Mengenal Pengertian Regression Analysis, Apa itu Analisis Regresi? Tujuan dan Fungsi, Jenis, Macam, Contoh, serta Pentingnya untuk Bisnis!

Analisis regresi memberi Anda persamaan untuk grafik sehingga Anda dapat membuat prediksi tentang data Anda.

Sebagai contoh misalnya, jika Anda telah menambah berat badan selama beberapa tahun terakhir, mereka dapat memprediksi berapa berat Anda dalam waktu sepuluh tahun jika Anda terus menambah berat badan pada tingkat yang sama.

Ini juga akan memberi Anda banyak statistik atau statistics (baca pengertian statistics di sini), termasuk nilai-p dan koefisien korelasi untuk memberi tahu Anda seberapa akurat model Anda.

Anda mungkin sudah tahu sekarang, bahwa bila memungkinkan, Anda harus membuat keputusan berdasarkan data, baik itu untuk bisnis, organisasi, perusahaan atau di tempat Anda kerja sendiri.

Tetapi apakah Anda tahu cara mengurai semua data yang tersedia untuk Anda?

Benar! Anda perlu memahami dan menafsirkan analisis yang dibuat oleh tim kerja Anda dengan benar.

Salah satu jenis analisis data yang paling penting adalah regresi.

Terkait hal tersebut, dalam postingan kali ini, Kami akan membahas secara lengkap dan detail tentang apa itu pengertian regression analysis, atau yang disebut dengan analisis regresi, apa saja tujuan dan fungsinya, jenis macam serta contohnya.

Mari kita simak ulasannya berikut!

Pengertian Regression Analysis

Berarti analisis regresi (dalam bahasa Indonesia), regression analysis adalah seperangkat metode statistik yang digunakan untuk memperkirakan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen.

Ini dapat digunakan untuk menilai kekuatan hubungan antara variabel dan untuk pemodelan hubungan masa depan antara mereka.

Mengutip dari sumber simpulan Kami dari Situs Harvard Business Review, regression analysis mengacu pada cara matematis memilah variabel mana yang memang memiliki dampak.

Analisis regresi akan menjawab pertanyaan beberapa pertanyaan seperti:

• Faktor mana yang paling penting?
• Mana yang bisa kita abaikan?
• Bagaimana faktor-faktor tersebut berinteraksi satu sama lain?
• Dan, mungkin yang paling penting, seberapa yakin kita tentang semua faktor ini?

Apa itu Regresi?

Tunggu, sebelumnya, apa itu yang dimaksud dengan kata regresi ini?

Secara sederhana, ini merupakan pengukuran statistik.

Regresi adalah teknik untuk menentukan hubungan statistik antara 2 (dua) atau lebih variabel di mana perubahan variabel dependen dikaitkan dengan, dan tergantung pada, perubahan dalam satu atau lebih variabel independen.

Analisis regresi adalah cara untuk menemukan tren dalam data. Misalnya, Anda mungkin menebak bahwa ada hubungan antara jumlah yang Anda makan dan berat badan Anda; analisis regresi dapat membantu Anda mengukurnya.

Apa itu Analisis Regresi?

Jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan analisis regresi ini?

Yup! Seperti yang sudah Kami jelaskan di atas, akronim ini lebih sering disebut dengan istilah regression analysis.

Ini merupakan studi tentang bagaimana variabel respon tergantung pada satu atau lebih prediktornya.

Dalam grafik regresi, kita seringkali mengejar plot ringkasan yang cukup berdimensi rendah.

Plot tersebut, yang tidak memerlukan model untuk konstruksinya, berisi semua informasi tentang respons yang tersedia dari prediktor.

Ya! Mereka dapat digunakan untuk memvisualisasikan ketergantungan, untuk menemukan hubungan yang tidak terduga, untuk memandu pilihan model pertama, serta untuk memeriksa model yang masuk akal.

Regression analysis meliputi beberapa variasi, seperti linier, linier berganda, dan nonlinier (akan kita bahas dalam subbagian jenis dan macamnya).

