Menguak Peran Penting Y Predicted dalam Analisis Regresi
Apakah kamu sebelumnya pernah mendengar istilah Y predicted dalam analisis regresi? Ternyata nilai Y predicted itu memiliki peran yang penting dalam analisis regresi linier lho! Oleh karena itu, pada kesempatan ini saya akan membahas mengenai peran penting perhitungan nilai Y predicted dalam analisis regresi.
Mungkin kamu sudah tahu sebelumnya bahwa analisis regresi dipilih sebagai salah satu uji asosiatif yang dapat kita gunakan untuk menganalisis pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Variabel dependen dalam analisis regresi sering dirotasikan dengan variabel Y. Oleh karena itu pada artikel ini, nilai dari variabel Y saya sebut dengan nilai Y aktual.
Sesuai dengan yang saya bahas pada artikel ini mengenai Y predicted, tentu ini erat kaitanya dengan nilai Y aktual. Dalam analisis regresi, pembeda di antara keduanya yaitu untuk Y aktual sering dinotasikan dengan huruf "Y". Adapun untuk nilai Y predicted sering notasikan dengan "Ŷ".
Perbedaan Y aktual dan Y Predicted (Ŷ)
Saya garis bawahi kembali bahwa nilai Y aktual dan Y predicted ini perlu dipahami dengan. Baik, Mari kita bahas bersama mengenai perbedaannya.
Seperti yang telah saya sebutkan tadi bahwa nilai Y aktual ini merupakan nilai observasi dari hasil penelitian yang telah kita input dan tabulasi. Adapun Ŷ atau Y predicted ini merupakan hasil estimasi dari variabel dependen berdasarkan variabel independen.
Mengapa nilai Y predicted itu penting? Salah satunya yaitu bahwa nilai Y predicted ini merupakan prediksi data baru dari hasil estimasi variabel dependen berdasarkan variabel independen yang dianalisis.
Cara memperoleh nilai Y Predicted
Sesuatu yang menjadi pertanyaan selanjutnya adalah bagaimana kita memperoleh nilai Y predicted dalam analisis regresi? Hal yang perlu kita lakukan untuk memperoleh nilai Y predicted adalah kita perlu menghitung nilai estimasi dari intercept dan koefisien regresi dari masing-masing variabel bebas.
Untuk memudahkan pemahaman, mari kita lihat rumus umum persamaan regresi di mana dirumuskan sebagai berikut:
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bnXn + e
Berdasarkan persamaan umum tersebut, untuk jumlah koefisien regresi akan menyesuaikan dengan jumlah variabel bebas yang digunakan dalam persamaan regresi linier. Untuk memudahkan dalam pemahaman, dimisalkan ada seorang peneliti yang menganalisis regresi linier berganda dengan tiga variabel bebas, di mana diperoleh nilai koefisien intercept (bo) itu sebesar 1,2; nilai b1 = 2,6; nilai b2 = -6,7 dan nilai b3 = 3,9.
Berdasarkan hasil estimasi koefisien regresi tersebut, maka kita bisa menyusun persamaan regresi hasil estimasi untuk menghitung nilai Y predicted. Berdasarkan hasil estimasi, maka dapat disusun rumus Y predicted (Ŷ) sebagai berikut:
Ŷ = 1,2 + 2,6X1 - 6,7 X2 + 3,9X3
Untuk menghitung nilai Y predicted masing-masing observasi, maka kita tinggal mengalikan masing-masing nilai X1, X2, dan X3 aktual ke dalam persamaan tersebut. Selanjutnya kita akan dapat memperoleh nilai Y predicted untuk seluruh observasi yang diamati.
Peran penting Y predicted dalam analisis regresi
Berdasarkan hal yang telah saya ulas pada subbab sebelumnya, dapat diketahui bahwa Y predicted dapat digunakan untuk memprediksi data baru. Nilai Y predicted dapat digunakan untuk memperkirakan hasil dari variabel dependen berdasarkan hasil estimasi regresi.
Selain itu nilai Y predicted juga dapat digunakan untuk melakukan evaluasi model regresi. Perbandingan nilai Y predicted dan nilai Y aktual dapat digunakan untuk mengukur akurasi model. Kita dapat membandingkan antara besaran nilai Y predicted dengan Y aktual, apakah terpaut jauh nilainya atau cukup dekat nilainya.
Selanjutnya juga kita dapat menghitung nilai residual dengan cara mengurangi nilai Y aktual dengan nilai Y predicted. Nilai residual ini juga dapat digunakan untuk evaluasi model regresi.
Nilai Y predicted juga dapat digunakansebagai bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan misalnya dalam bidang ekonomi maupun bisnis. Contohnya yaitu kita dapat memprediksi harga saham, menganalisis trend pasar, dan memperkirakan produksi padi menggunakan persamaan regresi linier berganda.
Selain itu juga dari nilai Y predicted dapat digunakan untuk mengukur seberapa baik model dalam menjelaskan variabilitas data. Metrik seperti Mean Square Error, Root Mean Square Error, dan Mean Absolute Error ini juga dapat digunakan untuk menilai performa model dengan mengadopsi prinsip perhitungan Y predicted.
Berdasarkan yang telah saya ulas di artikel ini, Y predicted memang memiliki peran yang penting dalam analisis regresi. Oleh karena itu kita perlu memahami dengan baik mengenai Apa itu Y predicted dan dari mana diperoleh nilai Y predicted.
Baik ini artikel yang dapat saya tulis pada kesempatan ini. Semoga bermanfaat dan menambah wawasan baru bagi rekan-rekan yang membutuhkan. Untuk terus mendapatkan update artikel terbaru silakan kunjungi secara rutin blog Priyono id pada setiap pekan, terima kasih.
Posting Komentar untuk "Menguak Peran Penting Y Predicted dalam Analisis Regresi"