Penerapan Dashboard tentang Data Kendaraan. Berdasarkan pola analisa hubungan dibuat sebuah dashboard hasil olah data mining yang disajikan dalam bentuk informasi yang berkualitas yang digunakan peneliti untuk mengkaji bagaimana penerapan teknologi vehicle counting sebagai metode akuisisi data volume kendaraan diintegrasikan dengan peta dan informasi spasial sebagai upaya untuk menyajikan sebuah geospatial dashboard.

Penerapan Dashboard tentang Data Kendaraan

moothing splines adalah pendekatan yang ampuh untuk memperkirakan hubungan fungsional antara prediktor X dan respons Y. Smoothing splines dapat ditampung baik menggunakan fungsi smooth.spline (dalam paket stats) atau fungsi ss (dalam paket npreg). Dokumen ini memberikan latar belakang teoritis tentang smoothing splines, serta contoh-contoh yang menggambarkan bagaimana menggunakan fungsi smooth.spline dan ss.

Pemrograman linier (juga disebut sebagai LP) merupakan teknik riset operasi yang digunakan ketika semua tujuan dan kendala adalah linier (dalam variabel) dan ketika semua variabel keputusan kontinu. Secara hierarki, program linier dapat dianggap sebagai teknik riset operasi yang paling mudah.Pada pemrograman R ini LP bisa kita terapkan dengan menggunakan package lpSolve. Paket lpSolve dari R berisi beberapa fungsi untuk menyelesaikan masalah program linier dan mendapatkan analisis statistik yang signifikan.

"Membuat Regresi Linier Berganda Menggunakan Data Covid Pasien Dirawat DKI Jakarta dan Google Mobility Index pada Bulan Februari 2021”

Membangun Regresi Linear Berganda pada data Google mobility index di daerah DKI Jakarta

Pada artikel ini terdapat bentuk model dengan variabel dependen berupa medv (median harga rumah) dan variabel independen berupa lstat (persen rumah tangga dengan status ekonomi menengah ke bawah) dari google mobility index.

Analisis Regresi merupakan salah satu analisis yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh suatu variable terhadap variable lainnya. Dalam analisis regresi variable yang mempengaruhi disebut independent variable dan variable yang dipengaruhi disebut dependent variable. Jika dalam persamaan regresi hanya terdapat satu variable bebas dan satu variable terikat maka disebut persamaan regresi sederhana sedangkan jjika variable bebasnya lebih dari satu maka disebut persamaan regresi berganda.

Manipulasi data merupakan salah satu proses untuk mengubah data menjadi lebih mudah untuk dibaca dan lebih terorganisir. Sebagai contoh para data analis dibidang sosial seperti akutansi atau sejenisnya sering menggunakan proses manipulasi untuk mengetahui harga dari sebuah produk, tren dari penjualan, hingga potensi kewajiban pajak. Manipulasi data dapat diartikan sebagai : 1. Pengambilan informasi yang yang disimpan dalam basis data. 2. Penempatan informasi baru dalam basis data. 3. Penghapusan informasi dari basis data. 4. Modifikasi informasi yang disimpan dalam basis data. Berikut Artikel manipulasi data inflow uang kartal di pulau Sumatra.

Manipulasi data merupakan salah satu proses untuk mengubah data menjadi lebih mudah untuk dibaca dan lebih terorganisir. Sebagai contoh para data analis dibidang sosial seperti akutansi atau sejenisnya sering menggunakan proses manipulasi untuk mengetahui harga dari sebuah produk, tren dari penjualan, hingga potensi kewajiban pajak. Berikut artikel manipulasi data Outflow uang kartal di Pulau Sulawesi.

Data Relational adalah suatu model basis data yang menggunakan tabel dua dimensi, yang terdiri atas baris dan kolom untuk menggambarkan sebuah berkas data. Model ini menunjukkan cara mengelola atau mengorganisasikan data secara fisik dalam memory sekunder, yang akan berdampak pula pada bagaimana kita mengelompokkan data dan membentuk keseluruhan data yang terkait dalam sistem yang kita buat.

