## Aplikasi Perhitungan Statistik Koefisien Regresi Korelasi Linier Untuk Produksi Minyak dan Gas Bumi
Yudi Irawan Chandra 1 , Kosdiana 2 , Marti Riastuti 3
1,2,3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jakarta STI&K Jalan BRI No.17, Radio Dalam, Kebayoran Baru, Jakarta Selatan, Indonesia
1 yirawanc@gmail.com, 2 kosdiana.put@gmail.com, 3 tutimarti67@gmail.com
Intisari—Statistik  sebagai  suatu  yang  berkenaan  dengan  data  numerikal  sebenarnya  sudah  banyak  digunakan  oleh  banyak masyarakat,  contoh  untuk  meghitung  jumlah  populasi  penduduk,  perpajakan,  pencatatan  personil  militer  dan  sebagainya.  Dalam perkembangan politik, ekonomi dan bisnis masalah ketidakpastian merupakan masalah yang senantiasa dihadapi oleh para pelaku bisnis dan ekonomi seperti  didalam  memprediksi volume dan nilai penjualan untuk periode yang akan datang. Dalam hal politik, ekonomi  dan  bisnis  statistik  turut  membantu  membawa  perubahan  perubahan  drastis  dalam  produksi,  dalam  efesiensi  pemakaian materil, dalam berbagai fase riset niaga didalam manajemen. Dalam hal ini data statistik merupakan faktor penting sebagai landasan dasar dalam pengambilan keputusan-keputusan analisa dan mengadakan perkiraan terhadap suatu niaga modern. Pada penelitian ini  dikemukakan  tentang  perkiran  atau  peramalan  dalam  ilmu  statistik.  Perkiraan  tersebut  digunakan  untuk  mencari  hubungan atau  keterkaitan  antara  variabel-variabel  yang  diketahui  nilainya  dan  variabel  yang  tidak  atau  belum  diketahui  nilainya.  Untuk mendapatkan  suatu  nilai  dan  perkiraan  atau  ramalan  tersebut,  digunakan  suatu  metode  statistik  dengan  menggunakan  analisis koefisien  regresi  dan  korelasi    linier  dimana  pemesan  tersebut  didapat  dari  nilai  sampel  yang  ada.  Perhitungan  dilakukan  dengan menggunakan program Turbo Pascal yang menghasilkan aplikasi perhitungan stastistik koefiensi regresi dengan korelasi linier. Kata kunci —Statistik, Koefisiensi Regresi, Korelasi Linier, Minyak dan Gas.
Abstract— Statistics as something that deals with numerical data has been widely used by many people, for example, to calculate the population,  taxation,  recording  of  military  personnel,  and  so  on. In  political,  economic,  and  business  developments,  the  problem  of uncertainty is a problem that is always faced by business people and the economy in predicting the volume and value of sales for the coming  period.  In  terms  of  politics,  economics,  and  business  statistics  helped  bring  about  drastic  changes  in  production,  in  the efficiency of material use, in various phases of commercial research in management. In this case, statistical data is an important factor as  a  basic  basis  in  making  analytical  decisions  and  making  estimates  of  modern  trade.  This  research,  is  stated  about  estimation  or forecasting in statistical science. The estimate is used to find the relationship or relationship between variables whose value is known and variables whose value is not known or not. To get a value and estimate or forecast, a statistical method is used using regression coefficient  analysis  and  linear  correlation  where  the  customer  is  obtained  from  the  existing  sample  value.  Calculations  were performed using the Turbo Pascal program which resulted in the application of statistical calculation of regression coefficients with linear correlation.
Keywords — Statistics, Regression Coefficient, Linear Correlation, Oil and Gas.

