Apa itu analisis regresi? Analisis regresi merupakan suatu metode atau teknik analisis hipotesis penelitian untuk menguji ada tidaknya perngaruh antara variabel satu dengan variabel lain, yang dinyatakan dalam bentuk persamaan matematik (regresi).
Terdapat dua jenis dasar regresi yaitu, regresi linear sederhana dan regresi linear berganda. Kalau regresi linear sederhana menggunakan satu variabel independen untuk menjelaskan atau memprediksi hasil dari variabel dependen Y.
Sedangkan regresi linear multiples atau berganda berfungsi untuk mencari pengaruh dari dua atau lebih variabel independent (variabel bebas atau X) terhadap variabel dependent (variabel terikat Y).
Dengan demikian secara sederhana dapat dikatakan bahwa, apabila kita ingin mengetahui ada tidaknya pengaruh satu variabel X terhadap variabel Y maka digunakan analisis regresi sederhana. Sementara apabila kita ingin mengetahui pengaruh dua variabel X atau lebih terhadap variabel Y maka digunakan analisis regresi linear ganda (multiples).
Manfaat Menerapkan Analisis Regresi
Analisis regresi digunakan hampir pada semua bidang kehidupan, baik itu dalam bidang industri, pemerintahan, engineer, ekonomi dan lain sebagainya.
Dan berikut ini beberapa manfaat yang bisa didapatkan dengan melakukan penerapan analisis regresi:
- Membuat estimasi rata-rata dan nilai variabel tergantung dengan didasarkan pada nilai variabel bebas.
- Untuk menguji hipotesis karakteristik dependensi.
- Meramalkan nilai rata-rata variabel bebas yang didasari nilai variabel bebas diluar jangkauan sample.
Analisis Regresi Sederhana
Analisis Regresi Sederhana adalah sebuah metode pendekatan untuk pemodelan hubungan antara satu variabel dependen dan satu variabel independen. Dalam model regresi, variabel independen menerangkan variabel dependennya. Dalam analisis regresi sederhana, hubungan antara variabel bersifat linier, dimana perubahan pada variabel X akan diikuti oleh perubahan pada variabel Y secara tetap.
Sementara pada hubungan non linier, perubahaan variabel X tidak diikuti dengan perubahaan variabel Y secara proporsional. seperti pada model kuadratik, perubahan X diikuti oleh kuadrat dari variabel X. Hubungan demikian tidak bersifat linier.
Analisis regresi sederhana dapat digunakan untuk mengetahui arah dari hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat, apakah memiliki hubungan positif atau negatif serta untuk memprediksi nilai dari variabel terikat apabila nilai variabel bebas mengalami kenaikan ataupun penurunan. Pada regresi sederhana biasanya data yang digunakan memiliki skala interval atau rasio.
Rumus regresi linear sederhana sebagai berikut.
Y = a + bX
Keterangan:
Y = Variabel dependen (variabel terikat)
X = Variabel independent (variabel bebas)
a = Konstanta (nilai dari Y apabila X = 0)
b = Koefisien regresi (pengaruh positif atau negatif)
Contoh untuk regresi sederhana adalah jumlah uang saku yang diterima mahasiswa dipengaruhi dengan jarak tempuh dari rumah ke kampus. Apabila didasarkan dari penjelasan logis maka semakin dekat jarak rumah dengan kampus maka akan semakin kecil nilai uang saku mahasiswa, sebaliknya apabila semakin jauh jarak tempuh dari rumah ke kampus maka akan semakin besar jumlah uang saku mahasiswa, sehingga jarak tempuh dari rumah ke kampus (variabel X) akan mempengaruhi nilai uang saku mahasiswa (variabel Y) secara positif.
Analisis Regresi Berganda
Regresi berganda adalah model regresi atau prediksi yang melibatkan lebih dari satu variabel bebas atau prediktor. Istilah regresi berganda dapat disebut juga dengan istilah multiple regression. Kata multiple berarti jamak atau lebih dari satu variabel.
