Contoh Latar Belakang, Tujuan, dan Rumusan Masalah tentang Data Mining dengan Metode Estimasi (Algoritma Regresi Linear Sederhana)

Assalamu'alaikum saudara/i yang baik hati :)

selamat pagi saudara/i, berikut ini merupakan contoh latar belakang tentang metode estimasi menggunakan algoritma SLR (Simple Linear Regression) atau dalam bahasa indonesianya adalah Regresi Linear Sederhana.

langsung aja nih contohnya... cuma contoh lho ya, bukan buat di PLAGIAT :)

<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>

1.1  Latar Belakang

Perkembangan teknologi saat ini telah melahirkan perkembangan banyak data, termasuk data-data tentang suhu. Teknologi saat ini mampu menyimpan dan mengumpulkan berbagai tipe data. Untuk menangani jumlah data yang besar ini, maka lahirlah sebuah metode baru, yaitu data mining.

Data mining digunakan untuk mencari pengetahuan apa yang dapat digali dari informasi yang diambil dari data-data yang jumlahnya besar. Dari informasi inilah kita akan mencari pengetahuan yang bisa diambil dari data-data tersebut yang pada kesempatan ini akan menggunakan algoritma linear regression atau regresi linear.

Regresi Linear Sederhana adalah Metode Statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara Variabel Faktor Penyebab (X) terhadap Variabel Akibatnya. Faktor Penyebab pada umumnya dilambangkan dengan X atau disebut juga dengan Predictor sedangkan Variabel Akibat dilambangkan dengan Y atau disebut juga dengan Response. Regresi Linear Sederhana atau sering disingkat dengan SLR (Simple Linear Regression) juga merupakan salah satu Metode Statistik yang dipergunakan dalam produksi untuk melakukan prediksi tentang karakteristik kualitas maupun Kuantitas.

1.2  Tujuan
Untuk memenuhi tugas mata kuliah Data Mining.
Untuk menambah pengetahuan tentang Metode Estimasi.

1.3  Rumusan Masalah
Apa yang dimaksud dengan Estimasi?
Apa fungsi dan tujuan dari Estimasi?
Bagaimana penerapan Estimasi dalam kehidupan?