## I. P ENDAHULUAN
Peranan  statistik  dalam  ekonomi,  politik  dan  bisnis sangat  baik  karena  statistik  dapat  membantu  perusahaan khususnya pimpinan dalam pengambilan keputusan. Pimpinan sebagai  pengambil  keputusan  tidak  bisa  begitu  saja  dalam menetapkan  anggaran,  pimpinan  harus  mengkaitkan  dengan faktor-faktor  yang  berhubungan,  contoh  dalam  menetapkan volume  penjualan  pimpinan  harus  mengkaitkan  dengan  pola penjualan periode yang lalu, kekuatan pesaing, perkembangan permintaan  barang  dari  konsumen  dan  juga  dengan  faktor- faktor  lain  yang  dapat  mempengaruhi  volume  penjualan secara langsung maupun tidak langsung.
Analisis regresi mempelajari bentuk hubungan antara satu atau lebih peubah/variabel bebas (X) dengan satu peubah tak  bebas  (Y).  Dalam  penelitian  peubah  bebas  (  X)  biasanya peubah  yang  ditentukan  oleh  peneliti  secara  bebas  misalnya dosis  obat,  lama  penyimpanan,  kadar  zat  pengawet,  umur ternak dan sebagainya.
Disamping itu peubah bebas bisa juga berupa peubah tak bebasnya, misalnya dalam pengukuran panjang badan dan berat  badan  sapi,  karena  panjang  badan  lebih  mudah  diukur maka  panjang  badan  dimasukkan  kedalam  peubah  bebas  (X), sedangkan  berat  badan  dimasukkan  peubah  tak  bebas  (Y). Sedangkan  peubah  tak  bebas  (Y)  dalam  penelitian  berupa respon  yang  diukur  akibat  perlakuan/peubah  bebas  (X). misalnya  jumlah  sel  darah  merah  akibat  pengobatan  dengan dosis  tertentu,  jumlah  mikroba  daging  setelah  disimpan beberapa hari, berat ayam pada umur tertentu dan sebagainya

## II. L A TAR BELAKANG
Seperti  yang  kita    ketahui  statistik  itu  hanyalah merupakan  kumpulan  dari  angka-angka  mengenai  penduduk dan pendapatan suatu masyarakat serta angka-angka lain  yang diperlukan pemerintah.Tetapi bagi kebanyakan orang “Statistik”  itu  merupakan  sekumpulan  angka-angka  yang menerangkan  sesuatu  baik  yang  sudah  tersusun  didalam daftar-daftar  yang  teratur  atau  grafik-grafik  maupun  belum,
misalnya  rata-rata,  persen  angka  perbandingan,  angka  indeks dan  sebagainya  yang  harganya  diperolah  sebagai  hasil perhitungan  berdasarkan  sekumpulan  angka  yang  diperoleh dari pengamatan .
Jadi  dapat  kita  definisikan  dari  uraian  singkat  diatas bahwa  pengertian  statistik  dapat  dibagi  menjadi  dua pengertian :
1. Statistik adalah kumpulan dari cara-cara dan aturan aturan mengenai  pengumpulan  data  (keterangan  mengenai sesuatu)    penganalisaan  dan    interprestasi    data    yang terbentuk  angka-angka  atau  bilangan-bilangan  yang menerangkan sifat       (karakteristik) dari kumpulan data pengamatan.
2. Bahwa  “Statistik”  itu  merupakan  pengetahuan  yang berhubungan dengan cara-cara mengumpulkan bahan atau keterangan  pengolahan    serta  penganalisisan,  penarikan kesimpulan  serta  pembuatan  keputusan  yang  beralaskan berdasarkan penganalisaan yang dilakukan.
Statistik dapat dibagi atas dua bagian menurut tingkat pekerjaan  yang  dapat  dilakukan  dengan  cara-cara  yang disediakan  oleh  setiap  bagian  itu.  Kedua  bagian  dari  ilmu statistik itu ialah statistik dekriptif dan statistik induktif. Yang dimaksud  dengan  statistik  deskriptif  adalah  bagian  dari statistik  yang  membicarakan  mengenai  penyusunan  data kedalam  daftar-daftar  atau  jadwal,  pembuatan  grafik-grafik, dan  lain-lain  yang  sama  sekali  tidak  menyangkut  penarikan kesimpulan. Statistik induktip adalah bagian lain dari statistika yaitu  semua  aturan-aturan  dan  cara-cara  yang  dapat  dipakai sebagai  alat  di  dalam  mencoba  menarik  kesimpulan  yang berlaku  umum  dari  data  yang  sudah  tersusun  dan  diolah sebelumnya.  Didalam  statistik  induktip    kita  akan  mencoba mencari  keterangan  yang  berlaku  umum  yaitu  membuat generalisasi  dari  data  yang  sedang  kita  teliti  sebagai  bahan untuk  penelitian  ilmiah.  Masalah  utama  yang  diterangkan dalam  penelitian  ini  adalah  menghitung  koefisien  regresi korelasi  linier  untuk  produksi  minyak  dan  gas  bumi menggunakan aplikasi Turbo Pascal.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan hasil  persamaan  regresi  dan  korelasi  linier  yang  dapat digunakan  sebagai  acuan    untuk  mempermudah  dalam penulisan  pada  proses  koefisien  regresi  dan  korelasi  linier disuatu  bidang  tertentu  sehingga  akan  didapat  pengukuran yang lebih akurat.

## Metode Kuadrat Terkecil Untuk Regresi Linier
Garis  regresi  yang  digunakan  untuk  melukiskan hubungan  antara  X  dan  Y  yang  umumnya  berasal  dari  data sampel. dinamakan dengan garis regresi ( estimated regressionline ). Garis tersebut menunjukan rata-rata hubungan antara  variabel  X  dan  Y.  Metode  Kuadrat  terkecil  adalah metode  terbaik  untuk  memperoleh  persamaan  linier,  untuk menggambarkan  diagram  pencaran  data.  Garis  regresi  yang didasarkan metode kuadrat terkecil, menunjukan penyimpangan  tiap  nilai  garis  regresi,  sama  dengan  rata-rata hitungnya.
Penyimpangan itu dapat ditunjukan dengan :
1. Jumlah  penyimpangan  dari  tiap-tiap  nilai  Y  dari  garis regresinya    Yx    adalah  nol,  kecuali  kalau  ada  kekeliruan dalam pembulatan angka desimal.
2. Jumlah deviasi kuadrat tiap-tiap data terhadap garis regresi paling kecil ∑ (Y-Yx) <  ∑ (Y- nilai garis lurus yang lain)² =0.
Karena  dugaan  garis  regresi  hanya  merupakan  dugaan semata-mata,  akan  kita  gunakan  simbol  untuk  menunjukan nilai dugaan persamaan linier :
Yx  =  a  +  bx Yang menunjukan bahwa :
Yx    =    Nilai  variabel  Y  pada  garis  lurus  berdasarkan  skala vertikal atau Y aksis  (juga disebut variabel dependent jika Y tergantung pada nilai X).
X    =    Nilai  variabel  X  pada  garis  lurus  berdasarkan  skala horizontal  atau  X  aksis  (juga  disebut  variabel independent Y).
a      =    Intersep  Y1  (tingginya  ordinat  dari  titik  nol  sampai perpotongan  antara  garis    lurus  dan  Y  aksis),  yang sama dengan nilai Y jika X = 0.
b    =    Slope  garis  lurus,  menunjukan  rata-rata  perubahan variabel Y per unit.
Bila  persamaan  tersebut  diterapkan  untuk  nilai  X  tertentu akan  kita  peroleh  Yx,  yang  merupakan  dugaan  atau  ramalan nilai  untuk  variabel  tak  bebas.  Nilai  a  dan  b  pada  persamaan tersebut  kita  dapatkan  dari  data  sempel,  dimana  kedua  nilai tersebut  merupakan  taksiran  koefisien  regresinya  ( estimated regression coefficient ). (Sudjana, 2001 hal.201)
Dua persamaan normal garis lurus dengan metode kuadrat terkecil adalah :
I.        ∑Y = na + b∑X II.       ∑(XY) = a∑(XY) + b∑X²
Penyelesaian  kedua  persamaan  secara  simultan  akan  didapat konstanta a dan b yang disebut koefisien regresi.
