R Square (R²): Penjelasan, Penggunaan, Rumus

Tahukah Anda apa itu R Square? Mengutip situs Research Connections, R Square adalah ukuran seberapa baik variabel independen atau prediktor memprediksi variabel dependen atau hasil.

R Square lebih tinggi menunjukkan model yang lebih baik. R Square menunjukkan persentase variasi variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen.

Yuk, simak penjelasan lebih detail tentang R Square dalam artikel ini!

Apa Itu R Square?

R Square (R²) adalah ukuran statistik yang menunjukkan seberapa besar variasi suatu variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam suatu model regresi.

Dengan kata lain, R-Square menunjukkan seberapa baik suatu model regresi (variabel independen) memprediksi hasil data observasi (variabel dependen).

Melansir laman Investopedia, hal itu berbeda dengan korelasi, yang menjelaskan kekuatan hubungan antara variabel independen dan dependen.

R Square biasa juga disebut dengan koefisien determinasi. Ini adalah model goodness of fit untuk analisis regresi linier.

Baca juga: Path Analysis: Definisi, Cara Menggunakan, Contoh

Interpretasi R-Squared (R²)

Interpretasi paling umum dari R Square adalah seberapa baik model regresi menjelaskan data observasi. Misalnya, R² sebesar 60% menunjukkan bahwa 60% variabilitas yang diamati pada variabel target dijelaskan oleh model regresi. Secara umum, semakin tinggi R² menunjukkan semakin besarnya variabilitas yang dapat dijelaskan oleh model.

Akan tetapi, R² yang tinggi tidak selalu baik untuk model regresi. Kualitas ukuran statistik bergantung pada banyak faktor, seperti sifat variabel yang digunakan dalam model, satuan ukuran variabel, dan transformasi data yang diterapkan. Oleh karena itu, terkadang R² yang tinggi dapat menunjukkan adanya masalah pada model regresi.

Angka R² yang rendah umumnya merupakan pertanda buruk untuk model prediktif. Namun, dalam beberapa kasus, model yang baik mungkin menunjukkan nilai yang kecil.

Tidak ada aturan universal tentang bagaimana memasukkan ukuran statistik dalam menilai suatu model. Konteks eksperimen atau perkiraan sangatlah penting, dan dalam skenario yang berbeda, wawasan dari metrik dapat bervariasi.

Baca juga: Heteroskedastisitas: Penjelasan, Jenis, hingga Dampak

Penggunaan R Squared (R²)

R Squared dapat digunakan di beberapa bidang yang berbeda, seperti:

• Analisis risiko di bidang keuangan
• Marketing campaigns
• Penelitian ilmiah
• Ekonomi
• Analisis olahraga

Cara Menghitung R Square

Melansir laman CFI, rumus untuk menghitung R² yaitu:

Keterangan:

• SSregression adalah jumlah kuadrat akibat regresi (dijelaskan jumlah kuadrat)
• SStotal adalah jumlah total kuadrat

Jumlah kuadrat akibat regresi mengukur seberapa baik model regresi mewakili data yang digunakan untuk pemodelan. Sementara jumlah total kuadrat mengukur variasi data yang diamati (data yang digunakan dalam pemodelan regresi).

***

Baca juga: Skewness: Penjelasan, Jenis, dan Rumus

R Square adalah parameter penting dalam menganalisis sejauh mana model statistik dapat menjelaskan variasi data.

Sebagai alat yang kuat dalam konteks riset, memahami nilai R Square dapat memberikan wawasan mendalam tentang sejauh mana data yang dikumpulkan dapat diandalkan untuk mendukung keputusan.

Dengan memanfaatkan R Square secara optimal, perusahaan dapat meningkatkan akurasi analisisnya, serta dapat mengoptimalkan strategi pemasaran.

Jadi, mari kita terus eksplorasi dan memanfaatkan kekuatan R Square untuk mengambil langkah cerdas dalam dunia riset yang dinamis ini.

Baca juga: Strategi Produk: Pengertian, Manfaat, Komponen, Cara Buat