Analisis Statistik Regresi
Pengertian Regresi
Regresi merupakan rumus yang bisa digunakan untuk menganalisis data dari yang sederhana, sampai yang jumlahnya begitu banyak atau kompleks. Tidak mengherankan jika rumus regresi pun terbagi dua yaitu linier sederhana dan regresi berganda. ementara itu, terdapat regresi non linear yang biasa digunakan untuk kelompok data yang lebih kompleks, karena hubungan antar variabel tidak sejalan.
Manfaat Regresi
Manfaat atau fungsi analisis regresi adalah untuk mengetahui variabel-variabel kunci yang memiliki pengaruh terhadap suatu variabel dependen, permodelan, serta estimasi atau forecasting. Selain itu, terdapat beberapa fungsi atau manfaat lainnya, yaitu:
Memberikan wawasan baru
Manfaat dari metode regresi adalah memberikan wawasan baru melalui kumpulan informasi dalam bentuk data yang dimiliki. Biasanya, para pengusaha sering mengumpulkan data-data mengenai konsumennya. Namun, tanpa analisis regresi yang tepat, semua data tersebut tidak dapat memberikan insight yang berarti.
Melalui analisis regresi dapat memberikan informasi perubahan penjualan selama periode tertentu. Hal ini dapat membantu membuat penyesuaian, mulai dari ketersediaan stok atau bahkan memastikan ketersediaan staf dan produk pemasaran terbaik pada periode tertentu.
Memperkirakan masa mendatang (Forcasting)
Salah satu manfaat yang dimiliki regresi adalah menganalisis hal-hal yang akan terjadi di masa mendatang atau yang lebih sering dikenal sebagai forcasting, termasuk memproyeksikan risiko dan peluang. Fungsi ini banyak digunakan dalam dunia bisnis.
Sebagai contoh, Perusahaan asuransi juga memakai regresi untuk mengestimasi status kredit dari nasabah dan perkiraan angka klaim dana dalam periode tertentu. Selain itu dapat digunakan untuk memperkirakan berapa jumlah produk yang akan dibeli oleh konsumen? Hasilnya dapat ditemukan melalui metode regresi.
Meningkatkan efisiensi operasional
Metode regresi juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan operasional bisnis agar lebih efisien dan menghasilkan output yang diinginkan. Misalkan, Anda melakukan analisis statistik menggunakan regresi untuk mengetahui dampak suhu ruangan penyimpanan terhadap jangka waktu penyimpanan bahan baku. Dengan begitu, Anda tidak perlu mengasumsikan hasil tanpa data riil.
Memperbaiki kesalahan
Manfaat regresi lainnya adalah dapat memperbaiki kesalahan. Kesalahan ini dapat berhubungan dengan pengambilan keputusan. Sebelum keputusan diaplikasikan, keputusan itu dapat diproyeksikan untuk mengetahui hasilnya.
Misalnya, ketika menambah budget iklan dapat meningkatkan penjualan. Ternyata, setelah menghitung regresi, keputusan tadi malah merugikan budget perusahaan. Jadi, fungsi analisis regresi dalam menghindarkan dari kesalahan pengambilan keputusan.
Rumus Regresi
Regresi dibedakan menjadi beberapa macam. Adapun jenis dan rumus regresi adalah sebagai berikut.
1. Regresi linear sederhana
Regresi linear merupakan model regresi yang menunjukkan hubungan antara satu variabel dependen dengan satu variabel independen dimana keduanya merupakan data kuantitatif. Berikut rumus model regresi sederhana:
Rumus: Y = a + bX + e
Y = variable dependen
X = variabel independen
a = konstanta
b = koefisien regresi
e = error atau residu
2. Regresi linear berganda
Regresi Linear berganda pada dasarnya memiliki kesamaan dengan linear sederhana, hanya saja jumlah variabel independen pada linear berganda terdapat lebih dari satu variabel. Berikut rumus model regresi berganda:
Rumus: Y = a + b1X1 + b2X2 + … + e
Y = variable dependen
X = variabel independen
a = konstanta
b = koefisien regresi
e = error atau residu
3. Regresi non-linear
Sementara, non linear adalah jenis regresi yang menghubungkan antara variabel yang tidak berhubungan secara linear. Ada berbagai macam bentuk umum regresi non linear, di antaranya:
- eksponensial: Y = aebX
- berbentuk pangkat: Y = aXb
- polinomial: Y = a0 + a1X + … +anXn
Post a Comment