Kita ketahui bahwa X = Σ X ⁄ n dan Y = Σ Y ⁄ n maka perumusan a dan b tersebut diatas dapat diringkas menjadi :
(1) (2) (3) (4)

## Analisis Regresi
Jika  kita  mempunyai  data  yang  terdiri  atas  dua  atau lebih variabel adalah wajar untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel  itu  berhubungan.  Hubungan  yang  didapat pada  umumnya  dinyatakan  dalam  bentuk  persamaan matematik  yang  menyatakan  hubungan  fungsional  antara variabel-variabel. Studi yang menyangkut masalah ini dikenal dengan analisis regresi.
Dalam  analisis  regresi  ada  dua  jenis  variabel  yaitu variabel  prediktor  (bebas)  dan  variabel  respon  (tak  bebas). Variabel  yang  mudah  didapat  atau  tersedia  sering  dapat digolongkan kedalam variabel bebas yang dinyatakan dengan Xı, X ,…, Xn ( n≥1 ), sedangkan variabel yang terjadi karena variabel  bebas  itu  merupakan  variabel  tak  bebas  yang  di nyatakan dengan Y.
Khusus  mengenai  regresi,  kita  berusaha  akan menentukan  hubungan  fungsional  yang  diharapkan  berlaku untuk  populasi  berdasarkan  data  sampel  yang  diambil  dari populasi  yang  bersangkutan.  Seperti  dikatakan  diatas, hubungan fungsional ini akan ditulis dalam bentuk persamaan matematik  disebut  persamaan  regresi  yang  bergantung  pada parameter-parameter.
Tujuan utama dari analisis regresi adalah mendapatkan  dugaan  (ramalan)  dari  satu  variabel  dengan menggunakan variabel lain yang diketahui. Ramalan ini dibuat dengan  mendasarkan  pada  persamaan  Y=  a  +  bX,  dimana  Y merupakan  variabel  yang  tidak  diketahui.  Variabel  ini  akan diduga berdasarkan variabel yang diketahui (X).
Dengan  mengetahui  persamaan  regresi  ini  persamaan  nilai  Y dapat  dibuat  berdasarkan  nilai  X  tertentu.  Analisis  regresi dimulai  dengan  sekumpulan  data  yang  terdiri  dari  pasangan hasil pengamatan.

## Analisis Korelasi
Analisis  korelasi  merupakan  alat  bantu  yang  sangat bermanfaat  bagi  analisis  regresi. Tujuan  dari  analisis  korelasi adalah  untuk  mengukur  tingkatan  hubungan  antar  dua variabel.  Analisis  korelasi  digunakan  untuk  melukiskan bagaimana  garis  regresi    menerangkan  variasi  dari  nilai variabel  tak  bebas  dan  menerangkan  seberapa  kuat  dua variabel itu berhubungan.
Pusat  perhatian  dari  analisis  korelasi  adalah menemukan  indeks  yang  menunjukan  seberapa  kuat  variabel X  dan  Y  berhubungan.  Tingkatan  hubungan  X  dan  Y  dapat dijelaskan  dengan  jarak  titik-titik  yang  berpencar  disekitar garis  regresi.  Salah  satu  kasus  ekstrim  terjadi  dimana  jumlah pencaran sedemikian besar, sehingga garis regresi mempunyai slope nol dan garis tersebut paralel pada sumbu X. Dari kasus tersebut kita dapat menyatakan bahwa tingkat korelasi adalah nol,  sehingga  pengetahuan  kita  tentang  X  tidak  dapat menambah ketelitian dari peramalan Y.

