Contoh Teknik Analisis Data Regresi dalam Kemajuan Perusahaan
Saat ini keberadaan teknologi sangatlah berpengaruh, terutama dalam dunia bisnis. Tidak lagi hanya sebagai penunjang bisnis, tetapi teknologi telah bertransformasi menjadi bisnis itu sendiri. Setiap perusahaan mulai dari skala yang kecil hingga paling besar pun, kini memiliki banyak data yang harus diolah tiap harinya. Seperti data keuangan, data penjualan, riset pasar, logistik dan lain sebagainya. Disinilah pentingnya implementasi teknik analisis data yang tepat dalam mengembangkan bisnis perusahaan.
Sebelum membahas implementasi dari contoh teknik analisis data kita ulas sedikit mengenai teknik analisis data. Teknik analisis data merupakan suatu upaya untuk mengolah data menjadi sebuah informasi sehingga nantinya data tersebut dapat dipahami dan bermanfaat bagi Data Analyst untuk digunakan sebagai solusi dalam permasalahan maupun sebagai alat dalam membuat keputusan.
Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada tujuan industri penelitian, jenis data, dan jumlah data yang dikumpulkan. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas salah satu contoh teknik analisis data yang cukup umum digunakan yaitu Regresi. Bagaimana cara menerapkan analisis Regresi pada suatu perusahaan ya? Yuk kita belajar bersama-sama!
1. Pengertian dan Manfaat Analisis Regresi
Regresi adalah suatu teknik analisis data yang digunakan untuk melihat pengaruh antara dua atau lebih banyak variabel. Hubungan variabel tersebut bersifat fungsional yang diwujudkan dalam suatu model matematis.
Pada Analisis Regresi, variabel dibedakan menjadi dua bagian, yaitu variabel respon (response variable) atau biasa juga disebut variabel terikat (dependent variable), dan variabel explanatory atau disebut juga variabel bebas (independent variable). Regresi terbagi menjadi beberapa jenis, yaitu Analisis Regresi Sederhana dan Analisis Regresi berganda.
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).
Baca Juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
2. 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.
3. Contoh Teknik Analisis Data Regresi dengan Excel
Berikut ini contoh implementasi Analisis Regresi menggunakan Microsoft Excel. Pada contoh kasus di bawah ini, perusahaan memiliki 10 set data (tahun atau daerah). Jumlah permintaan akan dihitung dalam satuan unit barang, harga dalam ribu rupiah per unit barang dan pendapatan perkapita dalam ribu rupiah. Kita ingin menganalisis persamaan regresi untuk melihat pengaruh harga dan pendapatan terhadap permintaan suatu barang.
Berikut langkah-langkah menggunakan analisis regresi menggunakan Excel:
Masukkan data-data yang relevan untuk Analisis Regresimu.
Kemudian klik Tab Menu Data → Analyze → Data Analysis. Jika tidak muncul pilihan Data Analysis pada Excelmu, berarti menu tersebut perlu diaktifkan. Caranya adalah klik Options, kemudian klik Add-Ins, selanjutnya centang pada pilihan Analysis Toolpak, setelah itu klik Ok. Lalu ulangi langkah kedua ini.
Kemudian pilih teknik analisis Regression, dan akan muncul tampilan berikut.
Isi Input Y Range (bisa dengan mengetikkan ke dalam kotak putihnya atau memblok data). Input Y Range adalah variabel yang menjadi variabel terikat (Dependent Variable). Kemudian isi Input X Range. Input X Range adalah variabel yang menjadi variabel bebas (Independent Variable).
Selanjutnya pada Output Options kita bisa menentukan penempatan output/hasilnya. Dan sisanya bisa dilihat pada gambar di atas.
Kemudian, terdapat 4 tabel hasil yang akan ditampilkan seperti berikut.
4. Implementasi Regresi Linier dalam Perusahaan
Seperti yang dikatakan Tom Redman, œAnalisis Regresi adalah metode masuk dalam analitik. Seperti manajer, kami ingin mengetahui bagaimana kami dapat mempengaruhi penjualan atau retensi karyawan atau merekrut orang-orang terbaik. Ini membantu kami mencari tahu apa yang bisa kami lakukan. Dengan kata lain, Regresi Linier digunakan untuk membuat keputusan bisnis dalam semua jenis kasus penggunaan. Perusahaan menggunakan Analisis Regresi dalam tiga tujuan, yaitu:
Untuk menjelaskan sesuatu yang sulit mereka pahami. Misalnya, mengapa email layanan pelanggan turun pada kuartal sebelumnya.
Untuk membuat prediksi tentang tren bisnis yang penting. Misalnya, seperti apa permintaan produk mereka tahun depan?
Memilih di antara berbagai alternatif. Misalnya, haruskah kita menggunakan PPC (Bayar per klik) atau kampanye pemasaran konten?
Baca Juga : Metode Pengolahan Data: Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif
5. Terapkan Contoh Teknik Analisis Data dalam Portofolio Datamu!
Data yang sudah kamu analisis pada tahap pengolahan data kemudian harus ditafsirkan. Ketika melakukan penafsiran hasil analisis, kamu wajib memaparkannya dengan bukti-bukti hasil analisismu. Untuk itu, kamu harus memiliki banyak referensi yang mendukung ketika melakukan penafsiran ini. Tentunya, referensi yang dimaksud ialah berdasarkan data dan juga kajian-kajian terkait dari penelitianmu.
Sedikit tips sederhana dari DQLab, ketika kamu melakukan penafsiran hasil analisis, posisikan diri kamu sebagai pembaca awam. Dengan begitu, kamu akan memahami cara-cara efektif untuk menjelaskan kepada khalayak awam terkait penelitanmu kelak.
Bila kamu membutuhkan pemahaman lebih lanjut dan ingin memperbanyak latihan dalam mengolah data, jangan ragu untuk bergabung dan buat akun barumu di DQLab.id. Nikmati beragam module yang bisa kamu manfaatkan dalam memperbanyak portofoliomu!
Penulis : Salsabila MR
Editor : Annissa Widya Davita