Download - analisis numerik
LAPORAN UJIAN AKHIR PRAKTIKUMANLISIS NUMERIK
“REGRESI KUADRAT TERKECIL DENGAN JKG”
OLEHDINA AYU FITRIANI 125090507111019NIKEN HAPSARI 125090500111019NURUL IMANIA 125090500111035
ASISTEN 1 : ALDO KAUTSAR ROHIMASISTEN 2 : HASAN BISRI
LABORATORIUM KOMPUTERPROGRAM STUDI STATISTIKA
JURUSAN MATEMATIKAFAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS BRAWIJAYA2014
BAB IHASIL DAN PEMBAHASAN
1. Regresi Linier
CODING PENJELASAN
clc; clear all; Membersihkan data sebelumnya atau memulai suatu coding
x=[ 0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54 0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35 0,61 0,77 0,82 0,49 0,84 0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87 0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33];
data variabel x dari exel
y=[ 0,90 0,75 0,90 0,65 0,15 0,09 0,96 0,21 0,48 0,23 0,86 0,24 0,96 0,60 0,02 0,42 0,71 0,07 0,84 0,02 0,66 0,31 0,48 0,48 0,54 0,02 0,29 0,39 0,24 0,46 0,08 0,89 0,32 0,58 0,49 0,72 0,11 0,56 0,65 0,53 0,48 0,48 0,06 0,24 0,33 0,99 0,82 0,37 0,41 0,17];
data variabel y dari exel
n=50; Banyak data
sigx=0; Iterasi awal untuk variabel sigx
sigy=0; Iterasi awal untuk variabel sigy
sigxy=0; Iterasi awal untuk variabel sigxy
sigxkuad=0; Iterasi awal untuk variabel
sigxkuad
sigykuad=0; Iterasi awal untuk variabel sigykuad
disp('REGRESI LINEAR'); Nama source code yang akan muncul di Command Window
disp('x=[0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54 0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35 0,61 0,77 0,82 0,49 0,84 0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87 0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33]');
Untuk mencari nilai x
disp('y=[ 0,90 0,75 0,90 0,65 0,15 0,09 0,96 0,21 0,48 0,23 0,86 0,24 0,96 0,60 0,02 0,42 0,71 0,07 0,84 0,02 0,66 0,31 0,48 0,48 0,54 0,02 0,29 0,39 0,24 0,46 0,08 0,89 0,32 0,58 0,49 0,72 0,11 0,56 0,65 0,53 0,48 0,48 0,06 0,24 0,33 0,99 0,82 0,37 0,41 0,17]');
Untuk mencari nilai y
disp('i x(i) y(i) x(i)^2 y(i)^2 x(i)y(i)’);
Untuk menampilkan nilai yang diperlukan
for i=1:n Untuk i=1 sampai n hitung
sigx=sigx+x(i); rumusnya
sigy=sigy+y(i); rumusnya
sigxy=sigxy+x(i)*y(i); rumusnya
sigxkuad=sigxkuad+x(i)^2; rumusnya
sigykuad=sigykuad+y(i)^2; rumuasnya
end; perintah berhenti
for i=1:n Untuk i=1 sampai n hitung
fprintf('%g %3f %3f %3f %3f\n',i,x(i),y(i),x(i)^2,x(i)*y(i));
Menampilkan pada comman windows ‘i,x(i),y(i),x(i)^2,x(i)*y(i))’ dan hasilnya sampai banyak n yaitu 10, %3f maksudnya jarak antar kolom adalah 3 spasi
end; Perintah berhenti
fprintf(' %g %3f %3f %3f %3f\n',sigx,sigy,sigxkuad,sigxy);
Hasil yang akan muncul
p=(n*sigxkuad)-(sigx)^2; Mencari nilai p
a=(sigxkuad*sigy-sigx*sigxy)/p Mencari nilai a
b=(n*sigxy-sigx*sigy)/p Mencari nilai b
X=0:1:1; Nilai X antara 0 sampai 1
f=a+b*X; untuk menghitung nilai dari persamaan regresi linier,
plot(x,y,'xk',X,f,'b') Peirntah untuk mebuat grafik
Y_Duga=f(2) menghitung nilai duga regresi dengan x=2
JKT=(sigykuad-((sigy^2)/n))JKR=b*(sigxy-(sigx*sigy/n))JKG=JKT-JKR
Rumus untik menghitung
JKG
