Dalam matematika, the kemiringan garis (m) menggambarkan seberapa cepat atau lambat perubahan terjadi dan ke arah mana, apakah positif atau negatif. Fungsi linier — yang grafiknya berupa garis lurus — memiliki empat tipe kemiringan: positif, negatif, nol, dan tidak terdefinisi. Fungsi dengan kemiringan positif diwakili oleh garis yang naik dari kiri ke kanan, sedangkan fungsi dengan kemiringan negatif diwakili oleh garis yang turun dari kiri ke kanan. Fungsi dengan kemiringan nol diwakili oleh garis horizontal, dan fungsi dengan kemiringan yang tidak ditentukan diwakili oleh garis vertikal.
Kemiringan biasanya dinyatakan sebagai nilai mutlak. Nilai positif menunjukkan kemiringan positif, sedangkan nilai negatif menunjukkan kemiringan negatif. Dalam fungsinya y = 3x, misalnya, kemiringan positif 3, koefisien x.
Dalam statistik, grafik dengan kemiringan negatif mewakili korelasi negatif antara dua variabel. Ini berarti bahwa ketika satu variabel meningkat, yang lain menurun dan sebaliknya. Korelasi negatif merupakan hubungan yang signifikan antara variabel
x dan y, yang, tergantung pada apa yang mereka pemodelan, dapat dipahami sebagai input dan output, atau sebab dan akibat.Cara Menemukan Kemiringan
Kemiringan negatif dihitung sama seperti jenis kemiringan lainnya. Anda dapat menemukannya dengan membagi kenaikan dua titik (perbedaan sepanjang sumbu vertikal atau y) dengan run (perbedaan di sepanjang sumbu x). Hanya ingat bahwa "naik" benar-benar jatuh, sehingga angka yang dihasilkan akan negatif. Rumus untuk lereng dapat dinyatakan sebagai berikut:
m = (y2 - y1) / (x2 - x1)
Setelah Anda membuat grafik garis, Anda akan melihat bahwa kemiringan negatif karena garis turun dari kiri ke kanan. Bahkan tanpa menggambar grafik, Anda akan dapat melihat bahwa kemiringan negatif hanya dengan menghitung m menggunakan nilai yang diberikan untuk dua poin. Misalnya, anggaplah kemiringan garis yang berisi dua titik (2, -1) dan (1,1) adalah:
m = [1 - (-1)] / (1 - 2)
m = (1 + 1) / -1
m = 2 / -1
m = -2
Kemiringan -2 berarti bahwa untuk setiap perubahan positif x, akan ada dua kali lipat perubahan negatif pada y.
Lereng Negatif = Korelasi Negatif
A negatif lereng menunjukkan korelasi negatif antara yang berikut:
- Variabel x dan y
- Masukan dan keluaran
- Variabel bebas dan variabel terikat
- Sebab dan akibat
Korelasi negatif terjadi ketika dua variabel fungsi bergerak dalam arah yang berlawanan. Sebagai nilai x meningkat, nilai y berkurang. Demikian juga dengan nilai x menurun, nilai y meningkat. Korelasi negatif, kemudian, menunjukkan hubungan yang jelas antara variabel, yang berarti satu mempengaruhi yang lain dengan cara yang bermakna.
Dalam percobaan ilmiah, korelasi negatif akan menunjukkan bahwa peningkatan dalam variabel independen (satu dimanipulasi oleh peneliti) akan menyebabkan penurunan dalam variabel dependen (yang diukur dengan peneliti). Sebagai contoh, seorang ilmuwan mungkin menemukan bahwa ketika predator dimasukkan ke dalam lingkungan, jumlah mangsa semakin kecil. Dengan kata lain, ada korelasi negatif antara jumlah predator dan jumlah mangsa.
Contoh Dunia Nyata
Contoh sederhana kemiringan negatif di dunia nyata adalah menuruni bukit. Semakin jauh Anda bepergian, semakin jauh Anda turun. Ini bisa direpresentasikan sebagai fungsi matematika di mana x sama dengan jarak yang ditempuh dan y sama dengan ketinggian. Contoh lain dari lereng negatif menunjukkan hubungan antara dua variabel mungkin termasuk:
Pak Nguyen minum kopi berkafein dua jam sebelum tidurnya. Semakin banyak cangkir kopi yang dia minum (input), semakin sedikit jam dia akan tidur (output).
Aisha membeli tiket pesawat. Semakin sedikit hari antara tanggal pembelian dan tanggal keberangkatan (input), semakin banyak uang yang harus dikeluarkan Aisha untuk tiket pesawat (output).
John menghabiskan sebagian uangnya dari gaji terakhirnya untuk hadiah untuk anak-anaknya. Semakin banyak uang yang dihabiskan John (input), semakin sedikit uang yang akan ia miliki di rekening banknya (output).
Mike memiliki ujian pada akhir minggu. Sayangnya, dia lebih suka menghabiskan waktu menonton olahraga di TV daripada belajar untuk ujian. Semakin banyak waktu yang dihabiskan Mike menonton TV (input), skor Mike yang lebih rendah akan berada di ujian (output). (Sebaliknya, hubungan antara waktu yang dihabiskan untuk belajar dan skor ujian akan diwakili oleh korelasi positif karena peningkatan belajar akan mengarah pada skor yang lebih tinggi.)