#read databest
data.komstat.2 <- read.csv("~/data komstat 2.csv", sep=";")
data.komstat.2
## 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.komstat.2[,c('X1','Y1')] #seleksi kolos X1 dan Y1
data1 <- na.omit(data1) # menghapus missing value
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.komstat.2[,c('X2','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.komstat.2[,c('X3','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)
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.3.3
ggplot(data1, aes(X1, Y1)) + geom_point() + ggtitle('Plot Resah 1')
ggplot(data2, aes(X2, Y2)) + geom_point() + ggtitle('Plot Resah 2')
ggplot(data3, aes(X3, Y3)) + geom_point() + ggtitle('Plot Resah 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
## 1.123e-15 1.000e+00
#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 Versi 2
ggplot(data1, aes(X1, Y1)) + geom_point() + ggtitle('Plot Resah 1') + geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
ggplot(data2, aes(X2, Y2)) + geom_point() + ggtitle('Plot Resah 2') + geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
ggplot(data3, aes(X3, Y3)) + geom_point() + ggtitle('Plot Resah 3') + geom_smooth(method = "lm")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
