IDN
ENG 
Metode regresi adalah metode analisis statistik yang digunakan untuk melihat hubungan antara dua atau lebih variabel. Hubungan tersebut bersifat fungsional dan disajikan dalam bentuk matematis.
Metode regresi dibutuhkan pada industri sebab dapat membantu menganalisis data hingga menemukan solusi dari sebuah permasalahan. Pelajari lebih lanjut tentang regresi pada artikel berikut.
Pengertian regresi
Pernahkah Anda memiliki sepasang data yang berbeda namun saling berhubungan, seperti data tinggi badan seseorang dengan usianya? Nah, kedua data tersebut bisa dirumuskan menggunakan salah satu metode statistika, yaitu regresi.
Pada dasarnya, metode regresi adalah suatu teknik analisis statistik yang bertujuan untuk memperhitungkan hubungan sebab akibat antara dua atau lebih variabel berbeda. Di samping itu, metode tersebut juga digunakan sebagai proyeksi dari kumpulan data kuantitatif.
Dalam pengertian lain, regresi adalah metode yang dipakai untuk mengukur hubungan antara variabel kunci (independent variable) terhadap suatu prediksi masa depan (dependent variable). Lalu, apa bedanya dengan korelasi?
Perbedaan korelasi dan regresi
Perbedaan korelasi dan regresi adalah fungsi variabelnya. Korelasi ditujukan untuk menentukan hubungan atau asosiasi dua variabel yang sama. Artinya, tidak ada perbedaan antara variabel dependen maupun independen.
Sehingga, korelasi x dan y mirip dengan y dan x. Ini dimaksudkan untuk menggambarkan sejauh mana variabel-variabel tersebut bergerak bersama. Sementara, regresi menunjukkan hubungan x pada y tidak sama dengan y pada x.
Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa metode regresi adalah teknik analisis statistik yang memperkirakan pengaruh hubungan antara dua variabel berbeda.
Baca juga: Mengenal Perbedaan Statistik Inferensial & Statistik Deskriptif
Fungsi dan manfaat regresi
Agar lebih paham apa itu regresi, berikut berbagai fungsi dan manfaatnya yang patut Anda ketahui.
1. Menghindari kekeliruan
Manusia tentu tidak luput dari kesalahan, bukan? Oleh karena itu, metode regresi akan membantu Anda memperbaiki kekeliruan yang mungkin terjadi. Contohnya, ketika Anda berpikir bahwa memperpanjang waktu penjualan mampu meningkatkan keuntungan.
Akan tetapi, setelah menghitung regresi, keputusan tersebut nyatanya malah merugikan bisnis.
2. Mengoptimalkan efisiensi operasional
Fungsi dan manfaat lainnya dari metode regresi adalah mengoptimalkan operasional bisnis. Misalkan, Anda menghitung regresi guna mengetahui dampak suhu kulkas terhadap suatu makanan, seperti jangka waktu penyimpanannya. Dengan begitu, Anda tidak perlu mengasumsikan hasil tanpa data riil.
3. Memprediksi masa depan
Salah satu fungsi dan manfaat dari metode regresi adalah memprediksi hal-hal yang mungkin terjadi di masa depan, termasuk memproyeksikan peluang serta risiko.
Fungsi ini sering kali digunakan dalam dunia bisnis, lho. Misalnya, ketika Anda ingin memperkirakan jumlah produk yang akan habis terjual. Hasilnya bisa dicari menggunakan metode regresi.
4. Memberikan pengetahuan baru
Fungsi dan manfaat berikutnya dari metode regresi adalah memberikan wawasan baru melalui himpunan informasi yang dimiliki. Biasanya, para pebisnis sering mengumpulkan data-data mengenai konsumennya.
Nah, dengan analisis regresi, Anda bisa mengetahui informasi terkait lonjakan maupun penurunan penjualan dalam kurun waktu tertentu. Hal ini tentu akan membantu Anda mengevaluasi atau menyesuaikan rencana maupun strategi bisnis secara tepat.
Baca juga: Populasi dan Sampel Penelitian: Definisi, Teknik Pengambilan
Rumus regresi
Ada berbagai rumus regresi, tergantung jenis apa yang Anda gunakan. Pasalnya, regresi dibedakan menjadi beberapa macam. Adapun jenis dan rumus regresi adalah sebagai berikut.
1. Regresi linear sederhana
Linear sederhana merupakan jenis regresi yang hanya menghubungkan dua variabel saja (X dan Y) dimana keduanya adalah data kuantitatif. Contohnya, data jumlah kue yang dikonsumsi dengan berat badan.
Rumus: Y = a + bX
Y = variabel dependen
X = variabel independen
a = konstanta (titik potong Y)
b = koefisien dari variabel X
2. Regresi linear berganda
Linear berganda ialah jenis regresi yang mengaitkan satu variabel Y terhadap dua atau lebih variabel X dengan jenis data kuantitatif. Misalkan, pengaruh jumlah camilan yang dikonsumsi terhadap tinggi dan berat badan.
Rumus: Y = a + b1X1 + b2X2 + … + e
Y = variabel dependen
X = variabel independen
a = konstanta (titik potong Y)
b = koefisien dari variabel X (koefisien determinasi)
e = eror atau residu
3. Regresi non-linear
Sementara, non linear adalah jenis regresi yang menghubungkan antara variabel Y dengan X yang tidak linear. Misalnya, pemberian pupuk pada tanaman dengan intensitas rendah akan membuatnya tumbuh optimal, namun sebaliknya intensitas tinggi malah membuat tanaman tumbuh lambat.
Ada berbagai macam bentuk umum regresi non linear, di antaranya:
- Regresi berbentuk eksponensial: Y = aebX
- Regresi berbentuk pangkat: Y = aXb
- Regresi berbentuk polinomial: Y = a0 + a1X + … +anXn
Contoh analisis regresi sederhana
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, analisis regresi sederhana adalah metode pendekatan terhadap hubungan antara satu variabel dependen dengan variabel independen lainnya yang bersifat linier. Sehingga perubahan pada variabel X akan diiringi oleh perubahaan pada variabel Y juga.
Namun, perlu diketahui, analisis ini mensyaratkan bahwa variabel X bersifat tetap, sementara Y bersifat acak atau random. Artinya, satu nilai variabel X (independen) akan memproyeksikan variabel Y, sehingga terdapat kemungkinan banyak variabel Y (dependen).
Contohnya, ketika pendapatan (X) Anda sebesar Rp1.000.000, maka pengeluarannya mungkin saja sebanyak Rp400.000, Rp500.000, Rp600.000, dan seterusnya.
Itu dia pengertian regresi, fungsi, rumus, dan contoh analisis sederhananya. Regresi adalah hal yang penting dipelajari, terutama apabila Anda bekerja di sebuah perusahaan.
Belum berhenti di situ. Selain regresi, ada juga yang perlu dilakukan oleh perusahaan demi menghasilkan keuntungan dan memenangkan kompetisi pasar. Ya, apalagi kalau bukan riset pasar.
Namun jangan khawatir, Anda tak perlu repot-repot lagi terjun ke lapangan dan mengerjakan riset tersebut sendiri. Sebab, Populix bisa melakukannya untuk Anda!
Populix akan menyajikan data-data akurat yang berasal dari 250.000 lebih koresponden berkualitas di Indonesia dalam waktu singkat. Tertarik untuk mencobanya? Ajukan demonya sekarang juga di sini! Semoga informasi ini bermanfaat, ya!
