Home » Info Jasa Olah Data » Jenis Regresi Berganda

Jenis Regresi Berganda

  • by

Definisi regresi berganda

Sebelum membahas jenis regresi berganda, kita akan membahas definisi dari regresi berganda itu sendiri. Regresi berganda ialah model regresi atau sejenis prediksi yang menggunakan dua variabel bebas (predictor) atau lebih. Istilah ini juga sering disebut sebagai multiple regression. Berdasarkan namanya, sudah dapat kita ketahui bahwa multiple memiliki arti jamak atau lebih dari satu variabel (bebas).

Dari dulu hingga saat ini, banyak sekali mahasiswa yang kebingungan untuk mengartikan istilah ini. Ya, kebanyakan dari mereka terkecoh oleh adanya istilah lain yaitu multivariate regression. Padahal, kedua istilah tersebut sebenarnya memiliki perbedaan yang sangat jelas. Perbedaan tersebut ialah pada multiple regression atau yang kita sebut juga sebagai jenis regresi berganda ialah terdapatnya variabel bebas yang berjumlah lebih dari satu. Sedangkan pada multivariate regression atau yang sering disebut sebagai regresi multivariate memiliki variabel terikat yang berjumlah lebih dari satu dalam analisis regresinya.

Jika Anda masih bingung definisi variabel bebas, atau nama lainnya. Variabel bebas disebut juga sebagai variabel independent, variabel X, variabel predictor. Variabel bebas ialah variabel yang kita anggap memengaruhi variabel terikat. Sedangkan variabel terikat ialah yang memiliki nama lain variabel outcome, variabel response, variabel Y, variabel dependent. Variabel terikat adalah variabel yang kita anggap dipengaruhi oleh variabel bebas.

5 Jenis Regresi Berganda: 1. linear berganda 2. logistik berganda 3. ordinal berganda 4. multinomial berganda 5. data panel berganda
5 Jenis Regresi Berganda

5 Jenis Regresi Berganda

Seperti uji analisis statistik yang lain. Dalam uji regresi berganda ini pun terdapat banyak sekali jenis, metode, bahkan aplikasi olah data yang dapat kita gunakan. Perbedaan dari berbagai jenis tersebut terletak pada skala data per variabelnya. Yuk, simak ulasan jasa olah data USH Indonesia berikut untuk mengetahui jenis-jenis regresi berganda satu per satu.

Regresi Linear Berganda

Jenis pertama yang sangat familiar tentunya ialah jenis regresi linear beranda. Regresi linear berganda merupakan model regresi berganda yang variabel terikat dan bebasnya memiliki skala data interval ataupun rasio (kuantitatif atau numerik). Tetapi, terdapat pula regresi linear yang menggunakan skala data ordinal di variabel bebasnya. Regresi tersebut dikenal dengan regresi linear berganda dengan variabel data dummy. Ingat, data dummy-nya terletak di variabel bebas, bukan di variabel terikat

Adapun contoh yang dapat kami berikan ialah sebagai berikut:

  • Pengaruh DER dan NPM terhadap return saham
  • Pengaruh tinggi badan dan jumlah konsumsi gula terhadap gula darah

Regresi Logistik Berganda

Jenis regresi berganda yang kedua ialah regresi logistik berganda. Pada model regresi ini menggunakan data dikotomi sebagai variabel terikat. Dikotomi memiliki bentuk kategorik yang jumlah kategorinya ialah dua kategori. Contoh kasusnya ialah sebagai berikut:

  1. Laki-laki dan perempuan
  2. Baik dan buruk
  3. Ya atau tidak
  4. Benar atau salah, dan seterusnya

Itu adalah contoh untuk variabel terikat, sedangkan untuk variabel bebasnya juga menggunakan variabel dikotomi namun tidak diwajibkan. Anda bisa menggunakan variabel dalam skala data interval, rasio, ordinal hingga multinomial.

Adapun contoh untuk regresi berganda model ini ialah “Pengaruh merokok dan jenis kelamin terhadap kejadian kanker paru-paru”. Di sini, “merokok” memiliki kategori ya atau tidak sedangkan “jenis kelamin” memiliki kategori laki-laki atau perempuan. Untuk “kejadian kanker paru-paru” sendiri memiliki kategori ya atau tidak. Dua metode yang kerap digunakan dalam regresi berganda ini ialah metode logit dan juga probit.

Regresi Ordinal Berganda

Pada jenis regresi ini, variabel terikat yang digunakan menggunakan data dengan skala ordinal. Contoh skala ordinal adalah juara, bisa juara 1, juara 2, atau 3. Sedangkan untuk variabel bebasnya dapat menggunakan data ordinal juga atau bentuk lain seperti kuantitatif atau pun kualitatif. Regresi jenis ini memiliki keunikan tersendiri yaitu pada variabel bebas jika menggunakan data kategorik atau data kualitatif maka disebut dengan faktor. Kemudian, jika variabel bebas menggunakan data numerik atau kuantitatif maka disebut dengan covariates.

