REGRESI adalah jenis model atau metode statistik yang digunakan untuk menghitung hubungan antara variabel terikat dan variabel independen. Regresi juga digunakan untuk memperkirakan kekuatan hubungan antara variabel dengan proyeksinya.
Dalam regresi, analisisnya dapat berbentuk linear, linear majemuk, dan nonlinear. Biasanya, nonlinear dipakai pada kelompok data yang lebih kompleks dan antarvariabelnya tidak sejalan.
Formula dalam regresi dapat digunakan sebagai proyeksi pada bidang ekonomi, industri, lingkungan, bahkan pemerintahan. Hal ini disebabkan oleh regresi yang berperan dalam menghadirkan suatu perhitungan logis dan matematis pada suatu hal yang berada di masa depan.
Baca juga: Sejarah Matematika, Bapak Penemu Aljabar dan Angka Nol
Manfaat regresi
Setidaknya, terdapat tiga manfaat dari regresi.
1. Membantu memperhitungkan risiko dan peluang.
Dalam berbagai aspek, terutama ekonomi dan bisnis, risiko dan peluang ialah dua kunci utama dalam aktivitas operasional. Regresi dapat membantu mengoptimalkan kinerja suatu bidang usaha dengan menghadirkan potensi risiko dan peluang yang dapat terjadi.
Baca juga: Daftar Perkalian 1 sampai dengan 20, Berani Hafalkan?
Hal itu umumnya dilakukan dengan analisa kenaikan atau penurunan dari tingkat penjualan dalam periode tertentu. Dengan analisa tersebut, peluang dari optimalisasi niaga dapat ditingkatkan secara tepat.
2. Menjadi pertimbangan dalam mengambil keputusan.
Ternyata, dengan analisis regresi juga dapat menjadi bahan pertimbangan sebelum mengambil keputusan. Regresi yang bersifat menghadirkan data logis dan matematis mengenai peluang dan risiko suatu bidang secara krusial dapat membuat proses pengambilan keputusan yang tepat dapat terjadi.
3. Menciptakan keefisienan operasional.
Apabila peluang dan risiko dapat diperhitungkan dan diproyeksikan melalui analisis regresi, keputusan yang bersangkutan dengan perkara kualitatif dan kuantitatif secara tepat dapat diperhitungkan. Dengan itu juga, pemborosan dan ketidakefisienan operasional dapat dihindarkan.
Rumus regresi
1. Rumus regresi linear.
Y = a +bX + €
Catatan:
Y = Variabel dependen
X = Variabel independen (penjelas)
a = Konstanta
b = Koefisien regresi
€ = Eror atau residu
2. Rumus regresi linear majemuk.
Y = a +bX1 + cX2 + dX3 + €
Catatan:
Y = Variabel dependen
X1, cX2, X3 = Variabel independen (penjelas)
a = Konstanta
b, c, d = Koefisien regresi
€ = Eror atau residu
(Z-2)
