BELAJAR DATA SERU, AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
DAFTARKAN DIRIMU
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 11 Jam 2 Menit 12 Detik 

Implementasi Teknik Analisis Data dengan Regresi Linear di Perusahaan

Belajar Data Science di Rumah 08-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/10fa0ae960a00d0ea331bb8f1025a138_x_Thumbnail800.png

Regresi linier adalah salah satu teknik analisis data yang paling umum untuk membantu sahabat data memahami Big Data dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat. Kutipan dari ilmuwan data terkenal Tom Redman ini memberi kita penjelasan terbaik tentang regresi linier. œMisalkan sahabat data seorang manajer penjualan yang mencoba memprediksi angka bulan depan. sahabat data tahu bahwa lusinan, bahkan mungkin ratusan faktor mulai dari cuaca hingga promosi pesaing hingga rumor model baru dan lebih baik dapat memengaruhi jumlah tersebut. Mungkin orang-orang di organisasi sahabat data bahkan memiliki teori tentang apa yang akan memiliki efek terbesar pada penjualan.


Regresi linier adalah salah satu teknik analisis data dan pemodelan prediktif yang paling sederhana dan paling umum digunakan. Regresi linier bertujuan untuk menemukan persamaan untuk variabel respon kontinu yang dikenal sebagai Y yang akan menjadi fungsi dari satu atau lebih variabel (X). Oleh karena itu, regresi linier dapat memprediksi nilai Y jika hanya X yang diketahui. Itu tidak tergantung pada faktor lain.


Y dikenal sebagai variabel kriteria sedangkan X dikenal sebagai variabel prediktor. Tujuan dari regresi linier adalah untuk menemukan garis yang paling cocok, yang disebut garis regresi, melalui titik-titik. Karena kalau dilihat dari pecahan katanya, mendapatkan dua kata 'Linear' & 'Regression'. Ketika kita berpikir secara matematis, kata 'Linear' tampaknya menjadi sesuatu yang terkait dengan garis lurus sedangkan istilah 'Regresi' berarti Teknik untuk menentukan hubungan statistik antara dua variabel atau lebih.


Lalu bagaimana cara menggunakan Regresi Linear? Yuk pahami bersama DQLab!


1. Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana digunakan untuk memperkirakan hubungan antara dua variabel kuantitatif. sahabat data dapat menggunakan regresi linier sederhana jika sahabat data ingin mengetahui:


  1. Seberapa kuat hubungan antara dua variabel (misalnya hubungan antara curah hujan dan erosi tanah).

  2. Nilai variabel terikat pada nilai tertentu dari variabel bebas (misalnya besarnya erosi tanah pada tingkat curah hujan tertentu).


Baca juga : Teknik Pengolahan Data Kualitatif: Ketahui Macam-Macam Metode Pengumpulan Data


2. Multiple Linear Regression

Dalam regresi linier sederhana, hanya satu variabel bebas X yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel kriteria Y. Regresi linier berganda yang berisi lebih dari satu variabel bebas digunakan untuk memprediksi Y. Tentu saja, dalam kedua kasus, hanya ada satu variabel Y. Satu-satunya perbedaan adalah jumlah variabel bebas. Misalnya, jika kita memprediksi sewa apartemen hanya berdasarkan luas persegi, itu adalah regresi linier sederhana. Di sisi lain, jika kita memprediksi sewa berdasarkan sejumlah faktor; luas persegi, lokasi properti, dan umur bangunan, maka menjadi contoh regresi linier berganda.


3. Bagaimana Regresi Linier Berbeda Dari Regresi Logistik?

Seperti yang sahabat data ketahui, variabel dependen Y selalu merupakan variabel kontinu dalam regresi linier. Apa yang terjadi ketika variabel Y adalah kategorikal dan tidak kontinu.


Variabel kategori memiliki kelompok atau kategori yang berbeda. Mereka mungkin atau mungkin tidak memiliki urutan logis. Contohnya termasuk jenis kelamin, metode pembayaran, kelompok usia dan sebagainya.


Variabel kontinu adalah nilai numerik. Mereka memiliki jumlah nilai yang tak terbatas antara dua nilai yang diberikan. Contohnya termasuk durasi video atau waktu pembayaran diterima atau populasi kota.


Jika variabel dependen Y adalah kategoris dan tidak kontinu, sahabat data tidak dapat menggunakan regresi linier. Dalam kasus di mana Y adalah variabel kategori dan memiliki 2 kelas, sahabat data dapat menggunakan regresi logistik untuk menyelesaikan masalah. Masalah semacam ini juga dikenal sebagai masalah klasifikasi biner.


Penting juga untuk diingat bahwa regresi logistik standar hanya berfungsi ketika variabel dependen Y memiliki 2 kelas. Jika Y memiliki lebih dari 2 kelas maka masalahnya bukan lagi masalah klasifikasi biner tetapi klasifikasi multi-kelas dan regresi logistik standar tidak akan berlaku.



4. Bagaimana Perusahaan Menggunakan Regresi Linier?

Seperti yang dikatakan Tom Redman, œAnalisis regresi adalah metode masuk dalam analitik. Seperti manajer, kami ingin mengetahui bagaimana kami dapat memengaruhi 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 cara utama:

  1. Untuk menjelaskan sesuatu yang sulit mereka pahami. Misalnya, mengapa email layanan pelanggan turun pada kuartal sebelumnya.

  2. Untuk membuat prediksi tentang tren bisnis yang penting. Misalnya, seperti apa permintaan produk mereka tahun depan?

  3. Memilih di antara berbagai alternatif. Misalnya, haruskah kita menggunakan PPC (Bayar per klik) atau kampanye pemasaran konten?


Baca juga : Kenali 3 Jenis Metode Pengolahan Data Kuantitatif


5. Nikmati Belajar Penuhi Demand Praktisi Data 2021!

Halo sahabat data, yuk perdalam keilmuan statistik kamu dengan perdalam kemampuan belajar statistik bersama DQLab! Nikmati treatment belajar anti ribet dengan live code editor dan diarahkan bersama Senja dan Aksara. Yuk belajar data bersama DQLab dan penuhi demand praktisi data sekarang!

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :