PROMO 10.10 BEJIBUN, MANTUL!
Belajar Data Science 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp 100K!
0 Hari 3 Jam 23 Menit 21 Detik

Analisis Regresi, Teknik Analisis Data yang Sering Digunakan

Belajar Data Science di Rumah 23-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/bdffb80447905985b8eb918cabeaf05b_x_Thumbnail800.jpg

Sata ini dalam keseharian kita sudah berdampingan dengan kecanggihan teknologi yang terus menerus berkembang. Berbagai bidang pun mengalami efek dari kecanggihan teknologi ini, salah satunya adalah bidang data. Hadirnya big data dalam keseharian kita tentunya memerlukan penerapan teknik analisis data yang sesuai. Beberapa contoh teknik analisis data pun dirasa sudah tidak asing lagi dikarenakan sudah sering digunakan dalam berbagai kebutuhan.


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.


Dengan menggunakan teknik yang sesuai, maka hasil analisis pun akan lebih relevan dan lebih akurat. Pada artikel ini khususnya kita akan mengenali beberapa contoh teknik analisis yang sering digunakan oleh para peneliti.


1. Analisis Regresi

Analisis regresi adalah salah satu teknik analisis dalam penelitian kuantitatif. Teknik analisis regresi ini bertujuan menentukan hubungan sebab akibat antara satu variabel dengan variabel lainnya. Lebih jelasnya, analisis regresi ini berguna untuk mengetahui variabel bebas mana saja yang berhubungan dengan variabel terikat. Manfaat lain dari analisis regresi adalah menunjukkan hasil rata-rata dan nilai hubungan antar variabel, dan untuk menguji hipotesis yang ingin diketahui hasilnya. 

teknik analisis data


Baca juga: Simak Cara Implementasi Teknik Analisis Data Secara Umum


2. Fungsi Analisis Regresi

Setiap teknik analisis 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 dih dihitung dan diteliti terlebih dahulu dan jika ada yang salah dapat diperbaiki

  • memperkirakan masa depan, 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

teknik analisis data


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, yaitu:

  1. 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

  2. Analisis regresi linier berganda, hampir sama dengan analisis regresi linier sederhana, hanya saja variabel bebas yang digunakan dapat lebih dari satu

  3. Analisis regresi logistik, digunakan untuk menentukan probabilitas dari suatu kejadian.

teknik analisis data


4. Konsep Regresi Linier 

Sebelum mengenal lebih lanjut, alangkah baiknya kita mengenali dan memahami konsep dasar dari regresi linier sederhana. dalam analisis regresi linier sederhana, hubungan antara variabel bersifat linier, yang artinya perubahan pada variabel X akan diikuti secara tetap oleh perubahan variabel Y. Secara sistematis, rumus dari analisis regresi linier sederhana adalah Y = A + BX + e dimana Y adalah variabel terikat, A adalah konstanta, B adalah koefisien regresi, dan e adalah nilai error atau residual. 

Teknik Analisis Data


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


Analisis regresi linier adalah salah satu teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian kuantitatif. Nah, untuk mengenali serta memahami penerapan regresi linier, kita dapat memulainya di DQLab.


DQLab menyediakan materi secara teori maupun praktek. Selain itu terdapat berbagai modul, serta ebook yang membantu memudahkan proses belajar terutama bagi pemula.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login