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan. Contoh : apabila kita mempunyai data yang diunduh dari sebuah database atau dibuat sendiri dengan jumlah ratusan, ribuan, atau bahkan ratusan ribu baris data, tentunya akan sulit untuk mengolah serta mendapatkan informasi secara cepat. Informasi yang dimaksud misalnya : Menampilkan data berdasarkan kriteria atau perhitungan tertentu, membandingkan antar field (kolom) satu dengan yang lainnya, menampilkan perulangan data, hubungan perulangan data pada suatu periode dan lain sebagainya. Selain itu bahasa pemrograman R juga menyediakan fitur provitdata. Berikut penerapan pivotdata inflow Uang Kartal di Pulau Sulawesi menggunakan bahasa pemrograman R.

ivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan. Berikut penerapan pivotdata inflow Uang Kartal di Provinsi Maluku dan Papua menggunakan bahasa pemrograman R.

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan.

Model Data Relasional merupakan suatu model basis data yang menggunakan tabel dua dimensi, yang terdiri atas baris dan kolom untuk menggambarkan sebuah berkas data. Model ini menunjukkan cara mengelola/mengorganisasikan data secara fisik dalam memory sekunder, yang akan berdampak pula pada bagaimana kita mengelompokkan data dan membentuk keseluruhan data yang terkait dalam sistem yang kita buat. Sedangkan Relasional data set merupakan kumpulan item data yang memiliki perpaduan atau hubungan yang telah ditentukan sebelumnya. Berbagai item ini diatur sebagai satu set tabel menggunakan kolom dan baris. Tabel digunakan untuk menyimpan informasi tentang objek yang ditampilkan dalam database. Tiap kolom dalam tabel memuat tipe data ekskusif , dan bidang tersebut menyimpan nilai aktual atribut. Baris dalam tabel mempresentasikan perpaduan nilai terkait berdasarkan satu objek atau entitas. Tiap baris pada tabel dapat ditandai dengan pengidentifikasi unik yang disebut kunci utama (keyword), dan baris di antara beberapa tabel dapat dibuat saling terkait menggunakan kunci asing. Berikut tahapan dalam menerapkan relasional data set pada RStudio menggunakan bahasa pemrograman R.

nflows adalah uang yang masuk ke Bank Indonesia melalui kegiatan penyetoran, dan outflows adalah uang yang keluar dari Bank Indonesia melalui kegiatan penarikan. Inflows dan outflows dapat divisualisasikan salah satunya melalui grafik. Bahasa pemrograman R dapat melakukan berbagai macam visualisasi data salah satunya menggunakan grafik. Berikut Perbandingan visualisasi prediksi data inflow-outflow uang kartal di Wilayah Bali dan Nusa Tenggara menggunakan bahasa pemrograman R.

Inflows adalah uang yang masuk ke Bank Indonesia melalui kegiatan penyetoran, Sedangkan Outflows adalah uang yang keluar dari Bank Indonesia melalui kegiatan penarikan. Setiap daerah memiliki prediksi data inflow-outflow uang kartal yang berbeda-beda. Berikut komparasi visualisasi prediksi data inflow-outflow uang kartal di Sumatera dan Sekitarnya menggunakan bahasa pemrograman R pada Rstudio. Pada Artikel ini terdapat perbandingan Prediksi Data Inflow dan Outflow di Kalimantan

Pengertian Inflow-Outflow Uang Kartal Inflows adalah uang yang masuk ke Bank Indonesia melalui kegiatan penyetoran, dan Outflows adalah uang yang keluar dari Bank Indonesia melalui kegiatan penarikan. Setiap daerah memiliki prediksi data inflow-outflow uang kartal yang berbeda-beda. Berikut komparasi visualisasi prediksi data inflow-outflow uang kartal di Sumatera dan Sekitarnya menggunakan bahasa pemrograman R pada Rstudio.