Namun, perlu kalian ketahui bahwa model regresi yang paling umum adalah linier sederhana (simple linear) dan linier berganda (multiple linear).

Analisis regresi nonlinier biasanya digunakan untuk kumpulan data yang lebih rumit di mana variabel dependen dan independen menunjukkan hubungan nonlinier.

Betul, analisis regresi menawarkan banyak aplikasi dalam berbagai disiplin ilmu, termasuk keuangan.

Tujuan dari Regression Analysis serta Fungsinya

Agar kita dapat lebih memahami tentang arti dan pengertian dari regression analysis, maka kita juga harus mengetahui tujuan dan fungsinya secara khusus.

Oke, perlu Kami tekankan di sini bahwa analisis regresi digunakan untuk prediksi dan peramalan.

Ini memiliki tumpang tindih yang substansial dengan bidang pembelajaran mesin (machine learning) dalam data science.

Terkait fungsinya sendiri, adapun metode statistik regresi ini seringkali digunakan di berbagai industri seperti:

• Industri keuangan; Memahami tren harga saham, memperkirakan harga, mengevaluasi risiko dalam domain asuransi
• Pemasaran (marketing); Memahami efektivitas kampanye pasar, perkiraan harga dan penjualan produk.
• Manufaktur; Evaluasi hubungan variabel yang menentukan untuk menentukan mesin yang lebih baik untuk memberikan kinerja yang lebih baik
• Farmasi; Meramalkan kombinasi obat yang berbeda untuk menyiapkan obat generik untuk penyakit.

Dengan melakukan analisis regresi pada data survei, kita dapat menentukan apakah variabel-variabel yang ada memengaruhi kepuasan peserta secara keseluruhan atau tidak, dan jika demikian, sejauh mana hal tersebut ada.

True! Informasi ini kemudian memberi tahu kami tentang elemen sesi mana yang diterima dengan baik, dan di mana kita perlu memusatkan perhatian agar pelanggan dapat merasa lebih puas di masa depan.

Jenis Analisis Regresi atau Regression Analysis

Setelah kita mengetahui apa maksud dari regression analysis dan tujuannya, selanjutnya kita juga harus mengenal apa saja jenis dan macam dari analisis regresi.

Sebelumnya, perlu untuk diketahui bahwa dalam berbagai jenis analisis regresi, ada asumsi yang perlu dipertimbangkan seiring dengan pemahaman sifat variabel dan distribusinya.

Oke, di bawah ini adalah beberapa jenis regression analysis yang perlu kalian kenal dalam membahas pengertian dan artinya.

1. Linear Regression (Regresi Linier)

Jenis macam regresi pertama yang akan Kami jelaskan yaitu adalah linear regression atau regresi linier.

Ya, adapun yang paling sederhana dari semua jenis regresi yaitu regresi linier, khususnya dalam bidang Machine Learning (ML) di mana ia mencoba membangun hubungan antara variabel independen dan dependen.

Variabel dependen yang dipertimbangkan di sini selalu merupakan variabel kontinu.

Regresi linier merupakan model prediksi yang digunakan untuk mencari hubungan linier antara variabel terikat dan satu atau lebih variabel bebas.

Dalam hal data melibatkan lebih dari satu variabel bebas, maka regresi linier disebut model regresi linier berganda.

2. Logistic Regression (Regresi Logistik)

Jenis tipe berikutnya yaitu logistic regression atau regresi logistik.

Ini adalah salah satu jenis teknik analisis regresi, yang digunakan ketika variabel dependen bersifat diskrit.

Sebagai contoh misalnya 0 atau 1, benar (true) atau salah (false), dan lain sebagainya.

Yup! Ini berarti variabel target hanya dapat memiliki 2 (dua) nilai, dan kurva sigmoid menunjukkan hubungan antara variabel target dan variabel independen.

Fungsi logit digunakan dalam regresi logistik untuk mengukur hubungan antara variabel target dan variabel independen.

3. Ridge Regression (Regresi Punggungan)

Jenis tipe yang ke-3 (tiga) yaitu ridge regression atau regresi punggungan.

