Inspirasi

Analisis regresi adalah: Pengertian dan bagaimana cara menggunakannya

Analisis regresi adalah alat statistik yang digunakan dalam bisnis, keuangan, dan bidang lain untuk mempelajari hubungan antara dua variabel. Misalnya, Anda dapat menggunakan metode ini untuk menilai apakah menaikkan harga suatu produk memengaruhi berapa banyak pelanggan yang membelinya atau jika penjualan sekop meningkat selama badai salju. Memahami analisis regresi dapat membantu Anda membuat keputusan bisnis yang lebih kuat dan efektif untuk perusahaan atau tim Anda. Dalam artikel ini, kami mengeksplorasi apa itu analisis regresi dan mengapa para profesional menggunakannya dan menjelaskan bagaimana melakukan studi analisis regresi.

Apa itu analisis regresi?

Analisis regresi adalah korelasi yang diukur secara matematis dari hubungan antara dua variabel: variabel independen X dan variabel dependen Y. Analisis regresi mengevaluasi seberapa kuat hubungan kedua elemen tersebut untuk membantu Anda membuat rencana, keputusan, dan prakiraan bisnis yang lebih kuat. Misalnya, ini dapat membantu Anda lebih memahami hubungan antara variabel yang memengaruhi sasaran penjualan atau penganggaran Anda.

Ada dua jenis analisis regresi yang dapat Anda gunakan:

Analisis regresi sederhana

Metode ini digunakan untuk memperkirakan hubungan antara variabel dependen dan variabel independen tunggal. Misalnya, Anda dapat menilai hubungan antara berapa banyak uang yang dihasilkan seseorang dan tingkat pendidikan mereka atau jumlah hasil panen dibandingkan dengan berapa banyak hujan yang turun dalam satu musim.

Analisis regresi berganda

Sebagai perbandingan, Anda dapat menggunakan metode ini untuk memperkirakan hubungan antara variabel dependen dan dua atau lebih variabel independen. Misalnya, Anda dapat mengevaluasi hubungan antara berapa banyak uang yang dihasilkan seseorang dengan pengalaman dan pendidikan mereka atau jumlah hasil panen dibandingkan dengan curah hujan, bencana alam, dan lokasi pertanian. Menjalankan studi analisis regresi berganda lebih kompleks, tetapi menawarkan hasil yang lebih realistis dan spesifik daripada analisis regresi sederhana.

Apa itu rumus analisis regresi?

Dalam rumus analisis regresi sederhana, huruf A mengacu pada variabel terikat dan nilai Y ketika x = 0. B mengacu pada kemiringan korelasi, dan U adalah kesalahan residual. Rumus untuk memprediksi bagaimana data akan terlihat di masa depan adalah:

Baca juga:  3 Fakta tentang kegagalan

Y = a + b(x) + u

Rumusnya tetap sama untuk analisis regresi berganda, meskipun menggunakan lebih banyak variabel dan kemiringan independen:

Y = a + b(x1) + c(x2) + d(x3) + u

Mengapa para profesional menggunakan analisis regresi?

Profesional di banyak industri menggunakan analisis regresi untuk memahami dan menginterpretasikan hubungan antar faktor untuk membuat keputusan berdasarkan data. Analisis regresi menggunakan sekumpulan data untuk membuat prediksi dan merupakan alat yang hebat untuk digunakan untuk berbagai alasan bisnis, seperti:

  • Memprediksi penjualan dan pertumbuhan di masa depan: Seperti apa laba selama enam bulan ke depan?
  • Menjelaskan peristiwa tertentu: Mengapa panggilan layanan pelanggan meningkat bulan lalu?
  • Memutuskan apa yang harus dilakukan: Haruskah tim memulai promosi penjualan ini atau yang lain?
  • Menggunakan analisis regresi membantu tim mengetahui faktor mana yang paling penting, mana yang kurang menjadi prioritas, dan bagaimana semuanya terhubung.

Contoh analisis regresi

Berikut adalah skenario untuk membantu menunjukkan kepada Anda bagaimana menerapkan dua jenis analisis regresi pada situasi bisnis:

Katakanlah sebuah perusahaan rental mobil nasional perlu menghitung perkiraan biaya pemeliharaan tahunan untuk armada kendaraannya. Dengan model analisis regresi sederhana, perusahaan dapat memperoleh perkiraan kasar biaya perawatan dengan mendasarkan studi pada rata-rata jarak tempuh setiap mobil yang dikendarai dalam periode 12 bulan.

Dengan model analisis regresi berganda, perusahaan dapat memperoleh perkiraan biaya perawatan yang lebih tepat dengan menambahkan beberapa faktor lain, seperti usia mobil dalam armada, merek dan model kendaraan, lokasi setiap kantor persewaan dan jumlah mobil. kecelakaan dicatat.

Menambahkan lebih banyak variabel memperumit model, meskipun seringkali merupakan salah satu keuntungan terbesar dari studi regresi. Dalam contoh di atas, sebuah perusahaan kemungkinan dapat menghasilkan anggaran pemeliharaan yang lebih kuat menggunakan pandangan dari analisis regresi berganda.

Bagaimana melakukan studi analisis regresi?

Program spreadsheet komputer seperti Excel atau kalkulator khusus sering menjalankan model analisis regresi karena kerumitannya yang ekstrem. Apakah Anda bertanggung jawab atau tidak untuk mempersiapkan studi semacam ini, akan sangat membantu untuk memahami proses yang digunakan analis data:

  • Mengatur studi analisis regresi. Tentukan kebutuhan riset Anda, apakah itu untuk meramalkan penjualan, menyusun anggaran, atau mengembangkan strategi periklanan baru.
  • Persempit fokus. Jadilah spesifik tentang apa yang tim cari untuk mencapai data terbaik. Misalnya, menentukan apakah lebih banyak payung terjual saat hujan lebih tepat daripada menentukan berapa banyak payung yang terjual saat “cuaca buruk”.
  • Masukkan datanya. Tambahkan semua titik plot data untuk variabel X dan Y dengan ukuran sampel dan observasi yang cukup besar.
  • Analisis hasilnya. Tarik garis di tengah semua titik data untuk melihat korelasi antar variabel.
  • Pertimbangkan istilah kesalahan. Analisis regresi adalah perkiraan dan bukan prediksi sempurna—semakin besar istilah kesalahan, semakin tidak pasti garis korelasi regresi.
  • Buat laporan dan strategi. Catat temuan Anda dan terapkan pada rencana bisnis, perkiraan, atau anggaran Anda.
Baca juga:  40 Ide usaha kreatif

Bagaimana menginterpretasikan hasil analisis regresi

Analisis regresi secara statistik menunjukkan jika dua elemen terkait, meskipun juga penting untuk mempertimbangkan intuisi manusia bersama dengan data. Manajer yang terampil dan perusahaan yang cerdas dapat melihat hasil analisis regresi dan membandingkannya dengan kebijaksanaan bisnis, pengalaman, dan pemahaman mereka tentang situasi. Jika data yang Anda terima dari analisis regresi Anda tampaknya tidak benar atau jika istilah kesalahan penelitian salah, mintalah pendapat rekan kerja yang lebih berpengalaman dan pelajari kapan harus melihat hasil analisis dan aspek manusia yang memengaruhi hasil.

Related Articles

Back to top button