Interpolasi polinomial merupakan teknik interpolasi dengan mengasumsikan pola data yang kita miliki mengikuti pola polinomial baik berderajat satu (linier) maupun berderajat tinggi. Interpolasi dengan metode ini dilakukan dengan terlebih dahulu membentuk persamaan polinomial. Persamaan polinomial yang terbentuk selanjutnya digunakan untuk melakukan interpolasi dari nilai yang diketahui atau ekstrapolasi (prediksi) dari nilai diluar rentang data yang diketahui.

Paket base pada R menyediakan fungsi uniroot() untuk mencari akar persamaan suatu fungsi pada rentang spesifik. Fungsi ini menggunakan metode Brent yaitu kombinasi antara root bracketing, biseksi, dan interpolasi invers kuadrat. Format fungsi tersebut secara sederhana adalah sebagai berikut:

Metode terbuka merupakan metode yang menggunakan satu atau dua tebakan awal yang tidak memerlukan rentang sejumlah nilai. Metode terbuka terdiri dari beberapa jenis yaitu metode iterasi titik tetap, metode Newton-Raphson, dan metode Secant.

Metode tertutup disebut juga metode bracketing. Disebut sebagai metode tertutup karena dalam pencarian akar-akar persamaan non-linier dilakukan dalam suatu selang [a,b][a,b]. Persamaan non-linier dapat diartikan sebagai persamaan yang tidak mengandung syarat seperti persamaan linier, sehingga persamaan non-linier dapat merupakan: Persamaan yang memiliki pangkat selain satu (misal: x2x2) Persamaan yang mempunyai produk dua variabel (misal: xyxy)

Aljabar linier banyak diaplikasikan baik dalam bidang engineering, fisika, sampai dengan statistika. Pada artikel ini penulis akan menjelaskan penerapan aljabar linier pada metode kuadrat terkecil dan aliran massa dalam reaktor. Untuk penerapan lainnya pembaca dapat membaca buku lainnya terkait aljabar linier.

Pada Artikel ini akan membahas tentang uraian-uraian serta penyelesaian persamaan linier dengan menggunakan metode iterasi. Terdapat dua metode iterasi yang akan dibahas yaitu iterasi Jacobi dan Gauss-Seidel.

Dekomposisi LU didasarkan pada operasi baris elementer. Pertama, kita perlu menemukan matriks segitiga atas yang sesuai dengan matriks A . Solusi untuk melakukan dekomposisi bisa jadi tak terhingga, namun solusi yang paling sederhana adalah mengubah matriks A menjadi matriks row echelon form. Kedua, L harus menjadi matriks segitiga bawah yang mereduksi ke- l dengan mengikuti operasi baris yang sama yag menghasilkan U

Pada Artikel ini akan menjelaskan tentang Penyelesaian matriks tridiagonal menggunakan fungsi solve(), dan juga dapat menggunakan fungsi Solve.tridiag() dari Paket limSolve. Untuk menginstall dan mengaktifkan Paket tersebut, bisa dilihat pada artikel ini.

Proses eliminasi untuk matriks tridiagonal bersifat trivial karena dengan membentuk sebuah subdiagonal tambahan, proses substitusi mundur segera dapat dilakukan. Bentuk matriks tridiagonal disajikan pada Persamaan (6.19).

Camille Jordan (1838-1922) adalah seorang matematikawan berkebangsaan Prancis yang juga seorang profesor di Ecole polytechnique, Paris. Konstribusinya didalam teori matriks dan terkenal dengan teorema buatannya, yaitu Teorema Kurva Jordan yang ditulis dalam bukunya yang berjudul Cours d’Analyse. Berbeda dengan metode eliminasi Gauss yang telah dijelaskan pada Chapter 6.3.1, metode eliminasi Gauss-Jordan membentuk matriks menjadi bentuk reduced row echelon form. Metode ini merupakan pengembangan metode eliminasi Gauss, dimana matriks sebelah kiri augmented matrix diubah menjadi matriks diagonal (lihat Persamaan (6.17)

Eliminasi Gauss merupakan sebuah cara untuk mencari penyelesaian sistem persamaan linier. Ide dasar dari eliminasi Gauss adalah melakukan operasi matematika pada baris matriks (lihat Chapter 2.5) dan melanjutkannya sampai hanya tersisa satu variabel saja. Kita dapat melakukan lebih dari satu operasi baris elementer pada proses elmininasi ini (contoh: mengalikan sebuah baris dengan konstanta dan menjumlahkan hasilnya pada baris lain).

Metode Secant merupakan perbaikan dari metode regula-falsi dan Newton Raphson, dimana kemiringan dua titik dinyatakan secara diskrit dengan mengambil bentuk garis lurus yang melalui satu titik. Persamaan yang dihasilkan disajikan pada Persamaan (7.8).

Operasi dasar elementer (ODE) pada matriks seringkali digunakan untuk mendapatkan matriks setara dengan matriks asal. Sehingga ODE ini seringkali digunakan untuk mencari determinan atau kebalikan matriks. Prinsipnya adalah dengan mengenakan ODE pada matriks asal sehinggan menjadi matriks setera yang mudah dicari determinannya, misalkan dengan menjadikannya matriks diagonal, yang mana determinannya dicari dengan mengalikan elemen-elemen diagonal utama.

Pada chapter ini, penulis akan menambahkan operasi-operasi lain yang dapat dilakukan pada vektor dan matriks. Dasar-dasar operasi ini selanjutnya akan digunakan sebagai dasar menyusun algoritma penyelesaian sistem persamaan linier.

Galat atau biasa disebut error dalam metode numerik adalah selisih yang ditimbulkan antara nilai sebenarnya dengan nilai yang dihasilkan dengan metode numerik. Menganalisis galat sangat penting di dalam perhitungan yang menggunakan metode numerik. Galat berasosiasi dengan seberapa dekat solusi hampiran terhadap solusi sejatinya. Semakin kecil galatnya, semakin teliti solusi numerik yang didapatkan.

Akurasi dan presisi adalah dua faktor penting yang harus dipertimbangkan saat melakukan pengukuran data . Baik akurasi dan presisi mencerminkan seberapa dekat suatu pengukuran dengan nilai sebenarnya, tetapi akurasi mencerminkan seberapa dekat suatu pengukuran dengan nilai yang diketahui atau diterima, sedangkan presisi mencerminkan seberapa dekat pengukuran yang dapat direproduksi, meskipun jauh dari nilai yang diterima.

Pengertian Metode Analitik adalah metode penyelesaian model matematika dengan rumus-rumus aljabar yang sudah baku(lazim). Sedangkan Metode Numerik adalah teknik untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang diformulasikan secara matematis dengan cara operasi hitungan (arithmatic) yaitu operasi tambah, kurang, kali dan bagi.

Metode numerik merupakan teknik penyelesaian permasalahan yang diformulasikan secara matematis dengan menggunakan operasi hitungan (aritmatik) yaitu operasi tambah, kurang, kali, dan bagi. Metode ini digunakan karena banyak permasalahan matematis tidak dapat diselesaikan menggunakan metode analitik. Jikapun terdapat penyelesaiannya secara analitik, proses penyelesaiaannya sering kali cukup rumit dan memakan banyak waktu sehingga tidak efisien.

Pertidaksamaan adalah kalimat terbuka yang menggunakan lambang, ≥, dan ≤ . Pertidaksamaan linier dengan satu variable adalah suatu kalimat terbuka yang hanya memuat satu variable dengan derajad satu, yang dihubungkan oleh lambang , ≥, dan ≤. Variablenya hanya satu yaitu y dan berderajad satu. Pertidaksamaan yang demikian disebut pertidaksamaan linier dengan satu variable (peubah). Sementara itu, linear dapat diartikan sebagai suatu bentuk aljabar dengan variabel pangkat tertingginya adalah satu. Pertidaksamaan linear satu variabel merupakan bentuk pertidaksamaan dengan memuat satu peubah (variabel) dengan pangkat tertingginya adalah satu (linear).

