Dalam dunia statistika dikenal dengan istilah regresi. Jika anda pernah belajar tentang statistika maka istilah regresi tidak asing bagi anda. Namun jika anda melakukan berbagai aktivitas yang berhubungan dengan finansial investasi dan bisnis maka regresi sangat bermanfaat. Umumnya, analisis regresi digunakan untuk mencari tahu pengaruh antara dua atau lebih variabel. Menghubungkan beberapa variabel yang bisa melihat seberapa besar pengaruhnya bisa ditempuh dengan menggunakan analisis regresi.
Adanya analisis regresi memiliki berbagai manfaat dalam pengambilan keputusan. Maka dari itu dalam pengambilan keputusan semestinya harus melihat beberapa aspek, dalam hal ini variabel yang saling erat kaitannya untuk mendapatkan hasil yang diinginkan atau diharapkan terutama dalam bisnis. Maka, bisnis Anda pun bisa berjalan lebih lancar dan saat bertemu masalah bisnis yang mengharuskan anda untuk mengambil sebuah keputusan, maka anda bisa menggunakan analisis regresi ini.
Dalam artikel ini akan dijelaskan lebih lengkap tentang apa itu regresi manfaat regresi analisis regresi hingga rumus regresi yang paling lengkap. Jika Anda ingin mengetahui informasi tentang regresi hingga syarat-syarat penerapan analisis regresi maka bisa simak di artikel berikut ini. Di artikel ini akan dijelaskan tentang pengertian regresi dan manfaat regresi dalam pengambilan keputusan yang ternyata sangat bermanfaat sekali untuk kehidupan sehari-hari dan bisnis.
Apa Itu Regresi?
Regresi adalah metode untuk menentukan sebuah hubungan atau variabel Untuk melihat seberapa besar pengaruhnya. Regresi adalah rumus yang dipakai untuk dan hingga jumlah atau kompleks.
- Maka tidak heran jika rumus regresi terbagi menjadi dua jenis yaitu linear sederhana dan regresi berganda.
- Regresi biasa untuk 1 variabel bebas dan 1 variabel yang dipencet atau terikat.
- Regresi berganda variabel umumnya dimiliki bisa lebih dari 1 variabel.
- Kedua rumus diatas umum dipakai dalam kegiatan sehari-hari yang berkaitan dengan pengambilan keputusan hingga memprediksi masa depan untuk peluang dan resiko nya.
Apa Manfaat Regresi Dalam Pengambilan Keputusan
Regresi memiliki beberapa hal yang sangat bermanfaat dalam pengambilan keputusan. pentingnya dalam sebuah regresi adalah semuanya real karena harus berdasarkan data. data tersebut seperti berupa angka dan faktor lain yang mampu mempengaruhi sebuah bisnis. Seperti contohnya saat pemilik bisnis mengetahui jelas angka yang berkaitan dengan bisnisnya maka dalam pengambilan keputusan atas sebuah kondisi tertentu akan lebih tepat hal ini pun akan berdampak pada bisnis yang dijalankan lebih baik kedepannya.
- Memperbaiki Kesalahan
Salah satu manfaat regresi yaitu bisa untuk memperbaiki kesalahan. Kesalahan ini bisa berhubungan dengan keputusan yang diambil untuk bisnis. Sebelum diaktualisasikan, maka keputusan bisa dihitung terlebih dahulu untuk melihat hasilnya. jika hasilnya kurang tepat, maka hal tersebut bisa diperbaiki.
- Memperkirakan Masa Depan
Manfaat kedua dari regresi adalah mampu memperkirakan masa depan yang berhubungan dengan peluang. Rumus ini juga sering dipakai untuk mencoba berbagai peluang yang ada untuk diambil atau tidak. salah satu contohnya adalah perusahaan asuransi yang mampu menghitung dana klaim yang dipakai oleh pasien yang dilihat dari kasusnya.