Ini adalah salah satu jenis regresi dalam pembelajaran mesin yang biasanya digunakan ketika ada korelasi yang tinggi antara variabel independen.

Hal ini karena, dalam kasus data multikolinier, estimasi kuadrat terkecil memberikan nilai yang tidak bias.

Tetapi, jika kolinearitasnya sangat tinggi, mungkin ada beberapa nilai bias, dan oleh karena itu, matriks atau matrice (baca apa pengertian matrice di sini) bias diperkenalkan dalam persamaan regresi ridge.

Selain itu, terkait bidang data science, khususnya Artificial Intelligence (AI), tipe ini adalah metode regresi yang kuat di mana model kurang rentan terhadap overfitting.

4. Regresi atau Lasso Regressing

Regresi atau Lasso Regression merupakan salah satu jenis regresi lainnya yang melakukan regularisasi beserta seleksi fitur.

Jenis ini melarang ukuran absolut dari koefisien regresi, sehingga, nilai koefisien semakin mendekati nol, yang tidak akan pernah terjadi pada kasus ridge regression.

Dalam pembelajaran mesin, pemilihan fitur yang menggunakan regresi lasso, memungkinkan pemilihan sekumpulan fitur dari kumpulan data untuk membangun model.

Dalam kasusnya yang lainnya, hanya fitur yang diperlukan yang digunakan, dan yang lainnya dibuat nol. Ini membantu dalam menghindari overfitting dalam model.

5. Polynomial Regression (Regresi Polinomial)

Selanjutnya yaitu jenis tipe polynomial regression atau regresi polinomial.

Jenis teknik regresi ini digunakan untuk memodelkan persamaan nonlinier dengan mengambil fungsi polinomial dari variabel bebas.

Selain itu, regresi polinomial adalah salah satu jenis teknik analisis regresi dalam pembelajaran mesin, yang terbilang sama dengan regresi linier berganda (multiple) dengan sedikit modifikasi.

Dalam regresi polinomial, hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat, yaitu X dan Y, dilambangkan dengan derajat ke-n.

Ini adalah model linier sebagai penduga, dan metode Least Mean Squared juga digunakan dalam regresi macam ini.

6. Regresi Linier Bayesian

Tipe terakhir yang dapat Kami jelaskan dalam postingan kali ini yaitu regresi atau bayesian regression.

Regresi Bayesian merupakan salah satu jenis regresi yang menggunakan teorema Bayes untuk mengetahui nilai koefisien regresi.

Dalam metode regresi ini, distribusi posterior fitur ditentukan alih-alih menemukan kuadrat terkecil seperti linier dan punggungan tetapi lebih stabil daripada jenis simple linear.

Macam-Macam Istillah dalam Analisis Regresi

Ketika berbicara tentang regresi, perlu Kami sampaikan bahwa ada berbagai macam istilah dan akronim, jargon (baca pengertian dari kata jargon di sini), atau terminologi yang digunakan dalam regression analysis.

a. Outliers (Pencilan)

Pencilan atau outliers adalah ketika ada suatu pengamatan dalam kumpulan data yang memiliki nilai yang sangat tinggi atau sangat rendah dibandingkan dengan pengamatan lain dalam data, yaitu bukan milik populasi.

Dengan kata sederhana, pencilan ini merupakan nilai ekstrim.

Ya! Outlier seringkali menjadi masalah karena dapat berkali-kali menghambat hasil yang kita dapatkan.

b. Multicollinearity (Multikolinearitas)

Multikolinear atau multicollinearity adalah ketika variabel independen sangat berkorelasi satu sama lain.

Banyak jenis teknik regresi mengasumsikan multikolinearitas tidak boleh ada dalam dataset.

Hal ini karena menyebabkan masalah dalam membuat peringkat variabel berdasarkan kepentingannya, atau mempersulit pekerjaan dalam memilih variabel independen yang paling penting.

c. Heteroscedasticity (Heteroskedastisitas)

Ketika variasi antara variabel target dan variabel independen tidak konstan, maka itu disebut heteroskedastisitas atau heteroscedastic.