Terdapat lima metode perhitungan untuk jenis regresi ordinal yang dapat anda pelajari sendiri melalui berbagai media. Adapun contoh dari regresi ordinal berganda ialah sebagai berikut: “Pengaruh tingkat penghasilan dan usia terhadap tingkat pengetahuan IT”. Dalam contoh tersebut, tingkat penghasilan merupakan faktor yang memiliki kategori berupa rendah, menengah dan juga tinggi. Sedangkan usia disini merupakan covariates dimana data skala yang digunakan ialah data numerik. Selanjutnya, tingkat pengetahuan merupakan variabel terikat yang menggunakan skala data berupa data ordinal. Adapun kategori untuk tingkat pengetahuan ialah baik, cukup dan juga kurang.

Regresi Multinomial Berganda

Jenis regresi berganda berikutnya ialah regresi multinomial berganda. Regresi multinomial berganda ini merupakan jenis regresi yang menggunakan variabel terikat berupa data nominal yang memiliki 2 atau lebih kategori. Sedangkan variabel bebasnya bisa lebih dari satu variabel.

Jenis regresi multinomial berganda merupakan jenis regresi yang hampir mirip dengan regresi logistik berganda. Perbedaan dari regresi ini ialah variabel terikatnya memiliki 2 atau lebih kategori sedangkan regresi logistik berganda hanya memiliki kategori 2 atau dikotomi.

Regresi ini sebenarnya juga memiliki kemiripan dengan regresi ordinal. Adapun yang membedakan ialah skala data pada regresi kali ini tidak bertingkat (bukan ordinal) atau dalam kata lainnya tidak terdapat pernyataan lebih baik maupun lebih buruk.

Berikut merupakan contoh kasus untuk regresi ini:

“Pengaruh pendidikan orang tua dan penghasilan orang tua terhadap pilihan jurusan kuliah”. Pada kasus tersebut, pendidikan dan penghasilan orang tua merupakan skala data ordinal sedangkan pilihan jurusan kuliah merupakan variabel yang berskala data nominal dengan jumlah lebih dari dua kategori seperti jurusan kehutanan, kesehatan, teknik dan lain-lain.

Regresi Data Panel Berganda

Sebenarnya, selain berbagai jenis jenis regresi diatas masih banyak sekali jenis-jenis regresi lain yang merupakan pengembangan dari jenis regresi diatas. Pengembangannya berupa kompleksitas berupa data time series ataupun runtut waktu serta data panel. Salah satunya adalah regresi data panel atau sering juga disebut sebagai regresi Cochrane orcutt. Regresi data panel adalah salah satu regresi yang memprediksi/memodelkan data yang rentang waktunya adalah data panel, sesuatu yang diikuti terus dari waktu ke waktu. Contoh, data tahun 2016, 2017, hingga 5 tahun setelahnya.

Pada regresi linear data panel ada yang disebut regresi linear data panel berganda, hal ini terjadi apabila dalam regresi tersebut terdapat variabel bebas yang berjumlah lebih dari satu. Namun, banyak sekali peneliti, mahasiswa, ataupun orang umum menyebut regresi ini sebatas regresi data panel saja.

Aplikasi Perhitungan Regresi Berganda

Dalam melakukan perhitungan regresi berganda, Anda bisa memanfaatkan berbagai aplikasi atau software olah data yang tersedia pada berbagai situs di internet. Aplikasi olah data bahkan yang gratis akan memudahkan anda untuk melakukan analisis regresi pada berbagai jenis regresi diatas. Salah satu software olah data gratis yang dapat anda gunakan ialah aplikasi olah data R, yang dapat anda gunakan untuk menganalisis semua regresi bahkan regresi data panel. Berbeda dengan SPSS, meskipun berbayar tapi terkadang tidak bisa menganalisis regresi data panel. Karena, regresi data panel hanya dapat dilakukan dengan metode maximum likelihood. Adapun aplikasi lainnya yang dapat Anda gunakan ialah software STATA dan juga EVIEWS.

Excel sebenarnya juga bisa Anda gunakan sebagai aplikasi untuk menganalisis regresi nampun hanya dapat anda gunakan untuk menganalisis regresi linear saja. Akan tetapi, jika anda menggunakan excel kemudian juga melakukan pemasangan/install add-ins, Anda bisa mendapatkan analisis statistik yang lebih banyak. Selanjutnya, ada aplikasi bernama minitab yang sanggup anda gunakan untuk menjalankan analisis regresi linear berganda.

Kesimpulan Regresi Berganda

Berdasarkan berbagai penjelasan diatas, kita dapat menarik kesimpulan, regresi dikatakan sebagai regresi berganda apabila memiliki variabel bebas lebih dari satu. Ketika ada yang menyebutkan bahwa regresi berganda ialah kata lain dari regresi multivariate maka kita dapat dengan tegas menyatakan bahwa pernyataan tersebut adalah salah. Karena pada dasarnya memang regresi berganda berbeda jauh dengan regresi multivariate. Perbedaan yang dimaksud adalah pada regresi multivariate, variabel terikatnya lah yang memiliki jumlah lebih dari satu.

Itulah berbagai informasi mengenai pengertian regresi berganda, jenis-jenis regresi berganda, aplikasi atau software olah data yang bisa digunakan untuk analisis regresi hingga kesimpulan dari regresi berganda. Bagi anda yang membutuhkan jasa perhitungan berbagai data olah statistik, anda dapat mempercayakannya pada uji statistik halal.