Apa Itu Analisis Regresi?

Analisis regresi adalah metode untuk mengembangkan sebuah model (persamaan) yang menjelaskan hubungan di antara beberapa variabel. Output dari analisis regresi adalah sebuah persamaan regresi.

Pada model regresi variabel dibedakan menjadi dua bagian, yaitu variabel respons (response) atau biasa juga disebut variabel bergantung (dependent variable) serta variabel explanatory?atau biasa juga disebut variabel penduga (predictor variable) atau disebut juga variabel bebas (independent variable).

Baca Juga: Apa Itu Big Data?

Perlu dicatat, dalam analisis regresi sangat penting untuk membedakan sebuah variabel apakah termasuk dalam variabel dependen (tergantung) atau variabel independen (bebas). Misalnya, apabila ingin membuat sebuah model untuk menggambarkan hubungan antara gaji dengan pengalaman kerja maka bisa ditentukan gaji adalah variabel dependen dan pengalaman kerja adalah variabel independen.

Dengan demikian, bentuk persamaan regresi (secara bebas) adalah

Y = a + b . X

Gaji = konstanta + (koefisien regresi) . pengalaman kerja

Analisis regresi digunakan hampir pada semua bidang kehidupan baik dalam bidang pertanian, ekonomi dan keuangan, industri dan ketenagakerjaan, sejarah, pemerintahan, ilmu lingkungan, dan sebagainya.

Kegunaan analisis regresi di antaranya untuk mengetahui variabel-variabel kunci yang memiliki pengaruh terhadap suatu variabel bergantung, pemodelan, serta pendugaan (estimation) atau peramalan (forecasting). Berdasarkan contoh di atas, setelah diketahui konstanta dan koefisien regresi dan dengan memasukkan angka tertentu untuk pengalaman kerja maka akan diketahui prediksi gaji seseorang pada periode tertentu.

Adapun, tahapan melakukan analisis regresi meliputi perumusan masalah, penyeleksian variabel potensial yang relevan, pengumpulan data, spesifikasi model, pemilihan metode yang tepat, model fitting, validasi model, dan penerapan model terpilih untuk penyelesaian permasalahan.

Karena kemampuan prediksi yang mempunyai risiko kesalahan tertentu maka tahapan dalam analisis regresi penting untuk diperhatikan. Dengan demikian, dapat diperoleh prediksi dengan kesalahan minimal.