Analisis Regresi: Pengertian, Rumus, Fungsi & Manfaatnya

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.

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. 

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

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.

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.

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.

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.

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

• Memungkinkan prediksi nilai variabel berdasarkan variabel lain.

• Mengidentifikasi hubungan antara variabel.

• Membantu dalam pengujian hipotesis tentang hubungan kausal.

• Memfasilitasi pengendalian pengaruh variabel luar atau tambahan.

• Mendukung pengambilan keputusan dan perencanaan strategis.

• Menyediakan dasar untuk optimasi sumber daya dan alokasi anggaran.

• Meningkatkan pemahaman tentang faktor-faktor yang mempengaruhi variabel target.

• Memfasilitasi penilaian efektivitas intervensi atau kebijakan.

• Memungkinkan pemodelan interaksi antara variabel-variabel.

• Mendukung perbaikan dan inovasi dalam praktik bisnis dan penelitian.

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 diharapkan 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.