Analisis Regresi Linier Berganda: Rumus, Tips & Contoh

Pernah dengar tentang regresi linier berganda? Analisis regresi linier berganda adalah salah satu metode statistik yang paling ampuh dan sering digunakan untuk memahami hubungan antara beberapa variabel independen dengan satu variabel dependen.

Dalam artikel ini, MinDi akan mengupas tuntas segala hal tentang regresi linier berganda. Ayo, mulai pelajari bersama sekarang!

Apa Itu Analisis Regresi Linier Berganda?

Dikutip Investopedia, regresi linier berganda yang juga dikenal sebagai regresi berganda adalah teknik statistik yang memanfaatkan beberapa variabel penjelas untuk meramalkan nilai variabel respons. 

Tujuan utama dari regresi berganda adalah memodelkan hubungan linier antara variabel-variabel penjelas (independen) dengan variabel respons (dependen). 

Pada dasarnya, regresi berganda merupakan pengembangan dari regresi ordinary least-squares (OLS) karena melibatkan lebih dari satu variabel penjelas. 

Dengan menggunakan regresi berganda, kamu dapat mengevaluasi dampak relatif dari setiap variabel penjelas dan memahami sejauh mana masing-masing variabel independen mempengaruhi variabel dependen.

Selain itu, regresi linier berganda memungkinkan kamu untuk mengidentifikasi dan mengatasi masalah multikolinearitas, yaitu ketika dua atau lebih variabel independen saling berkorelasi secara signifikan.

Hal ini penting karena multikolinearitas dapat mengganggu keakuratan estimasi koefisien regresi.

Rumus Analisis Regresi Linier Berganda

Regresi linier berganda adalah perluasan dari regresi linier sederhana yang memungkinkan Sobat MinDi menggunakan lebih dari satu variabel independen untuk memprediksi variabel dependen. Berikut rumus dasar dari regresi linier berganda.

Sumber: alamyin.com

Keterangan:

1. Y = variabel dependen yang ingin diprediksi.
2. X1​,X2​,⋯,Xn​ = variabel independen yang digunakan untuk memprediksi YYY.
3. β0 = intercept atau konstanta, yang merupakan nilai YYY saat semua variabel independen bernilai nol.
4. β1​,β2​,⋯,βn =​ koefisien regresi yang menunjukkan perubahan rata-rata dalam YYY untuk setiap satu unit perubahan dalam variabel independen masing-masing, dengan asumsi variabel independen lainnya tetap konstan.
5. ϵ = error term atau residual yang mewakili variabilitas dalam YYY yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel independen.

Baca Juga: Tipe Data dan Cara Membuat Variabel di Python untuk Pemula

7 Tips Melakukan Analisis Regresi Linier Berganda

Sumber: Freepik

Analisis regresi linier berganda adalah alat yang kuat dalam statistik. Namun, untuk mendapatkan hasil yang akurat dan bermanfaat ada 7 tips penting yang perlu Sobat MinDi perhatikan sebagai berikut.

1. Pastikan Data Berkualitas

Kualitas data sangat penting dalam analisis regresi linier berganda karena data yang tidak lengkap atau mengandung kesalahan dapat mempengaruhi hasil analisis secara signifikan. 

Pastikan untuk memeriksa dan membersihkan data dengan teliti sebelum melakukan analisis. Identifikasi dan perbaiki nilai yang hilang serta outlier untuk mendapatkan data yang bersih dan siap dianalisis.

2. Pilih Variabel Independen yang Relevan

Pemilihan variabel independen yang tepat sangat penting untuk membangun model yang akurat dan berarti. Gunakan pengetahuan domain dan referensi literatur untuk memilih variabel yang relevan dan signifikan. 

Hindari memasukkan terlalu banyak variabel yang tidak signifikan karena dapat menyebabkan multikolinearitas dan membuat model sulit diinterpretasikan.

3. Periksa Multikolinearitas

Multikolinearitas terjadi ketika dua atau lebih variabel independen memiliki korelasi yang tinggi, yang dapat mengganggu estimasi koefisien regresi. 

Gunakan Variance Inflation Factor (VIF) untuk memeriksa multikolinearitas. Jika VIF lebih dari 10, pertimbangkan untuk menghapus atau menggabungkan variabel yang bermasalah agar model lebih stabil dan dapat diandalkan.

4. Pahami dan Uji Asumsi Model

Regresi linier berganda memiliki beberapa asumsi penting yang harus dipenuhi untuk mendapatkan hasil yang valid. Seperti linearitas, independensi, homoskedastisitas, dan normalitas residual. 

Gunakan tes dan plot statistik untuk memeriksa asumsi-asumsi ini. Memastikan bahwa asumsi-asumsi ini terpenuhi akan meningkatkan validitas dan reliabilitas model regresi.