- Meningkatkan Efisiensi
Rumus regresi juga bisa dipakai agar operasional bisnis lebih efisien dan menghasilkan output yang diharapkan.
- Memberi Insight Baru
Fungsi selanjutnya dari regresi adalah mampu memberikan pengetahuan terbaru bagi anda. Sebagai sebagai contoh jika ingin mengetahui stok produk yang harus anda sediakan saat sedang masuk musim ramai pembeli yang belanja di waktu-waktu tertentu.
Analisis Regresi
Analisis regresi adalah sebuah metode statistik yang umum dipakai untuk mengetahui hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih dari variabel independen. Analisis regresi dipakai untuk menilai kekuatan hubungan antar variabel dan membuat sebuah prediksi atas sebuah hubungan masa depan di antara 2 variabel tersebut. Pada analisis ini variabel juga dibedakan menjadi beberapa bagian yaitu respon variabel atau yang disebut dengan dependent variabel dan variabel explanatory atau disebut dengan variabel bebas atau independen variabel.
- Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi linear berganda adalah sebuah model regresi atau prediksi yang melibatkan lebih dari satu variabel bebas atau prediktor. Istilah regresi berganda ini juga disebut dengan istilah multiple regression yang artinya lebih dari satu variabel. Beberapa orang bingung untuk membedakan antara multiple regression dengan multivariate regression. Perbedaan dari kedua hal tersebut adalah adanya lebih dari satu variabel prediktor atau variabel bebas / variabel independen, sedangkan multivariate regression adalah analisis regresi yang melibatkan lebih dari satu variabel respon atau Variabel terikat / variabel dependen
- Analisis Regresi Linier Sederhana
Analisis regresi linear sederhana terdiri dari satu variabel dependen dan 1 variabel independen. Pada variabel metode ini adalah metode pertama dipelajari untuk memahami konsep dari regresi sendiri. Dalam regresi ini variabel independen akan dipakai untuk menjelaskan atau memprediksi hasil dari variabel dependen. Pada penerapannya analisis regresi linear sederhana dipakai untuk mengetahui seperti apa tujuan dan arah dari hubungan antara variabel bebas dan terikat. Variabel yang bisa dipakai untuk memprediksi nilai dari variabel terikat jika terjadi perubahan pada nilai yang dimiliki oleh variabel bebas.
- Analisis Regresi Logistik
Analisis regresi logistik berbeda dengan kedua analisis regresi sebelumnya, karena dinilai cukup rumit. Analisis regresi logistik dipakai untuk menentukan probabilitas dari sebuah kejadian seperti iya atau tidak, hidup atau mati, dan lain sebagainya. Untuk bisa menggunakan regresi logistik maka variabel dependennya dalam hal ini variabel y akan bersifat kategorik. Analisis regresi logistik lalu terbagi menjadi analisis regresi logistik linier dan analisis regresi logistik multinomial.
Model Regresi Linier yang Ideal
Dalam sebuah regresi terdapat model regresi linear. dalam model regresi linear perlu didapatkan pengukuran yang ideal. namun pertanyaannya sebagai bagaimana kita sebuah regres tersebut ideal, berikut penjelasannya untuk anda.
- Eksogenitas yang Lemah
Dalam model regresi linier memberikan isyarat bahwa variabel x memiliki sifat tetap, sedangkan variabel y bersifat acak atau berubah. Di mana pada satu nilai variabel x mampu memprediksi variabel y sehingga Ada kemungkinan beberapa variabel y dan dengan begitu harus adanya kesalahan pada variabel y.
- Linieritas
Kenaikan variabel x perlu diikuti dengan cara yang tepat oleh kenaikan variabel y. Jika dalam pengujian linieritas tidak terpenuhi maka bisa dilakukan transformasi data atau memakai bentuk kuadrat dan model-model lain yang sesuai dengan bentuk hubungan non linear.
