Amadea K. Nastiti


just an exquisite cat lady around

Ujian Akhir Semester Komputasi Biomedis

Atas nama Sang Pencipta Jagat Raya, saya mengerjakan artikel ini dengan jujur.

Artikel ini merupakan jawaban dari soal ujian akhir semester mata kuliah komputasi biomedis, yaitu Data Intrapolasi, Ekstrapolasi dan Regresi

Berikut data yang saya gunakan pada bahasan kali ini:

bayi

Regresi merupakan grafik lurus (linier) yang didapat dari selisih jarak terkecil dari masing masing data, dimana garis ini menunjukkan tren dari data yang diketahui. Sehingga dari data di atas didapatkan grafik dengan persamaan regresi sebagai berikut:

Sehingga terlihat tren dari data di atas, yaitu garis regresi itu sendiri, beserta persamaan regresi yang dihasilkan.

Interpolasi merupakan metode untuk mencari persamaan garis yang dapat mewakili  data, dimana pada persamaan tersebut grafiknya mencapai/bersinggungan dengan semua data yang diketahui. Dimana, pada grafik interpolasi inilah secara ideal data-data yang tidak diketahui diantara range data yang diketahui berada.

Persamaan interpolasi yang dihasilkan pada grafik di atas merupakan persamaan dengan orde polinomial 6. Dari garis persamaan interpolasi di atas dapat terlihat bahwa persamaan di atas memenuhi hampir tiap data yang ada pada grafik.

Ekstrapolasi merupakan metode untuk menentukan prediksi data yang akan datang berdasarkan data yang telah diketahui atau menurut tren data sebelumnya. Sekilas ekstrapolasi mirip dengan interpolasi, namun data prediksi tersebut juga menimbulkan ketidakpastian yang lebih besar.

Dari persamaan interpolasi sebelumnya dapat diperkirakan berat badan bayi pada bulan ke-10, dimana ditandai dengan titik data berwarna merah. Dari hasil penghitungan, diketahui titik tersebut menunjukkan berat perkiraan 8.7 kg.

Sumber data:

http://safi-tri.blogspot(dot)com/2011/08/statistik-penyajian-data-statistik.html

Tinggalkan Komentar

Nama :
E-mail :
Web : tanpa http://
Komentar :
Verification Code :