Regresi adalah suatu metode untuk mempelajari hubungan antara dua atau lebih variabel. Metode ini dipakai dalam statistika untuk analisis suatu permasalahan dan memprediksi nilai dari suatu tertentu ketika diketahui salah satu nilainya.
Jika ingin memahami lebih jauh tentang pengertian regresi, serta jenis dan fungsinya. Simak penjelasannya pada artikel ini hingga akhir yang dapat menjadi referensi dan menambah pengetahuan Anda. Yuk, langsung saja simak!
Apa itu Analisis Regresi?
Mungkin Anda pernah menemukan sepasang data yang memiliki nilai berbeda tetapi saling berhubungan. Misalnya data tinggi badan dan usia seseorang. Kedua data ini bisa dihitung memakai metode statistika yakni bernama regresi.
Regresi adalah salah satu metode statistika untuk menganalisa suatu hubungan di antara dua atau lebih variabel. Metode ini secara khusus memprediksi nilai variabel berdasarkan nilai variabel lain yang memiliki keterkaitan.
Variabel yang biasa digunakan sebagai prediktor adalah variabel independen, sementara variabel yang menjadi prediksi adalah variabel dependen.
Dalam dunia statistika, metode regresi merupakan metode yang cukup penting terutama dalam mengatasi permasalahan di berbagai sektor industri. Tidak hanya itu, metode ini juga memiliki kemampuan analisis dengan cakupan luas.
Salah satu memprediksi nilai variabel berdasarkan nilai variabel lain yakni dengan melakukan perhitungan. Perhitungan regresi adalah rumus untuk menganalisa data, mulai dari yang sederhana hingga jumlah banyak dan kompleks.
Memahami Fungsi Analisis Regresi
Analisis regresi adalah metode untuk mengetahui variabel kunci yang memiliki pengaruh besar terhadap variabel dependen. Selain itu, ada beberapa fungsi regresi yang penting untuk Anda ketahui. Apa saja? Simak informasi berikut!
1. Memperbaiki Kesalahan
Regresi memiliki fungsi untuk memperbaiki kesalahan atau kekeliruan yang terjadi pada pengambilan keputusan. Dengan menganalisa setiap data yang ada sehingga masalah yang terjadi dapat teratasi dengan baik dan terukur.
Contohnya ketika pengelola toko memutuskan memperpanjang waktu buka toko untuk meningkatkan penjualan. Namun, setelah analisis regresi, ternyata malah merugikan karena perlu ada biaya tambahan yang harus dikeluarkan.
2. Memprediksi Masa Depan
Fungsi regresi selanjutnya adalah menganalisa risiko dan peluang di masa depan. Fungsi ini banyak terjadi pada dunia bisnis yang kaitannya dengan penjualan maupun berhubungan dengan kegiatan ekonomi di lingkup masyarakat.
Contohnya menganalisa masa depan terkait permintaan produk. Anda ingin mengetahui jumlah produk yang akan terjual, maka bisa pakai analisis regresi. Dengan metode ini, Anda bisa memperkirakan produk yang harus tersedia.
3. Memberi Wawasan Baru
Dengan analisis regresi, pebisnis dapat mengumpulkan data pelanggan untuk memberikan wawasan baru. Jika pengumpulan data tanpa analisis ini, maka semua data tidak memiliki arti apapun bagi perkembangan bisnis.
Contohnya mencari data melalui regresi dapat mengetahui lonjakan penjualan selama hari tertentu dan penurunan di hari lainnya Dengan begitu, pengelola dapat menyesuaikan stok yang tepat dan memastikan ketersediaannya.
4. Efisiensi Operasional
Jika ingin mengoptimalkan operasional bisnis agar lebih efisien, maka dapat menggunakan analisis regresi. Anda dapat memprediksi dan memperkirakan biaya yang harus dikeluarkan untuk operasional dengan tepat dan efektif.
Contohnya pengelola bisnis ingin mengetahui dampak dari suhu oven saat memanggang roti, berapa lama waktu penyimpanan yang tepat agar matang sempurna. Jadi, dengan regresi tidak perlu menebak dan prosesnya sesuai data.
Jenis Analisis Regresi dalam Statistika
Analisis regresi memiliki kaitan yang erat pada teknik statistika yang banyak penggunaannya untuk menyelidiki hubungan antara variabel dependen dan variabel independen.
Analisis regresi adalah metode yang banyak penggunaannya untuk keperluan berbagai bidang seperti ekonomi, industri, keuangan, dan lain sebagainya. Menurut jenisnya terbagi menjadi tiga analisis, yaitu di antaranya:
1. Regresi Linear
Regresi linear adalah model analisis yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel numerik. Tujuannya menemukan persamaan garis lurus untuk memprediksi nilai variabel tergantung berdasarkan nilai variabel bebas.
Pada referensi jenis ini, penggunaan variabel independen menjelaskan hasil dari variabel dependen. Variabel pada metode ini sendiri adalah metode pertama yang perlu Anda pelajari untuk memahami konsep dari referensi itu sendiri.
Adapun rumus regresi linear sederhana sebagai berikut:
Rumus: Y = a + bX
Y = variabel dependen
X = variabel independen
a = konstanta (titik potong Y)
b = koefisien dari variabel X
2. Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda adalah model analisis yang hampir memiliki kesamaan dengan model linear sederhana. Model ini untuk analisa data atau memprediksi suatu nilai variabel dependen memerlukan nilai variabel independen.
