Langsung ke konten utama

Bagaimana Cara Scrape Definisi Hari Buruh dari Gambar PNG dengan R?


Scrape Definisi Buruh dari Gambar PNG

Hari buruh merupakan salah satu hari libur nasional dan bahkan menjadi hari libur internasional. Hari buruh yang biasa diperingati pada 1 Mei ini mengandung simbol kemerdekaan para buruh atau serikat buruh dalam berkontribusi pada perekonomian dunia.

Di Indonesia, sudah menjadi budaya bahwa pada tanggal 1 Mei, sejumlah demonstrasi oleh para buruh dan serikat buruh biasa dilakukan. Demonstrasi tersebut selain menyalakan alarm bagi pemerintah mengenai kebijakan yang menyangkut kesejahteraan buruh juga disisipi pula dengan orasi-orasi kebangsaan dan kenegaraan agar seluruh buruh memiliki jiwa persatuan dan kesatuan untuk ikut andil dalam menuntut hak-haknya.

Menyoal mengenai buruh, sebenarnya apa itu buruh? seperti apa definisi buruh? dan bagaimana kita bekerja dengan bahasa pemrograman R untuk melakukan scrape serta ekstraksi data teks mengenai pengertian dari buruh.

Pada unggahan kali ini, saya memang sedikit unik dalam membawa kita belajar mengenai teknik scrape dan ekstraksi data teks dari sebuah gambar berekstensi *PNG. Tetapi, esensinya adalah unggahan ini dapat menjadi bahan pembelajaran mengenai teknik lain bagi pembaca untuk mampu mengumpulkan data-data yang kebetulan bersumber dari gambar. Berikut tahapan dalam melakukan scrape definisi buruh pada gambar PNG:


# aktivasi package
library(tesseract)
library(magick)
# import data gambar dari komputer
imageku <- image_read("C:\\Users\\Joko Ade\\Documents\\hariburuh.png")
imageku

plot of chunk unnamed-chunk-24

ocrku <- tesseract()

gambarocr <- ocr(imageku, engine = ocrku)
gambarocr
## [1] "BADAN PUSAT STATISTIK 5\nGi PROVINSI JAWA TIMUR CER AS\nCERITA DATA STATISTIK\n— 2\nMe\n/ —_ ’ oa\nSi aa é av\nAi\\KA/\nSSS REX vj A\nSef he y\nrg a,\nnS) at AN AN . Mej\nHARI _. 7 +\nBURUH __ i 2024\nsv |\n[_— ae\n‘dt : | D\nA\n> b\nlate lefe|\nBerAKH LAK *Buruh yang dimaksud yakni pekerja berstatus buruh/karyawan/pegawai Zz melayani\nfearaogle evel Aeapif Rolcecr vin) ae bangsa\nbpsjatim BPS Provinsi Jawa Timur jatim.bps.go.id\n"
# ekstraksi teks
dataku <- unlist(strsplit(gambarocr, "\n"))
dataku
##  [1] "BADAN PUSAT STATISTIK 5"                                                                   
##  [2] "Gi PROVINSI JAWA TIMUR CER AS"                                                             
##  [3] "CERITA DATA STATISTIK"                                                                     
##  [4] "— 2"                                                                                       
##  [5] "Me"                                                                                        
##  [6] "/ —_ ’ oa"                                                                                 
##  [7] "Si aa é av"                                                                                
##  [8] "Ai\\KA/"                                                                                   
##  [9] "SSS REX vj A"                                                                              
## [10] "Sef he y"                                                                                  
## [11] "rg a,"                                                                                     
## [12] "nS) at AN AN . Mej"                                                                        
## [13] "HARI _. 7 +"                                                                               
## [14] "BURUH __ i 2024"                                                                           
## [15] "sv |"                                                                                      
## [16] "[_— ae"                                                                                    
## [17] "‘dt : | D"                                                                                 
## [18] "A"                                                                                         
## [19] "> b"                                                                                       
## [20] "late lefe|"                                                                                
## [21] "BerAKH LAK *Buruh yang dimaksud yakni pekerja berstatus buruh/karyawan/pegawai Zz melayani"
## [22] "fearaogle evel Aeapif Rolcecr vin) ae bangsa"                                              
## [23] "bpsjatim BPS Provinsi Jawa Timur jatim.bps.go.id"
# ekstraksi teks lagi
dataku <- dataku[c(21,23)]
dataku
## [1] "BerAKH LAK *Buruh yang dimaksud yakni pekerja berstatus buruh/karyawan/pegawai Zz melayani"
## [2] "bpsjatim BPS Provinsi Jawa Timur jatim.bps.go.id"
# Fungsi untuk mengubah teks
library(stringr)
dataku[1] <- paste0("Jadi definisi ",str_extract(dataku[1], "(?<=\\*).*?(?= Zz melayani)"))
dataku[2] <- paste0("Info lebih lanjut, kunjungi website ", str_extract(dataku[2], "BPS .*jatim.bps.go.id"))

