Analisis Regresi: Pengertian, Rumus, Fungsi & Manfaatnya

Sejarahnya, analisis regresi merupakan metode penelitian yang dikembangkan oleh Dalton pada Abad ke 19 untuk meneliti fenomena biologi.

Seiring berkembangnya zaman, analisis regresi banyak dibutuhkan dalam dunia statistika maupun data science untuk menentukan hubungan sebab akibat antara variabel bebas dan variable terikat.

Analisis regresi merupakan salah satu metode statistik yang paling banyak digunakan untuk memahami hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. 

Dengan kemampuannya tersebut, analisis statistik berperan penting dalam dunia pengolahan data bisnis. Yuk pelajari lebih lanjut mengenai apa itu analisis regresi hingga manfaatnya pada artikel ini.

Apa itu Analisis Regresi?

Analisis regresi adalah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan dan menganalisis hubungan antara variabel dependen (atau variabel target) dan satu atau lebih variabel independen (atau variabel prediktor). 

Tujuan analisis regresi adalah untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen, serta untuk menentukan kekuatan dan karakteristik hubungan antara variabel-variabel tersebut. 

Dengan analisis regresi, peneliti dapat mengidentifikasi variabel mana yang memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel yang sedang diteliti, seberapa besar pengaruh tersebut, dan bagaimana variabel-variabel independen berinteraksi satu sama lain dalam mempengaruhi variabel dependen. 

Analisis regresi digunakan untuk membuat prediksi yang akurat, memahami penyebab perubahan, dan mengembangkan strategi yang efektif berdasarkan pemahaman tentang dinamika yang ada. 

Analisis regresi terdiri dari dua bentuk dasar, yaitu Regresi linear sederhana dan regresi linier berganda, dengan banyak variasi dan model kompleks lainnya yang dikembangkan untuk menangani data dan hubungan yang lebih kompleks.

Fungsi Analisis Regresi

Analisis regresi, dengan aplikasinya yang luas dan fleksibel, berperan penting dalam berbagai bidang penelitian dan pengambilan keputusan. 

Berikut ini lima fungsi analisis regresi yang perlu Sobat MinDi pahami.

1. Prediksi Variabel

Fungsi analisis regresi adalah untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen. 

Hal ini berguna dalam prediksi bisnis, ekonomi, cuaca, dan banyak area lainnya, di mana pemahaman tentang tren masa depan dapat mendukung pengambilan keputusan strategis.

2. Mengidentifikasi Hubungan antar Variabel

Analisis regresi membantu peneliti mengidentifikasi hubungan antara dua atau lebih variabel. 

Hal ini membantu dalam memahami bagaimana variabel independen mempengaruhi variabel dependen, yang penting untuk teori pembangunan dan verifikasi hipotesis.

3. Pengujian Hipotesis

Dalam konteks penelitian, analisis regresi digunakan untuk menguji hipotesis tentang hubungan antara variabel. 

Dengan membandingkan koefisien regresi yang diestimasi dengan nilai-nilai teoretis, peneliti dapat menentukan apakah hubungan tertentu signifikan secara statistik atau tidak.

4. Mengendalikan Variabel

Analisis regresi memungkinkan peneliti untuk mengontrol pengaruh variabel luar atau variabel tambahan saat mengeksplorasi hubungan antara variabel utama. 

Dengan cara ini, peneliti dapat memfokuskan pada hubungan kausal yang lebih bersih antara variabel independen dan dependen.

5. Optimalisasi Sumber Daya

Dalam manajemen dan industri, analisis regresi digunakan untuk menentukan alokasi sumber daya yang paling efektif. 

Misalnya, dengan memodelkan hubungan antara biaya iklan (variabel independen) dan penjualan (variabel dependen), sebuah perusahaan dapat menentukan tingkat pengeluaran iklan yang optimal untuk memaksimalkan ROI (Return on Investment).

Fungsi analisis regresi dapat digunakan sebagai alat yang kuat untuk memprediksi dan mengelola masa depan dengan lebih baik.

