Published on

Careers

Analisis Regresi: Pengertian, Manfaat, Rumus, dan Analisis Regresi yang Ideal

Sylvia Rheny

Analisis_regresi_Pengertian__Manfaat__Rumus__dan_analisis_regresi_yang_ideal.png

Analisis regresi merupakan salah satu perhitungan yang dipelajari dalam statistika. Adanya analisis regresi memberikan manfaat dalam kehidupan sehari-hari, terutama untuk kamu yang kesehariannya berkutat dengan bisnis, finansial, atau investasi. Yuk, cari tahu apa itu analisis regresi, manfaat yang didapat dari analisis regresi, hingga jenis-jenis dari analisis regresi di bawah ini!

Baca juga: Ingin jadi Data Analyst? Ini 10 skills yang kamu butuhkan

Apa itu analisis regresi?


Analisis regresi adalah metode statistik untuk memperkirakan hubungan antar variabel. (Sumber: gettyimages)

Analisis regresi adalah seperangkat metode statistik yang digunakan untuk memperkirakan hubungan antara variabel dependen (juga disebut sebagai variabel respons atau variabel bergantung) dan satu atau lebih variabel independen (juga disebut sebagai variabel explanatory, variabel penduga, atau variabel bebas). Analisis regresi dapat digunakan untuk menilai kekuatan hubungan antara variabel dan untuk pemodelan hubungannya di masa depan.

Untuk benar-benar memahami analisis regresi, kamu perlu memahami perbedaaan istilah variabel di atas. Variabel dependen adalah faktor utama yang coba untuk kamu pahami atau prediksi, sedangkan variabel independen adalah faktor-faktor yang kamu hipotesiskan berdampak pada variabel dependen.

Terdapat beberapa variasi dari analisis regresi yaitu analisis regresi linier, analisis regresi linier berganda, dan analisis regresi non linier. Dari beberapa variasi tersebut, model yang paling umum adalah analisis regresi linier sederhana dan linier berganda. Analisis regresi nonlinier biasanya digunakan untuk kumpulan data yang lebih rumit di mana variabel dependen dan independen menunjukkan hubungan nonlinier. Analisis regresi menawarkan banyak aplikasi dalam berbagai disiplin ilmu, salah satunya adalah dalam bidang keuangan.

Baca juga: 8 Skills ini perlu kamu miliki untuk menjadi Data Scientist andal

Manfaat menerapkan analisis regresi


Manfaat analisis regresi adalah untuk membuat prediksi atas data yang dimiliki. (Sumber: gettyimages)

Analisis regresi dapat digunakan dalam banyak bidang dan bisa memberikan manfaat dalam penerapannya. Analisis regresi akan memberikan persamaan untuk grafik sehingga kamu dapat membuat prediksi terkait data yang kamu miliki. Beberapa manfaat lainnya menerapkan analisis regresi yang perlu kamu ketahui antara lain:

  • Membantu dalam pengambilan keputusan bisnis
  • Membuat estimasi rata-rata dan nilai variabel tergantung dengan didasarkan pada nilai variabel bebas
  • Untuk menguji hipotesis karakteristik dependensi
  • Meramalkan nilai rata-rata variabel bebas yang didasari nilai variabel bebas diluar jangkauan sampel
  • Meningkatkan efisiensi operasional bisnis
  • Memberikan insight baru

Baca juga: 7 Teknik analisis data dan tips memprosesnya

Analisis regresi sederhana


Variabel dependen pada analisis regresi sederhana tergantung variabel independen. (Sumber: gettyimages)

Analisis regresi sederhana adalah metode pendekatan untuk pemodelan hubungan antara variabel dependen numerik tunggal (nilai yang akan diprediksi) dan satu variabel independen numerik (prediktor).

Pada analisis regresi sederhana, variabel dependen tergantung pada nilai variabel independen. Analisis regresi sederhana ini mengasumsikan bahwa hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat bersifat linear, mengikuti garis lurus, di mana perubahan pada variabel X akan diikuti oleh perubahan pada variabel Y secara tetap.

Persamaan regresi linear sederhana untuk mengukur variabel X terhadap variabel Y yaitu:

Y = a + bX

Keterangan:
X = Variabel independen atau bebas
Y = Variabel dependen atau terikat
a = Konstanta
b = Koefisien Regresi

Baca juga: 6 macam-macam metode analisis data yang penting

Analisis regresi berganda


Analisis regresi berganda melibatkan lebih dari satu variabel bebas. (Sumber: gettyimages)

Analisis regresi berganda adalah model regresi atau prediksi yang melibatkan lebih dari satu variabel bebas atau prediktor. Istilah lain dari regresi berganda adalah multiple regression. Kata multiple di sini berarti jamak atau lebih dari satu variabel.

