Kenali Analisis Regresi Linear, Salah Satu Metode Pengolahan Data yang Sering Digunakan!

Salah satu metode analisis data yang banyak digunakan adalah analisis regresi linear. Bagi orang yang berasal dari background statistika, analisis ini dapat dikatakan sebagai analisis yang paling klasik dan diwajibkan untuk dikuasai. Meskipun begitu, analisis ini tentu saja memiliki manfaat yang sangat banyak asalkan digunakan dengan data yang tepat. Diantara manfaatnya adalah untuk melihat  keeratan hubungan sebab-akibat yang terjadi antar variabel serta dapat digunakan untuk melakukan prediksi.

Banyak orang yang mengira bahwa analisis regresi sama saja dengan analisis korelasi, padahal keduanya sangatlah berbeda, meskipun keduanya sering digunakan secara bersamaan dan termasuk sebagai metode klasik dalam statistika. Agar tidak salah persepsi lagi, dalam artikel ini akan dibahas mengenai analisis regresi secara lengkap, mulai dari pengertian, kelebihan, hingga kekurangannya. Penasaran kan? Yuk, simak artikelnya!

1. Pengertian Analisis Regresi

Analisis regresi merupakan salah satu metode yang ada dalam ilmu statistika, dan masih banyak digunakan hingga saat ini. Tujuan utama dari analisis regresi ini adalah untuk melihat hubungan sebab akibat yang terjadi antara variabel yang satu dengan yang lainnya. Variabel penyebab dari regresi dikenal juga sebagai variabel X, variabel penjelas, variabel eksplanatori, atau variabel independen. Sedangkan variabel yang terkena dampak dikenal sebagai variabel Y, variabel yang dipengaruhi, variabel dependen, atau variabel terikat. 

Analisis ini termasuk ke dalam bagian Machine Learning, tepatnya di bagian Supervised Learning karena variabel Y yang ada akan digunakan sebagai label dalam proses pembelajaran mesin. Analisis regresi ini juga dapat digunakan untuk melakukan prediksi atau ramalan terhadap keadaan yang akan terjadi selanjutnya. Analisis Regresi Linier merupakan salah satu bagian dari metode analisis regresi. Dalam analisis ini hanya terdapat satu variabel X dan satu variabel Y.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Kelebihan Analisis Regresi

Beberapa kelebihan dari analisis regresi sehingga membuat metode ini masih tetap digunakan adalah sebagai berikut:

Kemudahan untuk digunakan

Salah satu kelebihannya adalah metode ini cukup simpel dan mudah dipahami, namun tetap menghasilkan insight yang powerful.

Menentukan Kekuatan Prediktor

Analisis regresi dapat mengidentifikasi sekuat apa pengaruh yang diberikan oleh variabel prediktor (variabel independen) terhadap variabel lainnya (variabel dependen).

Dapat Memprediksi Tren di Masa yang Akan Datang

Kelebihan selanjutnya dari metode ini adalah dapat digunakan untuk memprediksi nilai yang ada pada masa depan. Ini sejalan dengan fungsi dari analisis regresi yang dapat digunakan untuk peramalan dan prediksi.

3. Kelemahan Analisis Regresi

Tentunya ketika memiliki kelebihan, pasti akan ada kekurangannya. Kekurangan yang paling mencolok adalah karena hasil ramalan dari analisis regresi merupakan nilai estimasi, sehingga kemungkinan untuk tidak sesuai dengan data aktual tetaplah ada. Selain itu, penentuan variabel independen dan variabel dependen yang saling berkaitan dalam hal sebab-akibat juga terbilang cukup susah, karena bisa jadi model yang tidak cukup bagus disebabkan karena kesalahan dalam memilih variabel yang digunakan untuk analisis. Misalkan data gaji pegawai tidak berkaitan dengan tempat anaknya bersekolah, sehingga jika menggunakan variabel tersebut model yang didapatkan tidak akan bagus.