Dalam analisis statistik dan pembelajaran mesin, regresi adalah teknik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Dua metode regresi yang umum digunakan adalah regresi linier dan regresi logistik. Meskipun keduanya bertujuan untuk memprediksi variabel dependen, mereka memiliki pendekatan, aplikasi, dan asumsi yang berbeda. Artikel ini akan membahas perbedaan utama antara regresi linier dan regresi logistik, termasuk aplikasi, asumsi dasar, dan perbedaan signifikan dalam metodologi mereka.
Aplikasi
- Regresi Linier
Regresi linier di gunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen yang bersifat kontinu. Teknik ini ideal ketika variabel dependen yang ingin diprediksi adalah nilai numerik yang kontinu. Contoh aplikasi regresi linier termasuk:
- Prediksi Harga Rumah: Menggunakan fitur seperti ukuran, lokasi, dan jumlah kamar tidur untuk memodelkan harga rumah.
- Analisis Penjualan: Memprediksi hasil penjualan berdasarkan variabel pemasaran seperti anggaran iklan dan lokasi.
- Evaluasi Kinerja Keuangan: Mengukur kinerja keuangan perusahaan menggunakan variabel seperti pendapatan, biaya, dan laba.
- Regresi Logistik
Regresi logistik di gunakan ketika variabel dependen bersifat kategorikal, terutama dalam kasus klasifikasi biner. Teknik ini bermanfaat untuk memprediksi probabilitas terjadinya suatu peristiwa dalam satu dari dua kategori. Contoh aplikasi regresi logistik meliputi:
- Klasifikasi Email: Menentukan apakah email adalah spam atau bukan berdasarkan kontennya.
- Prediksi Pembelian: Memprediksi kemungkinan seorang pelanggan akan membeli produk berdasarkan data demografis.
- Deteksi Penyakit: Memprediksi apakah seorang pasien memiliki penyakit tertentu berdasarkan hasil tes medis dan faktor risiko.
Asumsi Dasar
- Regresi Linier
Beberapa asumsi dasar dalam regresi linier meliputi:
- Linearitas: Hubungan antara variabel independen dan dependen harus linear.
- Homoskedastisitas: Varians dari error term harus konstan di seluruh rentang nilai variabel independen.
- Normalitas: Error term harus terdistribusi normal.
- Independensi: Observasi harus independen satu sama lain.
- Regresi Logistik
Asumsi dasar dalam regresi logistik meliputi:
- Linearitas dalam logit: Hubungan antara variabel independen dan logit dari probabilitas target harus linear.
- Tidak ada multikolinearitas: Variabel independen tidak boleh saling berkorelasi secara sempurna.
- Independensi: Observasi harus independen satu sama lain.
Baca Juga: Regresi Logistik: Pengertian, Asumsi, dan Aplikasinya
Perbedaan Utama
- Nilai Output
Regresi linier menghasilkan output yang berupa nilai kontinu. Misalnya, harga rumah atau jumlah penjualan. Sebaliknya, regresi logistik menghasilkan probabilitas terjadinya peristiwa kategoris. Output ini berupa nilai antara 0 dan 1, seperti probabilitas seseorang akan membeli produk atau tidak.
- Hubungan Variabel
Hubungan antara variabel independen dan dependen digambarkan dengan garis lurus pada grafik. Setiap perubahan pada variabel independen berpengaruh langsung terhadap variabel dependen. Sebaliknya, regresi logistik menggambarkan hubungan ini dengan kurva S atau kurva sigmoid, yang menggambarkan bagaimana probabilitas perubahan variabel independen mempengaruhi probabilitas kejadian.
- Jenis Distribusi Matematika
Distribusi normal atau Gaussian untuk variabel dependen, sedangkan regresi logistik mengikuti distribusi binomial. Distribusi normal digambarkan dengan garis kontinu, sementara distribusi binomial biasanya digambarkan dengan grafik batang.
Kesulitan dan Akurasi
Kedua metode memerlukan data yang cukup dan berlabel untuk pelatihan model agar akurat. Regresi linier dan logistik membutuhkan banyak data berlabel agar model dapat memprediksi dengan baik. Keduanya tidak selalu menunjukkan hubungan sebab-akibat, melainkan hanya korelasi antara variabel.
Kapan Menggunakan Regresi Linier vs. Regresi Logistik
Gunakan regresi linier ketika Anda perlu memprediksi variabel dependen yang bersifat kontinu. Contoh kasus penggunaan termasuk:
- Memprediksi tinggi badan orang dewasa berdasarkan tinggi badan orang tua.
- Memprediksi volume penjualan berdasarkan harga dan lokasi.
Gunakan regresi logistik ketika hasil yang diharapkan bersifat binari. Contoh kasus penggunaan termasuk:
- Memprediksi kemungkinan seseorang menderita penyakit jantung berdasarkan IMT dan faktor risiko.
- Memprediksi item pakaian ritel yang paling populer berdasarkan warna dan ukuran.
Kesimpulan
Regresi linier dan regresi logistik adalah teknik statistik dan machine learning yang berbeda dengan aplikasi dan pendekatan yang berbeda. Regresi linier cocok untuk data kontinu dengan hubungan linear, sementara regresi logistik cocok untuk data kategorikal dengan probabilitas kejadian. Memahami perbedaan ini penting untuk memilih teknik yang tepat dan menerapkan model yang sesuai untuk mencapai hasil analisis yang optimal.
Ingin tahu lebih banyak tentang regresi linier dan logistik? Hubungi kami dan baca artikel lengkapnya untuk memaksimalkan analisis data Anda!
HUBUNGI KAMI:
Hot Line : (021) 22085079
WhatsApp : 0817-9800-163
HP : 0817-9800-163
Email : info@mitraconsultindo.co.id
Website : https://www.mitraconsultindo.co.id/
Komentar Terbaru