Penjelasan singkat Algoritma Regresi Linier dan Regresi Linier Berganda
TweetRegresi linier adalah salah satu algoritma machine learning yang paling populer dan banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti ekonomi, keuangan, pemasaran, dan banyak lagi. Algoritma ini digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen (variabel target) dan satu atau lebih variabel independen (variabel prediktor). Dengan kata lain, regresi linier membantu kita memahami bagaimana nilai variabel target dapat dipengaruhi oleh perubahan dalam variabel prediktor.
Pada dasarnya, regresi linier berusaha mencari garis lurus terbaik (best-fit line) yang meminimalkan jumlah kuadrat selisih antara nilai aktual dan nilai yang diprediksi. Garis ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel target baru berdasarkan nilai variabel prediktor yang diberikan.
Terdapat dua jenis utama regresi linier: regresi linier sederhana dan regresi linier berganda.
1. Regresi Linier Sederhana
Regresi linier sederhana melibatkan satu variabel dependen (y) dan satu variabel independen (x). Dalam kasus ini, kita berusaha mencari persamaan garis lurus y = mx + c yang paling sesuai dengan data, di mana m adalah kemiringan garis (slope) dan c adalah titik potong dengan sumbu y (intercept).
Untuk menentukan nilai m dan c, kita menggunakan metode kuadrat terkecil (least squares method) yang meminimalkan jumlah kuadrat selisih antara nilai aktual dan nilai yang diprediksi oleh garis regresi. Setelah nilai m dan c ditemukan, kita dapat menggunakan persamaan garis regresi untuk memprediksi nilai y baru berdasarkan nilai x yang diberikan.
2. Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda melibatkan satu variabel dependen (y) dan dua atau lebih variabel independen (x1, x2, x3, ..., xn). Dalam kasus ini, kita berusaha mencari persamaan hiperplane (garis multidimensi) yang paling sesuai dengan data.
Persamaan regresi linier berganda memiliki bentuk umum:
y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn
di mana β0 adalah intersep (intercept), dan β1, β2, ..., βn adalah koefisien regresi yang menunjukkan perubahan dalam variabel dependen y yang disebabkan oleh perubahan satu unit dalam variabel independen x1, x2, ..., xn, dengan asumsi variabel independen lainnya tetap konstan.
Seperti halnya regresi linier sederhana, metode kuadrat terkecil digunakan untuk menentukan nilai koefisien β0, β1, β2, ..., βn yang meminimalkan jumlah kuadrat selisih antara nilai aktual dan nilai yang diprediksi oleh hiperplane regresi.
Asumsi dalam Regresi Linier
Untuk memastikan validitas dan keakuratan hasil regresi linier, ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi:
- Linearitas: Hubungan antara variabel dependen dan variabel independen harus linier. Jika hubungan tidak linier, transformasi data atau metode regresi non-linier mungkin diperlukan.
- Normalitas: Residual (selisih antara nilai aktual dan nilai yang diprediksi) harus terdistribusi secara normal.
- Homoskedastisitas: Varians residual harus konstan untuk semua nilai variabel independen.
- Tidak ada multikolinearitas: Variabel independen tidak boleh terlalu berkorelasi satu sama lain.
- Tidak ada autokorelasi: Residual harus independen satu sama lain.
Jika asumsi-asumsi ini tidak dipenuhi, hasilnya dapat menjadi bias dan tidak valid.
Evaluasi Model Regresi Linier
Setelah model regresi linier dibangun, penting untuk mengevaluasi kinerjanya. Beberapa metrik yang umum digunakan untuk mengevaluasi model regresi linier meliputi:
- Koefisien Determinasi (R-squared): Mengukur seberapa baik garis regresi dapat menjelaskan variasi dalam data. Nilai R-squared berkisar antara 0 dan 1, dengan nilai yang lebih tinggi menunjukkan model yang lebih baik.
- Root Mean Squared Error (RMSE): Mengukur rata-rata kesalahan kuadrat antara nilai aktual dan nilai yang diprediksi. Semakin rendah nilai RMSE, semakin baik model tersebut.
- Mean Absolute Error (MAE): Mengukur rata-rata kesalahan absolut antara nilai aktual dan nilai yang diprediksi.
- Analisis Residual: Grafik residual dapat digunakan untuk mendeteksi pelanggaran asumsi dan mengidentifikasi outlier atau pola yang tidak diharapkan dalam data.
Penerapan Regresi Linier
Regresi linier banyak digunakan dalam berbagai bidang, termasuk:
- Ekonomi dan Keuangan: Untuk memprediksi harga saham, inflasi, pertumbuhan ekonomi, dan indikator ekonomi lainnya.
- Pemasaran: Untuk menganalisis hubungan antara pengeluaran iklan dan penjualan, atau antara harga dan permintaan.
- Ilmu Sosial: Untuk mempelajari hubungan antara variabel sosiodemografi dan perilaku atau sikap tertentu.
- Teknik: Untuk memodelkan hubungan antara variabel desain dan kinerja produk.
- Kesehatan: Untuk memprediksi risiko penyakit berdasarkan faktor-faktor seperti usia, jenis kelamin, dan gaya hidup.
Meskipun sederhana, regresi linier tetap menjadi alat yang sangat berharga dalam analisis data dan pemodelan statistik. Dengan memahami asumsi, evaluasi, dan penerapannya, kita dapat memanfaatkan algoritma ini untuk memperoleh wawasan berharga dari data dan membuat prediksi yang akurat.
Kami dapat membantu teman teman yang memiliki judul skripsi terkait algoritma Regresi linier
Portofolio
Berikut kami tampilkan beberapa portofolio yang pernah kami kerjakan. Lihat Selengkapnya
-untuk-Prediksi-Pergerakan-Harga-Forex.jpg)
Oleh : Firda
Tanggal Publikasi :
Bebas DP bagi Skripsi dengan Judul dan Konsep yang Jelas
Sisa Kuota 2
Sisa Waktu : : : :
