Konno Yuki

Analisis regresi (regresi analiysis) merupakan metode statistic yang sering digunakan dalam penelitian. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun 1886. Galton menemukan adanya hubungan bahwa orang tua yang memilikitubuh tinggi memiliki anak-anak tinggi, orang tua yang memiliki tubuh pendek memiliki anak-anak yang pendek pula. Kendati demikian ia mengamati ada kecenderungan tinggi anak, cenderung bergerak maju rata-rata tinggi populasi secara keseluruhan. Dengan kata lain, ketinggian anak yang amat tinggi atau orang tua yang amat pendek cenderung bergerak kearah tinggi populasi. Inilah yang mendasari analisis regresi sebagai studi ketergantungan.

Secara umum analisis regresi adalah studi mengenai ketergantungan satu variable (variable tak bebas/ variable respon) dengan satu atau lebih variable bebas/variable penjelas. Hasil dari analisis regresi merupakan suatu persamaan, yaitu persamaan matematika, persamaan tersebut digunakan untuk prediksi. Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai analisis prediksi. Karena merupakan prediksi, maka nilai prediksi tidak selalu tepat dengan nilai riilnya, semakin kecil tingkat penyimpangan antara nilai prediksi dengan nilai riilnya, maka semakin tepat persamaan regresi yang dibentuk.

Persamaan regresi (regresi Equation) adalah suatu persamaan matematika yang mendefinisikan hubungan antara dua variable, yaitu hubungan keterkaitan anatara satu atau beberapa variable yang nilainya sudah diketahui dengan satu variable yang nilainya belum diketahui, sifat hubungan antar variable dalam persamaan merupakan hubungan sebab akibat (causal relationsip). Oleh karena itu, sebelum menggunakan persamaan regresi dalam menjelaskan hubungan antara dua atau lebih variable, perlu diyakini terlebih dahulu bahwa secara teoritis atau perkiraan sebelumnya, bahwa variabel-variabel tersebut memiliki hubungansebab akibat. Variabel yang nilainya akan mempengaruhi oleh variabel disebut variabel bebas (X), sedangkan variabel yang nilainya dipengaruhi oleh variabel lain disebut variabel tergantung (Y). hubungan tersebut dapat digambarkan sebagai berikut:
X→Y
Dengan catatan:
Variabel/Peubah (Y) →satu dan variabel/Peubah (X) →satu atau lebih
X→Fixed(tetap), Y→peubah acak
Contoh
P Tinggi anak (Y) dan Tinggi ayah (X)
Tinggi ayak (Y)= 160, Tinggi anak: 162, 155, 170, 165, dsb
Pada nilai X tertentu, Var Y dapat memiliki beberapa nilai dengan peluang yang tertentu.
Hubungan antara variabel tersebut, dapat berupa linier, kuadratik, eksponensial, logaritma dan sebagainya.