Regresi

Apa itu Regresi?

Regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel dependen (variabel yang diprediksi) dan satu atau lebih variabel independen (variabel prediktor). 

Tujuan utama dari analisis regresi adalah untuk memprediksi nilai dari variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen. Regresi juga digunakan untuk menguji hipotesis tentang pengaruh faktor-faktor tertentu dalam dataset yang dianalisis.

Jenis-jenis Regresi

Ada beberapa jenis analisis regresi, masing-masing dengan kegunaannya sendiri dalam situasi penelitian yang berbeda. Beberapa jenis regresi yang paling umum adalah:

1. Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana adalah bentuk dasar dari analisis regresi yang melibatkan hanya satu variabel independen dan satu variabel dependen. Model ini mengasumsikan hubungan linier antara dua variabel.

2. Regresi Linier Berganda

Regresi linier berganda mirip dengan regresi linier sederhana, tetapi melibatkan dua atau lebih variabel independen. Model ini digunakan untuk menilai pengaruh beberapa variabel prediktor pada satu variabel dependen.

3. Regresi Logistik

Berbeda dari regresi linier yang variabel dependennya bersifat kontinu, regresi logistik digunakan ketika variabel dependen adalah kategorikal (misalnya, ya atau tidak; sukses atau gagal). Regresi logistik sering digunakan untuk masalah klasifikasi.

4. Regresi Polinomial

Regresi polinomial adalah jenis regresi yang variabel independennya dinaikkan ke pangkat lebih dari satu. Ini berguna untuk model di mana hubungan antara variabel independen dan dependen dianggap bersifat non-linier.

5. Regresi Ridge dan Lasso

Regresi Ridge dan Lasso adalah metode yang digunakan untuk menganalisis data yang memiliki masalah multikolinearitas (ketika variabel independen sangat berkorelasi). Kedua metode ini menambahkan suatu bentuk hukuman pada koefisien regresi untuk mencegah overfitting.

Fungsi Regresi

Fungsi regresi digunakan untuk:

1. Prediksi

Regresi memungkinkan prediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen. Ini sangat berguna dalam banyak bidang, termasuk ekonomi, teknik, ilmu sosial, dan kesehatan.

2. Estimasi Hubungan

Regresi dapat digunakan untuk memperkirakan seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, yang membantu dalam pemahaman hubungan kausal.

3. Optimasi Sumber Daya

Dalam bisnis dan industri, regresi sering digunakan untuk optimasi sumber daya dan proses, membantu perusahaan memahami bagaimana berbagai faktor mempengaruhi hasil yang ingin mereka optimalkan.

4. Evaluasi Kebijakan

Regresi juga dapat digunakan untuk mengevaluasi efektivitas kebijakan atau intervensi dengan membandingkan perubahan hasil sebelum dan sesudah implementasi kebijakan tersebut.

Contoh dan Rumus Regresi

Contoh Kasus:

Misalkan kita ingin mengetahui bagaimana suhu dan kelembaban mempengaruhi konsumsi energi di sebuah gedung. Di sini, konsumsi energi adalah variabel dependen, sedangkan suhu dan kelembaban adalah variabel independen.

Rumus Regresi Linier Sederhana:

Dalam regresi linier sederhana, rumus dasarnya adalah:

Y = B0 + B1X + ϵ

• Y adalah variabel dependen (konsumsi energi)

• X adalah variabel independen (suhu)

• B0 adalah intersep, yaitu nilai Y ketika X = 0

• B1 adalah koefisien regresi yang mengukur perubahan di Y yang terjadi per satuan perubahan di X

• ϵ adalah error term

Rumus Regresi Linier Berganda:

Ketika melibatkan lebih dari satu variabel independen, rumusnya menjadi:

Y = B0 + B1X1 + B2X2 +...+ BnXn +ϵ

• X1, X2 ,..., Xn adalah variabel independen yang berbeda (misal suhu dan kelembaban)