REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

dokumen-dokumen yang mirip
REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

BAB VI ANALISIS REGRESI

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT

( X ) 2 ANALISIS REGRESI

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)

PRAKTIKUM 1 MODELING DAN ANALISIS

MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)

BAB 1 PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Kurva y=sinc(x)

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

DIKTAT. Mata Kuliah METODE NUMERIK. Oleh: I Ketut Adi Atmika

INTERPOLASI PERTEMUAN : S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1 M O H A M A D S I D I Q

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

BAB V ANALISIS REGRESI

3SKS-TEKNIK INFORMATIKA-S1

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

Persamaan (1.4) adalah persamaan dari deret Mac Laurin. Persamaan (1.1) biasa dituliskan dengan mensubstitusikan x dengan x-x 0, sehingga :

1 yang akan menghasilkan

1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0.

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada

Bab 2 LANDASAN TEORI

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)

Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

Dia yang menjadikan matahari dan bulan bercahaya, serta mengaturnya pada beberapa tempat, supaya kamu mengetahui bilangan tahun dan perhitunganya

Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)

Hendra Gunawan. 21 Februari 2014

Bentuk Kanonik Persamaan Ruang Keadaan. Institut Teknologi Sepuluh Nopember

JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1

Daftar Isi. Halaman i KATA PENGANTAR

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki

Metode Iterasi Gauss Seidell

METODE NUMERIK PERTEMUAN : 5 & 6 M O H A M A D S I D I Q 3 S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI ROBUST PADA SAMPING ACAK SEDERHANA.

HANDS-OUT ANALISIS NUMERIK

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS

bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan )

Anuitas. Anuitas Akhir

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

BAB I. PENGANTAR METODE NUMERIK

III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275

Perbedaan Interpolasi dan Ekstrapolasi

Nuryanto,ST.,MT. Integral merupakan operasi invers dari turunan. Jika turunan dari F(x) adalah F (x) = f(x), maka F(x) = f(x) dx.

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASARKAN BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

BAB 2 LANDASAN TEORI

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang

MODUL MATA KULIAH ANALISIS NUMERIK OLEH : Rizqi Tresnaningsih, S.Pd, M.Pd PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA

Soal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SBMPTN - SNMPTN 2008

BAB 6 FITTING DATA ˆ (6.1) (6.2) (6.3) =. Nilai akan. akan minimum jika. minimum. Misal. 0. Jika ini dikerjakan maka akan diperoleh nilai

Metodologi Penelitian

1. Aturan Pangkat 3. Logartima

ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES

Pertemuan ke-5 Persamaan Linier Simultan. 11 Oktober Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang

Bab 3 SISTEM PERSAMAAN LINIER

FUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Ringkasan Limit Fungsi Kelas XI IPS 1 NAMA : KELAS : theresiaveni.wordpress.com

Tekun dan Teliti adalah Kunci Keberhasilan Anda PEMROGRAMAN LINEAR

SOAL UJIAN AKHIR MATEMATIKA INFORMATIKA 4 (A & B) Dosen: Dr. Asep Juarna Jumlah Soal: 3 Uraian Tanggal Ujian: 02/03/12 Waktu Ujian: 2 jam

MATRIKS & SOLUSI PERSAMAAN LINEAR

dan mempunyai vektor normal n =(a b c). Misal P(x,y,z) suatu titik berada pada bidang. 1. Persamaan bidangnya adalah n P P

Bab 2 Landasan Teori

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor

mengambil semua titik sample berupa titik ujung, yakni jumlah Riemann merupakan hampiran luas dari daerah dibawah kurva y = f (x) x i b x

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD. Dydaestury Jalarno 1,Dwi Ispriyanti 2. Alumni Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TEKNIK BARU MENYELESAIKAN SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR ORDE SATU NONHOMOGEN

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i

RELASI REKURENSI. Heru Kurniawan Program Studi Pendidikan Matematika Jalan KHA. Dahlan 3 Purworejo. Abstrak

UNIVERSITAS INDONESIA METODE STAIRCASE UNTUK MENDAPATKAN BENTUK KANONIK JORDAN DENGAN KARAKTERISTIK WEYR SKRIPSI NURRY WIDYA HESTY

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel

DERET FOURIER FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN. Oleh :

Matematika Dasar INTEGRAL TENTU . 2. Partisi yang terbentuk merupakan segiempat dengan ukuran x dan f ( x k ) sebagai

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT

BASIS ORTOGONAL. Bila V ruang Euclides, S V disebut Himpunan Ortogonal bila tiap dua unsur S ortogonal.

SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Nurdinintya Athari (NDT)

A. Pusat Massa Suatu Batang

GEOMETRI EUCLID EG(2, p n ) UNTUK MEMBENTUK RANCANGAN BLOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

Transkripsi:

REGRESI Curve Fttg Regres Ler Regres Ekspoesl Regres Poloml Regres

Curve Fttg: Ksus Dberk dt berup kumpul ttk-ttk dskrt. Dperluk estms / perkr utuk medptk l dr ttk-ttk g berd d tr ttk-ttk dskrt t tersebut t f 0 f 0 0 0 Regres

Curve Fttg: Ksus Dr kumpul ttk g membetuk dt, dpt dbut sebuh persm fugs sederh. Regres 3

Curve Fttg: Regres Jk dt meujukk sebuh derjt keslh tu ose, dpt dbut kurv tuggl utuk merepresetsk tred dt tersebut. t Regres 4

Curve Fttg: Iterpols Jk dt g dsedk sudh sgt press, pedekt g dlkuk dlh deg membut kurv tu urut kurv g sesu g mellu msg-msg ttk. Regres 5

Regres Ler Regres Ler dguk utuk meetuk fugs ler g plg sesu deg kumpul ttk dt, g dkethu. Sebr dt deg kurv ler Regres 6

Utuk medptk fugs ler mc, dcr l m d c m m m c Regres 7

Cotoh Peeles Regres Ler Crlh persm kurv ler jk dkethu dt utuk d sebg berkut: 0.5.5 3.0 4 4.0 5 3.5 6 6.0 7 5.5 9.5 8 4. 0 7 8 4 7 m 40 7 9.5 8 4 740 8 4 7 3.4857 0.839857 c m 3.4857 0.8398574 0.0748 Sehgg persm kurv ler : 0.839857 Regres 8 0.0748

Tbel dt hsl regres kurv 0.839857 0.0748 o 0.9074.5.33036 3.75 4.5.6964 5 3.5899 6 3.5 3.00893 7 4 3.4857 8 4.5 3.848 9 5 4.6786 0 5.5 4.6875 6 5.074 6.5 5.5679 3 7 5.94643 4 7.5 6.36607 5 8 6.7857 6 8.5 7.0536 7 9 7.65 8 9.5 8.04464 9 0 8.4649 Regres 9

Algortm Regres Ler. Tetuk ttk dt g dkethu dlm, utuk,,3,..,. Htug l m d c deg megguk formuls dr regres ler 3. Tmplk fugs ler 4. Htug fugs ler tersebut dlm rge d step d tertetu 5. Tmplk hsl tbel, dr hsl fugs ler tersebut Regres 0

Regres Ekspoesl Regres Ekspoesl dguk utuk meetuk fugs ekspoesl g plg sesu deg kumpul ttk dt, g dkethu. Regres Ekspoesl merupk pegembg dr regres ler deg memftk fugs logrtmk e b Utuk fugs dpt d logrtm-k mejd tu jk l l b e l b z b mk: z l Regres

Cotoh Peeles Regres Ekspoesl Crlh persm kurv ekspoesl jk dkethu dt utuk d sebg berkut: 0.5.7 3 3.4 4 5.7 5 8.4 z l -0.693 0.5306.38.7405.8 Cr l d b sepert mecr l m d c pd regres ler 5 z 4. 93 5 z.645 55 5.645 5 4.93 555 5 0.685 4.93 5 b 0.685.069 5 5 Sehgg persm kurv ekspoesl mejd: e 0.685.069 Regres

Tbel dt hsl regres 0.68 5.5 09593 0.9593 3.35 4.5.903 5 3.6805 6 3.5 3.7754 7 4 5.375 8 4.5 7.4895 9 5 0.5487 0 5.5 4.8574 Kurv ekspoesl e 0.685. 069 Regres 3

Algortm Regres Ekspoesl. Tetuk ttk dt g dkethu dlm, utuk,,3,..,. Ubh l mejd z deg z l 3. Htug l d b deg megguk formuls dr regres ler sepert mecr m d c b 4. Tmplk fugs ekspoesl e 5. Htug fugs ekspoesl tersebut dlm rge d step d tertetu 6. Tmplk hsl tbel, dr hsl fugs ekspoesl tersebut Regres 4

Regres Poloml g Regres Poloml dguk utuk meetuk fugs poloml g plg sesu deg kumpul p g p g g p ttk dt, g dkethu. Fugs Pedekt : Fugs Pedekt :.. 0 Utuk persm poloml orde ddptk hubug : 3 0 0 Regres 5 4 3 0

Cotoh Peeles Regres Poloml Crlh persm kurv poloml jk dkethu dt utuk d sebg berkut: 6 585.6 488.8 5 5. 6.5 5. 433 55 3 5 4 979 0. 7.7 6 3.6 3 7. 6 5 55 0 5.6 4 40.9 5 6. 5 55 5 585.6 55 5 979 488. 8 0.47857 sehgg.3599.47857.3599.8607.8607 Regres 6

Tbel dt hsl regres Kurv poloml.47857.3599.8607 6.6985769857.5 0.04 3 4.64 4.5 0.006 5 3 6.308 6 3.5 33.598 7 4 4.687 8 4.5 50.7748 9 5 60.798 0 5.5 7.74 Regres 7

Algortm Regres Poloml. Tetuk ttk dt g dkethu dlm, utuk,,3,..,. Htug l-l g berhubug deg jumlh dt utuk megs mtrk orml 3. Htug l koefse 0,, deg megguk elms Guss/Guss-Jord 4. Tmplk fugs poloml 0.. 5. Htug fugs poloml tersebut dlm rge d step d tertetu 6. Tmplk hsl tbel, dr hsl fugs poloml tersebut Regres 8