Bagi yang pernah belajar statistika, mungkin Anda sudah tidak asing lagi dengan yang namanya analisis regresi linear. Sebagai metode yang diciptakan oleh Sir Francis Galton pada abad ke-19, analisis regresi linear adalah ajaran statistik yang juga diimplementasikan dalam machine learning. Berikut ini akan dibahas lebih lanjut tentang peran analisis regresi linear secara luas.

Pengertian analisis regresi linear

Analisis regresi linear adalah sebuah metode untuk memprediksi masa depan. Terkesan luar biasa, bukan? Tetapi jangan samakan dengan tebak-tebakan atau ilmu gelap karena regresi linear didasarkan oleh perhitungan matematika, yakni dengan memperhitungkan variabel yang ada. Selain itu, juga bertujuan untuk memeriksa apakah variabel independen (variabel prediktor) mampu memprediksi variabel dependen (hasil) serta variabel mana yang memberi dampak signifikan terhadap hasil prediksi. 

Umumnya, tipe analisis ini digunakan untuk mengetahui efek dari variabel independen dengan variabel dependen. Misalnya di bidang bisnis, analisis regresi linear sering digunakan untuk memprediksi tingkat penjualan dengan budget marketing yang akan dikeluarkan atau pengaruh umur dengan daya beli target pasar. Hal yang paling utama adalah regresi linear bisa memprediksi tren ke depannya, seperti perhitungan harga emas dalam enam bulan ke depan dan sebagainya. 

Pentingnya analisis regresi linear

Seperti yang sudah sempat dibahas, regresi linear bisa diaplikasikan di berbagai industri, seperti bisnis. Seluruh keputusan yang diambil dalam berbisnis haruslah berdasarkan data dan fakta. Lantas, bagaimana caranya menyampaikan fakta jika berhubungan dengan prediksi masa depan? Jawabannya adalah dengan analisis regresi linear.

Regresi linear sudah digunakan di banyak industri global, mulai dari humaniora, lingkungan, sains, kesehatan, hingga politik. Model regresi linear berbasis hitungan matematika, sebuah rumus yang sudah lama digunakan sejak ratusan tahun lalu. Kini di era machine learning pun, analisis ini sudah diterapkan untuk meminimalisir risiko error dan meningkatkan akurasinya. Sehingga, bukan lagi berpikir soal “what if?”, tetapi mulai mengubah pertanyaannya menjadi “what’s the next step?”

Memprediksi masa depan dengan analisis regresi linear

Anda sudah memiliki datanya, tetapi bagaimana cara mengolah dan membacanya menjadi sebuah prediksi masa depan? Peran utamanya adalah memperlihatkan pola dan tren yang tidak kasat mata. Dari sini, sebuah institusi atau perusahaan dapat memprediksi apa yang akan terjadi, mulai melakukan perencanaan, dan bisa selangkah lebih maju dari kompetitor. 

Misalnya, sebuah perusahaan fast-moving consumer goods (FMCG) mengira bahwa dua minggu menjelang lebaran akan menjadi waktu penjualan tertinggi. Ternyata, data penjualan dan lokasi toko menunjukkan bahwa perusahaan seharusnya mulai memasarkan produk baru dan promo terkait sebulan sebelum lebaran. Dengan begitu, perusahaan tersebut berhasil meraup lebih banyak keuntungan dari sebelumnya berkat hasil prediksi analisis regresi linear. 

Teknik analisis regresi linear dalam machine learning

Ada banyak teknik analisis regresi linear yang digunakan dalam machine learning. Mari bahas tiga di antaranya yang paling umum.

1. Simple regresi linear

Model ini menggunakan dua variabel independen, sehingga dianggap sebagai model yang paling sederhana. Hanya saja, karena keterbatasan variabel yang digunakan, simple regresi linear kurang praktikal. Model ini lebih cocok untuk latihan bagi pemula.

2. Ordinary least squares (OLS)

Menjadi model yang paling umum digunakan, OLS biasa digunakan untuk mengestimasi sebuah parameter yang tidak diketahui nilainya. OLS mengolah data sebagai matriks dan menggunakan aljabar linear. Prosesnya terbilang cukup singkat, menjadi salah satu alasan mengapa OLS banyak dipilih.

3. Gradient descent

Model ini juga umum dilakukan dalam machine learning. Jika ingin menggunakan model ini, maka Anda perlu memilih parameter learning rate (alpha) yang menentukan langkah perbaikan yang harus diambil di setiap iterasi prosedur. Karena sifatnya yang mudah untuk dimengerti, gradient descent pun cocok digunakan jika Anda memiliki data dalam jumlah banyak agar tidak kewalahan.

Kesimpulan

Memprediksi masa depan bukanlah hal yang tidak mungkin. Menggunakan dasar statistik dan matematika, analisis regresi linear bisa diterapkan untuk melihat tren masa depan. Caranya adalah dengan meneliti pola yang biasanya terlewat oleh mata manusia.

Analisis regresi linear adalah salah satu teknik andalan seorang data scientist. Bagi Anda yang tertarik untuk belajar lebih banyak soal data science, ikuti kelasnya di Algoritma Data Science School. Anda akan dibimbing oleh instruktur profesional berlisensi. Jadwalnya fleksibel, sehingga tidak akan mengganggu pekerjaan atau kesibukan Anda!