LMCP1352 ASAS-ASAS SAINS DATA DALAM PENGANGKUTAN

1. LMCP1352
ASAS-ASAS SAINS DATA
DALAM PENGANGKUTAN
Modul 9 : Tugasan Pisah Ragaman
Nama ; Wan Mohamad Farhan Bin Wan Mohamad Fazali
No. Matrik : A171776

2. Soalan 1 : Data
Kadar parkir satu jam Kebarangkalian peralih kepada pengangkutan awam
0.5 0.04
1.0 0.06
1.5 0.10
2.0 0.17
2.5 0.28
3.0 0.39
3.5 0.50
4.0 0.65
4.5 0.75
5.0 0.80
5.5 0.83
6.0 0.86

3. Model Fungsi Logistik
𝑃 =
1
1+𝑒 𝛼 × 𝑘𝑎𝑑𝑎𝑟 + 𝐶
1−𝑃
𝑃
=
𝑒 𝛼 × 𝑘𝑎𝑑𝑎𝑟 + 𝐶
𝑙𝑛
1−𝑃
𝑃
= 𝛼 ×
𝑘𝑎𝑑𝑎𝑟 + 𝐶

4. Plot Graf
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
0 1 2 3 4 5 6 7
KEBARANGKALIANPERALIHKEPADAPENGANGKUTAN
AWAM
KADAR PARKIR PER JAM

5. Tukar Data Dalam Bentuk LN (LOG E)
Kadar Parkir Satu
Jam Kebarangkalian Peralihan Kepada Pengangkutan Awam (P) (1-p)/P Ln((1-p)/P)
0.50 0.04 24 3.1780538
1.00 0.06 15.66667 2.7515353
1.50 0.10 9 2.1972246
2.00 0.17 4.882353 1.5856273
2.50 0.28 2.571429 0.9444616
3.00 0.39 1.564103 0.4473122
3.50 0.50 1 0
4.00 0.65 0.538462 -0.6190392
4.50 0.75 0.333333 -1.0986123
5.00 0.80 0.25 -1.3862944
5.50 0.83 0.204819 -1.5856273
6.00 0.86 0.162791 -1.81529

6. Plotkan Graf Dan dapatkan Persamaan Garisan Regresi
y = -0.9623x + 3.5107
R² = 0.9834
-3.00
-2.00
-1.00
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00
LN((1-P)/P)
KADAR PAKIR PER JAM
m= -0.9623
C=3.5107
Y= -0.9623X +
3.5107

7. Masukkan Angka-angka Parameter Fungsi Logistik
𝒀 = −𝟎. 𝟗𝟔𝟐𝟑𝑿 + 𝟑. 𝟓𝟏𝟎𝟕
𝑃 =
1
1 + 𝑒 𝛼 × 𝑘𝑎𝑑𝑎𝑟 + 𝐶
α = −𝟎. 𝟗𝟔𝟐𝟑
𝑪 = 𝟑. 𝟓𝟏𝟎𝟕
𝑃 =
1
1 + 𝑒−0.9623𝑥+3.5107

8.  Dengan menggunakan model yang dibina, kirakan
kebarangkalian pengguna kereta beralih kepada pengangkutan
awamKadar parkir
satu jam
Kebarangkalian
peralih kepada
pengangkutan
awam (P)
𝟏 − 𝑷
𝑷
𝐥𝐧(
𝟏 − 𝑷
𝑷
)
P =
1
1+ 𝑒−0.9623𝑥+3.5107
0.5 0.04 24.0000 3.1781 0.0461
1.0 0.06 15.6667 2.7515 0.0725
1.5 0.10 9.0000 2.1972 0.1123
2.0 0.17 4.8824 1.5856 0.1699
2.5 0.28 2.5714 0.9445 0.2488
3.0 0.39 1.5641 0.4473 0.3489
3.5 0.50 1.0000 0.0000 0.4644
4.0 0.65 0.5385 -0.6190 0.5838
4.5 0.75 0.3333 -1.0986 0.6942
5.0 0.80 0.2500 -1.3863 0.7860
5.5 0.83 0.2048 -1.5856 0.8559
6.0 0.86 0.1628 -1.8153 0.9058

9. Soalan 2 : Data
Tambang bas Jimat masa
Kebarangkalian pengguna kereta beralih
kepada bas
2.90 0 0.10
2.90 5 0.14
2.90 10 0.19
2.90 15 0.25
2.90 20 0.32
2.90 25 0.40
2.90 30 0.48
2.00 20 0.35
2.25 20 0.34
2.50 20 0.33
2.75 20 0.32
3.00 20 0.31
3.25 20 0.31
3.50 20 0.30
3.75 20 0.29

10. Analisis Regresi

11. SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.990584
R Square 0.981258
Adjusted R
Square 0.978134
Standard
Error 0.01416
Observatio
ns 15
ANOVA
df SS MS F
Significance
F
Regression 2 0.125967 0.062984 314.1299 4.33E-11
Residual 12 0.002406 0.000201
Total 14 0.128373
Coefficients
Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Upper
95%
Lower
95.0% Upper 95.0%
Intercept 0.169034 0.027071 6.244203 4.29E-05 0.110052 0.228015 0.110052 0.228015
X Variable
1 -0.0324 0.008736 -3.70873 0.002988 -0.05143 -0.01337 -0.05143 -0.01337
X Variable
2 0.012443 0.000503 24.75001 1.14E-11 0.011348 0.013539 0.011348 0.013539

12. Parameter Model Logistik
𝑃 =
1
1 + 𝑒 𝑎 𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔 +𝑏 𝑚𝑎𝑠𝑎 +𝑐
𝑎 = −0.0324; 𝑏 = 0.012443; 𝑐
= 0.169034
𝑃 =
1
1 + 𝑒(−0.0324𝑥+0.012443𝑦+0.169034)