Sebagai contoh misalnya, seiring pendapatan seseorang meningkat, variabilitas konsumsi makanan pun pastinya juga akan meningkat.

Orang yang lebih miskin akan menghabiskan jumlah yang agak konstan dengan selalu makan makanan yang terbilang murah.

Orang kaya kadang-kadang dapat membeli makanan murah dan di lain waktu, makan makanan mahal dan mereka yang berpenghasilan lebih tinggi menunjukkan variabilitas konsumsi makanan yang lebih besar.

d. Underfit dan Overfit

Ketika kita menggunakan variabel penjelas yang tidak perlu, itu mungkin menyebabkan overfitting.

Overfitting berarti bahwa algoritme kita bekerja dengan baik pada set pelatihan tetapi tidak dapat bekerja lebih baik pada set pengujian (testing), dan ini juga dikenal sebagai masalah varians tinggi.

Ketika algoritme kita bekerja sangat buruk sehingga tidak dapat menyesuaikan set pelatihan dengan baik, maka hal tersebut dikatakan kurang cocok untuk data.

Ya! Istilah ini juga dikenal sebagai masalah bias tinggi (high bias).

Contoh Regression Analysis

Berkenaan dengan pengertiannya di atas, kemudian, seperti apa contoh regression analysis ini?

Oke, untuk menjelaskannya, khususnya di dunia nyata, skenario di mana analisis regresi digunakan mungkin terlihat seperti ini.

Sebuah bisnis ritel perlu memprediksi angka penjualan untuk bulan berikutnya (atau variabel dependen).

Memang, sulit untuk mengetahuinya, karena ada begitu banyak variabel di sekitar angka tersebut (variabel independen), seperti cuaca, model baru yang dirilis, apa yang dilakukan pesaing Anda, atau pekerjaan pemeliharaan yang dilakukan pada trotoar di luar.

Banyak yang mungkin memiliki pendapat, seperti Nadia dari akun atau Nesia yang telah bekerja di bagian penjualan selama sepuluh tahun.

Akan tetapi, analisis regresi (regresion analysis) dapat memilah-milah semua variabel terukur dan secara logis dapat menunjukkan mana yang akan berdampak.

Analisis memberi tahu Anda faktor mana yang akan memengaruhi penjualan dan bagaimana variabel berinteraksi satu sama lain.

Benar! Ini membantu bisnis untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data.

Dalam contoh bisnis ritel ini, variabel terikatnya adalah penjualan, dan variabel bebasnya adalah cuaca, perilaku pesaing, pemeliharaan jalan setapak, dan rilis model atau prototype baru.

Apa Saja Tools (Alat) untuk Melakukan Regression Analysis?

Lalu, apa saja macam-macam tools atau alat-alat yang dapat kita gunakan untuk melakukan dan menerapkan regresion analysis?

Ya, perlu untuk diketahui bahwa sebenarnya program aplikasi seperti Microsoft Excel tetap menjadi alat yang populer untuk melakukan analisis regresi dasar di bidang keuangan.

Namun, ada banyak alat statistik yang lebih canggih yang dapat digunakan.

Python dan R adalah bahasa pengkodean yang kuat yang telah menjadi populer untuk semua jenis pemodelan keuangan, termasuk regresi.

Terkait regresion analysis, teknik-teknik ini membentuk bagian inti dari ilmu data atau data science (baca pengertian data science di sini) dan pembelajaran mesin (machine learning) di mana model dilatih untuk mendeteksi hubungan ini dalam data.

Kenapa Analisis Regresi (Regression Analysis) Penting untuk Bisnis, Organisasi, Perusahaan, atau Perorangan?

Jadi, apa yang menjadikan regresion analysis ini penting, khususnya untuk bisnis, organisasi, perusahaan, atau perorangan?

Seperti yang sudah Kami jelaskan dalam pengertian dan tujuannya di atas, analisis regresi (regresion analysis) adalah metode statistik bermanfaat yang dapat dimanfaatkan di seluruh organisasi untuk menentukan sejauh mana variabel independen tertentu mempengaruhi variabel dependen.

