Perbedaan Analisis Regresi dan Korelasi Secara Lengkap

Perbedaan analisis regresi dan korelasi itu penting, Warga Bimbingan! Korelasi ngecek seberapa cocok dua variabel, sementara regresi lebih fokus ke prediksi.

Bayangin, korelasi cuma bilang kopi bikin kamu melek, tapi regresi bisa prediksi berapa cangkir yang bikin kamu super produktif. Beda banget, kan?

Yuk, kita bahas perbedaan ini secara lengkap tapi santai bareng MinDi. Siap-siap dapet insight menarik, ya!

Baca juga: Analisis Regresi Logistik: Arti, Jenis, dan Panduan SPSS

Apa Itu Analisis Regresi?

Analisis regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk memahami dan memodelkan hubungan antara variabel independen (penyebab) dengan variabel dependen (hasil). 

Metode ini tidak hanya mengidentifikasi hubungan, tetapi juga membantu membuat prediksi, seperti memprediksi nilai ujian berdasarkan jumlah jam belajar. 

Dalam analisis regresi, hubungan tersebut biasanya dinyatakan dalam bentuk persamaan matematis, seperti Y=a+bX, di mana a adalah konstanta dan b menunjukkan pengaruh variabel independen. 

Regresi banyak digunakan dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis untuk memprediksi penjualan hingga penelitian kesehatan untuk memahami pengaruh gaya hidup terhadap kesehatan.

Baca juga: Analisis Regresi Linier Berganda: Rumus, Tips & Contoh

Apa Itu Analisis Korelasi?

Analisis korelasi adalah metode statistik yang digunakan untuk mengukur sejauh mana hubungan antara dua variabel terjadi, baik kekuatannya maupun arahnya. 

Korelasi tidak menunjukkan hubungan sebab-akibat, hanya seberapa "terkait" kedua variabel tersebut. 

Hasilnya dinyatakan dalam koefisien korelasi r, dengan nilai antara -1 hingga +1, di mana -1 menunjukkan hubungan negatif sempurna, 0 berarti tidak ada hubungan, dan +1 menunjukkan hubungan positif sempurna. 

Analisis ini sering digunakan untuk melihat pola, seperti apakah waktu belajar berkorelasi dengan nilai ujian.

Baca juga: Apa itu Regresi Logistik? Pengertian, Jenis & Contohnya

Perbedaan Analisis Regresi dan Korelasi

Sumber: Canva

Analisis regresi dan analisis korelasi memiliki perbedaan signifikan, meskipun keduanya digunakan untuk memahami hubungan antara variabel. Berikut adalah beberapa poin utama perbedaannya:

1. Tujuan Analisis Regresi dan Korelasi

Analisis korelasi digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel tanpa menentukan mana yang memengaruhi yang lain. 

Sebaliknya, analisis regresi dirancang untuk memahami pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. 

Misalnya, korelasi hanya menunjukkan apakah ada hubungan antara waktu belajar dan nilai ujian, sedangkan regresi dapat menunjukkan bagaimana peningkatan waktu belajar memengaruhi nilai.

2. Representasi Matematika

Dalam analisis korelasi, hubungan variabel dinyatakan dengan satu nilai, yaitu koefisien korelasi (r), yang berkisar dari -1 hingga +1. 

Sementara itu, analisis regresi menghasilkan persamaan matematis, seperti Y = a + bX, yang mencakup koefisien regresi untuk menggambarkan hubungan setiap variabel independen dengan variabel dependen. 

Representasi matematis regresi lebih kompleks karena mencakup informasi tentang arah dan besaran pengaruh.

3. Data yang Digunakan

Analisis korelasi hanya cocok untuk data kuantitatif karena fokus pada hubungan numerik antara variabel. 

Sebaliknya, analisis regresi lebih fleksibel dan dapat digunakan untuk data kuantitatif maupun kualitatif, seperti dengan menggunakan variabel dummy untuk kategori. Hal ini membuat regresi lebih serbaguna dalam analisis data yang kompleks.

4. Sensitivitas terhadap Outlier

Regresi lebih sensitif terhadap outlier dibandingkan korelasi, karena outlier dapat memengaruhi koefisien regresi dan persamaan garis secara signifikan. 

Dalam korelasi, meskipun outlier juga bisa memengaruhi hasil, pengaruhnya biasanya lebih kecil dibandingkan dengan analisis regresi. Oleh karena itu, dalam regresi, sangat penting untuk menangani outlier dengan hati-hati.

5. Representasi Grafis

Korelasi biasanya digambarkan dengan titik-titik data yang menunjukkan pola hubungan dalam scatter plot tanpa garis prediksi. 

Di sisi lain, regresi melibatkan scatter plot yang dilengkapi dengan garis regresi untuk menunjukkan hubungan fungsional antara variabel. Garis ini membantu menggambarkan hubungan dan prediksi secara visual.

Berikut adalah tabel perbandingan perbedaan analisis regresi dan korelasi:

Analisis regresi dan korelasi memiliki peran masing-masing yang saling melengkapi. Memilih metode yang tepat bergantung pada tujuan analisis yang ingin dicapai.

Baca juga: Analisis Regresi: Pengertian, Rumus, Fungsi & Manfaatnya

Yuk, Ikuti Bootcamp Data Science di dibimbing.id!

Setelah memahami perbedaan analisis regresi dan korelasi, saatnya mengasah kemampuanmu lebih jauh dengan belajar penerapan praktisnya dalam dunia data science!

Di Bootcamp Data Science di dibimbing.id, kamu akan belajar langsung dari mentor berpengalaman tentang teknik regresi, korelasi, dan metode statistik lainnya yang relevan untuk analisis data. Kurikulum kami dirancang untuk membantu kamu menguasai keterampilan data science yang siap pakai di industri.

Tidak hanya itu, dengan lebih dari 700+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni hingga 95%, peluang kariermu di dunia data science semakin nyata!

Jadi, tunggu apa lagi? Yuk, hubungi di sini dan daftar sekarang di dibimbing.id dan mulailah perjalananmu menjadi Data Scientist profesional! #BimbingSampeJadi!

Referensi:

1. Difference between Correlation and Regression [Buka]