Varians error yang konstan Varian Eror perlu konstan karena jika konstan maka variabel Error itu bisa membentuk Modal sendiri dan mengganggu model utama maka penanggungan permasalahan heteroskedastisitas bisa diatasi dengan menambahkan model varian error ke dalam model ARCH.
- Autokorelasi Untuk Data Time Series
Jika kita menggunakan analisis regresi sederhana untuk data time series atau data yang disusun berdasarkan urutan waktu, maka ada asumsi yang perlu dipenuhi yaitu asumsi autokorelasi. asumsi ini mampu melihat pengaruh variabel lagi pada waktu sebelumnya terhadap variabel y.
Rumus Regresi
Regresi memiliki rumus yang dibedakan menjadi 2 seperti regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Kedua rumus ini memiliki perbedaan perhitungan yang dipakai untuk setiap tujuan yang berbeda pula. Untuk mengetahui lebih lanjut tentang rumus regresi, maka simak ulasannya dibawah ini.
- Rumus Regresi Linear Sederhana
Rumus model regresi linier dengan regresi sederhana. rumus regresi ini dipakai untuk mengetahui hubungan antara 1 variabel bebas dan Variabel terikat yang jumlahnya 1 juga. berikut rumus model regresi linear.
Y = a +bX + €
Keterangan:
Y merupakan variabel terikat.
X merupakan variabel bebas.
a merupakan konstanta.
b merupakan koefisien regresi.
€ merupakan error.
- Rumus Regresi Linier Berganda
Rumus regresi berganda dikenal juga dengan regresi linier majemuk. rumus ini lebih kompleks jika dibandingkan dengan regresi sederhana karena variabel yang bebas nya ada lebih dari satu. berikut rumus regresi berganda.
Y = a +bX1 + cX2 + dX3 + €
Keterangan:
Y merupakan variabel terikat.
X1, cX2, X3 adalah variabel bebas.
a merupakan konstanta.
b, c, d adalah koefisien regresi.
€ merupakan error.
Syarat-Syarat Penerapan Analisis Regresi
Untuk bisa menerapkan analisis regresi maka perlu adanya syarat-syarat tertentu. syarat-syarat ini bisa membantu penganalisisan regresi lebih baik sehingga mampu memberikan hasil yang optimal. Ada beberapa syarat-syarat dalam penerapan analisis regresi sebagai berikut ini:
- Data yang digunakan harus berskala interval memiliki hubungan yang signifikan antara variabel bebas dan variabel tergantung
- Data yang digunakan berasal dari populasi yang berdistribusi normal. data dikatakan berdistribusi normal jika:
• K3 tersebut memiliki sampel minimal 30 objek
• Data yang ada sudah melalui uji berupa uji normalitas
• Maka selanjutnya Jika data tersebut signifikansi dari uji normalitas lebih dari 0,05 maka data tersebut dikatakan normal
- Varian distribusi dari variabel tergantung harus konstan untuk semua nilai variabel bebas.
- Hubungan antara kedua variabel harus linier dan semua observasi harus saling bebas
Rumus regresi ini juga sering dipakai oleh mereka yang membutuhkan perhitungan dalam bisnisnya. Bagi Anda yang membutuhkan perhitungan regresi, maka bisa pakai cara diatas.
Namun, jika Anda membutuhkan modal usaha, bisa ajukan ke Danamas melalui aplikasi yang bisa Anda download di smartphone. Aplikasi Danamas Pinjaman Bisnis yang bisa Akses kapanpun dan dimanapun. Pinjaman online terpercaya beragunan properti dengan limit besar hingga Rp 2 miliar ini tentu bisa Anda dapatkan untuk kebutuhan modal usaha dengan tenor 1-10 tahun.
Jika Anda ingin mengetahui nilai aset properti yang ingin dijadikan agunan, bisa langsung cek di kalkulator pinjaman. Namun, jika Anda ingin mengetahui nominal pinjaman, maka bisa cek di kalkulator simulasi kredit yang Anda bisa akses di website kami.