Analisis regresi berganda terdapat banyak macamnya tergantung pada skala data per variabel. Salah satunya yang akan dijelaskan di sini adalah analisis regresi linier berganda.

Analisis regresi linier berganda adalah regresi linier yang digunakan untuk mengestimasi hubungan antara dua atau lebih variabel independen dan satu variabel dependen. Dalam hal ini pengujian analisis regresi terutama digunakan untuk dua tujuan yang berbeda secara konseptual.

Analisis regresi linier berganda juga didefinisikan oleh Umi Narimawati sebagai suatu analisis asosiasi yang digunakan secara bersamaan untuk meneliti pengaruh dua atau lebih variabel bebas terhadap satu variabel tergantung dengan skala interval.

Model persamaan untuk menghitung regresi linier berganda adalah sebagai berikut:

Y = a+b1X1+b2X2+b3X3+…+bnXn

Keterangan:
Y = Variabel dependen atau terikat
X (1,2,3,…) = Variabel independen atau bebas
A = Konstanta
b (1,2,3,…) = Koefisien regresi

Baca juga: 10 Cara menjadi Data Analyst andal dan informasi gajinya

Analisis regresi linier yang ideal


Analisis regresi linier yang ideal harus memenuhi beberapa asumsi. (Sumber: gettyimages)

Model regresi linier sederhana yang ideal harus memenuhi asumsi-asumsi di bawah ini, yaitu:

1. Eksogenitas lemah

Perlu dipahami bahwa analisis regresi memiliki syarat bahwa variabel X bersifat tetap (fixed) sementara variabel Y bersifat acak atau berubah (random). Satu nilai variabel X di sini akan memprediksi variabel Y, sehingga ada kemungkinan beberapa variabel Y. Untuk itu, harus ada nilai eror atau nilai kesalahan pada variabel Y.

2. Bersifat linier

Kenaikan variabel X harus diikuti oleh kenaikan variabel Y secara proporsional. Apabila dalam pengujian linieritas tidak terpenuhi, maka dapat dilakukan transformasi data dengan memakai bentuk kuadratik atau model lainnya yang memiliki kesesuaian dengan bentuk hubungan non linier.

3. Perhitungan eror yang konstan

Varians eror perlu konstan sebab jika konstan maka variabel eror dapat membentuk model sendiri dan menganggu model utama. Maka dari itu, penanggulangan permasalahan heteroskedastisitas dapat diatasi dengan menambahkan model varians eror ke dalam model atau model ARCH/GARCH.

Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana terjadinya ketidaksamaan varian dari eror untuk semua pengamatan setiap variabel bebas pada model regresi.

Sekian penjelasan mengenai analisis regresi mulai dari pengertian hingga penjelasan singkat mengenai beberapa jenis analisis regresi.

Sebagai kesimpulan, analisis regresi adalah metode statistik yang dapat dimanfaatkan oleh berbagai perusahaan untuk menentukan sejauh mana variabel independen tertentu mempengaruhi variabel dependen dan bertujuan untuk menghasilkan wawasan bisnis yang berharga dan dapat ditindaklanjuti.

Selain dari artikel EKRUT Media ini, kamu masih bisa memperoleh informasi dan berbagai tips bermanfaat lainnya melalui YouTube EKRUT Official. Nah, kalau kamu ingin mengembangkan karier dan mencari pekerjaan baru, yuk sign up di EKRUT sekarang juga karena banyak peluang kerja dari perusahaan dan startup ternama menantimu!

Sumber:

  • Alchemer
  • Corporate Finance Institute
  • Quark Analytics

Tags

Share

Apakah Kamu Sedang Mencari Pekerjaan?

    Already have an account? Login

    Artikel Terkait

    shutterstock_1682336344.jpg

    Careers

    9 Tips Menghadapi Interview Kerja Setelah Terkena Layoff

    Fakhrizal Muttaqien

    23 September 2022
    7 min read
    cara-membalas-email-panggilan-interview---EKRUT.jpg

    Careers

    Cara Membalas Email Panggilan Interview beserta Contohnya

    Maria Tri Handayani

    23 September 2022
    7 min read
    H1_1._10__Rekomendasi_Kursus_Digital_Marketing.jpg

    Careers

    10+ Rekomendasi Kursus Digital Marketing

    Anisa Sekarningrum

    21 September 2022
    8 min read

    Video