WacanaDaily.com Berita Nasional Terbaru Hari Ini WACANADAILY.com – Metode regresi adalah metode analisis statistik yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih. Hubungan bersifat fungsional dan dinyatakan dalam bentuk matematis.
Metode regresi diperlukan dalam industri karena dapat membantu menganalisis data untuk menemukan solusi permasalahan. Pelajari lebih lanjut tentang regresi di artikel berikut.
Apa itu Regresi?
Pernahkah Anda melihat sepasang data yang berbeda tetapi terkait, seperti data tentang tinggi dan usia seseorang? Nah, kedua data tersebut dapat dirumuskan dengan menggunakan salah satu metode statistik yaitu regresi.
Pada dasarnya metode regresi adalah teknik analisis statistik yang bertujuan untuk mempertimbangkan hubungan sebab akibat antara dua atau lebih variabel yang berbeda. Metode ini juga digunakan sebagai proyeksi kumpulan data kuantitatif.
Dalam pengertian lain, regresi adalah metode yang digunakan untuk mengukur hubungan antara variabel kunci (variabel independen) dan prediksi masa depan (variabel dependen). Jadi, apa perbedaan antara korelasi?
Perbedaan Antara Korelasi dan Regresi
Perbedaan antara korelasi dan regresi adalah fungsi dari suatu variabel. Korelasi adalah untuk menentukan hubungan atau asosiasi dari dua variabel yang identik. Artinya, tidak ada perbedaan antara variabel terikat dan variabel bebas.
Jadi korelasi x dan y mirip dengan korelasi y dan x. Hal ini dimaksudkan untuk menggambarkan sejauh mana variabel bergerak bersama-sama. Sebaliknya, regresi menunjukkan bahwa hubungan antara x di y tidak sama dengan y di x.
Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa analisis regresi merupakan teknik analisis statistik yang memperkirakan pengaruh hubungan antara dua variabel yang berbeda.
Fitur dan Manfaat Regresi
Untuk lebih memahami apa itu regresi, ada berbagai fitur dan manfaat yang perlu Anda ketahui.
1. Hindari Kesalahan
Manusia pasti pernah melakukan kesalahan bukan? Oleh karena itu, metode regresi membantu mengoreksi kesalahan yang mungkin terjadi. Misalnya, ketika Anda berpikir bahwa memperpanjang lead time Anda dapat meningkatkan keuntungan Anda.
Namun, setelah menghitung regresi, keputusan itu benar-benar merugikan.
2. Mengoptimalkan Efisiensi Operasional
Fitur dan manfaat lain dari metode regresi adalah untuk mengoptimalkan operasi bisnis. Katakanlah Anda ingin menghitung regresi untuk melihat bagaimana suhu lemari es mempengaruhi makanan, seperti berapa lama disimpan. Dengan begitu Anda tidak perlu mengasumsikan hasil tanpa data nyata.
3. Prediksi Masa Depan
Salah satu fitur dan manfaat metode regresi adalah memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan, termasuk memperkirakan peluang dan risiko.
Fitur ini sering digunakan dalam dunia bisnis. Misalnya, jika Anda ingin memperkirakan jumlah produk yang akan terjual habis. Metode regresi dapat digunakan untuk mengambil hasil.
4. Memberikan Pengetahuan Baru
Fitur dan manfaat metode regresi berikutnya adalah mereka memberikan wawasan baru dari kumpulan informasi yang Anda miliki. Secara umum, para pebisnis sering mengumpulkan data tentang pelanggan mereka.
Analisis regresi sekarang memungkinkan Anda menemukan informasi tentang lonjakan atau penurunan penjualan selama periode waktu tertentu. Ini tentu akan membantu Anda mengevaluasi atau menyesuaikan rencana atau strategi bisnis Anda dengan tepat.
Rumus Regresi
Ada rumus regresi yang berbeda tergantung pada jenis yang Anda gunakan. Pasalnya, regresi terbagi menjadi beberapa jenis. Jenis dan persamaan regresinya adalah:
1. Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana adalah jenis regresi yang relevan hanya jika kedua variabel (X dan Y) merupakan data kuantitatif. Misalnya, data jumlah kue yang dikonsumsi berdasarkan berat badan.
Rumus: Y = a + bX
Y = variabel terikat
X = variabel bebas
a = konstan (perpotongan y)
b = koefisien variabel X
2. Regresi Linier Berganda
Linear berganda adalah jenis regresi yang menghubungkan satu variabel Y dengan dua atau lebih variabel X dengan tipe data kuantitatif. Misalnya pengaruh jumlah jajanan yang dimakan terhadap tinggi dan berat badan.
Rumus: Y = a + b1X1 + b2X2 + … + e
Y = variabel terikat
X = variabel bebas
a = konstan (perpotongan y)
b = koefisien variabel X (koefisien determinasi)
e = kesalahan atau sisa
3. Regresi Nonlinier
Di sisi lain, nonlinier adalah jenis regresi yang menghubungkan variabel nonlinier Y dan X. Misalnya, pemupukan pada tanaman berintensitas rendah akan menyebabkan pertumbuhannya optimal, tetapi sebaliknya tanaman dengan intensitas tinggi akan menyebabkan pertumbuhannya lebih lambat.
Regresi nonlinier memiliki berbagai bentuk umum:
Regresi eksponensial: Y = aebX
Regresi dalam bentuk eksponensial: Y = aXb
Regresi polinomial: Y = a0 + a1X + … +anXn
Contoh Analisis Regresi Sederhana
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, analisis regresi sederhana merupakan suatu metode pendekatan hubungan linier antara satu variabel terikat dengan variabel bebas lainnya. Oleh karena itu, perubahan variabel X disertai dengan perubahan variabel Y.
Namun, penting untuk dicatat bahwa dalam analisis ini, variabel X adalah tetap dan Y harus acak. Artinya, satu nilai variabel X (independen) memproyeksikan variabel Y, sehingga ada banyak kemungkinan variabel Y (dependen).
Misalnya, jika penghasilan Anda (X) adalah Rp 1.000.000, pengeluaran Anda mungkin menjadi Rp 400.000, Rp 500.000, Rp 600.000, dan seterusnya.
Demikianlah apa yang dimaksud dengan regresi, fungsi, rumus dan contoh analisis sederhana. Regresi adalah hal yang penting untuk dipelajari, terutama jika Anda bekerja untuk sebuah perusahaan.
Itu tidak berhenti di situ. Selain regresi, ada hal-hal yang harus dilakukan perusahaan untuk memperoleh keuntungan dan memenangkan persaingan pasar. Ya, apalagi kalau bukan riset pasar.