Analisis Regresi, Jenis Teknik Analisis Data Terpopuler
Teknik analisis data sangat dibutuhkan untuk mengubah data mentah menjadi sumber informasi yang bermanfaat. Informasi inilah yang kemudian dimanfaatkan untuk memecahkan masalah yang ada.
Pasalnya, data mentah merupakan data yang sangat sulit untuk dibaca dan dimengerti. Sehingga dibutuhkannya analisis data untuk mendeskripsikan data yang ada agar lebih mudah untuk dibaca, dipahami, sera dapat diambil kesimpulannya.
Teknik analisis data adalah bagian penting dalam proses penelitian. Teknik analisis data memang terdiri dari berbagai jenis, tergantung dengan data dan jenis penelitian yang dilakukan. Dari sekian banyak teknik analisis data yang digunakan, penggunaannya pun harus sesuai dengan dengan rumusan masalah dan tujuan penelitian.
Dua metode utama untuk analisis data adalah teknik analisis data kualitatif dan teknik analisis data kuantitatif.
Dalam penelitian, ada banyak metode yang bisa digunakan untuk mendapatkan insight yang berguna bagi penelitian. Salah satu contoh teknik analisis data yang cukup umum digunakan yaitu Analisis Data Regresi. Analisis regresi adalah salah satu teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif. Bagaimana cara menerapkan teknik analisis data regresi di dalam penelitian?
Yuk kita belajar bersama-sama!
1. Teknik Analisis Data Regresi
Analisis regresi adalah salah satu contoh teknik analisis data yang paling dikenal dalam penelitian. Teknik analisis data ini digunakan untuk melihat pengaruh antara dua atau lebih banyak variabel. Dengan metode ini, kita akan menemukan korelasi antara variabel dependen dan sejumlah variabel independen.
Tujuan analisis ini adalah untuk memperkirakan bagaimana satu atau lebih variabel dapat mempengaruhi variabel terikat untuk mengidentifikasi trend dan pola.
Pada Analisis Regresi, variabel dibedakan menjadi dua bagian, yaitu variabel respons (response variable) atau biasa juga disebut variabel terikat (dependent variable), dan variabel explanatory atau disebut juga variabel bebas (independent variable).
Analisis Regresi digunakan hampir di semua bidang, baik itu ekonomi, industri, pemerintahan, pendidikan, dan sebagainya. Manfaat menggunakan Analisis Regresi adalah untuk mengetahui variabel-variabel kunci yang memiliki pengaruh terhadap suatu variabel terikat, pemodelan, serta pendugaan (estimation) atau peramalan (forecasting).
Teknik ini sangat berguna untuk membuat prediksi dan meramalkan trend di masa depan. Misalnya saja, dalam sebuah bisnis, analisis regresi digunakan untuk mengukur keefektifan pemasaran, penetapan harga, dan promosi atas penjualan suatu produk.
Selain itu, analisis regresi juga membantu dalam menganalisis dampak yang tidak jelas dari setiap aktivitas pemasaran.
Baca juga: Tutorial Teknik Analisis Data untuk Pengambilan Keputusan
2. Fungsi Analisis Regresi
Setiap teknik analisis data memiliki beberapa fungsi yang dapat digunakan, begitu pula dengan teknik analisis regresi. Analisis regresi memiliki beberapa fungsi di bawah ini:
Memperbaiki kesalahan, sebelum diterapkan, keputusan yang akan digunakan dapat dihitung dan diteliti terlebih dahulu dan jika ada yang salah dapat diperbaiki.
Memperkirakan masa depan dan dapat menghitung peluang yang ada.
Meningkatkan efisiensi, sehingga operasional bisnis lebih efisien.
Memberikan insight baru, sebagai contoh untuk mengetahui stok yang harus dipersiapkan di masa tertentu.
3. Jenis Analisis Regresi
Seperti yang telah diketahui bahwa analisis regresi adalah teknik analisis yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat, maka selanjutnya kita akan mengetahui jenis analisis regresi yang sering digunakan, beberapa jenis teknik analisis data regresi yaitu:
Analisis Regresi Linier Sederhana, analisis ini terdiri dari satu variabel terikat dan satu variabel bebas. jenis analisis ini dapat digunakan untuk memahami konsep dari analisis regresi
Analisis Regresi Linier Berganda, hampir sama dengan analisis regresi linier sederhana, hanya saja variabel bebas yang digunakan dapat lebih dari satu
Analisis Regresi Logistik, digunakan untuk menentukan probabilitas dari suatu kejadian.
4. Analisis Regresi Sederhana
Analisis regresi sederhana adalah sebuah metode pendekatan untuk pemodelan hubungan antara satu variabel dependen dan satu variabel independen. Dalam Analisis regresi sederhana, hubungan antara variabel bersifat linier, dimana perubahan pada variabel X akan diikuti oleh perubahan pada variabel Y secara tetap.
Sementara pada hubungan non linier, perubahan variabel X tidak diikuti dengan perubahan variabel Y secara proporsional. Analisis regresi sederhana merupakan salah satu teknik analisis yang luas pemakaiannya. Analisis ini banyak digunakan untuk melakukan prediksi dan ramalan.
Rumus Regresi Linier Sederhana:
Y = A + BX + e
Keterangan:
Y: Variabel dependen (variabel terikat).
X: Variabel independen (variabel bebas).
A: Konstanta (nilai dari Y apabila X = 0).
B: Koefisien regresi (pengaruh positif atau negatif).
e: Residual atau error.
5. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi berganda hampir sama dengan analisis regresi linier sederhana, dimana untuk memprediksi nilai dependen atau yang lebih dikenal dengan variabel Y memerlukan variabel independen atau yang lebih dikenal dengan variabel X. Hal yang membedakan antara regresi ini dengan regresi linier sederhana adalah jumlah variabel yang digunakannya.
Di regresi linear berganda, kita bisa menggunakan mulai dari dua bahkan lebih variabel independen. Namun bisa jadi tidak semua variabel mempengaruhi variabel Y. Untuk mendapatkan model terbaik, kita hanya perlu memilih variabel yang berpengaruh ke variabel Y saja.
6. Analisis Regresi Logistik
Analisis regresi ini cukup berbeda jika dibandingkan dengan dua analisis regresi sebelumnya. Analisis regresi logistik terbilang cukup rumit, karena biasanya digunakan untuk menentukan probabilitas dari suatu kejadian, seperti ya atau tidak, hidup atau mati, dan lain sebagainya.
Umumnya untuk menggunakan regresi logistik, variabel dependen nya (variabel Y) akan bersifat kategorik. Analisis regresi logistik kemudian terbagi menjadi analisis regresi logistik biner dan analisis regresi logistik multinomial.
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
Teknik analisis data adalah suatu langkah penting dalam proses analisis data yang tidak boleh terlewatkan, terdapat beberapa teknik analisis data yang dapat digunakan. Untuk mengetahui beberapa teknik tersebut serta mempelajarinya dari awal, kita dapat mulai belajar di DQLab.
DQLab menyediakan materi berupa modul dan bisa langsung dipelajari secara live code. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus Data Science DQLab 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.
Klik button di bawah ini atau Sign Up melalui DQLab.id untuk mengakses modul gratis ‘Introduce to Data Science’ menggunakan R dan Python serta akses ebook gratis 24 jam sebagai modal berkarir di bidang data. Selamat belajar!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita