Regresi adalah Salah Satu Metode Analisis Statistika, Begini Rumusnya

Liputan6.com, Jakarta Regresi adalah salah satu metode analisis statistika yang digunakan untuk mempelajari hubungan antara dua atau lebih variabel. Metode ini digunakan untuk memprediksi nilai dari sebuah variabel tergantung (dependen) berdasarkan nilai variabel bebas (independen) yang terkait. Tujuan utama dari regresi adalah untuk menemukan pola hubungan antara variabel bebas dan variabel tergantung, sehingga pola ini dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel tergantung untuk nilai variabel bebas tertentu.

Regresi adalah metode analisis yang sering digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ekonomi, ilmu sosial, ilmu politik, psikologi, dan ilmu alam. Namun, regresi memiliki beberapa kelemahan, seperti sensitivitas terhadap nilai yang tidak bias, kurangnya kemampuan untuk menangani data yang tidak linier, dan kemampuan yang terbatas dalam mengidentifikasi hubungan kausal antara variabel.

Penting untuk memahami kelebihan dan kelemahan regresi serta mempertimbangkan asumsi-asumsi yang terkait dengan metode ini sebelum digunakan dalam analisis statistika. Dengan memahami dan menggunakan metode regresi dengan benar, akan diperoleh informasi yang berguna tentang hubungan antara variabel yang relevan dan memprediksi nilai variabel tergantung dengan lebih akurat. Berikut ulasan tentang regresi adalah salah satu metode analisis statistika yang dirangkum Liputan6.com dari berbagai sumber, Senin (1/5/2023).

Regresi adalah salah satu metode statistika yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel. Metode ini sering digunakan untuk memprediksi nilai dari sebuah variabel berdasarkan nilai variabel lainnya yang terkait. Dalam hal ini, variabel yang digunakan sebagai prediktor disebut sebagai variabel independen atau variabel penjelas, sedangkan variabel yang diprediksi disebut sebagai variabel dependen.

Ada dua jenis regresi yang umum digunakan dalam analisis statistika, yaitu regresi linear dan regresi logistik. Regresi linear digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel numerik, sementara regresi logistik digunakan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel kategorikal dan satu atau lebih variabel numerik.

Dalam regresi linear, tujuan adalah untuk menemukan persamaan garis lurus yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel tergantung berdasarkan nilai variabel bebas. Persamaan ini dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel tergantung untuk nilai variabel bebas tertentu. Sementara dalam regresi logistik, tujuan adalah untuk menemukan persamaan yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas dari variabel kategorikal berdasarkan nilai variabel numerik.

Regresi logistik adalah metode statistika yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara satu variabel kategorikal dan satu atau lebih variabel numerik. Tujuan dari regresi logistik adalah untuk menemukan persamaan yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas dari variabel kategorikal berdasarkan nilai variabel numerik. Persamaan ini dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas variabel kategorikal untuk nilai variabel numerik tertentu.

Regresi adalah metode statistika yang sangat berguna dalam analisis data karena dapat digunakan untuk memprediksi nilai dari variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen. Namun, regresi juga memiliki beberapa kelemahan, seperti sensitivitas terhadap nilai yang tidak bias, kurangnya kemampuan untuk menangani data yang tidak linier, dan kemampuan yang terbatas dalam mengidentifikasi hubungan kausal antara variabel. Oleh karena itu, sebelum menggunakan metode ini, penting untuk memahami kelebihan dan kelemahan dari regresi serta mempertimbangkan asumsi-asumsi yang terkait dengan metode ini.

Regresi adalah metode yang memiliki beberapa manfaat dan kegunaan dalam analisis data. Dengan memahami konsep dasar dan asumsi yang terkait dengan metode regresi serta menggunakan teknik regresi dengan benar, metode ini dapat digunakan untuk keputusan yang lebih baik berdasarkan analisis data. Berikut ini adalah beberapa manfaat dari penggunaan metode regresi.

1. Memahami Hubungan Antar Variabel

Regresi memungkinkan untuk membantu memahami hubungan antara variabel bebas dan variabel tergantung. Dengan mengetahui hubungan ini, kita dapat memahami faktor-faktor apa yang mempengaruhi variabel tergantung dan seberapa besar pengaruhnya.

