Page 67 - E Modul Data Analytics

Data Analytics

6.1 Tujuan Metode Regresi

Regresi telah dikembangkan sejak abad XIX oleh Sir Francis Galton dengan tulisannya

yang berjudul “Regresi Menuju Rata - Rata “. Prinsip yang dicetuskannya adalah bahwa dari
dua variabel tidak bebas (independent variable) satu variabel tidak dipengaruhi langsung oleh
variabel lainnya melainkan dipengaruhi oleh rata- ratanya. Misalnya seorang ayah yang tinggi

bisa saja memiliki anak yang bertinggi badan lebih rendah dan sebaliknya bisa saja ayah yang
rendah memiliki anak yang lebih tinggi.

Metode Regresi dalam Data Mining mengacu pada teknik untuk memprediksi nilai
numerik dalam suatu dataset. Biaya suatu produk atau layanan, serta variabel lainnya, dapat

diperkirakan menggunakan Regresi. Ini juga digunakan di berbagai industri untuk perilaku bisnis
dan pemasaran, pemodelan lingkungan, penelitian trend, dan perkiraan keuangan. Salah satu
pendekatan Data Mining adalah regresi.

6.2 Regresi linear dan non-linear

6.2.1 Regresi Linear
Regresi linier adalah metode statistika yang digunakan untuk membentuk model

hubungan antara variabel terikat (dependen; respon; Y) dengan satu atau lebih variabel
bebas(independen, prediktor, X). Apabila banyaknya variabel bebas hanya ada satu, disebut
sebagai regresi linier sederhana, sedangkan apabila terdapat lebih dari 1 variabel bebas,

disebut sebagai regresi linier berganda.

55