5 Tipe Analisis Regresi yang Perlu Anda Ketahui

Analisis regresi sering digunakan saat melakukan prediksi di bidang statistik. Seiring perkembangan zaman dan teknologi, analisis ini pun digunakan dalam menganalisis data di sebuah sistem komputasi, terutama untuk memprediksi sebuah bisnis, industri, dan lain sebagainya. Agar mengetahui lebih jauh apa itu analisis regresi beserta tipenya, berikut ulasannya untuk Anda!

Apa Itu Analisis Regresi?

Analisis regresi merupakan bagian dari pemodelan prediktif yang tekniknya adalah menganalisis keterhubungan antara variabel dependen, dalam hal ini target dan variabel dependen. Metode ini sering kali digunakan dalam sebuah bisnis yang berkaitan dengan keuangan, investasi, dan berbagai disiplin statistik.

Sebagai contoh, mengetahui hal apa yang sangat berpengaruh pada tingkat penjualan. Tentu, ada banyak faktor di sini. Dengan kata lain, penjualan adalah variabel dependen. Sementara itu, faktor yang mempengaruhi penjualan tersebut dinamakan sebagai variabel independen.

Kapan Analisis Regresi Harus Dipakai?

Sebagaimana diuraikan dalam poin di atas, analisis regresi bertujuan untuk mengetahui data dan variabel yang saling berpengaruh. Hal inilah yang membuatnya dapat digunakan untuk membuat prediksi mengenai apa yang akan terjadi dan bagaimana sebuah perusahaan atau bisnis mengantisipasi hal-hal tersebut dengan strategi yang tepat berdasarkan pengalaman dan pengamatan.

Analisis regresi bisa digunakan oleh perusahaan dalam menentukan faktor apa yang memberikan dampak signifikan terhadap penjualan. Dari situ, Anda dapat mengetahui strategi penjualan seperti apa yang harus dilakukan selanjutnya, apakah masih harus menerapkan hal yang sama atau justru melakukan perubahan.

Tipe Analisis Regresi

Dalam penerapannya, analisis regresi dibedakan menjadi beberapa tipe. Perbedaan tersebut menitikberatkan pada teknik yang digunakan dan distribusi dari variabel dependen dan variabel independen. Ada lima tipe yang sering digunakan dalam melakukan analisis regresi.

- Linear regression

Tipe yang pertama adalah regresi linear yang menjadi tipe paling sederhana. Seperti namanya, dalam regresi ini, variabel-variabel yang ada haruslah linear antara yang dependen dengan independen. Di samping itu, regresi linear terbagi lagi ke dalam dua jenis, yakni regresi linear sederhana dan regresi linear multiple.

Regresi linear dapat dikatakan sederhana ketika memiliki hanya satu variabel independen dan satu variabel dependen. Sedangkan jika ada lebih dari satu variabel independen dan satu variabel dependen, ini digolongkan menjadi regresi linear multiple.

- Ridge regression

Analisis regresi kedua ialah ridge regression, metode yang digunakan untuk memperbaiki tingkat multikolinearitas menggunakan modifikasi kode kuadrat yang paling kecil. Kuadrat terkecil tersebut memiliki nilai tidak bias. Namun, ketika kolinearitasnya tinggi, bisa jadi terdapat bias. Ridge regression bisa digunakan untuk kasus model cenderung tidak atau kurang sensitif bagi overfitting.

- Lasso regression

Ketiga adalah lasso regression. Pada machine learning, jenis analisis regresi ini berfungsi melakukan regularisasi sekaligus seleksi fitur. Di sisi lain, lasso regression tidak diperkenankan ukuran absolut koefisien regresi. Dengan begitu, nilai koefisiennya cenderung mendekat ke arah nol. Keunggulan dari regresi ini adalah dapat meningkatkan akurasi pada model regresi linear dan meminimalkan variabel-variabel yang ada.

- Panel data regression

Tipe keempat dikenal dengan panel data regression. Tipe ini digunakan dalam memodelkan pengaruh dari variabel prediktor dengan variabel respons di beberapa sektor tertentu dalam sebuah objek penelitian. Regresi data panel juga dapat digunakan dalam meramalkan variabel respon di tiap sektor. Namun, untuk hal itu perlu peramalan variabel prediktornya.

- Logistic regression

Tipe terakhir yakni logistic regression. Teknik ini menggunakan dua kemungkinan dari kejadian, misalnya antara kegagalan dan kesuksesan dalam hal tertentu. Hal yang menjadi poinnya adalah dapat digunakan untuk mengklasifikasi permasalahan yang ada. Regresi ini tidak memiliki hubungan linear antara variabel dependen dan variabel independen.

Dengan begitu, ada banyak tipe keterhubungan yang dihasilkan. Contohnya dalam sebuah pemilihan umum. Di sini kandidat bisa saja memenangkan pemilihan. Kemudian, yang menjadi faktor variabel prediksinya adalah berapa banyak uang yang dikeluarkan untuk kampanye dan waktu yang digunakan selama masa kampanye.

Kesimpulan

Berdasarkan ulasan di atas, dapat disimpulkan bahwa berbeda variabel, berbeda pula teknik analisis regresi yang bisa digunakan untuk menganalisis data. Jadi, sebelum menentukan dan memilih tipe analisis data, perhatikan terlebih dahulu variabel data yang ada sebelum mengolah data dan mengambil keputusan penting bagi bisnis.

Pengetahuan mengenai teknik mana yang terbaik memang bergantung kebutuhan dan kemampuan seorang data scientist dan data analyst. Bagi Anda yang ingin mendalami analisis data, dapat mengikuti kelas data science di Algoritma Data Science School. Di sini ada berbagai kelas dan program pelatihan yang dapat Anda pilih sesuai dengan kebutuhan dan keperluan bisnis.