- Dalam pekerjaan data non-deep-learning seperti analisis, visualisasi, dan peringkasan data, Python memang cukup fungsional, tetapi pengalaman penggunaannya cenderung rumit dan mudah menjadi tidak efisien
- Di berbagai kasus di laboratorium, berulang kali terlihat bahwa dibanding R, Python membutuhkan lebih banyak kode dan waktu bahkan untuk transformasi grafik sederhana dan perhitungan statistik
- Bahkan saat memakai pandas, matplotlib, dan NumPy, sintaks, indexing, tanda kurung, dan struktur method chaining sering membuat pengguna terjebak pada detail implementasi (logistics) alih-alih logika
- Sebaliknya, tidyverse di R memungkinkan alur pemrosesan data diekspresikan hampir setingkat bahasa alami, sehingga logika kerja lebih mudah langsung diterjemahkan ke dalam kode
- Sebagai bahasa untuk data science, Python memiliki keterbatasan struktural dalam memisahkan logika dan logistik, dan ini berasal dari desain bahasa serta ekosistemnya
Perbandingan pengalaman penggunaan Python dan R di dunia nyata
- Anggota laboratorium bebas memilih bahasa, tetapi lebih banyak yang memakai Python, dan pola bahwa mereka tidak bisa cepat menangani permintaan analisis tambahan yang sederhana muncul secara konsisten
- Pergantian visualisasi seperti boxplot → violin plot, histogram → density plot, atau line chart → heatmap pun tidak mudah dilakukan seketika
- Pekerjaan yang selesai dalam beberapa baris di R terasa di Python seperti “harus kembali ke meja dan menulis ulang kodenya”
- Bahkan saat mengajar bersama ahli Python, perbedaan besar dalam panjang dan kompleksitas kode dibanding R tetap terlihat
- Reaksi seperti “kenapa harus serumit ini?” berulang dalam banyak situasi, dan tampaknya ini bukan soal kemampuan individu, melainkan perbedaan struktural pada arsitektur bahasa dan library
- Untuk logika yang sama, Python memerlukan indexing, pemisahan data, penyusunan ulang, dan penggabungan beberapa method sehingga strukturnya menjadi panjang
- Tidyverse di R dapat mengekspresikannya secara langsung dengan rangkaian alami seperti
filter → group_by → summarize
Mengapa Python dipakai luas dan apa batasannya
- Posisi Python di data science lebih didasarkan pada penyebaran historis, sifat serbaguna, dan besarnya ekosistem daripada kecocokan uniknya
- Di bidang deep learning, Python memang jelas menjadi pusat berkat PyTorch dan ekosistem AI
- Namun, untuk pembersihan data, eksplorasi, visualisasi, dan pemodelan statistik, ketidaknyamanan tetap banyak terasa
- Popularitasnya disebut “hampir seperti kecelakaan sejarah (historical accident)”, dan beratnya struktur bahasa dibanding R berulang kali terlihat lewat berbagai contoh
Syarat bahasa data science yang baik
- Untuk pekerjaan yang berpusat pada eksplorasi data, peringkasan, fitting model, dan visualisasi, yang paling penting adalah lingkungan interaktif, biaya setup rendah, dan iterasi cepat
- Dibanding bahasa terkompilasi, bahasa interpreter berbasis skrip lebih cocok
- Yang diprioritaskan bukan performa, melainkan kesederhanaan kode, penurunan risiko error, dan minimisasi beban berpikir
- Jika perlu, cukup tulis ulang hanya sebagian operasi ke bahasa berperforma tinggi seperti Rust, bukan seluruhnya
- Secara realistis, bahasa yang bisa dipertimbangkan adalah R dan Python
- Matlab, Mathematica, dan sejenisnya bersifat komersial atau ekosistemnya terbatas
- Julia memang sering disebut, tetapi penulis belum cukup menggunakannya sehingga menahan diri untuk menilai
Masalah “logika vs logistik”
- Bahasa analisis data harus memisahkan apa yang ingin dihitung (logika) dari bagaimana menghitungnya (logistik)
- Jika harus memikirkan tipe data, indeks, loop, atau perakitan manual, berarti kita sudah terikat pada logistik
- Dalam contoh Palmer Penguins, tidyverse di R mengekspresikan perhitungan rata-rata dan simpangan baku dengan alur yang mendekati bahasa alami
- Tidak perlu membongkar aliran data lalu merakitnya kembali
- pandas memang menyediakan fungsi serupa, tetapi penentuan string, tanda kurung, method chaining, reset_index, dan pekerjaan tambahan lain membuat keterbacaan dan kesederhanaannya menurun
- Jika pekerjaan yang sama diimplementasikan hanya dengan Python murni
- Menyusun loop → membuat group key → membagi data → menghitung rata-rata → menghitung varians → menghitung simpangan baku → menyusun ulang → mengurutkan, dan seterusnya
- Semua harus ditangani secara manual, sehingga menjadi contoh khas ketika kode logistik mendominasi logika
Kesimpulan dan gambaran isi lanjutan
- Dalam analisis data, Python berulang kali menunjukkan masalah struktural yang membuat pengguna lebih fokus pada detail implementasi daripada logika
- Ini tampak sebagai hasil gabungan dari sifat bahasa itu sendiri, keterbatasan desain library, dan kebiasaan di seluruh ekosistem
- Pada tulisan lanjutan, penulis akan membahas penyebab teknis yang lebih konkret mengapa Python membuat analisis data lebih sulit dibanding R
Sudut pandang tambahan untuk diskusi dan perbandingan (termasuk masukan pembaca)
- Ada pendapat bahwa tidyverse bisa lebih panjang daripada base R, tetapi tetap kuat dari sisi ekspresivitas, konsistensi, dan abstraksi pemrosesan data
- Di sisi lain, ada pula sanggahan bahwa R sangat tidak nyaman dari sisi pengembangan perangkat lunak seperti modularisasi, testing, dan implementasi CLI
- Python unggul dalam pengalaman developer seperti logging, virtual environment, packaging, dan struktur class, tetapi
- matplotlib dinilai memiliki desain yang tidak intuitif,
- pandas memiliki sintaks yang tidak konsisten,
- scikit-learn sering disebut punya masalah desain
- Beberapa pendapat bahkan melihat Python sebagai “bahasa untuk dengan cepat memproduksi kode yang tidak stabil dan berkualitas rendah”, dan menyebut bahwa pengembangan berkelanjutan lebih cocok menggunakan bahasa bertipe statis
Belum ada komentar.