(1) Pengantar Masalah Metode Linear

Presentasi berjudul: "(1) Pengantar Masalah Metode Linear"— Transcript presentasi:

1 MATERI-(8&9) PENGGUNAAN METODE REGRESI LINEAR PADA ANALISA DATA (Sunarta; Drs., M.S.)

2 (1) Pengantar Masalah Metode Linear
Sering digunakan sebagai model analisa data dlam segala kasus, bahkan ketika kasus yang harus dianalisa tidak linear maka dilakukan proses pe-linearan terlebih dahulu Regresi Linear Diperlukan kecermatan khusus ketika menggunakan metode regresi sbg analisa, apakah alur data sudah memenuhi linear secara visual ? Tindakan “ceroboh” Data pengamatan tidak dapat dianalisa langsung dengan rumus regresi , karena tidak seluruh data memenuhi untuk di regresi ( cek dahulu alur datanya)

3 Contoh kasus Teori ayunan matematis : T² = (4π²/g) L Secara teori :
fungsi tsb linear, artinya berapapun perubahan nilai (L) akan memenuhi linear terhadap (T²) Data Eksperimen : tidak semua variabel (L) akan memenuhi hubungan linear thd. (T²) Analisa regresi : dicermati data yang memenuhi kaidah linear (hanya data yang memenuhi yang diolah dengan regresi)

4 Teori Hukum elastis pegas : ∆L = (g/k) m
Teori : menunjukkan linear untuk sembarang nilai variabel (m) Data Pengamatan : Belum tentu semua nilai (m) yang dipasang pada pegas linear thd (∆L) Analisa regresi : selektif terhadap alur data yang memenuhi kaidah linear, tidak dibenarkan asal memasukkan semua data pengamatan tanpa cek linearnya terlebih dahulu

5 (2) Linearitas persamaan
Linearitas : tindakan meluruskan model persamaan yang ada bila belum memenuhi kaidah linear Misal : asal mula teori berupa persamaan eksponen Ht = Ho exp(-αt) linearnya menjadi : ln Ht = ln Ho – αt garis lurus dengan gradien = α , dan titik potong grafik pada titik awal yaitu ln Ho

6 (3) Rumus-rumus regresi
Persamaan regresi : Y = A X + B

7 Nilai-nilai besaran regresi
Gradien dan titik potong

8 (4) Ralat regresi linear
Ralat gradien dan ralat titik potong

9 (5) contoh aplikasi metode regresi

10 Analisa : persamaan regresi : dari grafik terlihat bahwa mulai data ke-6 baru menunjukkan adanya linear, sedang data ke-1 s/d ke-5 kelihatan menyimpang Olah data regresi dilakukan mulai data ke-6, dan diperoleh hasil ; gradien = A= (g/k)= (0,02 ±1%) cm/g titik potong= B = Lo = 10 cm Analisa yang salah : semua data diregresikan sehingga diperoleh hasil; gradien = A = (g/k)= (0,03 ±12%) cm/g titik potong = B = Lo = 9,5 cm