Baca Juga: Proses Analisis Data: Definisi, Manfaat, Teknik, dan Langkah

Manfaat Analisis Regresi

Analisis regresi memiliki berbagai manfaat, antara lain:

1. Memungkinkan prediksi nilai variabel berdasarkan variabel lain.
2. Mengidentifikasi hubungan antara variabel.
3. Membantu dalam pengujian hipotesis tentang hubungan kausal.
4. Memfasilitasi pengendalian pengaruh variabel luar atau tambahan.
5. Mendukung pengambilan keputusan dan perencanaan strategis.
6. Menyediakan dasar untuk optimasi sumber daya dan alokasi anggaran.
7. Meningkatkan pemahaman tentang faktor-faktor yang mempengaruhi variabel target.
8. Memfasilitasi penilaian efektivitas intervensi atau kebijakan.
9. Memungkinkan pemodelan interaksi antara variabel-variabel.
10. Mendukung perbaikan dan inovasi dalam praktik bisnis dan penelitian.

Rumus Analisis Regresi

Rumus analisis regresi dibagi menjadi dua, yaitu rumus regresi linear sederhana dan rumus regresi linear berganda. Yuk pahami kedua rumusnya berikut ini.

1. Rumus Analisis Regresi Linear Sederhana

Rumus dasar untuk analisis regresi linear sederhana adalah sebagai berikut:

y=β0+β1x+ϵ

Keterangan:

1. y = variabel dependen (variabel yang ingin kita prediksi).
2. x = variabel independen (variabel prediktor).
3. β0 = intercept, yaitu nilai dari y ketika x = 0.
4. β1 = slope koefisien regresi, yang mengindikasikan perubahan rata-rata dalam y untuk satu unit perubahan dalam x.
5. ϵ = error term (juga dikenal sebagai residu), yang menyatakan deviasi dari garis regresi; ini adalah selisih antara nilai observasi dan nilai yang diprediksi oleh model.

2. Rumus Regresi Linear Berganda

Untuk analisis regresi linier berganda, yang data penelitiannya lebih dari satu variabel independen digunakan untuk memprediksi y, rumusnya diperluas menjadi:

y=β0 + β1x1 + β2x2+⋯+ βnxn +ϵ

Keterangan:

1. x1,x2,…,xn = variabel independen.
2. β1,β2,…,βn = koefisien untuk masing-masing variabel independen, menunjukkan seberapa banyak y diharapkan berubah dengan satu unit perubahan dalam variabel independen tersebut, dengan variabel independen lainnya dianggap tetap.
3. β0= merupakan intercept.
4. ϵ = error term.

Rumus-rumus regresi ini digunakan untuk memodelkan dan memahami hubungan antara variabel-variabel, serta untuk membuat prediksi yang akurat berdasarkan model tersebut.

Perbedaan Analisis Regresi Sederhana dan Linear Berganda

Seperti yang telah dijelaskan di atas, analisis regresi linear sederhana dan analisis regresi linear berganda adalah dua teknik statistik yang digunakan untuk memahami hubungan antara variabel independen dan variabel dependen yah sobat MinDi, tetapi mereka berbeda dalam jumlah variabel independen yang terlibat.

Untuk rumus masing-masing telah dijabarkan di atas, nah disini kita akan mencoba menjelaskan tentang perbedaan antara keduanya dari segi fungsi. 

Analisis Regresi Linear Sederhana

Untuk analisis regresi linear sederhana sendiri sangat berguna dalam berbagai situasi ketika kita ingin memahami hubungan antara dua variabel.

Contoh Nya begini: sebuah perusahaan ingin mengetahui bagaimana budget iklam mempengaruhi penjualan produk mereka. 

Dalam hal ini, variabel independen adalah budget iklan, dan variabel dependen adalah penjualan produk. 

Dengan menggunakan analisis regresi linear sederhana, perusahaan dapat membuat model yang menunjukkan hubungan antara anggaran iklan dan penjualan.