Skenario yang mungkin untuk melakukan analisis regresi untuk menghasilkan wawasan bisnis yang berharga dan dapat ditindaklanjuti tidak terbatas.

Seperti ketika seseorang dalam bisnis Anda mengajukan hipotesis yang menyatakan tentang suatu faktor, sarankan untuk melakukan analisis regresi untuk menentukan seberapa yakin Anda seharusnya dalam hipotesis itu.

Ya! Ini akan memungkinkan Anda untuk membuat keputusan bisnis yang lebih tepat, mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien, dan pada akhirnya meningkatkan laba Anda.

Perusahaan yang cerdas menggunakannya untuk membuat keputusan tentang segala macam masalah bisnis.

Kami pribadi tentunya ingin mengetahui bagaimana UMKM online Kami dapat memengaruhi penjualan atau retensi karyawan atau merekrut orang-orang terbaik.

Sebagian besar perusahaan juga menggunakan analisis regresi untuk menjelaskan fenomena yang ingin mereka pahami.

Sebagai contoh misalnya mengapa panggilan layanan pelanggan turun bulan lalu?

Betul! Regresi akan memprediksi hal-hal tentang masa depan seperti apa penjualan selama 6 (enam) bulan ke depan?

Atau untuk memutuskan apa yang harus dilakukan seperti apakah kita harus mengikuti promosi ini atau yang lain? Dan lain sebagainya.

Kesimpulan

Baiklah, Kami pikir sudah cukup jelas sekarang untuk pembahasan mengenai Pengertian Regression Analysis, Apa itu Analisis Regresi? Tujuan dan Fungsi, Jenis, Macam, Contoh, serta Pentingnya untuk Bisnis.

Jadi, berdasarkan penguraian di atas, dapat kita simpulkan bahwa analisis regresi atau regression analysis secara umum adalah cara untuk menemukan tren dalam data.

Ketika Anda yang mungkin menebak bahwa ada hubungan antara jumlah yang Anda makan dan berat badan Anda, analisis regresi dapat membantu Anda mengukur persamaan itu.

Analisis regresi akan memberi Anda persamaan untuk grafik sehingga Anda dapat membuat prediksi tentang data Anda.

Sebagai contoh misalnya, jika Anda telah menambah berat badan selama beberapa tahun terakhir, ini dapat memprediksi berapa berat Anda dalam waktu sepuluh tahun jika Anda terus menambah berat badan pada tingkat yang sama.

Ini juga akan memberi Anda banyak statistik (termasuk nilai-p dan koefisien korelasi) untuk memberi tahu Anda seberapa akurat model Anda.

Selain itu, saat bekerja dengan analisis regresi, penting juga untuk memahami pernyataan masalah dengan benar.

Jika pernyataan masalah berbicara tentang peramalan, kita mungkin harus menggunakan regresi linier.

Namun, jika pernyataan masalah berbicara tentang klasifikasi biner, kita harus menggunakan regresi logistik.

Yup, demikian pula, tergantung pada pernyataan masalah, kita perlu mengevaluasi semua model regresi kita.

Penutup

Demikianlah postingan artikel yang dapat Kami bagikan kali ini, di mana Kami membahas terkait Pengertian Regression Analysis, Apa itu Analisis Regresi? Tujuan dan Fungsi, Jenis, Macam, Contoh, serta Pentingnya untuk Bisnis.

Semoga apa yang sudah Kami coba sampaikan serta jelaskan di sini dapat bermanfaat dan juga dapat menambah wawasan dan pengetahuan kita semua terutama dalam bidang teknologi, data dan bisnis.

Silahkan bagikan artikel atau postingan Kami di sini kepada teman, kerabat serta rekan kerja dan bisnis kalian semua khususnya jika kalian temukan ini bermanfaat dan juga jangan lupa subscribe Blog dan YouTube Kami. Sekian dari Kami, Terima Kasih.

Postingan ini juga tersedia dalam versi: