatukan enam statistik pada satu tampilan. Perhatikan bahwa rata-rata sebesar 27.5 berada di atas median 25.5, dan hal itu wajar karena nilai 40 menarik rata-rata ke atas, sedangkan median lebih tahan terhadap nilai ekstrem. Satu panggilan fungsi sudah memicu pertanyaan analitis semacam ini pada tahap eksplorasi, dan pertanyaan seperti itulah yang menjadikan R nyaman untuk pekerjaan statistik.

Kekuatan Python#

Python unggul ketika analisis harus hidup berdampingan dengan perangkat lunak lainnya. Bahasa yang sama dapat dipakai untuk membangun layanan web, menjadwalkan pekerjaan otomatis, memproses berkas dalam jumlah besar, lalu melayani model pembelajaran mesin sebagai bagian dari aplikasi. Pustaka pembelajaran mesinnya juga menjadi rujukan utama industri, sehingga tim yang membangun produk berbasis model hampir selalu menemukan pustaka Python di jalurnya.

Sisi lain yang tidak kalah penting adalah luasnya ekosistem umum. Hampir semua kebutuhan pemrograman memiliki pustaka Python yang terdokumentasi, dan bahasa ini dipelajari banyak orang di luar ranah statistik, sehingga mencari pengetahuan maupun tenaga kerjanya relatif mudah. Pustaka pandas sendiri mengadopsi banyak gagasan dari data frame, yaitu struktur data berbentuk tabel pada R, sehingga konsep analisis data yang dipelajari pada satu bahasa tetap berguna pada bahasa lainnya. Pengguna yang sudah menguasai Python untuk keperluan umum pun tidak perlu berpindah bahasa ketika kebutuhan analisis data muncul, karena pustakanya menopang pekerjaan tersebut di atas alat yang sudah ada. Bagi tim yang mengutamakan integrasi sistem dan kesiapan produksi, titik berangkat ini menjadikan Python pilihan yang wajar.

Kapan memilih R, kapan Python#

Aturan praktisnya mengikuti jenis pekerjaan. R menjadi pilihan yang tepat apabila inti pekerjaannya adalah statistika, yaitu merancang uji hipotesis, memodelkan data eksperimen, atau menyusun laporan penelitian yang dapat direproduksi. Visualisasi statistik untuk publikasi ilmiah juga termasuk ranah yang nyaman dikerjakan di R. Python menjadi pilihan yang tepat apabila hasil analisis harus menjadi bagian dari produk, misalnya model yang dilayani lewat API, atau pekerjaan otomasi umum di luar analisis data.

Pertanyaan penuntun sederhananya membantu, yaitu apakah keluaran akhir pekerjaan berupa laporan dan keputusan statistik, ataukah berupa aplikasi yang berjalan terus-menerus. Kondisi tim yang akan merawat pekerjaannya juga ikut menentukan, karena alat yang dipilih sebaiknya sudah dikuasai sebagian anggotanya. Banyak praktisi data pada akhirnya menggunakan keduanya. Konsep statistik yang dipelajari pada satu bahasa berpindah dengan mudah ke bahasa lainnya, sehingga belajar R terlebih dahulu tidak menutup jalan menuju Python, dan sebaliknya. Jalur ini berfokus pada R, sedangkan perbandingan di atas tetap berguna ketika keputusan pemilihan alat perlu diambil di kemudian hari.

Ringkasan#

• Python dirancang sebagai bahasa serbaguna, sedangkan R dirancang untuk statistika dan analisis data interaktif.
• Kekuatan R terletak pada paket statistik CRAN, ekosistem tidyverse, dan visualisasi ggplot2, sedangkan kekuatan Python terletak pada pembelajaran mesin, web, dan otomasi.
• Fungsi summary() meringkas satu vektor numerik menjadi enam statistik dalam satu panggilan.
• Pilihan bahasa mengikuti jenis pekerjaannya, dan banyak praktisi data menggunakan keduanya.

Referensi#

• R for Data Science, edisi ke-2 — Wickham, Çetinkaya-Rundel, Grolemund — buku resmi ekosistem tidyverse yang menguraikan alur kerja analisis data dengan R.
• An Introduction to R — CRAN — manual resmi R yang menjadi dasar perilaku fungsi bawaan seperti summary().