Memahami Makna Koefisien Determinasi dalam Analisis Regresi Linier
Dalam analisis regresi linier kita akan menemukan nilai koefisien determinasi pada output hasil analisisnya. Nilai koefisien determinasi ini sangat penting karena menunjukkan apakah model sudah cukup baik.
Lalu sebetulnya, berapa nilai koefisien determinasi yang diharapkan oleh peneliti? Apakah kita membutuhkan nilai koefisien determinasi yang besar? Lalu bagaimana jika nilai koefisien determinasi yang diperoleh ternyata bernilai kecil?
Mengingat pentingnya nilai koefisien determinasi dalam analisis regresi linier, maka kita perlu memiliki pemahaman yang mendalam mengenai makna dan interpretasi dari nilai koefisien determinasi ini. Pada kesempatan ini, saya akan mengulas mengenai cara memahami makna nilai koefisien determinasi pada analisis regresi linier.
Nilai koefisien determinasi
Nilai koefisien determinasi pada analisis regresi linier metode Ordinary Least Square (OLS) berada pada rentang nilai 0 dan 1. Nilai koefisien determinasi juga sering disebut dengan nilai R Square.
Sesuai dengan rentang nilai koefisien determinasi tersebut, model regresi linier yang baik memiliki nilai koefisien determinasi yang mendekati 1. Adapun pada model regresi dengan nilai koefisien determinasi yang mendekati 0 menunjukkan bahwa kemampuan variabel bebas tidak terlalu baik dalam menjelaskan variabel terikatnya.
Mungkin teman-teman akan bertanya, berapa sih angka ideal dari nilai koefisien determinasi? Memang saya belum juga menemukan sumber yang secara langsung dengan tegas memberikan batasan nilai koefisien determinasi sebagai indikator model regresi linier yang baik.
Namun demikian, secara umum pada penelitian yang menggunakan data time series, nilai koefisien determinasi setidaknya lebih dari 0,8. Adapun pada penelitian yang menggunakan data cross section, model regresi linier dengan nilai koefisien determinasi lebih dari 0,6 sudah dianggap cukup baik.
Meskipun demikian, nilai koefisien determinasi yang mendekati 1 adalah nilai yang diharapkan oleh peneliti. Oleh karena itu, untuk memperoleh nilai koefisien determinasi yang mendekati 1, maka peneliti perlu membuat spesifikasi persamaan regresi linear dengan baik.
Cara memaknai nilai koefisien determinasi
Setelah kita memahami rentang nilai koefisien determinasi dalam analisis regresi linier, selanjutnya kita perlu memahami bagaimana cara menginterpretasikan atau memaknai nilai koefisien determinasi tersebut.
Sebagai contoh, seorang peneliti melakukan analisis regresi linear berganda. Peneliti tersebut bertujuan menganalisis pengaruh harga produk X, harga produk substitusi, dan harga produk kompelementer terhadap jumlah permintaan produk X pada wilayah ABC.
Setelah dilakukan analisis regresi linear berganda, diperoleh nilai koefisien determinasi sebesar 0,85. Berdasarkan nilai koefisien determinasi tersebut, maka kita dapat memaknai dan menginterpretasikan hasilnya.
Untuk memudahkan dalam menginterpretasikan nilai koefisien determinasi tersebut, kita dapat merubahnya menjadi persen. Nilai koefisien determinasi sebesar 0,85 jika dibuat ke dalam persentase maka menjadi 85%.
Cara memaknai atau menginterpretasikan nilai koefisien determinasi sebesar 0,85 yaitu bahwa variasi jumlah permintaan produk X sebesar 85% mampu dijelaskan oleh variasi harga produk X, harga produk substitusi, dan harga produk komplementer.
Sisanya, 100% - 85% = 15%. Nilai ini dapat diinterpretasikan bahwa sebesar 15% variasi jumlah permintaan produk X dipengaruhi variasi variabel lain yang tidak dimasukkan ke dalam model regresi linier dalam contoh penelitian studi kasus tersebut.
Baik, demikian artikel yang dapat saya bahas pada kesempatan ini mengenai cara memaknai nilai koefisien determinasi pada analisis regresi linier. Semoga artikel ini dapat bermanfaat dan memberikan nilai tambah pengetahuan bagi yang membutuhkan. Sampai jumpa pada artikel edukasi pada pekan berikutnya, terima kasih.
Posting Komentar untuk "Memahami Makna Koefisien Determinasi dalam Analisis Regresi Linier"