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 6 Jam 29 Menit 45 Detik 

Teknik Analisis Data : Pengertian dan Manfaat Analisis Regresi

Belajar Data Science di Rumah 07-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ef0f337b349b4dfb2c6168051b27b415_x_Thumbnail800.jpg

Teknik analisis data adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan menganalisis data untuk mengekstraksi wawasan yang mendukung pengambilan keputusan. Ada beberapa metode dan teknik untuk melakukan analisis tergantung pada industri dan tujuan analisis datanya. Jenis analisis data dibagi dua jenis, yaitu analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif. Dimana masing-masing dari analisis tersebut memiliki metode lagi, seperti analisis data kuantitatif terdiri dari tiga jenis yaitu, analisis deskriptif, analisis regresi, dan analisis faktor. Sedangkan untuk analisis data kualitatif terdiri dari 3 jenis juga antara lain, analisis konten, analisis naratif, dan analisis wacana.


Teknik analisis data kerap didefinisikan sebagai proses cleaning, transforming, dan memodelkan data untuk menemukan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Yang mana, tujuan analisis data adalah untuk mengekstraksi informasi yang berguna dari data dan mengambil keputusan berdasarkan data. Pada kesempatan kali ini DQLab akan membahas salah satu jenis analisis data kuantitatif, yaitu analisis regresi. So, simak terus ya artikelnya sampai selesai!


1. Pengertian Analisis Regresi

Analisis regresi merupakan suatu metode atau teknik analisis hipotesis penelitian untuk menguji ada tidaknya pengaruh antara variabel satu dengan variabel lain, yang dinyatakan dalam bentuk persamaan regresi. Terdapat dua jenis dasar regresi yaitu, regresi linear sederhana dan regresi linear berganda. Kalau regresi linear sederhana menggunakan satu variabel independen untuk menjelaskan atau memprediksi hasil dari variabel dependen Y. Sedangkan regresi linear multipel atau berganda berfungsi untuk mencari pengaruh dari dua atau lebih variabel independent (variabel bebas atau X) terhadap variabel dependent (variabel terikat Y). Dengan demikian secara sederhana dapat dikatakan bahwa, apabila kita ingin mengetahui ada tidaknya pengaruh satu variabel X terhadap variabel Y maka digunakan analisis regresi sederhana. Sementara apabila kita ingin mengetahui pengaruh dua variabel X atau lebih terhadap variabel Y maka digunakan analisis regresi linear ganda (multiples).


Baca juga : Belajar Teknik Analisis Data? Ikuti Tips Mudah Versi DQLab


2. Manfaat Analisis Regresi

Analisis regresi digunakan hampir pada semua bidang kehidupan, baik itu dalam bidang industri, pemerintahan, engineer, ekonomi dan lain sebagainya.Dan berikut ini beberapa manfaat yang bisa didapatkan dengan melakukan penerapan analisis regresi:

  • Membuat estimasi rata-rata dan nilai variabel tergantung dengan didasarkan pada nilai variabel bebas.

  • Untuk menguji hipotesis karakteristik dependensi.

  • Meramalkan nilai rata-rata variabel bebas yang didasari nilai variabel bebas diluar jangkauan sample


3. Analisis Regresi Linear dan Analisis Regresi Berganda

Analisis Regresi Sederhana adalah sebuah metode pendekatan untuk pemodelan hubungan antara satu variabel dependen dan satu variabel independen. Dalam model regresi, variabel independen menerangkan variabel dependennya. Dalam analisis regresi sederhana, hubungan antara variabel bersifat linier, dimana perubahan pada variabel X akan diikuti oleh perubahan pada variabel Y secara tetap. Sedangkan regresi berganda  adalah model regresi atau prediksi yang melibatkan lebih dari satu variabel bebas atau prediktor. Istilah regresi berganda dapat disebut juga dengan istilah multiple regression. Kata multiple berarti jamak atau lebih dari satu variabel.


4. Model Regresi Linear yang Ideal

Model regresi linear sederhana yang ideal harus memenuhi beberapa asumsi-asumsi seperti berikut: 

  • eksogenitas yang lemah

  • linieritas

  • varians error yang konstan

  • autokorelasi untuk data time series


Baca juga : Serba Sebi Teknik Analisis Data Deskriptif Kualitatif


5. Upgrade Skill Analisis Data di Awal Tahun 2022 Bersama DQLab, Yuk!

Belajar python merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist sehingga skill analisis data dan pengolahan data kamu semakin terasah dengan modul dan materi terupdate yang ditawarkan DQLab. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 



Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

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 :