regresi linear nonlinear
Post on 31-Dec-2014
46 Views
Preview:
TRANSCRIPT
A.REGRESI LINEAR
Secara umum, regresi adalah suatu metode untuk meramalkan nilai harapan yang
bersyarat. Regresi dikatakan linear apabila hubungan antara variabel independen dan
variabel dependennya adalah linear. Hubungan antara variabel independen dan variable
dependen dapat dikatakan linear apabila diagram pencar data dari peubah-peubah
tersebut mendekati pola garis lurus. Fungsi linear selain mudah interpretasinya, juga
dapat digunakan sebagai hampiran (approximation) atas hubungan yang bukan non-
linear.
Bentuk dari regresi linear adalah:
Y =βo +β1X1 +β2X2 +....+ε (2.1)
Apabila hubungan antara variabel independent dan variabel dependen tidak
linear, maka regresi dikatakan regresi non-linear. Bentuk dari hubungan regresi non-
linear adalah:
Yi= f (Xi ,γ )+ε (2.2)
dengan γ adalah fungsi respon non-linear dari parameternya.
Error pada regresi non-linear diasumsikan untuk mempunyai nilai harapan
sebesar nol, ragam yang konstan dan tidak dikorelasikan, sama seperti asumsi error pada
model regresi linear.
Analisis regresi merupakan suatu analisis anatara variable independent (X)
dengan varabel dependent (Y), dimana diasumsikan bahwa X mempengaruhi Y secara
exponensial, kuadratik, kubik, logaritmik, invers ataupun bentuk lainnya.
Secara umum, terdapat beberapa model regresi nonlinier, antara lain:
Jika kita dihadapkan pada pilihan beberapa model regresi yang digunakan, maka kita
kita dapat mengambil model yang terbaik berdasarkan pertimbangan berikut:
1. nilai R yang besar,
2. nilai R2 yang besar, dan
3. Standard error yang kecil.
B.METODE ITERASI GAUSS SEIDEL
adalah metode yang menggunakan proses iterasi hingga diperoleh nilai-nilai berubah.
Bila diketahui persamaan linier:
a11X1 + a12X2 + ...... + a1nXn = b1
a21X1 + a22X2 + ..... + a2nXn = b2
...... ...... ..... ........ ....
am1X1 + am2X2 + ...... + amnXn = bn
Berikan nilai awal dari setiap Xi (i=1 s/d n) kemudian sistem persamaan linier diatas
ditulis menjadi:
X1 = 1/a11 (b1 – a12x2 - a13x3 -....- a1nxn)
X2 = 1/a22 (b2 – a21x1 - a23x3 -....- a2nxn)
Xn = 1/ann (bn – an1x1-an2x2-...a2nxn)
Contoh:
Selesaikan sistem persamaan berikut dengan metode iterasi gauss seidel untuk
mendapatkan nilai x, y dan z:
3x + y – z =5
4x + 7y – 3z = 20
2x – 2y + 5z = 10
Jawab :
Berikan nilai awal : x=0, y=0 dan z=0
Susun persamaan menjadi:
X = (5 – y + z)/3 = (5-0+0)/3 = 1.667
Y = (20-4x+3z)/7 = (20 – 4(1.667)+3(0))/7 = 1.90476
Z = (10-2x+2y)/5 = (10-2(1,667)+2(1,904) = 2.09524
Iterasi I:
X = (5 – y + z)/3 = (5-1.90476+2.09524)/3 = 1.73016
Y = (20-4x+3z)/7 = (20 – 4(1.73016)+3(2.09524))/7 = 2.76644
Z = (10-2x+2y)/5 = (10-2(1.73016)+2(2.76644) = 2.41451
Iterasi II :
X = (5 – y + z)/3 = (5- 2.76644 + 2.41451)/3 = 1.54935
Y = (20-4x+3z)/7 = (20 – 4(1.54935)+3(2.41451))/7 = 3.0065
Z = (10-2x+2y)/5 = (10-2(1.54935)+2(3.0065) = 2.58286
Iterasi III :
X = 1.5254 Y = 3.0924 Z = 2.6268
Iterasi IV :
X = 1.5115 Y = 3.1192 Z = 2.6431
Iterasi V :
X = 1.5080 Y = 3.1282 Z = 2.6481
Iterasi VI :
X = 1.5066 Y = 3.1311 Z = 2.6498
Jadi iterasi 6 dan 5 hampir sama maka:
X = 1.5066 Y = 3.1311 Z = 2.6498
top related