Namun, hal yang membedakan antara regresi ini dengan regresi linear yakni jumlah penggunaan variabelnya. Anda bisa menggunakan dua atau lebih variabel independen, tetapi untuk hasil terbaik bisa pilih variabelnya berpengaruh.
Adapun rumus regresi linear berganda sebagai berikut:
Rumus: Y = a + b1X1 + b2X2 + … + e
Y = ketergantungan variabel
X = variabel bebas
a = konstanta (titik potong Y)
b = koefisien regresi
e = kesahakan atau residu
3. Regresi Logistik
Regresi logistik adalah model pendekatan untuk membuat model prediksi, sama seperti pada regresi linear. Hanya saja, analisis ini terikat pada skala dikotomi yakni skala data nominal dengan dua kategori, misalnya Ya dan Tidak.
Pada umumnya, variabel dependen pada regresi logistik akan bersifat kategorik dan satu atau lebih variabel numerik. Tujuannya untuk menemukan persamaan dalam memprediksi probabilitas dari variabel kategorik sesuai variabel numerik.
Adapun rumus regresi logistik sebagai berikut:
Rumus: Y = b0 + b1X + e
Y = variabel dependen
X = variabel independen
b = koefisien dari variabel X
e = kesahakan atau residu
Syarat Penerapan Analisis Regresi
Jika ingin menerapkan analisis regresi, ada syarat yang bisa membantu dalam melakukan analisa lebih baik. Hal ini tentunya akan memberikan hasil optimal ketika memperkirakan data yang ada. Adapun syarat dari regresi adalah sebagai berikut:
- Data harus berskala interval yang memiliki hubungan signifikan antara variabel bebas atau independen dan variabel tergantung atau dependen
- Data berasal dari populasi berdistribusi normal. Data berdistribusi normal adalah:
- Data harus memiliki sampel minimal 30 subjek
- Data yang ada sudah melalui uji normalitas
- Data signifikan dari uji normalitas lebih dari 0,05
- Varian distribusi dari variabel dependen harus punya nilai konstan untuk semua nilai variabel independen
- Hubungan antara kedua variabel harus linear dan semua observasi harus saling bebas
Jika data sudah memenuhi syarat, maka Anda bisa menerapkan model analisis regresi untuk mengetahui hasil yang lebih baik. Dengan begitu, nantinya Anda bisa melakukan pengambilan keputusan yang tepat sesuai dengan hasil data.
Contoh Penerapan Analisis Regresi
Analisis regresi banyak digunakan dalam berbagai bidang karena bisa membantu dalam memperkirakan atau meramalkan peluang. Dalam dunia ekonomi, analisis ini memberikan manfaat mengoptimalkan proses bisnis kedepannya.
Selain itu, penerapan analisis regresi dalam bidang ekonomi adalah bisa memprediksi banyaknya pengeluaran setiap bulannya terhadap pendapatan. Dengan regresi ini, Anda bisa memprediksi berapa biaya pengeluaran bisnis.
Sementara di bidang industri, penerapan metode ini untuk memprediksi harga bahan baku industri terhadap ketersediaan bahan baku yang ada di pasar. Dengan begitu, perusahan bisa meminimalisir kerugian dari belanja bahan baku.
Selain itu, analisis ini juga dapat membantu dalam memprediksi tingkat upah kerja dengan banyaknya jumlah pengangguran. Semua data yang ada bisa menjadi informasi penting bagi perusahaan atau pihak pemerintah.
Beberapa contoh penerapan analisis di atas bisa Anda ketahui melalui analisa dengan metode regresi. Setiap nilai variabel memiliki keterkaitan meskipun nilainya berbeda, sehingga metode ini cukup penting di berbagai sektor.
Manfaat Analisis Regresi
Secara umum, manfaat analisis regresi adalah untuk mengetahui nilai variabel kunci yang punya pengaruh pada nilai variabel tergantung, perkiraan, peramalan, dan pendugaan. Adapun manfaat lainnya adalah sebagai berikut:
- Meramalkan nilai rata-rata berdasarkan variabel bebas
- Menguji suatu hipotesis karakteristik dependensi
- Membuktikan ada atau tidaknya hubungan variabel X dan Y
- Meramalkan pengaruh variabel prediktor terhadap kriterium
- Dapat mengoptimalkan proses bisnis
Pada dasarnya, regresi memiliki hal yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan berdasarkan data. Data ini dapat berupa angka dan faktor lain yang mempengaruhi bisnis.
Contohnya ketika pemilik bisnis ingin mengetahui angka yang terkait dengan bisnisnya, maka pengambilan keputusan atas suatu kondisi tertentu akan lebih tepat. Hal ini akan berdampak pada bisnis yang berjalan kedepannya.
Kesimpulan
Regresi merupakan metode yang berfungsi memprediksi dua variabel atau lebih variabel tertentu. Dengan metode ini, tentunya membantu berbagai bidang dalam memperoleh data yang tepat dan akurat sesuai dengan perhitungan.
Secara umum, metode regresi merupakan metode untuk meramalkan risiko dan peluang, termasuk untuk mengoptimalkan penjualan dan mengatasi kesalahan serta memperkirakan kegiatan operasional bisnis secara efektif dan efisien.
Demikian penjelasan tentang regresi adalah metode statistika untuk menganalisa suatu hubungan di antara dua atau lebih variabel. Hal ini penting Anda ketahui, terutama yang bergerak di bidang ekonomi dan bisnis atau industri.
