Logistic Regression Adalah: Pengertian, Jenis, Cara Kerja

Dalam penelitian, ada yang namanya logistic regression atau regresi logistik. Logistic regression adalah metode analisis statistik untuk memprediksi hasil biner, seperti ya atau tidak, berdasarkan pengamatan sebelumnya dari kumpulan data.

Mengutip laman TechTarget, model regresi logistik memprediksi variabel data dependen dengan menganalisis hubungan antara satu atau lebih variabel independen yang ada.

Misalnya, regresi logistik dapat digunakan untuk memprediksi apakah seorang kandidat politik akan menang atau kalah dalam pemilihan, atau apakah seorang siswa SMA akan diterima atau tidak di perguruan tinggi tertentu.

Hasil biner tersebut memungkinkan keputusan langsung antara dua alternatif.

Apa Itu Logistic Regression?

Logistic regression adalah memperkirakan kemungkinan suatu peristiwa terjadi, seperti memilih atau tidak memilih, berdasarkan dataset variabel independen yang diberikan.

Melansir laman IBM, jenis model regresi logistik atau yang juga dikenal sebagai logit model sering digunakan untuk klasifikasi dan analitik prediktif.

Regresi logistik telah menjadi alat penting dalam disiplin pembelajaran mesin. Ini memungkinkan algoritme yang digunakan dalam aplikasi pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan data yang masuk berdasarkan data historis.

Saat ada data tambahan relevan masuk, algoritme menjadi lebih baik dalam memprediksi klasifikasi dalam kumpulan data.

Regresi logistik juga dapat memainkan peran dalam aktivitas persiapan data dengan mengizinkan data set untuk dimasukkan ke dalam tempat yang telah ditentukan secara khusus selama proses extract, transform, load (ETL) untuk menyusun informasi yang akan dianalisis.

Jenis Logistic Regression (Regresi Logistik)

Ada 3 jenis model regresi logistik yang didefinisikan berdasarkan respons kategorikal, di antaranya yaitu:

1. Regresi Logistik Biner

Dalam pendekatan ini, respons atau variabel dependen bersifat dikotomis, yakni hanya memiliki dua hasil yang mungkin (misalnya 0 atau 1).

Beberapa contoh populer penggunaannya termasuk memprediksi apakah email adalah spam atau bukan, atau apakah tumor itu ganas atau tidak.

Dalam regresi logistik, ini adalah pendekatan yang paling umum digunakan, dan lebih umum lagi, ini adalah salah satu pengklasifikasi yang paling umum untuk klasifikasi biner.

2. Regresi Logistik Multinomial

Dalam model regresi logistik jenis ini, variabel dependen memiliki tiga atau lebih kemungkinan hasil. Namun, nilai-nilai ini tidak memiliki urutan tertentu.

Misalnya, studio film ingin memprediksi genre film apa yang kemungkinan dilihat oleh penonton bioskop untuk memasarkan film secara lebih efektif.

Model regresi logistik multinomial dapat membantu studio untuk menentukan kekuatan pengaruh usia, jenis kelamin, dan status kencan seseorang terhadap jenis film yang mereka sukai.

Studio kemudian dapat mengarahkan kampanye iklan dari film tertentu ke sekelompok orang yang kemungkinan besar akan menontonnya.

3. Regresi Logistik Ordinal

Jenis model ini diungkit ketika variabel respons memiliki tiga atau lebih hasil yang mungkin, tetapi dalam kasus ini, nilai-nilai ini memiliki urutan yang ditentukan.

Contoh tanggapan ordinal meliputi skala penilaian dari A sampai F atau skala penilaian dari 1 sampai 5.

Cara Kerja Regresi Logistik dalam Riset Pasar

analisis regresi logistik — Source: Freepik

Metode ini banyak digunakan dalam riset pasar untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi keputusan konsumen atau perilaku pasar lainnya.

Berikut ini langkah-langkah umum menerapkan regresi logistik dalam riset pasar:

1. Pengumpulan Data

Mulailah dengan mengumpulkan data yang relevan untuk penelitian pasar Anda. Data yang dapat digunakan termasuk data tentang responden (misalnya usia, jenis kelamin, pendapatan, dll.) dan variabel dependen yang menunjukkan keputusan atau perilaku yang ingin Anda prediksi.

2. Persiapan Data

Data yang dikumpulkan mungkin memerlukan beberapa persiapan sebelum dapat digunakan dalam analisis.

Langkah ini mencakup pembersihan data (mengatasi nilai-nilai yang hilang atau data yang tidak valid), transformasi data jika diperlukan, dan pemilihan variabel yang relevan untuk dimasukkan dalam model.

3. Pembentukan Model

Setelah data siap, Anda dapat membentuk model regresi logistik. Model ini akan mencoba untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel independen dan variabel dependen yang bersifat biner.

Model akan memberikan peluang atau probabilitas responden berada dalam satu kategori tertentu berdasarkan variabel independen yang diberikan.

4. Estimasi Parameter

Dalam proses pelatihan model, regresi logistik akan mengestimasi parameter atau koefisien yang menggambarkan kekuatan dan arah hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.

5. Interpretasi Hasil

Setelah model dijalankan, Anda dapat menginterpretasi hasilnya untuk memahami faktor-faktor yang memengaruhi perilaku pasar.

Misalnya, Anda dapat mengidentifikasi variabel independen mana yang memiliki dampak positif atau negatif pada keputusan konsumen.

6. Evaluasi dan Validasi

Penting untuk menguji kinerja model regresi logistik Anda dengan data yang tidak digunakan dalam pelatihan (data validasi) untuk memastikan bahwa model dapat dipercaya dan dapat digeneralisasi ke data baru.

7. Penggunaan Hasil

Setelah model teruji dan valid, Anda dapat menggunakannya untuk memprediksi perilaku pasar di masa depan atau mengambil keputusan bisnis berdasarkan temuan dari analisis regresi logistik.

Regresi logistik adalah salah satu alat yang berguna dalam riset pasar, tetapi penting untuk memahami keterbatasannya dan tidak mengandalkan sepenuhnya pada hasil model.

Penggunaan regresi logistik harus dipertimbangkan dalam konteks riset pasar yang lebih luas dan dalam kombinasi dengan metode analisis lainnya untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku pasar.

***

Dalam dunia riset pasar yang semakin kompleks, logistic regression adalah salah satu cara bagi para peneliti untuk mengungkap kaitan dan faktor-faktor yang memengaruhi perilaku pasar.

Jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut tentang potensi logistic regression atau regresi logistik dalam mendukung keputusan strategis bisnis Anda, manfaatkanlah Populix for Enterprise, lalu temukan layanan riset pasar yang inovatif dan berbasis data untuk mendukung pertumbuhan dan kesuksesan bisnis Anda.