Mohon tunggu...
Panji Prasetio
Panji Prasetio Mohon Tunggu... Foto/Videografer - Operator Produksi

Musik

Selanjutnya

Tutup

Analisis

Titik Tertinggi Titik Terendah dan Kuadrat Terkecil

18 Januari 2025   16:42 Diperbarui: 18 Januari 2025   16:42 16
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Titik tertinggi dan terendah serta metode kuadrat terkecil adalah konsep penting dalam analisis matematis dan statistik. Berikut adalah penjelasan mengenai masing-masing konsep tersebut.

Titik Tertinggi dan Titik Terendah

Titik tertinggi dan terendah, sering disebut sebagai titik ekstrem, mengacu pada nilai maksimum dan minimum dari suatu fungsi. Dalam konteks fungsi kuadrat:

  • Titik Tertinggi : Ditemukan pada parabola yang terbuka ke bawah (a < 0). Titik ini adalah nilai maksimal dari fungsi.
  • Titik Terendah : Ditemukan pada parabola yang terbuka ke atas (a > 0). Titik ini adalah nilai minimum dari fungsi.

Cara Menentukan Titik Tertinggi dan Terendah

  1. Menggunakan Rumus :
    • Untuk fungsi kuadrat dalam bentukF(X)=AX2+BX+Ccontoh soal f ( x )=sebuah x2+b x+C:
      • Koordinat x dari titik puncak (titik ekstrem) dapat dihitung dengan rumusXP=-B2AXPBahasa Indonesia:=-2 sebuahBBahasa Indonesia:.
      • Koordinat y dapat ditemukan dengan substitusi nilaiXPXPBahasa Indonesia:ke dalam fungsi:kamuP=F(XP)kamuPBahasa Indonesia:=f ( x) adalahPBahasa Indonesia:).
  2. Analisis Grafik :
    • Menganalisis fungsi grafik untuk mengidentifikasi titik di mana fungsi berhenti naik dan mulai turun (atau sebaliknya).

Kuadrat Terkecil

Metode kuadrat terkecil (least squares) adalah teknik statistik yang digunakan untuk menemukan garis regresi terbaik yang meminimalkan jumlah kuadrat dari selisih antara nilai yang diprediksi oleh model dan nilai yang sebenarnya.

Aplikasi Metode Kuadrat Terkecil

  1. Regresi Linier : Digunakan untuk memodelkan hubungan antara dua variabel dengan cara menemukan garis terbaik yang mendekati data.
  2. Prediksi : menentukan prediksi nilai baru berdasarkan model yang telah dibangun.

Langkah-langkah dalam Metode Kuadrat Terkecil

  1. mengumpulkan data observasi.
  2. Tentukan model matematis (misalnya, garis lurus).
  3. Hitung model parameter yang meminimalkan jumlah kuadrat kesalahan.
  4. Evaluasi model untuk memastikan akurasi prediksi.

Dengan memahami titik tertinggi, titik terendah, dan metode kuadrat terkecil, kita dapat lebih baik menganalisis data dan fungsi dalam konteks matematika dan statistik 

Follow Instagram @kompasianacom juga Tiktok @kompasiana biar nggak ketinggalan event seru komunitas dan tips dapat cuan dari Kompasiana
Baca juga cerita inspiratif langsung dari smartphone kamu dengan bergabung di WhatsApp Channel Kompasiana di SINI

Mohon tunggu...

Lihat Konten Analisis Selengkapnya
Lihat Analisis Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun