Analisis Regresi Linear Piecewise Dua Segmen dengan Menggunakan Metode Kuadrat Terkecil (Jurnal EurekaMatika, 2019)
Linear regression analysis is a statistical technique used to develop models that determine the causal relationship between two or more variables, namely the independent and dependent variables. This analysis can be performed on the entire dataset or by dividing the values of the independent variable into several sections, then applying regression analysis to each segment so that more than one model can be studied within a single case study. This division of x-variable values into several segments is known as piecewise linear regression analysis, and the x-value that serves as the division point is called a breakpoint. The method used to estimate the linear regression values and breakpoint parameters is the least squares method. The case to be investigated in the application of this piecewise linear regression is the relationship between inflation and the money supply in Indonesia from 2014 to 2017.Keywords: Breakpoint, Inflation, Least squares method, Money supply, Piecewise.ABSTRAKAnalisis regresi linear adalah teknik statistika untuk membentuk model dalam menentukan hubungan sebab akibat antara dua variabel atau lebih, yaitu variabel bebas dan variabel terikat. Analisis ini dapat dilakukan pada semua data atau membagi nilai variabel bebas menjadi beberapa bagian, kemudian menerapkan analisis regresi pada setiap bagian (segmen) sehingga akan dipelajari lebih dari satu model dalam satu studi kasus. Pembagian nilai variabel x menjadi beberapa segmen ini kemudian disebut analisis regresi linear piecewise dan nilai x yang menjadi titik pembagian segmen disebut breakpoint.  Metode yang digunakan untuk memperkirakan nilai regresi linear dan parameter breakpoint adalah metode kuadrat terkecil. Kasus yang akan diteliti dalam penerapan regresi linear piecewise ini adalah hubungan inflasi dengan jumlah uang beredar di Indonesia pada 2014-2017.
Keywords: Inflasi; Jumlah uang beredar; Metode kuadrat terkecil; Piecewise