Linear Regression untuk Prediksi

Hello, Sobat Teknobgt! Apa yang ada di benak Sobat Ketika mendengar kata ‘prediksi’? Pasti, Sobat Teknobgt sudah mengenal prediksi dalam berbagai macam bentuk, mulai dari prediksi cuaca hingga prediksi nilai saham. Dalam dunia data science, linear regression adalah salah satu model statistik yang digunakan untuk melakukan prediksi. Nah, pada artikel kali ini, kita akan membahas lebih dalam mengenai linear regression untuk prediksi.

Apa itu Linear Regression?

Linear Regression adalah salah satu teknik statistik yang digunakan untuk melakukan prediksi suatu nilai berdasarkan hubungan linear antara dua atau lebih variabel. Variabel yang menjadi objek analisis pada linear regression terbagi menjadi dua, yaitu variabel independen (X) dan variabel dependen (Y). Variabel independen sendiri dapat berupa variabel kuantitatif atau kategori, sedangkan variabel dependen selalu berupa variabel kuantitatif.

Pada linear regression, variabel independen berfungsi sebagai prediktor atau faktor yang memengaruhi variabel dependen. Dalam konteks ini, variabel independen juga dikenal dengan sebutan variabel eksplanatori atau variabel prediktor, sedangkan variabel dependen dikenal dengan sebutan variabel respons atau variabel target.

Bagaimana Cara Kerja Linear Regression?

Cara kerja linear regression cukup sederhana. Pertama, kita harus menentukan variabel independen dan variabel dependen yang akan digunakan dalam analisis. Lalu, kita harus menentukan model atau persamaan matematis yang menggambarkan hubungan linear antara kedua variabel tersebut.

Setelah model atau persamaan matematis ditemukan, kita bisa menggunakan teknik regresi untuk mengestimasi parameter-parameter yang terdapat dalam model tersebut. Dalam hal ini, parameter yang dimaksud adalah koefisien-koefisien yang terdapat dalam persamaan matematis.

Setelah parameter-parameter tersebut diketahui, kita bisa menggunakan model tersebut untuk melakukan prediksi pada nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diberikan. Dalam hal ini, kita bisa menggunakan model tersebut untuk melakukan prediksi pada data yang belum pernah kita lihat sebelumnya.

Contoh Penerapan Linear Regression

Untuk lebih memahami bagaimana linear regression bekerja, mari kita lihat contoh penerapannya. Misalkan kita memiliki data mengenai pengeluaran bulanan seseorang dan berapa banyak kalori yang dikonsumsi oleh orang tersebut setiap harinya. Data tersebut disajikan dalam bentuk tabel berikut:

Dari data tersebut, kita ingin mengetahui hubungan antara pengeluaran bulanan dengan kalori yang dikonsumsi per hari. Untuk menemukan hubungan tersebut, kita bisa menggunakan teknik linear regression.

Misalkan kita menentukan variabel independen (X) adalah pengeluaran bulanan dan variabel dependen (Y) adalah kalori yang dikonsumsi per hari. Setelah itu, kita mencoba untuk menemukan model matematis yang menggambarkan hubungan linear antara kedua variabel tersebut.

Jika kita melakukan analisis menggunakan teknik linear regression, maka kita akan menemukan persamaan matematis sebagai berikut:

Y = 0.0025X + 1500

Dalam persamaan tersebut, koefisien 0.0025 menunjukkan bahwa setiap peningkatan 1 ribu rupiah pada pengeluaran bulanan akan meningkatkan konsumsi kalori sebesar 2.5. Sedangkan, koefisien 1500 menunjukkan bahwa jika pengeluaran bulanan adalah 0, maka konsumsi kalori akan sebesar 1500.

Dengan menggunakan model tersebut, kita bisa melakukan prediksi pada konsumsi kalori berdasarkan pengeluaran bulanan yang diberikan. Misalkan, jika seseorang memiliki pengeluaran bulanan sebesar 1250 ribu rupiah, maka prediksi konsumsi kalorinya adalah:

Y = 0.0025(1250) + 1500 = 3537.5

Dari prediksi tersebut, kita bisa menyimpulkan bahwa jika seseorang memiliki pengeluaran bulanan sebesar 1250 ribu rupiah, maka konsumsi kalorinya akan sekitar 3537.5 kalori per hari.

FAQ

1. Apa yang dimaksud dengan linear regression?

Linear regression adalah salah satu teknik statistik yang digunakan untuk melakukan prediksi suatu nilai berdasarkan hubungan linear antara dua atau lebih variabel.

2. Apa yang dimaksud dengan variabel independen dan variabel dependen?

Variabel independen adalah variabel yang menjadi faktor atau prediktor yang memengaruhi variabel dependen. Sedangkan, variabel dependen adalah variabel yang menjadi target atau respons dalam analisis.

3. Apa saja langkah-langkah dalam menggunakan linear regression?

Langkah-langkah dalam menggunakan linear regression adalah menentukan variabel independen dan variabel dependen, menemukan model matematis yang menggambarkan hubungan linear antara kedua variabel tersebut, dan menggunakan model tersebut untuk melakukan prediksi pada data yang belum pernah kita lihat sebelumnya.

Kesimpulan

Dari artikel ini, kita sudah memahami tentang apa itu linear regression, bagaimana cara kerja linear regression, dan contoh penerapannya. Linear regression adalah teknik statistik yang digunakan untuk melakukan prediksi suatu nilai berdasarkan hubungan linear antara dua atau lebih variabel. Dalam menggunakan linear regression, kita harus menentukan variabel independen dan variabel dependen, menemukan model matematis yang menggambarkan hubungan linear antara kedua variabel tersebut, dan menggunakan model tersebut untuk melakukan prediksi pada data yang belum pernah kita lihat sebelumnya.

Sampai jumpa kembali di artikel menarik lainnya, Sobat Teknobgt!

Linear Regression untuk Prediksi