Program Regresi Linear Sederhana untuk Faktor X1 yakni Jumlah Penduduk kota Palembang *M-File disp('PERHITUNGAN PERAMALAN PENGGUNA TELEPON DI PT.TELEKOMUNIKASI INDONESIA') disp('DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER') disp('UNTUK FAKTOR JUMLAH PENDUDUK KOTA PALEMBANG') disp(' by MONA APRIANI') disp(' TEKNIK TELEKOMUNIKASI') disp(' ') disp(' ') disp(' ') X=input('masukan data untuk variabel X = '); Y=input('masukan data untuk variabel Y = '); plot(X,Y,'b*') title('Diagram Pancar') Xlabel('Jumlah Penduduk') Ylabel('Jumlah Pengguna Telepon') b=((length(X))*(sum(X.*Y))-(sum(X))*(sum(Y)))/((length(X))*(sum(X.^2))((sum(X))^2)); disp(' ') a=(mean(Y))-(b*mean(X)); disp(' ') r=((length(X))*(sum(X.*Y))(sum(X))*(sum(Y)))/(sqrt((length(X))*(sum(X.^2))((sum(X))^2))*sqrt((length(Y))*(sum(Y.^2))-((sum(Y))^2))); r2=r^2; disp('-Uji Kelayakan Model-') disp(' ') disp('Uji Hipotesis :') disp([' Ho : b = 0 (persamaan regresi tidak layak digunakan)']) disp([' H1 : b tidak sama dengan 0 (persamaan regresi layak digunakan)']) disp(' ') disp(['Tingkat signifikansi = 0,05']) disp(' ') disp(['Statistik Uji :']) disp(' ') mse=(sum(Y.^2)-a*(sum(Y))-b*sum(X.*Y))/(length(Y)-2); S_b=sqrt(mse/sum((X-(mean(X))).^2)); t_hitung_b=b/S_b; disp([' t_hitung = ',num2str(t_hitung_b)]) t_tabel = tinv(0.975,length(X)-2); disp(' ') disp('Daerah kritik') disp(['Ho ditolak jika |t_hitung| > t_tabel(',num2str(t_tabel),')']) disp(' ') disp('Kesimpulan') if abs(t_hitung_b) > t_tabel state1='|t hitung| > t tabel'; d=1; state2='Ho ditolak, sehingga persamaan regresi linear layak digunakan.'; else state1='|t hitung b| < t tabel'; d=0; state2='Ho tidak ditolak, sehingga persamaan regresi linear tidak layak digunakan.'; end disp(['karena ',state1,' maka ',state2])
disp(' ') disp('-Uji Konstanta-') disp(' ') disp(['Uji Hipotesis :']) disp(['Ho : a = 0 (konstanta tidak signifikan digunakan)']) disp(['H1 : a tidak sama dengan 0 (konstanta signifikan digunakan)']) disp(' ') disp(['Tingkat signifikansi = 0,05']) disp(' ') disp(['Statistik Uji :']) disp(' ') S_bo=sqrt((sum(X.^2)*mse))/((length(X)+length(Y))*sum((X-(mean(X))).^2)); t_hitung_bo=a/S_bo; disp([' t hitung = ',num2str(t_hitung_bo)]) disp(' ') disp('Daerah kritik') disp(['Ho ditolak jika |t_hitung| > t_tabel(',num2str(t_tabel),')']) disp(' ') disp('Kesimpulan') if abs(t_hitung_bo) > t_tabel state3='|t hitung| > t tabel'; e=1; state4='Ho ditolak, konstan layak digunakan '; else state3='|t hitung b| < t tabel'; e=0; state4='Ho tidak ditolak, sehingga konstan tidak layak digunakan.'; end disp(['karena ',state3,' maka ',state4]) if 'd,e :1'; disp(' ') disp('MODEL LAYAK DIGUNAKAN') disp(' ') disp('kemudian dilakukan perhitungan :') disp(' ') disp(['nilai b = ',num2str(b)]) disp(' ') disp(['nilai a = ',num2str(a)]) disp(' ') disp('model regresi : ') disp(['Y = ',num2str(a),' + ',num2str(b),'(X)']) disp(' ') disp(['koefisien determinasi= ',num2str(r2)]) disp('Koefisien korelasi') r = sqrt(r2) disp(['(Kesimpulan yang dapat diambil adalah variabel X dapat menjelaskan variabel Y sebesar ',num2str(r2*100),'% )']) else disp(' ') disp('-MODEL TIDAK LAYAK DIGUNAKAN-') disp(' ') disp('-SEHINGGA PERHITUNGAN TIDAK DAPAT DILANJUTKAN-') end
Program Regresi Linear Sederhana untuk Faktor X2 yakni Pendapatan Per-Kapita kota Palembang *M-File disp('PERHITUNGAN PERAMALAN PENGGUNA TELEPON DI PT.TELEKOMUNIKASI INDONESIA') disp('DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER') disp('UNTUK FAKTOR JUMLAH PENDAPATAN PER KAPITA KOTA PALEMBANG') disp(' by MONA APRIANI') disp(' TEKNIK TELEKOMUNIKASI') disp(' ') disp(' ') disp(' ') X=input('masukan data untuk variabel X = '); Y=input('masukan data untuk variabel Y = '); plot(X,Y,'b*') title('Diagram Pancar') Xlabel('Jumlah Pendapatan Perkapita') Ylabel('Jumlah Pengguna Telepon') b=((length(X))*(sum(X.*Y))-(sum(X))*(sum(Y)))/((length(X))*(sum(X.^2))((sum(X))^2)); disp(' ') a=(mean(Y))-(b*mean(X)); disp(' ') r=((length(X))*(sum(X.*Y))(sum(X))*(sum(Y)))/(sqrt((length(X))*(sum(X.^2))((sum(X))^2))*sqrt((length(Y))*(sum(Y.