Mengenal Analisis Regresi dalam Metode Statistik Data Science
Dengan memahami metode statistik membuat kamu mendapatkan gambaran mengenai suatu fenomena tertentu dengan lebih sederhana, mampu mengambil kesimpulan dengan tingkat kepercayaan tertentu berdasarkan sampel dari populasi, bahkan dapat melakukan peramalan data untuk masa depan. Dalam bidang politik dan pemerintahan dengan menerapkan metode statistik yang tepat dapat memprediksi calon yang akan terpilih dalam pemilu melalui sistem quick count. Di bidang marketing, bahkan dapat membantu kamu untuk mengetahui apa saja yang dapat mempengaruhi penjualan. Melimpahnya informasi dan data tersebut sering disebut sebagai fenomena big data.
Big data memiliki dampak negatif apabila kita tidak bisa memanfaatkan volume data tersebut. Oleh karena itu, diperlukan penyaringan informasi melalui volume data yang luar biasa tersebut agar bisa lebih bermanfaat khususnya bagi lini bisnis dengan baik dan benar. Salah satu metode statistik yang bisa kamu gunakan untuk mengolah data kamu adalah dengan regresi. Untuk lebih jelas mengenai analisis regresi, mari kita simak bersama-sama artikel di bawah hingga selesai!
1. Pengertian Analisis Regresi
Seabad yang lalu Francis Galton, seorang peneliti mengemukakan bahwa meskipun ada kecenderungan bagi orang tua tinggi mempunyai anak-anak yang tinggi dan bagi orang tua yang pendek mempunyai anak-anak yang pendek, menurutnya distribusi tinggi suatu populasi tidak berubah secara mencolok (besar) dari generasi ke generasi. Saat itulah regresi pertama kali diperkenalkan olehnya. Jadi analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan satu variabel yaitu variabel tidak bebas atau variabel tergantung pada satu atau variabel lain yaitu variabel yang menjelaskan dengan maksud menaksir atau meramalkan nilai rata-rata hitung (mean) atau rata-rata (populasi) variabel tak bebas, dipandang dari segi diketahui atau tetap (constant).
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Kriteria Analisis Regresi Linier
Model regresi linier sederhana harus memenuhi beberapa kriteria berikut ini:
Eksogenitas yang lemah, artinya model regresi linier memberi syarat bahwa variabel X bersifat tetap, sementara variabel Y bersifat acak atau berubah.
Linieritas, artinya jika dalam pengujian linieritas tidak terpenuhi, maka dapat melakukan transformasi data atau memakai bentuk kuadratik atau model lainnya yang sesuai dengan bentuk hubungan non linier.
Varians error yang konstan
Autokorelasi untuk data time series, jika kamu memakai analisis regresi sederhana untuk data time series atau data yang disusun berdasarkan kurun waktu, maka terdapat asumsi yang harus dipenuhi yakni asumsi autokorelasi.
3. Tujuan Analisis Regresi Linier
Regresi linier adalah satu satu jenis analisis peramalan yang paling sering digunakan pada data kuantitatif yang lebih tepatnya jenis tipe data interval atau rasio. Adapun tujuan dilakukannya analisis regresi linier adalah apabila seperangkat variabel prediktor signifikan dalam memprediksi variabel respon, dan variabel prediktor manakah yang memiliki signifikan dalam menjelaskan variabel respon. Hal ini ditunjukan dengan koefisien estimasi regresi. Dengan analisis regresi kamu dapat menunjukkan hasil rata-rata dan nilai hubungan variabel yang dihitung berdasarkan variabel bebasnya, serta menguji hipotesis yang ingin diketahui hasilnya oleh penguji.
4. Fungsi Analisis Regresi
Regresi adalah salah satu metode statistik yang perlu kamu ketahui fungsinya seperti:
Mengatasi kesalahan, kesalahan ini dapat berhubungan dengan keputusan yang diambil untuk bisnis. Misalnya, pebisnis memutuskan ingin menambah shift untuk meningkatkan penjualan. Ternyata jika dihitung dengan regresi, budget pebisnis tersebut terlalu over, sehingga berpotensi mengalami kerugian. Dari sini pebisnis dapat mengubah keputusannya.
Memperkirakan masa depan, sebagai contoh perusahaan asuransi yang menghitung dana klaim yang dilakukan oleh pasien melihat dari kasusnya
Meningkatkan efisiensi agar dapat menghasilkan output yang diinginkan.
Memberikan insight baru, contohnya jika kamu ingin mengetahui stok barang yang harus disediakan ketika musim ramai pembeli di waktu tertentu.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Belajar Statistik Lebih Terarah dari Modul Premium DQLab
Belajar metode statistik merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun.
Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita