Dalam dunia pemodelan statistik, analisis regresi merupakan salah satu metode yang paling sering digunakan untuk mengestimasi hubungan antara variabel terikat dengan satu atau lebih variabel bebas. Istilah variabel terikat kerap disebut sebagai outcome atau respons, sementara variabel bebas dikenal sebagai prediktor maupun fitur dalam bidang pembelajaran mesin.
Related Stories
Suka dengan Artikel Ini?
Dapatkan lebih banyak cerita menarik dengan berlangganan newsletter kami. Gratis!
Subscribe →Bentuk paling umum dari metode ini adalah regresi linier, di mana peneliti berupaya menemukan garis atau kombinasi linier yang paling sesuai dengan data berdasarkan kriteria matematis tertentu. Salah satu teknik populer yang diterapkan adalah ordinary least squares untuk meminimalkan jumlah perbedaan kuadrat antara data asli dan garis estimasi.
Secara konseptual, analisis regresi umumnya dimanfaatkan untuk dua tujuan utama yang berbeda, yakni melakukan prediksi dan peramalan serta meneliti hubungan sebab akibat antarvariabel. Walaupun demikian, penggunaan metode ini harus didasari oleh pemahaman konteks yang kuat agar kesimpulan yang ditarik tidak keliru.
Sejarah perkembangan metode ini berakar dari kontribusi Isaac Newton pada tahun 1700 saat mempelajari ekuinoks, yang kemudian disempurnakan melalui penemuan metode kuadrat terkecil oleh Legendre dan Gauss pada awal abad ke-19. Istilah regresi sendiri dicetuskan oleh Francis Galton pada abad ke-19 untuk menggambarkan fenomena biologis terkait penurunan tinggi badan.
Memasuki era modern, pelaksanaan analisis regresi kini jauh lebih mudah berkat dukungan berbagai perangkat lunak statistik dan komputer canggih. Para peneliti dapat menguji kecocokan model serta signifikansi parameter secara cepat guna menghasilkan keputusan yang akurat di berbagai bidang aplikasi.