Machine Learning : Linear Regression Tutorial.
Analisis Regresi adalah teknik statistik untuk pemodelan dan investigasi hubungan dua atau lebih variabel. Regresi yang mudah dan sering digunakan adalah : Regresi Linear Sederhana. Regresi pada umumnya digunakan untuk melakukan prediksi (Prediction) dan peramalan (Forecasting).
Dalam analisis regresi ada satu atau lebih variabel independent atau prediktor di representasikan dengan notasi x dan satu variabel dependen atau respon di representasikan dengan notasi y
Persamaan Regresi ditentukan oleh
Y = a + bX dimana :
a = konstanta, (Nilai Y. jika X = 0)
b = koefisien regresi (kenaikan atau penurunan nilai Y jika X berubah 1 unit)
Y= Dependent variabel
X=Independent variabel
Garis Regression/ regresi yang baik mempunyai ciri ciri :
∑(Y-Yˆ ) = 0
∑(Y-Yˆ )
2 = nilai minimum dimana:
Y = nilai aktual variabel Y
Yˆ = nilai taksiran variabel Y
Ilustrasi sederhana penerapan Linear Regresi seperti berikut ini:
Case Studi
Misalkan kita ingin menemukan persamaan garis linear dan menentukan korelasi antara luas bangunan. dengan dengan harga.. Tentukan ?
Penyelesaian:
Bentuk persamaan regresi yang akan dicari:
Yˆ = a + bX
dimana,
Yˆ : Harga Rumah pada Luas Bangunan tertentu
a : biaya produksi apabila tidak berproduksi (X=0)
b : perubahan Harga Rumah apabila terjadi perubahan satu
unit output
X : Luas Bangunan
disajikan tabel seperti berikut:
Dari perhitungan tersebut maka nilai a dan b adalah:
jadi, nilai diperoleh:
Koefisien Korelasi (r)
- Digunakan untuk menentukan keeratan hubungan 2 variabel
- Besarnya antara nol sampai dengan ±1
- Nol (0), artinya tidak ada hubungan
- ±1, berarti mempunyai hubungan yang sempurna
- (-) berarti menunjukkan hubungan berlawanan arah
- (+) berarti menunjukkan hubungan searaha
- Semakin tinggi keeratan 2 variabel, maka semakin mendekati angka 1
- Semakin rendah keeratan 2 variabel, maka semakin mendekati angka 0
- Misal, r = 0,7 tingkat keeratan hubungan searah, 0,7 atau 70%
Rumus yang digunakan:
Analisis regresi ialah sebuah cara sederhana dalam melakukan investigasi mengenai relasi fungsional antara variabel-variabel berbeda. Relasi antara variabel tersebut dituliskan dalam sebuah model matematika. (Nawari. 2010)
