Dalam sebuah penelitian, fenomena yang dapat diukur ke dalam angka atau data numerik akan masuk ke dalam penelitian kuantitatif. Salah satu teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif adalah analisis regresi. Teknik tersebut digunakan dalam penelitian untuk menguji hipotesis dan menentukan hubungan antara variabel.
Melakukan analisis regresi dapat menjadi hal yang menantang bagi mahasiswa atau peneliti karena melibatkan pengetahuan statistik dan matematika. Oleh karena itu, artikel ini akan berusaha menjelaskannya secara sederhana agar mudah dimengerti. Simak seluruh penjelasannya di bawah ini, ya!
Apa Itu Analisis Regresi?
Teknik analisis regresi adalah metode penelitian yang semula dikembangkan oleh Dalton pada abad ke-19 untuk meneliti fenomena biologi. Seiring berkembangnya zaman, teknik ini menjadi salah satu metode statistik yang paling banyak digunakan karena kemampuannya untuk memahami hubungan antara variabel dalam dunia statistik.
Analisis Regresi Menurut Para Ahli
- Armstrong (2012) menjelaskan bahwa analisis regresi adalah sebuah proses statistik untuk memperkirakan hubungan antara variabel-variabel. Dalam hal tersebut, termasuk memodelkan dan menganalisis sejumlah variabel berdasarkan hubungan antara satu atau lebih variabel bebas (prediktor) dan variabel takbebas.
- Imam Gozali (2013) mendefinisikan analisis regresi sebagai alat untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih, juga menunjukan arah hubungan antara variabel dependen dengan independen.
- Freedman (2009) menerangkan bahwa analisis regresi adalah alat yang sangat umum digunakan dalam statistik untuk menganalisis data dan menemukan hubungan antara variabel yang berbeda.
Kesimpulannya, teknik analisis regresi adalah sebuah alat bagi peneliti untuk menemukan hubungan antara variabel. Perlu dicatat bahwa istilah variabel dependan dalam konteks ini sama dengan variabel terikat, sementara variabel independen dapat disebut juga sebagai variabel takterikat atau bebas.
Untuk memperkirakan hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas, digunakan persamaan regresi. Melalui persamaan tersebut, dapat diporeleh garis regresi yang membantu peneliti melihat pola dan membuat prediksi berdasarkan data. Ilustrasi tersebut dapat dilihat melalui gambar di bawah ini.
Contoh Penerapan Analisis Regresi
Untuk memudahkan pemahaman, studi kasus di dunia nyata dapat digunakan. Mari kita gunakan beberapa contoh sederhana.
Sebagai contoh, anggap Anda adalah seorang pemiliki toko roti yang hendak membuat roti yang sempurna baik dari rasa maupun tekstur. Untuk itu, diperlukan bahan-bahan yang dapat diubah-ubah dan disesuaikan seperti tepung, air, ragi, dan gula. Dengan demikian, dapat dipahami bahwa:
- Variabel dependen (Y): Skor kesempurnaan roti (berdasarkan penilaian tester).
- Variabel independen (X1, X2, X3, X4): Jumlah tepung, air, ragi, dan gula.
Melalui analisis regresi, Anda dapat menemukan kombinasi optimal untuk menciptakan roti dengan skor kesempurnaan tertinggi.
Contoh lainnya, Anda adalah pekerja di industri perfilman dan ingin memprediksi pendapatan box office sebuah film berdasarkan faktor seperti anggaran produksi, genre, dan jumlah aktor terkenal. Melalui perumpamaan tersebut, dapat diketahui:
- Variabel dependen (Y): Pendapatan box office film.
- Variabel independen (X1, X2, X3): Anggaran produksi, genre, jumlah bintang terkenal.
Melalui analisis regresi, Anda dapat mengetahui bagaimana faktor-faktor tersebut mempengaruhi pendapatan box office sebuah film dan membuat prediksi untuk film lainnya.
Sesungguhnya, logika berpikir ini sering kali kita terapkan dalam kehidupan sehari-hari tanpa kita sadari.
Fungsi dan Manfaat Analisis Regresi
Berikut ini fungsi dari teknik analisis data ini, yaitu:
- Memprediksi nilai variabel: Nilai variabel yang dimaksud adalah variabel dependan berdasarkan variabel independen
- Mengenali hubungan antarvariabel: Melalui analisis, dapat diketahui hubungan antara variabel yang ada.
- Menguji hipotesis: Sebelum penelitian dilakukan, ditentukan terlebih dahulu hipotesis mengenai hubungan antarvariabel. Melalui analisis, hipotesis tersebut dapat diuji.