2. Prediksi Nilai Variabel Tergantung

Regresi dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel tergantung berdasarkan nilai variabel bebas. Hal ini dapat berguna dalam berbagai aplikasi, seperti dalam prediksi harga saham, nilai properti, atau penjualan produk.

3. Identifikasi Outlier

Regresi dapat membantu kita mengidentifikasi outlier atau nilai yang tidak bias yang berbeda dari nilai lain dalam data. Dengan mengidentifikasi outlier ini, kita dapat mengevaluasi data dengan lebih akurat dan menghindari kesalahan dalam analisis.

4. Mengetahui Signifikansi Variabel

Regresi dapat digunakan untuk mengetahui signifikansi variabel bebas dalam memprediksi nilai variabel tergantung. Hal ini berguna dalam menentukan variabel mana yang paling berpengaruh terhadap variabel tergantung dan dapat digunakan untuk mengoptimalkan variabel yang dipilih.

5. Peningkatan Efisiensi

Regresi dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi proses bisnis dengan memprediksi hasil dengan lebih akurat. Hal ini dapat membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dan mengurangi waktu dan biaya yang diperlukan dalam pengambilan keputusan.

6. Pengembangan Model

Regresi dapat digunakan untuk mengembangkan model prediksi yang dapat membantu organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik. Model ini dapat digunakan untuk memprediksi hasil dalam berbagai situasi dan membantu organisasi untuk mempersiapkan diri menghadapi berbagai skenario.

Terdapat berbagai rumus regresi linear yang dapat dibedakan berdasarkan jenis regresi yang digunakan. Berikut beberapa rumus regresi linear.

1. Regresi Linear Sederhana

Linear sederhana merupakan jenis regresi yang hanya menghubungkan dua variabel saja (X dan Y) dimana keduanya adalah data kuantitatif. Misalnya, data jumlah makanan yang dikonsumsi dengan berat badan.

Rumus: Y = a + bX

Y = variabel dependen

X = variabel independen

a = konstanta (titik potong Y)

b = koefisien dari variabel X

2. Regresi Linear Berganda

Linear berganda ialah jenis regresi yang mengaitkan satu variabel Y terhadap dua atau lebih variabel X dengan jenis data kuantitatif. Misalkan, pengaruh jumlah camilan yang dikonsumsi terhadap tinggi dan berat badan.

Rumus: Y = a + b1X1 + b2X2 + … + e

Y = variabel dependen

X = variabel independen

a = konstanta (titik potong Y)

b = koefisien dari variabel X (koefisien determinasi)

e = eror atau residu

Regresi logistik adalah sebuah pendekatan untuk membuat model prediksi seperti halnya regresi linear. Perbedaannya adalah pada regresi logistik, peneliti memprediksi variabel terikat yang berskala dikotomi. Skala dikotomi yang dimaksud adalah skala data nominal dengan dua kategori, misalnya: Ya dan Tidak, Baik dan Buruk atau Tinggi dan Rendah.

Rumus: Y = B0 + B1X + e

Y = variabel dependen

X = variabel independen

B = koefisien dari variabel X (koefisien determinasi)

e = eror atau residu

Regresi logistik tidak membutuhkan hubungan linier antara variabel independen dengan variabel dependen. Variabel independen tidak memerlukan asumsi multivariate normality. Asumsi homoskedastisitas tidak diperlukan

Variabel bebas tidak perlu diubah ke dalam bentuk metrik (interval atau skala ratio). Variabel dependen harus bersifat dikotomi (2 kategori, misal: tinggi dan rendah atau baik dan buruk). Variabel independen tidak harus memiliki keragaman yang sama antar kelompok variabel

Kategori dalam variabel independen harus terpisah satu sama lain atau bersifat eksklusif Sampel yang diperlukan dalam jumlah relatif besar, minimum dibutuhkan hingga 50 sampel data untuk sebuah variabel prediktor (independen). Metode ini dapat menyeleksi hubungan karena menggunakan pendekatan non linier log transformasi untuk memprediksi odds ratio. Odd dalam regresi logistik sering dinyatakan sebagai probabilitas.