# Melihat Definisi Hari Buruh
dataku
## [1] "Jadi definisi Buruh yang dimaksud yakni pekerja berstatus buruh/karyawan/pegawai"
## [2] "Info lebih lanjut, kunjungi website BPS Provinsi Jawa Timur jatim.bps.go.id"

Demikian sedikit sharing kita kali ini, semoga bermanfaat. Selamat memahami dan mempraktikkan!

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Mencari P - Value dan Titik Kritis Uji F, Uji t, Uji Chi Square, dan Uji Z Normal dengan R

Mencari nilai p-value dan titik kritis Bagi teman-teman yang pernah mengenal statistika, pasti familier dengan istilah p-value dan titik kritis. P-value biasanya didefinisikan sebagai probabiltas atau peluang maksimal yang diamati dari hasil uji statistik, bahasa gampangnya adalah besarnya kesalahan penelitian berdasarkan uji statistik. Sebagai contoh sederhana, dari 100 orang dengan nama masing-masing dan diklasifikasikan ke dalam gender nama perempuan dan nama laki-laki, didapatkan nilai p-value uji statistiknya sebesar 0,05 atau 5%. Itu artinya, dari 100 orang, ada kemungkinan sebanyak 5 orang yang namanya salah klasifikasi. Dari namanya terdeteksi sebagai nama perempuan, padahal aktualnya yang bersangkutan bergender laki-laki. Sedangkan titik kritis atau titik uji adalah nilai batas pengujian hipotesis statistik, apakah masuk dalam wilayah tolak hipotesis, ataukah gagal menolaknya. Titik ini berkaitan erat dengan nilai p-value . Kalau biasanya kita mendapatkan kedua nilai ini da...

Cara Mendowload dan Install R serta RStudio di Windows (Step by Step)

Cara Download dan Install R serta R Studio di Windows Halo teman-teman, mohon maaf karena beberapa waktu ini, blog ini sempat vakum dari unggahan. Kali ini saya akan coba berbagai mengenai bagaimana cara mengunduh ( download ) dan menginstal ( install ) program R sekaligus R Studio khususnya di Windows. Unggahan kali ini sedikit terbalik karena semestinya saya unggah terlebih dahulu pertama kali di blog ini, namun bukan masalah, mengingat kemarin ada beberapa pihak yang meminta untuk menerangkap bagaimana tahapan mengunduh dan instalasi R dan R Studio, jadinya saya dahulukan pada unggahan ini sebelum pembahasan mengenai Data Mining , Data Science , atau bahasan Big Data kita terlampau jauh. Baik, kita akan mulai dengan bagaimana mengunduh R dan R Studio melalui mesin pencari Google. R dan R Studio ini memang beberapa waktu terakhir ini booming , apalagi dengan munculnya konsep mengenai Big Data , Data Modelling, Data Mining, dan Data Science serta Data Visualization . Sebenarnya, men...

Analisis Tipologi Klassen (Klassen Typology) dan Visualisasi Spasialnya dengan R

Tipologi Klassen dan visualisasinya dengan R Halo teman-teman, sebelumnya kita telah membahas tentang analisis Shift Share dan Location Quotient (LQ) dengan menggunakan R. Kali ini, kita akan membahas mengenai satu lagi alat analisis yang sebenarnya merupakan alat analisis tiga serangkai dari SS dan LQ, yaitu analisis Tipologi Klassen. Dalam penelitian ekonomi kewilayahan, ketiga analisis ini seringkali digunakan, baik dalam rangka melihat perkembangan dan transformasi struktur ekonomi suatu wilayah maupun melihat keunggulan kompetitif dan keunggulan komparatif wilayah satu dengan wilayah lainnya dengan mengacu wilayah referensi. Terlebih dulu, sebelum melakukan visualisasi spasial menggunakan fungsi plot(), ada baiknya kita bahas terlebih dahulu mengenai Tipologi Klassen itu sendiri. Tipologi Klassen merupakan teknik pengelompokan sektor, subsektor, lapangan usaha, atau komoditas tertentu di wilayah analisis berdasarkan pertumbuhan nilai tambah wilayah analisis terhadap nasional atau...