Hasil grafik:
Hasil pada Command Windowsnilai a=¿13.9997 dan nilai b=¿0.4205 sehingga persamaan regresi linier adalah: y=¿13.9997+0.4205x. Dari persamaan tersebut nilai y ketika x=30 adalah 17.7846. Dan didapatkan nilai JKT = 5.4993e+004, JKR = 1.0482e+004, dan JKG = 4.4511e+004
2. Regresi Kuadrat
CODING PENJELASAN
clc; clear all; Membersihkan data sebelumnya atau memulai suatu coding
x=[ 0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54 0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35 0,61
data variabel x dari exel
0,77 0,82 0,49 0,84 0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87 0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33];y=[ 0,90 0,75 0,90 0,65 0,15 0,09 0,96 0,21 0,48 0,23 0,86 0,24 0,96 0,60 0,02 0,42 0,71 0,07 0,84 0,02 0,66 0,31 0,48 0,48 0,54 0,02 0,29 0,39 0,24 0,46 0,08 0,89 0,32 0,58 0,49 0,72 0,11 0,56 0,65 0,53 0,48 0,48 0,06 0,24 0,33 0,99 0,82 0,37 0,41 0,17];
data variabel y dari exel
n=10; Banyak data
sigx=0; Iterasi awal untuk variabel sigx
sigy=0; Iterasi awal untuk variabel sigy
sigxy=0; Iterasi awal untuk variabel sigxy
sigxkuad=0; Iterasi awal untuk variabel sigxkuad
sigykuad=0; Iterasi awal untuk variabel sigykuad
sigxkuady=0; Iterasi awal untuk variabel sigxkuady
sigx3=0 Iterasi awal untuk variabel sigx3
sigx4=0; Iterasi awal untuk variabel sigx4
disp('REGRESI KUADRAT'); Nama source code yang akan muncul di Command Window
disp('x=[0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54 0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35
Untuk mencari nilai x
0,61 0,77 0,82 0,49 0,84 0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87 0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33]');
disp('y=[ 0,90 0,75 0,90 0,65 0,15 0,09 0,96 0,21 0,48 0,23 0,86 0,24 0,96 0,60 0,02 0,42 0,71 0,07 0,84 0,02 0,66 0,31 0,48 0,48 0,54 0,02 0,29 0,39 0,24 0,46 0,08 0,89 0,32 0,58 0,49 0,72 0,11 0,56 0,65 0,53 0,48 0,48 0,06 0,24 0,33 0,99 0,82 0,37 0,41 0,17]');
Untuk mencari nilai y
disp('i x(i) y(i) x(i)y(i) x(i)^2 x(i)^2*y(i) x(i)^3 x(i)^4');
Untuk menampilkan nilai yang diperlukan
for i=1:n Untuk i=1 sampai n hitung
sigx=sigx+x(i); rumusnya
sigy=sigy+y(i); rumusnya
sigxy=sigxy+x(i)*y(i);
rumusnya
sigxkuad=sigxkuad+x(i)^2;
rumusnya
Sigykuad=sigykuat+y(i)^2;
rumusnya
sigxkuady=sigxkuady+y(i)*x(i)^2;
rumusnya
sigx3=sigx3+x(i)^3; rumusnya
sigx4=sigx4+x(i)^4; rumusnya
end; perintah berhenti
for i=1:n Untuk i=1 sampai n hitung
fprintf('%g %3.5f %3.5f %3.5f %3.5f %3.5f %3.5f %3.5f\n',i,x(i),y(i),x(i)*y(i),x(i)^2,y(i)*(x(i)^2),x(i)^3,x(i)^4);
Menampilkan pada comman windows ‘i,x(i),y(i),x(i)^2,x(i)*y(i)), y(i)*(x(i)^2),x(i)^3,x(i)^4
)’ dan hasilnya sampai banyak n yaitu 10, %3.5f maksudnya berjarak 3 spasi dan hasilnya terdapat 5 angka dibelakang koma
end; Perintah berhenti
fprintf(' %g %3.5f %3.5f %3.5f %3.5f %3.5f %3.5f %3.5f\n',sigx,sigy,sigxy,sigxkuad,sigxkuady,sigx3,sigx4);
Hasil yang akan muncul
R=[n sigx sigxkuad;sigx sigxkuad sigx3;sigxkuad sigx3 sigx4];
Mencari nilai R
S=[sigy sigx sigxkuad;sigxy sigxkuad sigx3;sigxkuady sigx3 sigx4];
Mencari nilai S
T=[n sigy sigxkuad;sigx sigxy sigx3;sigxkuad sigxkuady sigx4];
Mencari nilai T
U=[n sigx sigy;sigx sigxkuad sigxy;sigxkuad sigx3 sigxkuady];
Mencari nilai U
p=det(R); rumusnya
a=det(S)/p rumusnya
b=det(T)/p rumusnya
c=det(U)/p rumusnya
X=0:1:3; Nilai X antara 0 sampai 3
f=a+b.*X+c.*(X.^2); untuk menghitung nilai dari persamaan regresi kuadrat,
plot(x,y,'xk',X,f,'b') Peirntah untuk mebuat grafik
Y_Duga=f(2) menghitung nilai duga regresi dengan x=2
Hasil grafik:
Hasil pada Command Windows:
nilai a=¿ 6.2412, nilai b=¿ 2.5320, dan nilai c = -0.0255 sehingga persamaan regresi kudrat yang terbentuk dari data tersebut adalah:
y=6,2412+2,532x−0,0255 x2. Dari persamaan tersebut didapatkan nilai
y ketika x=30 adalah 58.2654. Dan didapatkan nilai JKT = 5.4993e+004, JKR = 6.3109e+004, JKG =-8.1162e+003.
a. Regresi Pangkat
CODING PENJELASAN
clc; clear all; Membersihkan data sebelumnya atau
memulai suatu coding
x=[ 0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54 0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35 0,61 0,77 0,82 0,49 0,84 0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87 0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33];
data variabel x dari exel
y=[ 0,90 0,75 0,90 0,65 0,15 0,09 0,96 0,21 0,48 0,23 0,86 0,24 0,96 0,60 0,02 0,42 0,71 0,07 0,84 0,02 0,66 0,31 0,48 0,48 0,54 0,02 0,29 0,39 0,24 0,46 0,08 0,89 0,32 0,58 0,49 0,72 0,11 0,56 0,65 0,53 0,48 0,48 0,06 0,24 0,33 0,99 0,82 0,37 0,41 0,17];
data variabel y dari exel
n=10; Banyak data
sigx=0; Iterasi awal untuk variabel sigx
sigy=0; Iterasi awal untuk variabel sigy
sigxy=0; Iterasi awal untuk variabel sigxy
sigxkuad=0; Iterasi awal untuk variabel sigxkuad
sigykuad=0; Iterasi awal untuk variabel sigykuad
disp('REGRESI PANGKAT\n');
Nama source code yang akan muncul di Command Window
disp('x=[0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54 0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35
Untuk mencari nilai x
0,61 0,77 0,82 0,49 0,84 0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87 0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33]');
disp('y=[ 0,90 0,75 0,90 0,65 0,15 0,09 0,96 0,21 0,48 0,23 0,86 0,24 0,96 0,60 0,02 0,42 0,71 0,07 0,84 0,02 0,66 0,31 0,48 0,48 0,54 0,02 0,29 0,39 0,24 0,46 0,08 0,89 0,32 0,58 0,49 0,72 0,11 0,56 0,65 0,53 0,48 0,48 0,06 0,24 0,33 0,99 0,82 0,37 0,41 0,17]');
Untuk mencari nilai y
disp('x=[0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54 0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35 0,61 0,77 0,82 0,49 0,84 0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87 0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33]');
Untuk menampilkan nilai yang diperlukan
for i=1:n Untuk i=1 sampai n hitung
sigx=sigx+log(x(i)); rumusnya
sigy=sigy+log(y(i)); rumusnya
sigxy=sigxy+log(x(i))*log(y(i));
rumusnya
sigxkuad=sigxkuad+(log(x(i)))^2;
rumusnya
Sigykuad=sigykuad+y(i)^2;
rumusnya
end; perintah berhenti
for i=1:n Untuk i=1 sampai n hitung
fprintf('%g %2.6f %2.6f %2.6f %2.6f\n',i,log(x(i)),log(y(i)),(log(x(i))^2),log(x(i))*log(y(i)));
