Kamis, 18 Agustus 2016
Key
Word : Metode pencocokan kurva, Metode kuadrat terkecil (Mekucil), regresi linear, Garis
lurus terbaik, Sebaran data, sesatan.
Regresi linear atau
metode kuadrat terkecil adalah salah satu metode untuk menentukan garis lurus
terbaik dari sebaran data yang memiliki atau dibentuk memiliki kecenderungan
mendekati garis lurus atau persamaan linear. Metode ini dianggap sebagai metode
terbaik dengan nilai penyimpangan terkecil jika dibandingkan dengan
metode-metode lainnya (Baca juga : Metode Klasik Metode Pencocokan Kurva), karena metode kuadrat terkecil memperhitungkan aspek
penyimpangan atau sesatan secara persamaan statistika.
Suatu persamaan linear akan memenuhu :
y
= ax + b
Dengan x dan y merupakan variabel bebas,
sedangkan a dan b merupakan parameter. Jika kita mempunyai sekumpulan data
pasangan (x,y), dan data tersebut digambarkan dalam bentuk grafik linear, maka
akan diperoleh suatu garis lurus.
Dengan menganggap bahwa x memiliki sesatan
yang lebih kecil dari pada sesatan pada y, maka garis lurus terbaik dapat
diperoleh berdasarkan metode kuadrat terkecil (regresi terhadap y). Nilai a
terbaik dituliskan dengan notasi at sedangkan nilai b terbaik
dituliskan dengan notasi bt dengan menggunakan persamaan :
(Baca lebih
lanjut : Penuruna Persamaan at dan bt)
Contok kasus :
Jiaka data hasil penelitian memiliki
kecenderungan garis lurus seperti di bawah :
Untuk menghasilkan garis lurus terbaik
menggunakan metode kuadrat terkecil, maka kita harus menghitung nilai at dan bt, sehingga dihasilkan
fungsi garis lurus f(x)
Selanjutnya plot grafik pada sebaran data sehingga
dihasilkan :
Baca juga : Metode menentukan garis lurus terbaik