- Mengontrol variabel: Setelah analisis dilakukan, peneliti dapat memiliki kontrol terkait variabel luar atau tambahan.
Sebagai sebuah teknik analisis, regresi banyak digunakan dalam berbagai industri atau bidang ilmu karena memiliki beberapa manfaat seperti berikut, yaitu:
- Mengoptimalisasi sumber daya: Alokasi sumber daya dapat menjadi lebih efektif seperti dalam industri periklanan.
- Mendukung pengambilan keputusan dan perencanaan yang lebih strategis: Berkat pengetahuan mengenai hubungan variabel yang ada, pelaku industri dapat menentukan keputusan paling tepat.
- Mendukung perbaikan dan inovasi dalam bisnis atau penelitian: Hal tersebut dicapai melalui pemahaman dan pengetahuan terkait variabel-variabel yang ada dalam sebuah fenomena.
Jenis-jenis Analisis Regresi
Dalam terdapat tiga macam analisis regresi yang dapat digunakan dalam melakukan analisis, di antaranya yaitu:
- Regresi linear sederhana: Digunakan ketika ingin mengetahui hubungan antara variabel dependen (yang ingin kita prediksi) dan satu variabel independen (yang kita gunakan untuk prediksi). Berikut adalah rumusnya: y=β0+β1x+ϵ
Keterangan:
- y = variabel dependen (variabel yang ingin kita prediksi).
- x = variabel independen (variabel prediktor).
- β0 = intercept, yaitu nilai dari y ketika x = 0.
- β1 = slope koefisien regresi, yang mengindikasikan perubahan rata-rata dalam y untuk satu unit perubahan dalam x.
- ϵ = error term (juga dikenal sebagai residu), yang menyatakan deviasi dari garis regresi; ini adalah selisih antara nilai observasi dan nilai yang diprediksi oleh model.
- Regresi linear berganda: Serupa dengan linear sederhana, tetapi variabel independen yang dilibatkan lebih dari satu. Rumusnya adalah sebagai berikut: y=β0 + β1×1 + β2×2+⋯+ βnxn +ϵ
Dengan keterangan:
- x1,x2,…,xn = variabel independen.
- β1,β2,…,βn = koefisien untuk masing-masing variabel independen, menunjukkan seberapa banyak y diharapkan berubah dengan satu unit perubahan dalam variabel independen tersebut, dengan variabel independen lainnya dianggap tetap.
- β0 = merupakan intercept.
- ϵ = error term.
- Regresi logistik: Digunakan ketika variabel dependennya memiliki bentuk biner atau kategorikal, seperti ya/tidak, lulus/tidak lulus, sukses/gagal. Rumus tercantum pada gambar di bawah ini:
Keterangan:
- P = probabilitas kejadian.
- X =variabel independen.
- a = adalah intercept.
- b = koefisien regresi.
Untuk membedakan penggunaan di antara ketiganya, regresi linear sederhana dan berganda cocok untuk memprediksi nilai numerik. Sementara itu, regresi logistik lebih cocok untuk memprediksi probabilitas kejadian yang bersifat biner atau kategorikal.
Langkah-langkah Melakukan Analisis Regresi
Secara sederhana, analisis regresi dapat dilakukan dengan langkah-langkah berikut, yaitu:
- Identifikasi variabel: Tentukan variabel dependen dan independen.
- Pengumpulan data: Kumpulkan informasi yang berkaitan dengan variabel-variabel tersebut.
- Eksplorasi data: Lakukan eksplorasi awal untuk memahami karakteristik data.
- Pembuatan model: Buat model dengan menggunakan metode regresi yang sesuai.
- Evaluasi model: Evaluasi model dengan menggunakan metrik seperti R-squared dan p-value untuk mengetahui seberapa baik model itu.
- Interpretasi Hasil: Lihat hasil regresi untuk mengetahui bagaimana variabel berhubungan satu sama lain dan membuat prediksi.
Untuk melakukannya sendiri, umumnya peneliti menggunakan perangkat lunak atau software seperti Stata atau SPSS untuk memudahkan proses analisis. Semoga informasi tersebut membantu pemahaman Anda mengenai analisis regresi!
Ingin belajar soal SPSS? Atau butuh bantuan untuk olah data? Ebizmark siap membantu!
Ebizmark menghadirkan beragam pelatihan melalui kelas gratis dan bootcamp bagi para akademisi untuk meningkatkan skill penelitiannya. Anda juga dapat menikmati layanan olah data yang ditangani langsung oleh pakarnya. Hanya di Ebizmark! Untuk dapatkan informasi menarik lainnya, kunjungi Ebizmark Blog dan Instagram @!