Menampilkan pada command windows ‘i, log(x(i)),log(y(i)),(log(x(i))^2),log(x(i))*log
(y(i)))’ dan hasilnya sampai banyak n yaitu 10, %2.6f maksudnya berjarak 2 spasi dan hasilnya terdapat 6 angka dibelakang koma
end; Perintah berhenti
fprintf(' %g %2.6f %2.6f %2.6f %2.6f\n',sigx,sigy,sigxkuad,sigxy);
Hasil yang akan muncul
p=(n*sigxkuad)-(sigx)^2; Mencari nilai p
A=(sigxkuad*sigy-sigx*sigxy)/p
Mencari nilai A
B=(n*sigxy-sigx*sigy)/p Mencari nilai B
a=exp(A) rumusnya
b=B rumusnya
X=0:1:2; Nilai dari X antara 0 sampai 2
f=a.*(X.^b); menghitung nilai dari persamaan regresi pangkat
plot(x,y,'xk',X,f,'b') Perintah membuat grafik
Y_Duga=f(2) menghitung nilai duga regresi jika x=2
Hasil grafik:
Hasil pada Command Windows:
nilai a=¿0.2789 dan nilai b=0,1 5 42 sehingga persamaan regresi pangkat
yang terbentuk dari data tersebut adalah: y=0,278 9 x−0,176. Dari
persamaan tersebut didapatkan nilai y ketika x=30 adalah 0,152. Dan didaptkan nilai JKT = 50.4167, JKR =2.1241, JKG = 48.2926.
b. Regresi Laju Pertumbuhan
CODING PENJELASAN
clc; clear all; Membersihkan data sebelumnya atau memulai suatu coding
x=[ 0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54 0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35 0,61 0,77 0,82 0,49 0,84 0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87
data variabel x dari exel
0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33];y=[ 0,90 0,75 0,90 0,65 0,15 0,09 0,96 0,21 0,48 0,23 0,86 0,24 0,96 0,60 0,02 0,42 0,71 0,07 0,84 0,02 0,66 0,31 0,48 0,48 0,54 0,02 0,29 0,39 0,24 0,46 0,08 0,89 0,32 0,58 0,49 0,72 0,11 0,56 0,65 0,53 0,48 0,48 0,06 0,24 0,33 0,99 0,82 0,37 0,41 0,17];
data variabel y dari exel
n=10; Banyak data
sigx=0; Iterasi awal untuk variabel sigx
sigy=0; Iterasi awal untuk variabel sigy
sigxy=0; Iterasi awal untuk variabel sigxy
sigxkuad=0; Iterasi awal untuk variabel sigxkuad
sigykuad=0; Iterasi awal untuk variabel sigykuad
disp('REGRESI LAJU PERTUMBUHAN');
Nama source code yang akan muncul di Command Window
disp('x=[0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54 0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35 0,61 0,77 0,82 0,49 0,84 0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87 0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33]');
Untuk mencari nilai x
disp('y=[ 0,90 0,75 0,90 0,65 0,15 0,09 0,96 0,21 0,48 0,23 0,86 0,24 0,96 0,60 0,02 0,42 0,71 0,07 0,84 0,02 0,66 0,31 0,48 0,48 0,54 0,02 0,29 0,39 0,24 0,46 0,08 0,89 0,32 0,58 0,49 0,72 0,11 0,56 0,65 0,53 0,48 0,48 0,06 0,24 0,33 0,99 0,82 0,37 0,41 0,17]');
Untuk mencari nilai y
disp('i X(i)=1/x(i) Y(i)=1/y(i) x(i)^2 x(i)y(i)\n');
Untuk menampilkan nilai yang diperlukan
for i=1:n Untuk i=1 sampai n hitung
sigx=sigx+x(i); rumusnya
sigy=sigy+log(y(i));
rumusnya
sigxy=sigxy+log(x(i))*log(y(i));
rumusnya
sigxkuad=sigxkuad+x(i)^2;
rumusnya
Sigykuad=sigykuad+y(i)^2;
rumusnya
end; perintah berhenti
for i=1:n Untuk i=1 sampai n hitung
fprintf('%g %2.6f %2.6f %2.6f %2.6f\n',i,1/x(i),1/y(i),(1/x(i))^2,(1/x(i))*(1/y(i)));
Menampilkan pada command windows ‘i, 1/x(i),1/y(i),(1/x(i))^2,(1/x(i