Fungsi merupakan sekumpulan instruksi atau statement yang dapat melakukan tugas khusus. Sebagai contoh fungsi perkalian untuk menyelesaikan operasi perkalian, fungsi pemangkatan hanya untuk operasi pemangkatan, dll. Pada R terdapat 2 jenis fungsi, yaitu: build in fuction dan user define function. build in fnction merupakan fungsi bawaan R saat pertama kita menginstall R. Contohnya adalah mean(), sum(), ls(), rm(), dll. Sedangkan user define fuction merupakan fungsi-fungsi yang dibuat sendiri oleh pengguna. Sedangkan Debugging merupakan langkah untuk mengecek error yang terjadi. Sering kali fungsi atau sintaks yang kita tulis menghasilkan error sehingga output yang kita harapkan tidak terjadi.

Decicion Making atau sering disebut sebagai if then else statement merupakan bentuk percabagan yang digunakan manakala kita ingin agar program dapat melakukan pengujian terhadap syarat kondisi tertentu. Ada Beberapa macam Percabangan Pada R Yaitu : 1). if statement, 2). if…else, 3). switch statement

Penggunaan loop sangat membantu kita dalam melakukan proses perhitungan berulang. Namun, metode ini tidak cukup ringkas dalam penerapannya dan perlu penulisan sintaks yang cukup panjang untuk menyelesaikan sebuah kasus yang kita inginkan. Berikut adalah beberapa fungsi dari apply family yang nantinya akan sering kita gunakan: 1. apply(), 2. lapply(), 3. sapply(), 4. vapply(), 5. tapply()

Matriks seperti Excel sheet yang berisi banyak baris dan kolom (kumpulan bebrapa vektor). Matriks digunakan untuk menggabungkan vektor dengan tipe yang sama, yang bisa berupa numerik, karakter, atau logis. Matriks digunakan untuk menyimpan tabel data dalam R. Baris-baris matriks pada umumnya adalah individu / pengamatan dan kolom adalah variabel. Penguraian Matriks terdiri dari : a). Membuat matriks, b). Subset Pada Matriks, c). Perhitungan Menggunakan Matriks

Pemrograman dan Fungsi Kita telah membahas dasar-dasar kalkulasi menggunakan R pada Chapter 2. Pada Chapter 4 kita akan membahas dasar pemrograman menggunakan R. Pada chapter ini kita juga akan membahas bagaimana kita dapat membentuk suatu fungsi menggunakan R untuk pekerjaan yang berulang-ulang.

Plot Dua dan Tiga Dimensi R dapat digunakan untuk memproduksi visualisasi pada skala 2 dan 3 dimensi. Untuk proyeksi 2 dimensi, fungsi yang digunakan adalah image() atau contour(). Untuk informasi lebih lanjut terkait fungsi tersebut pembaca dapat mengakses menu bantuan. Pada sintak berikut diberikan contoh bagaimana cara memproduksi visualisasi dua dimensi menggunakan kedua fungsi tersebut :

Kustomisasi Parameter Grafik. Pada bagian ini penulis akan menjelaskan cara untuk kustomisasi parameter grafik seperti: a). menambahkan judul, legend, teks, axis, dan garis. b). mengubah skala axis, simbol plot, jenis garis, dan warna.

Histogram dan Density Plot, Fungsi hist() dapat digunakan untuk membuat histogram pada R. Secara sederhana fungsi tersebut didefinisikan sebagai berikut: hist(x, breaks="Sturges"). Box plot, Box plot pada R dapat dibuat menggunakan fungsi boxplot(). Pada artikel ini akan membahas tentang sintaks untuk membuat boxplot variabel Sepal.Lenght pada dataset iris.

Barplot pada R dapat dibuat menggunakan fungsi barplot(). Untuk lebih memahaminya berikut disajikan contoh barplot menggunakan dataset VADeaths.

Fungsi plot() merupakan fungsi umum yang digunakan untuk membuat plot pada R. Format dasarnya adalah sebagai berikut : plot(x, y, type="p"). Untuk lebih memahaminya, akan disajikan contoh untuk masing-masing grafik, dengan contoh sintaks dan hasil plot pada artikel ini.

