Mengenal Analisis Regresi Linier dalam Penelitian

Sebuah penelitian tidak akan lengkap tanpa adanya analisis. Guna analisis dalam suatu penelitian yakni membuktikan kebenaran hipotesis. Analisis sendiri terdiri dari berbagai jenis, salah satunya adalah analisis regresi linier.

Apa Itu Analisis Regresi Linier?

Seorang peneliti tentu sudah tidak asing dengan regresi linier sebagai analisis sebuah penelitian. Regresi linier adalah suatu metode statistika untuk mencari tahu hubungan antara variabel terikat atau (y) dengan satu atau lebih variabel bebas (x).

Regresi linier merupakan salah satu model analisis sederhana dengan jenis data interval atau rasio. Melalui analisis ini, peneliti dapat melakukan prediksi berdasarkan data-data yang didapatkan.

Secara umum, regresi linier digunakan untuk mengetahui apakah variabel bebas yang diteliti memiliki korelasi yang signifikan terhadap variabel terikat. Selain itu, analisis ini juga bisa digunakan untuk mengetahui variabel mana saja yang berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.

Jenis-jenis Regresi Linier

Sebelum melakukan analisis dengan regresi linier , peneliti harus dapat memilih jenis regresi linier mana yang akan digunakan. Oleh karena itu, penting bagi peneliti untuk memahami masing-masing jenis regresi linier. Terdapat dua jenis regresi linier yang biasanya digunakan dalam penelitian, yakni:

1. Regresi Linier Sederhana

Regresi linier sederhana merupakan salah satu jenis regresi linier yang digunakan untuk mencari tahu korelasi antara variabel bebas dan terikat. Pada regresi linier sederhana, terdapat satu variabel bebas dan variabel terikat.

Dengan menggunakan regresi linier, peneliti bisa mengetahui arah hubungan antara variabel bebas dan terikat. Selain itu, peneliti juga bisa melakukan prediksi besar nilai dari variabel terikat.

Untuk bisa menggunakan analisis ini,  peneliti harus memenuhi beberapa asumsi terlebih dahulu. Asumsi-asumsi yang dimaksud antara lain:

• Data yang didapat berjenis interval atau rasio
• Distribusi data normal
• Jumlah sampel antara variabel bebas dan terikat sama
• Memiliki hubungan linier

Ketika syarat-syarat atau asumsi untuk melakukan regresi linier telah terpenuhi, peneliti bisa mencari tahu korelasi antara variabel bebas dengan terikat melalui rumus regresi linier yakni:

Y= a + bX

2. Regresi Linier Berganda

Jenis regresi linier lain yang perlu diketahui adalah regresi linier berganda. Sama seperti regresi linier sederhana, regresi linier berganda dilakukan untuk mencari tahu korelasi antara variabel bebas dan terikat. Hanya saja, pada analisis ini, jumlah variabel bebas yang diteliti lebih dari satu.

Apabila peneliti ingin menggunakan analisis ini, ada beberapa asumsi klasik yang mesti terpenuhi, diantaranya:

• Data berbentuk interval atau rasio
• Memiliki linearitas
• Residual bersifat normal
• Terhindar dari Heteroskedastisitas
• Non Multikolinearitas

Ketika semua asumsi telah terpenuhi, analisis regresi baru bisa dilakukan dengan menggunakan persamaan:

Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + … + bnXn

Penghitungan analisis regresi linier tidak melulu dilakukan secara manual. Apabila data yang dikumpulkan terlalu banyak, peneliti bisa menggunakan aplikasi statistik untuk melakukan analisis ini. Dengan begitu, hasil yang didapat bisa lebih cepat dan juga akurat.

Meskipun disebut sebagai analisis yang sederhana, regresi linier memiliki sedikit tingkat kesulitan, terutama bagi peneliti baru, seperti mahasiswa. Untuk mempermudah melakukan analisis, peneliti bisa memanfaatkan kami, jasa pengolahan data. Segera hubungi kami untuk membantu melakukan pengolahan data dan analisis penelitian!