Program linear adalah salah satu model matematika yang digunakan untuk menyelesaikan masalah optimisasi, yaitu memaksimumkan atau meminimumkan fungsi tujuan yang bergantung pada sejumlah variabel input. Hal terpenting yang perlu kita lakukan adalah mencari tahu tujuan penyelesaian masalah dan apa penyebab masalah tersebut. Dua macam fungsi Program Linear: Fungsi tujuan : mengarahkan analisa untuk mendeteksi tujuan perumusan masalah Fungsi kendala : untuk mengetahui sumber daya yang tersedia dan permintaan atas sumber daya tersebut.

Pemrograman linier (LP) atau Optimasi Linier dapat didefinisikan sebagai masalah memaksimalkan atau meminimalkan fungsi linier yang dikenai kendala linier. Kendala tersebut dapat berupa persamaan atau ketidaksetaraan. Masalah optimasi melibatkan perhitungan keuntungan dan kerugian. Masalah pemrograman linier adalah kelas penting dari masalah optimasi, yang membantu menemukan wilayah yang layak dan mengoptimalkan solusi untuk memiliki nilai fungsi tertinggi atau terendah.

Regrasi Linier Sederhana (Simple Linear Regression) Pada pembahasan pembentukan model linier sederhana menggunakan dataset google mobility index dengan jumlah observasi sebesar 29 observasi. Pada contoh kali ini kita akan mencoba membentuk model dengan variabel dependen berupa medv (median harga rumah) dan variabel independen berupa retail_and_recreation_percent_change_from_baseline dengan mobilJTup$grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline. Berikut adalh sintaks untuk membentuk model tersebut:

Regresi Linier Sederhana (Simple Linear Regression) pada Data Google Mobility Index menggunakan RStudio