Visualisasi data merupakan bagian yang sangat penting untuk mengkomunikasikan hasil analisa yang telah kita lakukan. Selain itu, komunikasi juga membantu kita untuk memperoleh gambaran terkait data selama proses analisa data sehingga membantu kita dalam memutuskan metode analisa apa yang dapat kita terapkan pada data tersebut. R memiliki library visualisasi yang sangat beragam, baik yang merupakan fungsi dasar pada R maupun dari sumber lain seperti ggplot dan lattice. Seluruh library visualisasi tersebut memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Penjelasan Mengenai Visualisasi Data Secara Global : 1. Apa itu Visualisasi Data? 2. Kenapa Visualisasi Data itu Penting? 3. Tipe Visualisasi Data yang Umum Dipakai 4. Bagaimana Cara Memilih Software Visualisasi Data?

Vektor adalah matriks satu dimensi yang dapat menyimpan data numerik, data karakter, atau data logis. Dengan kata lain, vektor adalah tool sederhana untuk menyimpan data. Vektor juga merupakan kombinasi berbagai nilai (numerik, karakter, logical, dan sebagainya berdasarkan jenis input data) pada objek yang sma. Pada contoh kasus berikut, pembaca akan memiliki sesuai jenis data input yaitu : 1). vektor numerik 2). vector karakter 3). vektor logical, dll.

Pada Artikel ini akan membahas tentang Struktur Data Pada R\R Studio. R ini memiliki banyak struktur data. Nah pada umumnya R memiliki 6 struktur data diantaranya : 1. Vektor 2. Skalar 3. Karakter String 4. Matriks 5. List 6. Classes

Dalam pemrograman, tipe data merupakan konsep yang penting. Tipe data sangat penting untuk dipahami karena ini adalah objek yang akan anda temui setiap kali anda mengoperasikan R. Tidak seperti kebanyakan bahasa pemrograman lain seperti C atau Java yang mendeklarasikan variabel dengan tipe tertentu, pada R Language variabel tidak perlu dideklarasikan dengan tipe tertentu dan bahkan dapat mengubah tipe setelah disetel. R memiliki berbagai tipe data dan kelas objek.

Variabel merupakan lokasi penyimpanan dan terkait nama simbolis yang berisi beberapa kuantitas yang diketahui atau tidak diketahui atau informasi. Seperti bahasa pemrograman lainnya, bahasa R memiliki sebuah variabel yang merupakan suatu hal yang penting dalam bahasa pemrograman. Aturan penulisan variabel pada bahasa pemrograman R sama dengan bahasa pemrograman lainnya. Isi dari variabel bisa berubah dari waktu ke waktu tergantung kebutuhan. Ini berbeda dari konsep konstanta yang nilai tersebut akan tetap dan tidak bisa diubah sepanjang kode program.

Turunan Fungsi atau Diferensiasi merupakan proses mencari slope suatu garis pada titik yang diberikan. Terdapat 3 buah metode untuk memperoleh turunan pertama suatu fungsi dengan menggunakan metode numerik, yaitu: metode selisih maju, metode selisih mundur, dan metode selisih tengah. Error pada ketiga metode numerik tersebut ditaksir menggunakan deret Taylor.

Setiap bahasa pemrograman mempunyai operator logikanya tersendiri. Salah satu tipe data yang terdapat pada R adalah Logical (Boolean). Pada tipe data logical biasanya dibuat dari beberapa situasi yang ingin diketahui kondisinya TRUE atau FALSE. Nilai logical sangat bermanfaat Ketika kita ingin membuat suatu aplikasi atau ingin dibuat suatu kondisi yang diharapkan.

Pada materi ini di jelaskan tentang Pengertian Operator Relasi, Pembagian Jenis Operator Relasi, serta penerapan contohnya.

Pada materi ini akan membahas Fungsi Aritmatik, serta fungsi lainnya yang ada pada R seperti fungsi Logaritmik, fungsi Eksponensial, dan fungsi Trigonometri.

Mengimplementasikan Operator Aritmatika pada Rmarkdown

Nama : Shafira Halmahera NIM : 210605110008 Kelas : A TI'21