Dokumen Web Persamaan Regresi

38

2.9. Dokumen Web

Secara garis besar, dokumen pada WWW dapat digolongkan menjadi tiga yaitu: statis, dinamis, dan aktif. 2.9.1. Dokumen Web Statis Dokumen web statis adalah dokumen yang bersifat tetap, yang tersimpan dalam sebuah server. Pihak klien hanya bisa mendapat salinan dari dokumen tersebut sebagaimana isinya ditentukan pada saat dokumen tersebut dibuat. Pihak klien tidak dapat melakukan perubahan pada dokumen tersebut. Biasanya dokumen web statis dibangun dengan hanya menggunakan HTML atau XML. Klien Server request Dokumen Statis Gambar 2.9-1 Dokumen Statis 39 2.9.2. Dokumen Web Dinamis Dokumen dinamis dibuat ketika klien melakukan permintaan sebuah dokumen ke server. Ketika ada permintaan, web server menjalankan program untuk membentuk sebuah dokumen. Jika pada dokumen statis klien hanya mendapat salinan secara utuh sebagaimana dokumen tersebut sudah ditentukan dari awal, pada web dinamis, server menjalankan program untuk membuat sebuah dokumen terlebih dahulu sebelum diberikan ke klien. Teknologi yang cukup banyak digunakan dalam pemrograman web dinamis antara lain JSP, PHP, dan ASP. Klien Server request Dokumen Dinamis Server menjalankan program Gambar 2.9-2 Dokumen Dinamis 40 2.9.3. Dokumen Web Aktif Hampir sama dengan dokumen web dinamis, jika pada web dinamis dokumen web dieksekusi oleh server, pada web aktif program tersebut dieksekusi oleh klien. Ketika server mendapatkan permintaan dari klien, server mengirimkan sebuah program yang akan dijalankan oleh klien. Contoh penggunaan web aktif ini adalah pada situs yang menyediakan konten berupa flash. Klien Server request Kode program Klien meneksekusi program Gambar 2.9-3 Dokumen Aktif 41

2.10. Persamaan Regresi

Persamaan regresi adalah persamaan matematika yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai nilai suatu variabel terhadap variabel lain. Istilah regresi awalnya berasal dari penelitian yang dilakukan oleh Sir Francis Galton yang pada waktu itu melakukan penelitian tentang tinggi badan anak laki laki dibanding ayahnya, yang dari tahun ke tahun mengalami kemunduran regressed. Saat ini, istilah regresi digunakan secara luas untuk semua jenis peramalan dan analisis data. 2.10.1. Regresi Linier Linier dapat juga diartikan sebagai “garis lurus”. Hubungan regresi linier membentuk pola yang dapat dijelaskan dengan menarik garis lurus. Salah satu cara untuk mengetahui apakah hubungan dari suatu variabel terhadap variabel lain membentuk garis linier adalah dapat dilakukan dengan cara visual, yaitu jika dari diagram pencarnya dapat digambarkan sebuah garis lurus. Gambar 2.10-1 Hubungan Linier -5 5 10 15 20 25 2 4 6 8 10 42 Dari gambar di atas dapat kita lihat bahwa sebaran data tersebut dapat digambarkan dengan sebuah garis lurus. Artinya, pada persamaan linier, jika nilai variabel X bertambah, nilai variabel Y juga mengalami penambahan searah secara konstan. Garis lurus tersebut disebut juga garis regresi regression line. Dalam regresi linier, terdapat dua variabel yang digunakan, yaitu variabel yang mempengaruhi independent variable atau regressor, dan variabel yang terpengaruh dependent variable atau response. Hubungan linier sederhana antara response Y dan regressor x dapat dirumuskan: = � + � Dimana � disebut juga intercept atau titik dimana garis regresi menyentuh sumbu x. sedangkan � atau slope, adalah besarnya kemiringan pada garis regresi tersebut. Dalam beberapa kasus, bisa saja terdapat lebih dari satu variabel regressor, ini berarti ada dua atau lebih variabel yang dapat menjelaskan variabel Y atau dependen. Misalnya, variabel Y adalah harga rumah. Sedangkan untuk menjelaskan Y harga rumah misalnya, terdapat dua faktor yang menentukan, yaitu usia dari rumah tersebut x1 dan harga jual tanah x2. Dalam kasus ini, persamaan regresinya dapat ditulis sebagai berikut: = � + � + � 43 2.10.2. Regresi Non Linier Analisis regresi linier didasarkan pada anggapan bahwa hubungan rata rata antara dua atau lebih variabel dapat dilukiskan dengan menarik garis lurus. Namun seringkali, hubungan sebuah data dapat diterangkan dengan lebih baik menggunakan garis lengkung curve. Pada regresi nonlinear, garis regresi yang tergambar dapat tiba tiba berubah arah. Dalam statistika, dikenal lima jenis regresi nonlinear, yaitu: regresi pertumbuhan eksponensial, penurunan eksponensial, gaussian model, pertumbuhan logistik, dan model logaritmik. Persamaan yang digunakan pada model model tersebut antara lain: Pertumbuhan eksponensial: = Penurunan eksponensial: = − Gaussian: = − − Pertumbuhan logistik: = + − Model logaritma: = + �� 44 Gambar 2.10-2 Model Regresi Nonlinear Untuk mendapatkan linieritas dari hubungan non linier, dapat dilakukan transformasi pada variabel dependen atau variabel independen atau keduanya. Untuk transormasi ke bentuk eksponensial dan logaritma, persamaannya adalah sebagai berikut: Eksponensial: = �� , = Logaritma natural: = , = �� 45

BAB III RANCANGAN PENELITIAN

3.1. Analisis Kebutuhan Sistem