KOMPAS.com - Ketika melakukan penelitian yang berhubungan dengan data, kita perlu menganalisis guna melihat apakah data yang didapatkan, valid atau tidak. Salah satu metode yang dapat digunakan ialah analisis regresi.
Analisis regresi merupakan metode analisis data yang digunakan untuk melihat kedekatan hubungan sebab akibat antarvariabel data.
Dikutip dari buku Analisis Regresi dengan Menggunakan Aplikasi Komputer Statistik (2013) karya Fridayana Yudiaatmaja, analisis regresi ditujukan untuk membuat persamaan yang nantinya dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel terikat dari variabel bebas dalam persamaan tersebut.
Fungsi analisis regresi
Sejalan dengan tujuannya untuk mengidentifikasi ada tidaknya pengaruh antara variabel bebas dengan terikat yang signifikan, fungsi regresi dapat digunakan untuk beberapa hal sebagai berikut:
Analisis ini bisa dipakai untuk memperbaiki kesalahan, setelah mengambil keputusan.
Memberi wawasan baruAnalisis ini bisa digunakan untuk memberi wawasan baru dalam suatu usaha, karena mampu mengumpulkan data di lapangan.
Baca juga: Rumus Bunga Majemuk
Memprediksi masa depanAnalisis ini juga mampu memprediksi masa depan dengan menganalisis hal yang akan terjadi. Salah satunya dengan meramal risiko dan peluang.
Jenis analisis regresi
Analisis regresi terbagi menjadi dua jenis, yaitu:
Analisis regresi linear sederhanaDilansir dari buku Metode dalam Pengambilan Keputusan (2018) oleh Febrina Sari, analisis regresi linear sederhana berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara variabel penyebab (X) dengan variabel akibat (Y).
Analisis ini digunakan untuk mengetahui arah hubungan variabel bebas dan terikat. Misalnya apakah kedua variabel tersebut memiliki hubungan positif atau negatif.
Jenis analisis ini juga dipakai untuk memprediksi nilai variabel terikat, jika nilai variabel bebasnya naik atau turun.
Pada analisis regresi sederhana, biasanya data yang dipakai berskala interval atau rasio.
Baca juga: Rumus Momen Inersia menurut Bentuk Benda
Analisis regresi linear bergandaPada dasarnya, analisis ini hampir sama seperti jenis regresi linear sederhana. Namun pada regresi linear berganda, jumlah variabel bebasnya lebih dari satu.
Analisis ini bisa dipakai untuk mengetahui seberapa besar pengaruh beberapa variabel bebas terhadap variabel tidak bebas. Digunakan pula untuk meramalkan nilai variabel tidak bebas apabila seluruh variabel bebas sudah diketahui nilainya.
Rumus analisis regresi
Untuk lebih memahaminya, simak rumus analisis regresi di bawah ini:
Y = a +bX + €
Keterangan:
Y = Variabel dependen
X = Variabel independen (penjelas)
a = Konstanta
b = Koefisien regresi
€ = Eror atau residu.
Y = a +bX1 + cX2 + dX3 + €
Keterangan:
Y = Variabel dependen
X1, cX2, X3 = Variabel independen (penjelas)
a = Konstanta
b, c, d = Koefisien regresi
€ = Eror atau residu.
Baca juga: Notasi VSEPR: Pengertian, Rumus, dan Bentuk Molekulnya
Dapatkan update berita pilihan dan breaking news setiap hari dari Kompas.com. Mari bergabung di Grup Telegram "Kompas.com News Update", caranya klik link https://t.me/kompascomupdate, kemudian join. Anda harus install aplikasi Telegram terlebih dulu di ponsel.