^2))-((sum(Y))^2))); r2=r^2; disp('-Uji Kelayakan Model-') disp(' ') disp('Uji Hipotesis :') disp([' Ho : b = 0 (persamaan regresi tidak layak digunakan)']) disp([' H1 : b tidak sama dengan 0 (persamaan regresi layak digunakan)']) disp(' ') disp(['Tingkat signifikansi = 0,05']) disp(' ') disp(['Statistik Uji :']) disp(' ') mse=(sum(Y.^2)-a*(sum(Y))-b*sum(X.*Y))/(length(Y)-2); S_b=sqrt(mse/sum((X-(mean(X))).^2)); t_hitung_b=b/S_b; disp([' t_hitung = ',num2str(t_hitung_b)]) t_tabel = tinv(0.975,length(X)-2); disp(' ') disp('Daerah kritik') disp(['Ho ditolak jika |t_hitung| > t_tabel(',num2str(t_tabel),')']) disp(' ') disp('Kesimpulan') if abs(t_hitung_b) > t_tabel state1='|t hitung| > t tabel'; d=1; state2='Ho ditolak, sehingga persamaan regresi linear layak digunakan.'; else state1='|t hitung b| < t tabel'; d=0; state2='Ho tidak ditolak, sehingga persamaan regresi linear tidak layak digunakan.';
end disp(['karena ',state1,' maka ',state2]) disp(' ') disp('-Uji Konstanta-') disp(' ') disp(['Uji Hipotesis :']) disp(['Ho : a = 0 (konstanta tidak signifikan digunakan)']) disp(['H1 : a tidak sama dengan 0 (konstanta signifikan digunakan)']) disp(' ') disp(['Tingkat signifikansi = 0,05']) disp(' ') disp(['Statistik Uji :']) disp(' ') S_bo=sqrt((sum(X.^2)*mse))/((length(X)+length(Y))*sum((X-(mean(X))).^2)); t_hitung_bo=a/S_bo; disp([' t hitung = ',num2str(t_hitung_bo)]) disp(' ') disp('Daerah kritik') disp(['Ho ditolak jika |t_hitung| > t_tabel(',num2str(t_tabel),')']) disp(' ') disp('Kesimpulan') if abs(t_hitung_bo) > t_tabel state3='|t hitung| > t tabel'; e=1; state4='Ho ditolak, konstan layak digunakan '; else state3='|t hitung b| < t tabel'; e=0; state4='Ho tidak ditolak, sehingga konstan tidak layak digunakan.'; end disp(['karena ',state3,' maka ',state4]) if 'd,e :1'; disp(' ') disp('MODEL LAYAK DIGUNAKAN') disp(' ') disp('kemudian dilakukan perhitungan :') disp(' ') disp(['nilai b = ',num2str(b)]) disp(' ') disp(['nilai a = ',num2str(a)]) disp(' ') disp('model regresi : ') disp(['Y = ',num2str(a),' + ',num2str(b),'(X)']) disp(' ') disp(['koefisien determinasi= ',num2str(r2)]) disp('Koefisien korelasi') r = sqrt(r2) disp(['(Kesimpulan yang dapat diambil adalah variabel X dapat menjelaskan variabel Y sebesar ',num2str(r2*100),'% )']) else disp(' ') disp('-MODEL TIDAK LAYAK DIGUNAKAN-') disp(' ') disp('-SEHINGGA PERHITUNGAN TIDAK DAPAT DILANJUTKAN-') end
Program Matlab untuk perhitungan jumlah telepon berdasarkan jumlah penduduk disp('Perhitungan Peramalan Pengguna Telepon Untuk 10 Tahun Yang Akan Datang') disp('Berdasarkan Faktor Jumlah Penduduk Kota Palembang') disp(' By MONA APRIANI') disp(' 6 TA') disp(' Teknik Telekomunikasi') disp(' ') disp(' ') disp(' ') disp('X = Jumlah Penduduk Kota Palembang Tahun 2015-2024') disp(' ') X=input('masukan data untuk variabel X = '); disp(' ') Tahun=[2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024] disp(' ') disp('Diketahui Persamaan Model Regresi Yang Didapat :') disp(' ') disp('Y = 53223.356 + 0.039169(X)') format long g Y =53223.356 + 0.039169*(X) plot(Tahun,Y) title('Grafik Peramalan Pengguna Telepon Berdasarkan Jumlah Penduduk di Kota Palembang') Xlabel('Tahun') Ylabel('Prediksi Jumlah Pengguna Telepon')
Program Matlab untuk perhitungan jumlah telepon berdasarkan jumlah pendapatan per kapita disp('Perhitungan Peramalan Pengguna Telepon Untuk 10 Tahun Yang Akan Datang') disp('Berdasarkan Faktor Pendapatan Per-Kapita Kota Palembang') disp(' By MONA APRIANI') disp(' 6 TA') disp(' Teknik Telekomunikasi') disp(' ') disp(' ') disp(' ') disp('X = Pendapatan Per-Kapita Kota Palembang Tahun 2015-2024') disp(' ') X=input('masukan data untuk variabel X = '); disp(' ') Tahun= [2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024] disp(' ') disp('Diketahui Persamaan Model Regresi Yang Didapat :') disp(' ') disp('Y = 101834.8022 + 0.00028329(X)') format long g Y = 101834.8022 + 0.00028329*(X) plot(Tahun,Y) title('Grafik Peramalan Pengguna Telepon Berdasarkan Jumlah Pendapatan PerKapita di Kota Palembang') Xlabel('Tahun') Ylabel('Prediksi Jumlah Pengguna Telepon')
