20
X = nilai variabel bebas yang diketahui
Y = nilai variabel terkait yang diketahui
= rata-rata nilai X
$
= rata-rata nilai Y
n = jumlah data atau pengamatan
8.
Regresi linier (Linear Regression).
Model matematika garis lurus untuk menggambarkan hubungan fungsional
antara variabel-variabel yang bebas maupun variabel terikat. Persamaan garisnya
dapat dinyatakan sebagai:
Dimana:
y
= nilai terhitung dari variabel yang akan diprediksi (variabel terkait)
a = persilangan sumbu y
b = kemiringan garis regresi (tingkat perubahan pada y untuk perubahan yang
terjadi di x)
X = nilai variabel bebas yang diketahui
Y = nilai variabel terkait yang diketahui
$
= rata-rata nilai X
$
= rata-rata nilai Y
n = jumlah data atau pengamatan
2.2.4
Menghitung Kesalahan Peramalan
Menurut Freddy Rangkuti (2005, hal. 80)
, menyatakan keharusan untuk
membandingkan perhitungan yang memiliki nilai MAD paling kecil, karena semakin
 |