## Koefisien Korelasi
Hubungan  antara  dua  variabel  ada  yang  positif  dan negatif.  Hubungan    X  dan  Y  dikatakan  positif    bila  kenaikan (penurunan)  X  pada  umumnya  di  ikuti  oleh  kenaikan (penurunan)  Y.  Sebaliknya  dikatakan  negatif  kalau  kenaikan
(penurunan)  X  pada  umumnya  di  ikuti  oleh  penurunan (kenaikan) Y. Ringkasnya adalah:
Kuat  tidaknya  hubungan  antara  X  dan  Y,  apabila hubungan  X  dan  Y  dapat  dinyatakan  dengan  fungsi  linier (paling  tidak  mendekati)  diukur  dengan  suatu  nilai  yang disebut  koefisien  korelasi.  Nilai  koefisien  korelasi  ini  paling sedikit –1 dan paling besar 1. Jadi kalau r = koefisien korelasi, nilai r dapat dinyatakan sebagai berikut :
-1 ≤  r  ≤ 1
Artinya jika : r = 1, hubungan X dan Y sempurna dan positif (mendekati 1, hubungan sangat kuat dan positif).
r = -1, hubungan X dan Y sempurna dan negatif (mendekati1, hubungan sangat kuat dan negatif).
r = 0, hubungan X dan Y lemah sekali atau tidak ada hubungan.
Untuk menghitung r :
X dikatakan  mempengaruhi Y, jika berubahnya nilai X  akan  menyebabkan  adanya  perubahan  nilai  Y,  artinya  naik turunnya  X  akan  membuat  nilai  Y  juga  naik  turun.  Dengan demikian nilai Y ini akan bervariasi baik terhadap rata-rata Y maupun terhadap garis linier yang mewakili diagram pancar.

## Kesalahan baku dari dugaan
Standart deviasi nilai Y terhadap garis regresi  (Yx ) disebut  standart  deviasi  regresi,  atau  sering  disebut  juga  “ Standart  Error  Of  Estimate “,  karena  digunakan  untuk mengukur  kesalahan  setiap  nilai  Y  terhadap  garis  regresi kesalahan  baku  dari  dugaan  yang  di  hitung  (atau  distribusi sampling)  disebut  standart  error,  apabila  nilai  Y  merupakan nilai  asli,  bukan  nilai  yang  didapat  dari  nilai  rata-rata,  istilah standart  error of  estimate akan  bertentangan  dengan pernyataan diatas.
Persamaan  umum  kesalahan  baku  dari  dugaan  nilai  Y terhadap  nilai  X  dapat  dituangkan  kedalam  rumus  sebagai berikut :
Metode    perhitungan  yang  lebih  sederhana  adalah dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
Untuk  mengukur tingkat keeratan suatu hubungan antara 2  variabel  dapat  dicari  dengan  menggunakan  koefisien korelasi  dengan rumus.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  gambar  1  menunjukan  skema  bagan  alir  dalam tahapan penelitian tentang pembuatan aplikasi ini :
Gambar 1. Langkah-langkah Metode Penelitian
Untuk      memperoleh      data      yang      diperlukan      dalam penyusunan    penulisan  Ilmiah    ini,    maka    penulisan    ini menggunakan  beberapa  metode  yang  bersangkutan  dengan topik penulisan, antara lain :
1. Wawancara
Mengadakan wawancara atau tanya jawab seperti kendala atau teknis.
2. Observasi
Melakukan observasi atau pengamatan secara langsung di lapangan    atau    di  tempat    yang    bersangkutan    dengan topik penulisan.
3. Studi Pustaka
Membaca        buku-buku        yang        berkaitan        dengan topik  penulisan      ataupun      dengan      mengumpulkan dokumen-dokumen yang berkaitan dengan permasalahan.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Analisa masalah
Permasalahan  yang  dihadapi  yaitu  mengenai  tingkat produksi  minyak  dimasyarakat  yang  dipengaruhi  oleh  nilai produksi  gas  bumi,  dengan  menggunakan  ilmu  statistik  yaitu teknik  analisa  koefisien  regresi  dan  korelasi  linier  untuk menentukan  peramalan  atau  perkiraan  produksi  minyak  dan gas  bumi    tersebut,  dimana  perhitungan  yang  dilakukan berdasarkan  sampel  nilai  produksi  yang  ada  dimasyarakat. Untuk mendapatkan persamaan regresi yang dapat dipergunakan  untuk  meramalkan  berapa  besar  produksi minyak  berdasarkan  tingkat  produksi  gas  bumi  tertentu, sehingga kita dapat memperkirakan produksi minyak dan gas bumi yang akan datang.
Data  hasil  pengamatan sampel  produksi  minyak  dan gas bumi selama 10 hari dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini :
T ABEL I

## PENGAMATAN SAMPEL PRODUKSI MINYAK DAN GAS BUMI SELAMA 10 HARI
Jika  ingin  dicari  adalah  nilai  produksi  yang  akan datang  maka    nilai-nilai    dari  produksi  minyak  menjadi  nilai variabel  Y  (nilai  variabel  bebas  atau    dependent)  yang tergantung pada nilai variabel X (nilai variabel tak bebas atau independent), setelah data-data tersebut tersusun dalam tabel 1 diatas  maka  perhitungan  analisa  regresi-korelasi  linier sederhananya akan didapatkan seperti pada tabel 2 berikut :
T ABEL II DATA DAN PERHITUNGAN PRODUKSI MINYAK DAN GAS BUMI
(5) (6) (7)
Dari perhitungan tabel diatas didapatkan hasil : Σ Y = 4500                              Σ X²   = 2018309 Σ X = 4363                              Σ XY = 2058900
A. Untuk  mendapatkan  persamaan  regresi,  maka  koefisien regresi a dan b harus dicari terlebih dahulu, adapun rumus mencari koefisien regresi a dan b adalah sebagai berikut :
Persamaan regresinya adalah :    Yx   =  a     +     bX Yx   = 86.65  +  0.83X B. Untuk mencari kesalahan baku dari dugaan (penyimpangan  sekitar  regresi)  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut :
Penyimpangan sekitar regresi (kesalahan baku dari dugaan) = 1437,26
C. Untuk  mengukur  tingkat  keeratan  hubungan  antara  2 variabel  dapat  dicari  dengan  menggunakan  koefisien korelasi dengan rumus :
Karena  hasil  perhitungan  koefisien  korelasi  dari  2 variabel  diatas  adalah  0,10  yang  nilainya  berarti  1  artinya
hubungan  antara  kedua  variabel  X  dan  Y  sangat    erat  positif searah.
Jika  pimpinan  ingin  melakukan  kegiatan  produksi minyak  dan  gas  bumi,  maka  pimpinan  hanya  perlu  untuk memasukan  variabel  X  terakhir  (gas)  kedalam  persamaan regresi  yang  telah  didapatkan  sebagai  faktor  pesaing  yang dapat  mempengaruhi  penjualan  produksi  minyak  dan  gas bumi, sehingga akan didapatkan perkiraan jumlah pemesanannya.
Dalam  contoh  diatas,  maka  akan  didapatkan  perkiraan untuk  pemesanan  produksi  minyak  dan  gas  bumi  adalah sebagai berikut :
Persamaan regresinya    :  Ya  =  86.65  +   0.83X variabel terakhir adalah :  580 Maka akan didapatkan   : Ya   =  86.65   +   0.83 ( 580 ) =  569.67 = 570 (pembulatan)
Dengan memasukan nilai X  = 580 maka didapatkan Ya = 570 yang berarti nilai perkiraan untuk nilai produksi   minyak dan gas bumi yang akan datang berkisar 570 Kg.

## Algoritma program
Algoritma program yang digunakan adalah sebagai berikut :
1.1 Algoritma Procedure Input Data
1. Mulai
2. Masukan Jumlah data
3. Σ Y = 0; Σ X = 0;  Σ X² = 0;  ΣXY = 0;
4. For I = 1 to n Do
a. Masukan X, Y Hitung Σ Y =  Σ Y  +   Y [I] Hitung Σ X =  Σ X  +   X [I]
Hitung Σ X² =  Σ X²  +   (X [I])² Hitung ΣXY=  ΣXY  +  (X[I] * Y[I])
b. Hitung X² Hitung  X[I]  *   Y[I]
c.   Cetak X², XY
5.   Selesai
1.2    Algorima Procedure Hitung
1.   Mulai
2.   Cetak Σ Y,  Σ X,   Σ X²,  ΣXY
3.   Selesai
1.3   Algoritma Procedure Persamaan Regresi
1.   Mulai
2.   Hitung  a ,b
Hitung a : = (( Sum_X²  *  Sum_Y ) - ( Sum_X  *  Sum_XY )) /  (( n  *  Sum_X²) – SQR( Sum_X))) Hitung b : = ((n  *  Sum_XY ) – ( Sum_X  *  Sum_Y )) /  (( n * Sum_X² ) – SQR (Sum_X)))
3. Cetak a , b
4. Selesai
1.4    Algoritma Procedure Kesalahan Baku Dari Dugaan
1.  Mulai
2.  Hitung Syx
Hitung Syx : = SQRT (( SQR ( Sum_Y ) – ( a  *  Sum_Y) - ( b  *  Sum_XY)) / n )

## 3.  Cetak Syx
4.  Selesai
1.5    Algoritma Procedure Koefisien Korelasi
1. Mulai
2. Hitung S²y, S²yx, r²
Hitung S²y : = (( n  *  SQR (Sum_Y )) - SQR
(Sum_Y)) / (n * (n-1)) Hitung S²yx : = SQR (Syx )
Hitung r² : = 1 – ( S²yx / S²y)
3. Cetak r²
4. Jika  0 < r² < 1
5. Cetak “ Nilai r² menunjukan korelasi positif sempurna”
6. Selesai
1.6 Algoritma Procedure Perkiraan
1. Mulai
2. Cetak  Ya : “ , a , “  +  “ , b , “ X “
3. Cetak Masukan Variabel X :  “
4. Baca Fx
5. Hitung Ya : = a  +  ( b * Fx)
6. Cetak “ Perkiraan Minyak Bumi Yang Akan
Datang Adalah :   “,Ya
7. Selesai
1.7 Algoritma Program Utama
1. Baca Procedure Input Data
2. Baca Procedure Hitung
3. Baca Procedure Persamaan Regresi
4. Baca Procedure Kesalahan Baku Dari Dugaan
5. Baca Procedure Koefisien Korelasi
6. Baca Procedure Perkiraan
7. Cetak “ Masukan data lagi [ Y / T ]  ?  “
8. Baca  ( jawab )
9. Jika ( Jawab = “ Y “ ) Or ( Jawab = “ y  “ ) Goto Mulai
10.  Selesai
Contoh hasil keluaran program : Masukan Jumlah data ( > 2 ) = 10

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  masalah  pokok  yang  telah  diuraikan  diatas, maka  penulis  dapat  menarik  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Penggunaan teknologi komputer sangat membantu dalam hal  perhitungan  analisis  koefisien  regresi  dan  korelasi linier
2. Perhitungan analisis regresi dan korelasi linier dipengaruhi  oleh  satu  faktor  tertentu  saja  yang mempunyai  hubungan  erat  dengan  variabel    yang  ingin dicari nilai ramalannya.
3. Dari  nilai  ramalan  yang  dihasilkan  dapat  diukur  tingkat penyimpangan dengan menggunakan kesalahan baku dari dugaan.
4. Hubungan antar dua variabel dapat dicari tingkat keeratan hubungan  yaitu  analisis  regresi    dan  koefisien  korelasi linier.
Penulisan  ini  digunakan  untuk  mencari  nilai  peramalan hubungan  antara  produksi  minyak  dan  gas  bumi  dapat menggunakan salah satu metode statistik yaitu analisis regresi dan  korelasi  linier  dan  didalam  mencari  nilai  regresi  dan korelasi  linier,  penggunaan  komputer  memanglah  sangat membantu  karena  prosesnya  yang  cepat  dan  akurat,  akan tetapi sebaiknya dicari pula dengan proses secara manual agar hasil yang didapat antara proses secara komputer dan  manual bisa lebih tepat.

## REFERENSI
[1] Hamdi, Saipul. "Analisis Regresi Linier Sederhana dan Uji  Korelasi  Curah  Hujan  terhadap  Penyinaran Matahari Tahunan di Kota Bandung." (2017): 83-91.
[2] Iqbal,  Muhammad.  "Regresi  Data  Panel  (2):  Tahap Analisis." Retrived  From  https://dosen.  perbanas. id/regresi-data-panel-2-tahap-analisis (2015).
[3] Kurnia,  Dadang.  "Analisa  Data  Pengunjung  Terhadap Penjualan  Pizza  Dengan  Metode  Regresi  Dan  Korelasi Linier Sederhana Di Restaurant Gian Pizza Bintaro." Teknologi,  Jurnal  Ilmiah  dan  teknologi, Fakultas  Teknik  Dan  Fakultas  MIPA  Universitas Pamulang 10.27 (2014): 37-56.
[4] Kurniawan,  Deny.  "Regresi  linier." R-Foundation  for Statistical Computing. Vienna, Austria 17 (2008).
[5] Lawendatu,  Jamner,  John  S.  Kekenusa,  and  Djoni Hatidja.  "Regresi  linier  berganda  untuk  menganalisis pendapatan petani pala." d'CARTESIAN: Jurnal Matematika dan Aplikasi 3.1 (2014): 66-72.
[6] Marcus, Gresyea L., Henry J. Wattimanela, and Yopi A. Lesnussa.  "Analisis  Regresi  Komponen  Utama  Untuk Mengatasi  Masalah  Multikolinieritas  Dalam  Analisis Regresi  Linier  Berganda." BAREKENG:  Jurnal  Ilmu Matematika Dan Terapan 6.1 (2012): 31-40.
[7] Munthe,  Ibnu  Rasyid,  et  al.  Bahasa  Pemrograman Pascal. Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[8] Munir,  Rinaldi,  and  Leony  Lidya.  "Algoritma  dan Pemrograman  dalam  bahasa  pascal,  C,  dan  C++." (2016).
[9] Purba,  Habib.  "Algoritma  Pemrograman  dengan Bahasa Program Pascal." (2022).
[10] Purnamasari,  Oktaviani  Indria,  and  Setiadi  Cahyono Putra. "Pengaruh Faktor Keaktifan dan Variasi Metode Pembelajaran terhadap Hasil Belajar Dasar
Pemrograman Pascal." TEKNO 17.1 (2012).
[11] Sungkawa,  Iwa.  "Penerapan  analisis  regresi  dan korelasi  dalam  menentukan  arah  hubungan  antara  dua faktor  kualitatif  pada  tabel  kontingensi." Jurnal  Mat Stat 13.1 (2013): 33-41.
[12] Supriyono,  Didik. Analisa  algoritma  heapsort  dengan bahasa  pemrograman  pascal .  Diss.  FMIPA  UNDIP, 2001.
[13] Sugiarti,  Harmi,  and  Andi  Megawarni.  "Tingkat Efisiensi  Metode  Regresi  Robust  dalam  Menaksir Koefisien  Garis  Regresi  Jika  Ragam  Galat  Tidak Homogen." Jurnal Matematika Sains dan Teknologi 6.1 (2005): 14-19.
[14] Utika,  Nadia,  and  Hazmira  Yozza.  "Permasalahan Autokorelasi Pada Analisis Regresi Linier
Sederhana." Jurnal  Matematika  UNAND 2.2  (2013): 26-34.
[15] Yuliara, I. Made. "Regresi Linier Berganda." Denpasar: Universitas Udayana (2016).