Perbedaan Regresi Linier dan Polinomial Data Analyst

Dalam analisis data, pemodelan regresi merupakan salah satu teknik yang paling umum digunakan untuk memahami hubungan antara variabel-variabel. Bagi seorang data analyst, pemahaman yang mendalam tentang berbagai jenis regresi dan bagaimana menerapkannya adalah kunci untuk menghasilkan wawasan yang bermakna dan akurat dari data yang kompleks.

Dengan menggunakan teknik regresi, seorang data analyst dapat mengidentifikasi variabel mana yang paling mempengaruhi variabel target. Ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih informasional dengan memahami faktor-faktor kunci yang mendasari perubahan.

Dua jenis model regresi yang sering digunakan oleh data analyst adalah regresi linier dan regresi polinomial. Artikel ini akan menguraikan perbedaan antara keduanya, serta memberikan panduan kapan dan bagaimana menggunakan masing-masing model untuk analisis data. Simak penjelasan lebih lengkapnya yuk sahabat DQLab!

1. Hubungan Variabel

Perbedaan regresi linier dengan regresi polinomial adalah dari sisi hubungan variabel. Pada regresi linier memiliki hubungan yang bersifat linear antara variabel dependen dan variabel independen, yang berarti bahwa perubahan dalam variabel independen menyebabkan perubahan yang proporsional dalam variabel dependen.

Hubungan ini direpresentasikan oleh sebuah garis lurus pada grafik, di mana setiap perubahan unit pada variabel independen menghasilkan perubahan yang konsisten dan langsung pada variabel dependen.

Sumber: W3Schools

Sebaliknya, pada regresi polinomial, hubungan antara variabel dependen dan independen bersifat non-linear. Ini berarti bahwa perubahan dalam variabel independen dapat menyebabkan perubahan yang tidak langsung atau tidak proporsional dalam variabel dependen.

Model ini memungkinkan untuk menangkap pola yang lebih kompleks dengan memasukkan derajat variabel independen yang lebih tinggi, seperti kuadrat, kubik, dan seterusnya. Hal ini memungkinkan regresi polinomial untuk mengakomodasi data yang menunjukkan pola melengkung atau fluktuasi, yang tidak dapat direpresentasikan oleh garis lurus.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Kompleksitas Penggunaan

Kompleksitas penggunaan pada regresi linier jauh lebih rendah jika dibandingkan dengan regresi polinomial. Regresi linier hanya melibatkan hubungan linier langsung antara variabel dependen dan independen. Model ini menggunakan persamaan linear yang mudah dipahami dan diinterpretasikan. Sementara itu, regresi polinomial melibatkan derajat variabel yang lebih tinggi, sehingga menghasilkan persamaan yang lebih kompleks.

Penggunaan regresi linier biasanya memerlukan langkah-langkah dasar seperti fitting model dengan teknik OLS (Ordinary Least Squares) dan evaluasi sederhana seperti R² atau analisis residual. Regresi polinomial, di sisi lain, membutuhkan penentuan derajat polinomial yang tepat dan pengujian lebih lanjut untuk memastikan model tidak overfitting atau underfitting.

3. Interpretasi Hasil

Regresi linier memiliki derajat pangkat satu yang mana secara proses interpretasi hasil juga jauh lebih mudah. Sementara itu, regresi polinomial melibatkan derajat pangkat yang lebih tinggi, seperti kuadrat, kubik, atau bahkan lebih, yang memungkinkan model untuk menangkap pola hubungan yang lebih kompleks antara variabel dependen dan independen. Hal ini membuat regresi polinomial lebih fleksibel dalam menggambarkan data yang menunjukkan hubungan non-linear. 

Namun, peningkatan derajat polinomial ini juga menambah kompleksitas dalam interpretasi hasil, karena kita perlu memahami bagaimana setiap tingkat polinomial mempengaruhi variabel dependen. Selain itu, regresi polinomial juga memiliki risiko overfitting yang lebih tinggi, terutama jika model memiliki terlalu banyak derajat bebas atau jika tidak ada pengendalian yang tepat, sehingga hasilnya mungkin tidak generalizable untuk data baru.

Oleh karena itu, penting bagi data analyst untuk menyeimbangkan antara fleksibilitas model dan risiko overfitting ketika memilih menggunakan regresi linier atau polinomial dalam analisis data mereka.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 

4. Risiko Overfitting

Ditilik dari risiko overfitting, regresi polinomial punya risiko lebih tinggi karena semakin besar derajat polinomialnya maka semakin tinggi pula risikonya. Hal ini terjadi karena model dengan derajat polinomial yang lebih tinggi cenderung mengikuti noise atau variasi acak dalam data training secara berlebihan, alih-alih menangkap pola yang sebenarnya ada. Model ini akan memiliki banyak kurva dan lekukan yang sesuai dengan data training, tetapi gagal memprediksi data baru atau unseen data dengan baik, yang menunjukkan generalisasi yang buruk.

Misalnya, pada derajat polinomial yang sangat tinggi, model dapat menghasilkan kurva yang sangat kompleks yang mengikuti setiap titik data secara tepat. Meskipun ini mungkin menghasilkan kesalahan training yang sangat rendah, model ini akan menjadi sangat sensitif terhadap fluktuasi minor dalam data, sehingga tidak dapat menangani variasi alami yang terjadi dalam data test atau data baru.

Pemilihan antara regresi linier dan polinomial tergantung pada sifat data dan tujuan analisis. Regresi linier cocok untuk hubungan yang sederhana dan linear, sementara regresi polinomial lebih baik untuk menangkap hubungan yang kompleks dan non-linear. Sebagai data analyst, penting untuk memahami karakteristik data yang kamu miliki dan memilih model yang paling tepat untuk mencapai hasil yang akurat dan bermakna. 

Jadi, teman-teman, sekarang kalian tahu bahwa statistik adalah senjata rahasia yang digunakan oleh Data Analyst untuk memahami data dan membuat keputusan yang cerdas. Jangan takut untuk mempelajari lebih lanjut tentang statistik, karena ini adalah alat yang sangat berguna dalam dunia analisis data.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 

Penulis: Reyvan Maulid