))*(1/y(i)))’ dan hasilnya sampai banyak n yaitu 10, %2.6f maksudnya berjarak 2 spasi dan hasilnya terdapat 6
angka dibelakang koma
end; Perintah berhenti
fprintf(' %g %2.6f %2.6f %2.6f %2.6f\n',sigx,sigy,sigxkuad,sigxy);
Hasil yang akan muncul
p=(10*sigxkuad)-(sigx)^2;
Mencari nilai p
A=(sigxkuad*sigy-sigx*sigxy)/p
Mencari nilai A
B=(10*sigxy-sigx*sigy)/p
Mencari nilai B
a=1/A rumusnya
b=B/A rumusnya
X=0:1:1; Nilai dari X antara 1 sampai 1
f=a.*(X./(b+X)); menghitung nilai dari persamaan regresi laju pertumbuhan
plot(x,y,'xk',X,f,'b')
Perintah membuat grafik
Y_Duga=f(2) menghitung nilai duga regresi jika x=2
Hasil grafik:
Hasil pada Command Windows:
nilai a=¿0.1473 dan nilai b=¿ -0.0092. sehingga persamaan regresi laju pertumbuhan yang terbentuk dari data tersebut adalah:
y=0.1473x
−0.0092+x. Dari persamaan tersebut didapatkan nilai y
ketika x=30 adalah 0.1473. Dan didaptkan nilai JKT = -1.9447e+003, JKR = 12.1953, JKG =-1.9569e+003.
c. Regresi Eksponensial
CODING PENJELASAN
clc; clear all; Membersihkan data sebelumnya atau memulai suatu coding
x=[ 0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54
data variabel x dari exel
0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35 0,61 0,77 0,82 0,49 0,84 0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87 0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33];y=[ 0,90 0,75 0,90 0,65 0,15 0,09 0,96 0,21 0,48 0,23 0,86 0,24 0,96 0,60 0,02 0,42 0,71 0,07 0,84 0,02 0,66 0,31 0,48 0,48 0,54 0,02 0,29 0,39 0,24 0,46 0,08 0,89 0,32 0,58 0,49 0,72 0,11 0,56 0,65 0,53 0,48 0,48 0,06 0,24 0,33 0,99 0,82 0,37 0,41 0,17];
data variabel y dari exel
n=10; Banyak data
sigx=0; Iterasi awal untuk variabel sigx
sigy=0; Iterasi awal untuk variabel sigy
sigxy=0; Iterasi awal untuk variabel sigxy
sigxkuad=0; Iterasi awal untuk variabel sigxkuad
sigykuad=0; Iterasi awal untuk variabel sigykuad
disp('REGRESI EKSPONENSIAL');
Nama source code yang akan muncul di Command Window
disp('x=[0,53 0,27 0,90 0,24 0,12 0,80 0,87 0,98 0,54 0,56 0,49 0,74 0,48 0,21 0,91 0,70 0,03 0,93 0,05 0,91 0,15 0,01 0,35 0,61 0,77 0,82 0,49 0,84
Untuk mencari nilai x
0,02 0,89 0,62 0,83 0,05 0,94 0,75 0,25 0,57 0,01 0,93 0,42 0,93 0,19 0,87 0,67 0,43 0,51 0,35 0,16 0,64 0,33]');
disp('y=[ 0,90 0,75 0,90 0,65 0,15 0,09 0,96 0,21 0,48 0,23 0,86 0,24 0,96 0,60 0,02 0,42 0,71 0,07 0,84 0,02 0,66 0,31 0,48 0,48 0,54 0,02 0,29 0,39 0,24 0,46 0,08 0,89 0,32 0,58 0,49 0,72 0,11 0,56 0,65 0,53 0,48 0,48 0,06 0,24 0,33 0,99 0,82 0,37 0,41 0,17]');
Untuk mencari nilai y
disp('i x(i) Y(i)=ln(y(i)) x(i)^2 x(i)y(i)\n');
Untuk menampilkan nilai yang diperlukan
for i=1:n Untuk i=1 sampai n hitung
sigx=sigx+x(i); rumusnya
sigy=sigy+log(y(i)); rumusnya
sigxy=sigxy+log(x(i))*log(y(i));
rumusnya
sigxkuad=sigxkuad+x(i)^2;
rumusnya
Sigykuad=sigykuad+y(i)^2 rumusnya
end; perintah berhenti
for i=1:n Untuk i=1 sampai n hitung
fprintf('%g %2.6f %2.6f %2.6f %2.6f\n',i,x(i),log(y(i)),(x(i))^2,x(i)*log(y(i)));
Menampilkan pada command windows ‘i, x(i),log(y(i)),(x(i))^2,x(i)*log(y(i)))’ dan hasilnya sampai banyak n yaitu 10, %2.6f maksudnya
