#read dataset
data <- read.csv("~/Documents/Mata Kuliah/Komputasi Statistika/pertemuan 11/data.csv", sep=";")
data
##    X1 Y1 X3 Y3 X2 Y2
## 1   1  1  1 10  1  3
## 2   2  2  2  9  1  4
## 3   3  3  3  8  2  5
## 4   4  4  4  7  3  9
## 5   5  5  5  6  4  2
## 6   6  6  6  5  5  3
## 7   7  7  7  4  6  4
## 8   8  8  8  3  7  1
## 9   9  9  9  2  8  2
## 10 10 10 10  1  9  4
## 11 NA NA NA NA 10  6
## 12 NA NA NA NA 11  5
## 13 NA NA NA NA 12  3
## 14 NA NA NA NA 13  4
## 15 NA NA NA NA 14  5
## 16 NA NA NA NA 15  3
## 17 NA NA NA NA 16  2
## 18 NA NA NA NA  1  3
## 19 NA NA NA NA  1  5
## 20 NA NA NA NA  2  9
## 21 NA NA NA NA  3  9
## 22 NA NA NA NA  4  9
## 23 NA NA NA NA  5  7
## 24 NA NA NA NA  6  4
## 25 NA NA NA NA  7  3
## 26 NA NA NA NA  8  2
## 27 NA NA NA NA  9  3
## 28 NA NA NA NA 10  4
## 29 NA NA NA NA 11  4
## 30 NA NA NA NA 12  5
## 31 NA NA NA NA 13  7
## 32 NA NA NA NA 14  8
## 33 NA NA NA NA 15  6
## 34 NA NA NA NA 16  4
## 35 NA NA NA NA  1  2
## 36 NA NA NA NA  1  3
## 37 NA NA NA NA  2  4
## 38 NA NA NA NA  3  5
## 39 NA NA NA NA  4  9
## 40 NA NA NA NA  5  9
## 41 NA NA NA NA  6  5
## 42 NA NA NA NA  7  5
## 43 NA NA NA NA  8  3
## 44 NA NA NA NA  9  4
## 45 NA NA NA NA 10  5
## 46 NA NA NA NA 11  8
## 47 NA NA NA NA 12  5
## 48 NA NA NA NA 13  4
## 49 NA NA NA NA 14  5
## 50 NA NA NA NA 15  6
## 51 NA NA NA NA 16  7
data1 <- data[,c('X1','Y1')] #seleksi kolom X1 dan Y1
data1 <- na.omit(data1) #menghapus missing values
data1
##    X1 Y1
## 1   1  1
## 2   2  2
## 3   3  3
## 4   4  4
## 5   5  5
## 6   6  6
## 7   7  7
## 8   8  8
## 9   9  9
## 10 10 10
data2 <- data[,c('X2','Y2')] #select kolom X2 dan Y2
data2
##    X2 Y2
## 1   1  3
## 2   1  4
## 3   2  5
## 4   3  9
## 5   4  2
## 6   5  3
## 7   6  4
## 8   7  1
## 9   8  2
## 10  9  4
## 11 10  6
## 12 11  5
## 13 12  3
## 14 13  4
## 15 14  5
## 16 15  3
## 17 16  2
## 18  1  3
## 19  1  5
## 20  2  9
## 21  3  9
## 22  4  9
## 23  5  7
## 24  6  4
## 25  7  3
## 26  8  2
## 27  9  3
## 28 10  4
## 29 11  4
## 30 12  5
## 31 13  7
## 32 14  8
## 33 15  6
## 34 16  4
## 35  1  2
## 36  1  3
## 37  2  4
## 38  3  5
## 39  4  9
## 40  5  9
## 41  6  5
## 42  7  5
## 43  8  3
## 44  9  4
## 45 10  5
## 46 11  8
## 47 12  5
## 48 13  4
## 49 14  5
## 50 15  6
## 51 16  7
data3 <- data[,c('X3','Y3')] #select kolom X3 dan Y3
data3 <- na.omit(data3)
data3
##    X3 Y3
## 1   1 10
## 2   2  9
## 3   3  8
## 4   4  7
## 5   5  6
## 6   6  5
## 7   7  4
## 8   8  3
## 9   9  2
## 10 10  1
library(ggplot2) #load library ggplot2

#plot data 1
ggplot(data1, aes(X1, Y1)) + geom_point() + ggtitle('Plot Data 1')

#plot data 2
ggplot(data2, aes(X2, Y2)) + geom_point() + ggtitle('Plot Data 2')

#plot data 3
ggplot(data3, aes(X3, Y3)) + geom_point() + ggtitle('Plot Data 3')

#korelasi data 1
cor(data1$X1, data1$Y1)
## [1] 1
#korelasi data 2
cor(data2$X2, data2$Y2)
## [1] -0.02557102
#korelasi data 3
cor(data3$X3, data3$Y3)
## [1] -1
#model regresi data1
model1 <- lm(Y1 ~ X1, data = data1)
model1
## 
## Call:
## lm(formula = Y1 ~ X1, data = data1)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)           X1  
##           0            1
#model regresi data2
model2 <- lm(Y2 ~ X2, data = data2)
model2
## 
## Call:
## lm(formula = Y2 ~ X2, data = data2)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)           X2  
##     4.91562     -0.01143
#model regresi data3
model3 <- lm(Y3 ~ X3, data = data3)
model3
## 
## Call:
## lm(formula = Y3 ~ X3, data = data3)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)           X3  
##          11           -1
#Plot Data 1
ggplot(data1, aes(X1, Y1)) + geom_point() + ggtitle('Plot Data 1') + geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

#Plot Data 2
ggplot(data2, aes(X2, Y2)) + geom_point() + ggtitle('Plot Data 2') + geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

#Plot Data 3
ggplot(data3, aes(X3, Y3)) + geom_point() + ggtitle('Plot Data 3') + geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'