Regresi Adalah Metode Analisis, Ini Jenis dan Rumus Hitungannya

Dwi Latifatul Fajri
4 Agustus 2022, 17:19
regresi adalah
Pexels/Karolina Grabowska
Ilustrasi, cara menghitung regresi

Regresi adalah metode sederhana untuk memperkirakan hubungan antara variabel terikat dan variabel independen. Tujuan utama analisis regresi untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Regresi biasanya dipakai dalam statistika.

Sebelum memahami regresi, terlebih dahulu analisis perumusan permasalahan. Rumusan masalah makalah ini membantu menentukan ketepatan ketika tahap analisis. Contohnya saja menentukan variabel yang relevan, pengumpulan data, dan pemilihan metode analisis.

Pengertian Regresi

Mengutip buku "Tutorial PHP Machine Learning" karya Kurnia Sandi, regresi adalah metode analisis cabang dari statistika. Regresi dipakai untuk mengamati pengaruh antara dua variabel atau lebih. Hubungan variabel ini diwujudkan dalam model matematis.

Regresi adalah perangkat statistik dasar untuk analisis. Pembelajaran regresi dasar diajarkan pada mata kuliah dengan bobot 3 SKS atau lebih. Penggunaan regresi dipakai untuk berbagai jenis data seperti deret waktu dan model regresi untuk peramalan.

Selain itu regresi digunakan untuk menemukan hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Model regresi ini juga dipakai berbagai keperluan, seperti menjelaskan hubungan dan memprediksi.

Analisis regresi dipakai dalam berbagai bidang seperti pertanian, ekonomi, keuangan, industri, ilmu lingkungan, dan lainnya. Manfaat analisis regresi untuk mengetahui variabel tergantung, pemodelan, pendugaan, dan peramalan.

Jenis Regresi

1. Regresi Linier Berganda

Metode regresi linear berganda adalah alat statistik yang dipakai untuk mengetahui pengaruh antar variabel. Manfaat regresi linear berganda ini untuk analisis regresi lebih akurat. Penggunaan analisis regresi berganda dapat memprediksi variabel terikat dan nilai variabel bebas lebih akurat.

Tujuan regresi linear berganda ini untuk memprediksi nilai rata-rata variabel dependen (variabel Y), berdasarkan nilai variabel independen (Variabel X) yang diketahui. Hasil analisis yaitu koefisien masing-masing variabel independen.

Regresi linear berganda disebut juga analisis variabel bebas lebih dari satu. Contoh regresi berganda yaitu X1, X2, X3,... Xn menjadi variabel bebas (independen). Sedangkan variabel Y adalah variabel terikat (dependen).

Persamaan model regresi linear berganda yaitu:

Y = α+ β1X1 + β2X2 + BkXk +e

Keterangan:

Halaman:
Editor: Agung
Berita Katadata.co.id di WhatsApp Anda

Dapatkan akses cepat ke berita terkini dan data berharga dari WhatsApp Channel Katadata.co.id

Ikuti kami

Artikel Terkait

Video Pilihan
Loading...