Pengertian Regresi Linear dan Teknik Analisisnya

Analisis data yang tepat menjadi kunci bagi pengembangan perusahaan di era digital seperti sekarang ini. Salah satu metode analisis data yang sering digunakan adalah menggunakan regresi linear. Apa pengertian dari metode ini? Apa saja manfaatnya dan teknik apa yang perlu dilakukan? Simak ulasannya secara lengkap di artikel ini!

Pengertian Analisis Regresi Linear

Analisis regresi linear bisa diartikan sebagai sebuah metode untuk memprediksi nilai dari variabel satu dengan variabel lainnya. Variabel yang ingin diprediksi disebut dengan variabel dependen, sedangkan variabel yang digunakan untuk memprediksi variabel lainnya dikenal dengan istilah variabel independen.

Dalam analisis ini, juga diperkirakan persamaan koefisien linear atau melibatkan satu atau lebih dari variabel bebas yang nantinya bisa digunakan dalam memprediksi nilai variabel yang terikat. Dalam pemrograman dan analisis data, beberapa metode yang bisa digunakan biasanya melibatkan tools-tools berikut:

• Regresi linear R;
• Regresi linear MATLAB;
• Regresi linear Sklearn;
• Regresi linear  Python;
• Regresi linear Excel.

Pentingnya Analisis Regresi Linear

Mengapa analisis regresi linear penting bagi perusahaan dan bisnis di era digital? Hal ini karena model analisisnya yang sederhana dan mudah diinterpretasikan dalam formula matematis dan dapat membuat prediksi. Metode ini juga sangat mudah untuk dipelajari dan dinilai cukup jelas karena membandingkan variabel-variabel yang berbeda dalam menentukan sebuah keputusan yang akan diambil.

Contoh penggunaan analisis regresi linear dapat diterapkan dalam melakukan evaluasi tren dan estimasi penjualan di perusahaan. Selain itu, juga dapat digunakan untuk menganalisis skema harga produk yang akan dipasarkan nantinya. Termasuk kapan waktu yang tepat untuk menaikkan harga berdasarkan pola konsumsi dan daya beli konsumen.

Di samping itu, perusahaan yang bergerak di bidang finansial dan perbankan juga bisa menggunakan metode analisis regresi linear ini. Misalnya saja digunakan untuk menganalisis risiko bagi perusahaan seperti melakukan investigasi kebenaran klaim asuransi. Dengan analisis regresi linear, perusahaan dapat menentukan gambaran estimasi biaya yang dikeluarkan bagi nasabah yang akan mengklaim asuransi tersebut.

Memprediksi Masa Depan dengan Analisis Regresi Linear

Lalu, apakah analisis regresi linear dapat digunakan sebagai metode untuk memprediksi bisnis di masa mendatang? Jawabannya adalah bisa jadi ini dapat digunakan. Sebuah bisnis dan organisasi tentu memerlukan pengambilan keputusan yang tepat. Maka, analisis regresi linear bisa dijadikan metode dalam membantu hal tersebut.

Data yang dimiliki oleh perusahaan atau bisnis akan dianalisis menggunakan metode tersebut berdasarkan pada pengalaman. Bahkan, data dalam jumlah besar pun bisa digunakan sebagai informasi yang tepat. Sebagai contoh, ketika perusahaan menganalisis data mengenai penjualan dan pembelian sebuah produk, Anda dapat menggunakan pola berdasarkan waktu tertentu.

Hasil analisis inilah yang dapat digunakan oleh para pengambil keputusan bisnis untuk menentukan strategi, baik itu mengantisipasi kenaikan produk, permintaan pasar, dan lain sebagainya. Dengan analisis yang tepat, tentunya akan membantu perusahaan atau bisnis lebih siap menghadapi segala kemungkinan yang ada.

Teknik Analisis Regresi Linear dalam Machine Learning

Melakukan analisis regresi yang efektif dan efisien, diperlukan beberapa teknik. Dalam hal ini, ada empat teknik yang sering digunakan. Apa sajakah?

- Regresi linear sederhana

Teknik yang pertama adalah regresi linear sederhana. Teknik ini menitikberatkan pada hubungan variabel dependen dan variabel independen. Hubungan kedua variabel tersebut bersifat linear. Teknik regresi linear sederhana bisa dilakukan dalam melihat prediksi apa yang akan terjadi. Contohnya dalam sebuah bisnis maupun analisis perusahaan.

- Ordinary least squares

Selanjutnya adalah Ordinary Least Square (OLS). Teknik ini biasa digunakan dalam Excel yang menggunakan software statistik seperti XLSTAT. Cara kerjanya adalah dengan meminimalkan jumlah selisih kuadrat nilai yang diamati dan yang diprediksi, khususnya dalam mengkalkulasi data linear aljabar di bidang matematika dan statistik.

- Gradient descent

Ketiga ada Gradient Descent. Teknik ini digunakan untuk analisis regresi dalam jumlah data yang cukup besar. Hal itu karena penggunaannya yang mudah, termasuk ketika kolom yang tidak bisa dimasukkan dalam memori saat menganalisis data dari Excel.

- Regularisasi

Teknik yang terakhir adalah metode regularisasi. Metode ini akan melihat jumlah kesalahan minimal pada data. Hal ini dapat mengurangi tingkat kompleksitas model, misalnya jumlah absolut dari semua koefisien yang ada pada model analisis. Di sini, ada dua model regularisasi yang paling umum digunakan, yakni Regresi Lasso dan Regresi Ridge.

Kesimpulan

Dari ulasan di atas, dapat disimpulkan bahwa regresi linear menjadi sebuah metode penting dalam analisis data, khususnya dalam melakukan prediksi dalam pengambilan keputusan dan menentukan strategi yang akan dilakukan perusahaan atau bisnis.

Oleh karena itu, penting bagi seorang data scientist dan data analyst untuk mendalami regresi linear sebagai metode analisis data. Bagi Anda yang ingin mendalami data science secara menyeluruh, bisa mengikuti kursus yang diselenggarakan oleh Algoritma Data Science School. Di sini ada beberapa kelas yang bisa dipilih sesuai kebutuhan. Informasi lebih lanjut, silakan klik di sini!