Tidak sedikit orang yang salah kaprah dalam memahami istilah tersebut. Dimana tidak bisa membedakan antara multiple regression dengan multivariat regression. Perbedaannya adalah jika multiple regression atau regresi berganda adalah adanya lebih dari satu variabel prediktor (variabel bebas/variabel independen. Sedangkan multivariat regression atau regresi multivariat adalah analisis regresi dimana melibatkan lebih dari satu variabel response (variabel terikat/variabel dependen).
Cara menghitung Regresi Berganda
Ada banyak aplikasi atau software yang dapat anda gunakan untuk menghitung atau melakukan analisis regresi pada berbagai jenis regresi. Seperti halnya SPSS, dapat melakukan semua analisis yang ada, kecuali regresi data panel hanya bisa melakukan dengan metode maximum likelihood saja.Sedangkan aplikasi lainnya mempunyai daya yang lebih powerfull, karena bisa melakukan semua diatas, seperti STATA dan Eviews.
Model Regresi Liniear yang Ideal
Model regresi linier sederhana yang ideal harus memenuhui beberapa asumsi-asumsi seperti berikut:
Eksogenitas yang lemah
Dalam model regresi linier memberi syarat bahwa variabel X bersifat tetap, sementara variabel Y bersifat acak atau berubah. Di mana satu nilai variabel X akan memprediksi variabel Y sehingga ada kemungkinan beberapa variabel Y. Dengan begitu, harus ada nilai kesalahan pada variabel Y.
Linieritas
Model analisis regresi bersifat linier, artinya kenaikan variabel X harus diikuti secara proporsional oleh kenaikan variabel Y. Jika dalam pengujian linieritas tidak terpenuhi, maka kita dapat melakukan transformasi data atau menggunakan model kuadratik, eksponensial atau model lainnya yang sesuai dengan pola hubungan nonlinier.
Varians error yang konstan
Varians eror perlu konstan karena jika konstan maka variabel error dapat membentuk model sendiri dan menganggu model utama. Sehingga penanggulangan permasalahan heteroskedastisitas bisa diatasi dengan menambahkan model varians error ke dalam model ARCH/GARCH.
Autokorelasi untuk data time series
Jika kita menggunakan analisis regresi sederhana untuk data time series atau data yang disusun berdasarkan urutan waktu, maka ada satu asumsi yang harus dipenuhi, yaitu asumsi autokorelasi.
Asumsi ini melihat pengaruh variabel lag waktu sebelumnya terhadap variabel Y. Jika ada gangguan autokorelasi, artinya ada pengaruh variabel lag waktu sebelumnya terhadap variabel Y.
Kesimpulan
Demikian diatas telah kita bahas perihal Analisis Regresi, manfaat, jenis serta contohnya. Silahkan anda aplikasikan dalam upaya penyelesaian tugas akhir ataupun dalam pekerjaan Anda karena saya yakin anda saat ini sudah mengerti perihal berbagai jenis regresi.
Hal ini sama pentingnya ketika Anda mengelola mengelola anggaran perusahaan, agar tidak terjadinya kesalahan dan kecurangan dalam prosesnya. Masalah ini dapat dengan mudah diselesaikan dengan Jojo Expense.
Jojo Expense merupakan sebuah aplikasi yang didesain khusus untuk memudahkan kinerja Anda dalam manajemen keuangan dan pengeluaran. Aplikasi ini efektif dalam meningkatkan efisiensi pekerjaan hingga 76 persen.
Selain itu, fitur pendukungnya pun cukup lengkap. Mulai dari Budget Controlling, Cash Advance, Reimbursement Online hingga Transfer Antar Bank secara Real Time. Tak hanya itu, Jojo Expense juga dilengkapi dengan teknologi mutakhir berupa Intelligence OCR dan Realtime Geotagging yang memungkinkan Anda dapat terhindar dari risiko fraud financial. Menarik, bukan?
So, tunggu apa lagi? Yuk, gunakan Jojo Expense dan permudah cara Anda dalam mengelola keuangan perusahaan sekarang juga!