5. Gunakan Software Statistik yang Tepat

Menggunakan software statistik yang tepat dapat memudahkan proses analisis regresi linier berganda. 

Software seperti SPSS, R, atau Python dengan library statsmodels atau sklearn yang menawarkan berbagai alat dan fungsi untuk membantu dalam analisis. 

Pelajari dasar-dasar penggunaan software pilihanmu untuk melakukan analisis dengan lebih efisien dan mendapatkan hasil yang lebih baik.

6. Evaluasi Model dengan Baik

Setelah membangun model, penting untuk mengevaluasi kinerjanya menggunakan metrik seperti R-squared dan adjusted R-squared. 

R-squared menunjukkan seberapa baik model menjelaskan variabilitas data, sementara adjusted R-squared memberikan gambaran yang lebih akurat tentang kinerja model jika ada banyak variabel independen. 

Evaluasi model dengan baik memastikan bahwa model yang dibangun adalah yang terbaik untuk data yang dimiliki.

7. Gunakan Validasi Silang

Validasi silang membantu memastikan model tidak overfitting pada data latihan. 

Dengan membagi data menjadi set latihan dan set pengujian atau menggunakan teknik validasi silang k-lipatan (k-fold cross-validation), kamu bisa mengevaluasi kinerja model pada data yang tidak terlihat sebelumnya. 

Hal ini memastikan model tidak hanya cocok untuk data latihan, tetapi juga generalisasi dengan baik pada data yang sebenarnya. Dengan begitu, dapat meningkatkan kepercayaan diri dalam hasil analisis.

4 Contoh Aplikasi dari Regresi Linear Berganda

Sumber: Freepik

Simak 4 contoh penerapan analisis regresi linear berganda di bawah ini!

1. Prediksi Indeks Prestasi Mahasiswa

Kamu bisa membuat persamaan untuk memprediksi atau mengestimasi nilai indeks prestasi mahasiswa berdasarkan jumlah jam belajar per hari dan intelligence quotient (IQ). 

Dengan model ini, kamu juga dapat menentukan faktor mana yang paling berpengaruh terhadap indeks prestasi mahasiswa, apakah itu jumlah jam belajar atau IQ.

2. Estimasi Laba Perusahaan

Untuk memprediksi atau mengestimasi laba perusahaan, kamu bisa membuat model berdasarkan umur perusahaan, tingkat penjualan, dan ukuran perusahaan. 

Selain itu, model ini memungkinkan kamu untuk melihat seberapa besar kontribusi umur perusahaan terhadap laba, sambil mengontrol pengaruh tingkat penjualan dan ukuran perusahaan. 

Begitu pula, kamu bisa mengukur seberapa besar pengaruh tingkat penjualan terhadap laba dengan mengontrol variabel umur dan ukuran perusahaan.

3. Prediksi Harga Saham

Model regresi linear berganda bisa kamu gunakan untuk memprediksi atau mengestimasi harga saham suatu perusahaan berdasarkan laba perlembar saham dan jumlah kas dividen yang diberikan. 

Selain itu, kamu dapat mengetahui seberapa besar pengaruh laba per-lembar saham terhadap harga saham, dengan mengontrol jumlah kas dividen yang diberikan.

4. Estimasi Pertumbuhan Ekonomi

Dalam kasus makroekonomi, kamu bisa menggunakan regresi linear berganda untuk mengestimasi pertumbuhan ekonomi dengan melihat kontribusi variabel-variabel seperti inflasi, pendapatan, dan suku bunga. 

Dengan demikian, kamu dapat memahami variabel mana yang paling signifikan dalam mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.

Baca Juga: Definisi dan Cara Membuat Regresi Linier Sederhana di Python

Kuasai Skill Analisis Data bersama dibimbing.id Sekarang!

Itulah penjelasan lengkap mengenai analisis regresi linier berganda yang merupakan metode yang kuat dan bermanfaat dalam analisis data. Sobat MinDi ingin menjadi data scientist yang handal? 

Namun, regresi linier berganda hanyalah salah satu dari banyak keterampilan yang perlu dikuasai dalam dunia data science. Tak perlu khawatir, bergabunglah dengan Bootcamp Data Science dibimbing.id. 

Program ini dapat membantumu menjadi seorang ahli data science dengan kurikulum yang komprehensif. Dapatkan bimbingan dari mentor profesional dan kesempatan untuk bekerja pada proyek nyata yang akan memperkuat portofolio kamu.

Daftar sekarang dan jadilah data scientist yang sukses bersama dibimbing.id!

Referensi

1. Multiple Linear Regression (MLR) Definition, Formula, and Example [Buka]
2. Linear vs. Multiple Regression: What's the Difference? [Buka]