Analisis Regresi Linear Berganda

Untuk data yang lebih kompleks dan punya banyak variabel yang saling terhubung, maka kamu bisa menggunakan regresi linear berganda ketika melakukan analisis. 

Analisis regresi linear berganda sangat berguna ketika kita ingin memahami bagaimana beberapa faktor (variabel independen) mempengaruhi suatu hasil secara bersamaan (variabel dependen). 

Ini dapat membantu kita memahami interaksi kompleks antara satu variabel dengan variabel lainnya. 

Misalnya begini: dalam dunia bisnis, kamu misalnya ingin tau faktor (variabel) apa saja yang mempengaruhi penjualan mereka, mereka mungkin melihat berbagai variabel seperti trend, demand, dan budget untuk iklan

Dengan menggunakan analisis regresi linear berganda, perusahaan bisa memahami bagaimana setiap variabel tersebut berkontribusi terhadap penjualan, yaitu menghubungkan antara faktor-faktor seperti trend, demand dan budget iklan dan apa hubungannya dengan penjualan. 

Misalnya, apakah ketika budget dinaikan, dan trennya banyak maka penjualan akan meningkat? Atau apakah ketika budget diturunkan, namun trend masih sama apakah penjualan akan tetap sama? 

Nah, itulah contoh penggunaan analisis linear berganda.

Contoh Analisis Regresi

Untuk menambah pemahaman Sobat MinDi mengenai analisis regresi, yuk simak contoh analisis regresi linear sederhana berikut ini.

Berikut adalah contoh analisis regresi linear sederhana yang mempelajari hubungan antara jam belajar (x) dan nilai ujian (y) seorang siswa. 

Misalkan kita memiliki data jam belajar dan nilai ujian untuk sejumlah siswa dan ingin memahami apakah ada hubungan linear antara kedua variabel tersebut.

Setelah mengumpulkan dan memplot data, kita menggunakan metode least squares untuk menemukan garis regresi terbaik yang memodelkan hubungan antara jam belajar dan nilai ujian. 

Dari analisis, kita mendapatkan rumus regresi:

 y = 50 + 5x 

Di sini, a = 50 merupakan nilai intercept, yang menunjukkan nilai ujian yang diharapkan jika siswa tidak belajar sama sekali. 

Koefisien (b = 5) menunjukkan bahwa untuk setiap jam belajar tambahan, nilai ujian dharapkan meningkat sebanyak 5 poin.

Dengan rumus ini, jika seorang siswa belajar selama 4 jam, nilai ujian yang diharapkan dapat dihitung sebagai:

y = 50 + 5(4) = 70 

Berdasarkan model regresi, siswa yang belajar selama 4 jam diharapkan mendapatkan nilai ujian sebesar 70 poin. 

Analisis ini memberikan wawasan berharga tentang pentingnya belajar terhadap pencapaian akademik siswa dan bisa digunakan untuk memberikan rekomendasi jam belajar yang optimal untuk mencapai nilai yang diinginkan.

Nah, Sobat MinDi itulah beberapa pembahasan mengenai analisis regresi yang penting bagi peneliti maupun data scientist untuk memperhitungkan prediksi untuk kemajuan bisnis maupun penelitian.

Baca Juga: Analisis Independen: Definisi, Tujuan, Komponen, & Prinsip

Ingin belajar lebih dalam mengenai analisis regresi? Tertarik berkarir di bidang data science?

Sebagai langkah awal, yuk ikuti bootcamp data science dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dengan pembelajaran inovatif dan terbaik.

Bootcamp dibimbing.id didampingi oleh mentor berpengalaman dan profesional di bidangnya. Kami siap mengantarkan Sobat MinDi menjadi data scientist sukses.

Gimana? tertarik mendaftar bootcamp? Yuk segera daftarkan diri kamu di sini! Jangan khawatir ngaggur setelah lulus bootcamp, karena dibimbing.id menyediakan job connect ke ratusan perusahaan ternama buat kamu! Apapun tujuan karirmu, dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.