Dalam artikel ini, kita akan membahas penggunaan garis terbaik (line of best fit) untuk memprediksi nilai dalam beberapa kasus. Kita juga akan melihat jenis korelasi yang ditunjukkan oleh diagram garis.

Kasus 1: Ujian Test 1

Pada awalnya, kita memiliki informasi tentang skor masing-masing siswa pada ujian Test 1. Nilai tertinggi yang dicapai adalah … (lebih dari 40). Kita juga menemukan bahwa Hamish tidak hadir untuk ujian Test 2 dan memiliki skor 40 pada ujian Test 1. Dengan menggunakan garis terbaik, kita dapat memprediksi nilai Hamish pada ujian Test 2.

Kasus 2: Atletik

Dalam kasus ini, kita memiliki data tentang waktu yang diperlukan oleh atlet untuk lari 100 meter dan melompat triple. Kita juga menemukan bahwa salah satu atlet dapat melompat 15,12 meter. Berapa waktu yang diperlukan oleh atlet untuk lari 100 meter? Dengan menggunakan diagram garis, kita dapat memprediksi nilai waktu.

Kasus 3: Penerbitan

Dalam kasus ini, kita memiliki data tentang jumlah dokumen yang diperiksa dan jumlah kesalahan yang terdeteksi. Kita juga menemukan bahwa pada hari lain, 90 dokumen diperiksa dan terdapat 17 kesalahan. Berapa total kesalahan yang terdeteksi? Dengan menggunakan garis terbaik, kita dapat memprediksi jumlah kesalahan yang terdeteksi.

Kasus 4: Pengemudi Pengiriman

Dalam kasus ini, kita memiliki data tentang jarak yang ditempuh dan waktu yang diperlukan oleh pengemudi untuk setiap pengiriman. Kita juga menemukan bahwa pada pengiriman lain, pengemudi mengemudi 22 kilometer dalam waktu 50 menit. Berapa waktu yang diperlukan untuk pengiriman lainnya? Dengan menggunakan garis terbaik, kita dapat memprediksi waktu yang diperlukan.

Kasus 5: Survey

Dalam kasus ini, kita memiliki data tentang suhu luar dan konsumsi listrik untuk rumah-rumah. Kita juga menemukan bahwa Molly mengatakan bahwa rata-rata konsumsi listrik berkurang 4 unit untuk setiap °C peningkatan suhu luar. Apakah Molly benar? Dengan menggunakan garis terbaik, kita dapat memprediksi jumlah konsumsi listrik.

Kasus 6: Travel Agent

Dalam kasus ini, kita memiliki data tentang durasi dan biaya penerbangan yang dijual oleh travel agent. Kita juga menemukan bahwa dua penerbangan terakhir telah ditambahkan ke diagram garis. Berapa biaya penerbangan yang diestimasi untuk penerbangan berdurasi 1 jam 40 menit?

Kasus 7: Mobil

Dalam kasus ini, kita memiliki data tentang usia dan nilai mobil yang sama. Kita juga menemukan bahwa salah satu mobil kehilangan nilai lebih cepat daripada mobil lainnya. Berapa nilai mobil yang kehilangan nilai lebih cepat? Dengan menggunakan garis terbaik, kita dapat memprediksi nilai mobil yang berusia 6 tahun.

Kesimpulan

Dalam beberapa kasus, penggunaan garis terbaik dapat membantu kita memprediksi nilai. Namun, harus diingat bahwa garis terbaik hanya sebagai estimasi dan tidak menjamin akurasi. Oleh karena itu, kita harus mencoba untuk menggunakan informasi lain yang tersedia dan berbagai analisis untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.