berjarak 2 spasi dan hasilnya terdapat 6 angka dibelakang koma
end; Perintah berhenti
fprintf(' %g %2.6f %2.6f %2.6f %2.6f\n',sigx,sigy,sigxkuad,sigxy);
Hasil yang akan muncul
p=(n*sigxkuad)-(sigx)^2; Mencari nilai p
A=(sigxkuad*sigy-sigx*sigxy)/p
Mencari nilai A
B=(n*sigxy-sigx*sigy)/p Mencari nilai B
a=exp(A) rumusnya
b=B rumusnya
X=0:1:2; Nilai dari X antara 1 sampai 1
f=a.*exp(b*X); menghitung nilai dari persamaan regresi ekponensial
plot(x,y,'xk',X,f,'b') Perintah membuat grafik
Y_Duga=f(2) menghitung nilai duga regresi jika x=2
Hasil grafik:
Hasil pada Command Windows:
Nilai a = 0.5793 dan nilai b=−1.0358 ,sehingga persamaan regresi eksponensial yang terbentuk dari data tersebut adalah:
y=0.5793 e−1.0358 x. Dari persamaan tersebut didapatkan nilai y ketika
x=30 adalah 1.8546e-014. Dan didapatkan nilai JKT = -45.5084, JKR = 5.0954, JKG = -50.6038.
BAB VPENUTUP
5.1 KESIMPULAN Regresi merupakan suatu alat ukur yang juga dapat digunakan untuk mengukur ada atau tidaknya korelasi antarvariabel. Analisis regresi sangat membantu untuk mendapatkan bukti ilmiah dari suatu hubungan antara variabel-variabel sekaligus meramalkannya. Dalam ilmu eksakta hubungan antara variabel-variabel mudah dibuktikan karena sudah tegas dan diketahui, akan tetapi dalam kajian ilmu sosial, hubungan antara variabel-variabel pada umumnya masih belum tegas dan sering tidak diketahu.
Maka dengan software Matlab dapat membantu kesulitan yang ada dan mempermudah dalam mencari hasil dari suatu regresi. Analisis regresi dikelompokkan dari mulai yang paling sederhana sampai yang paling rumit, tergantung tujuan yang berlandaskan pengetahuan atau teori sementara, bukan asal ditentukan saja. Analisis regresi macam-macamnya adalah:
Regresi Linier Sederhana, Regresi Linier Berganda, Regresi Nonlinier (Regresi polinomial, Regresi pangkat, Regresi eksponensial, Regresi laju pertumbuhan, Regresi Hiperbola, Regresi logaritmik, Regresi fungsi geometri), Regresi Dummy, dan Regresi Logistik
5.2 SARAN
1. Ketika menyimpan source codenya, nama judul sebaiknya jangan ada spasi.2. Harus teliti dalam memasukkan setiap codenya karena jika ada yang salah sedikit saja maka akan eror ketika di Run.3. Harus mengetahui kapan di akhir setiap kalimat pada codenya diberi tdanda “;” (titik dua koma)4. Memasukka rumus yang cukup rumit harus teliti tanda matematikanya seperti pangkat menggunakan tanda (^) dan lainnya.5. Ketika ingin melihat hasilnya yang dilihat adalah pada Command Windowsnya dan grafiknya.
DAFTAR PUSTAKA
http://perkuliahan-vi.blogspot.com/2011/01/analisis-regresi.html (diakses tanggal 15 Mei 2014)
http://www.slideshare.net/indraherlangga/regresi-kuadrat-terkecil (diakses tanggal 15 Mei 2014)
http://rpprastio.wordpress.com/2012/05/21/regresi-linear/ (diakses tanggal 15 Mei 2014)
http://ngacabrul.blogspot.com/2010/12/makalah-statistik-korelasi-dan-regresi.html (diakses tanggal 15 Mei 2014)
LAMPIRAN
Regresi Linier
Regresi Pangkat
Regresi Kuadrat
Regresi Laju Pertumbuhan
Regresi Eksponensial