Pengukuran Kinerja Regresi: R-Squere dan Residual

Pengukuran Kinerja Regresi: R-Squere dan Residual

Dalam analisis statistik, regresi linear merupakan salah satu metode yang paling umum digunakan untuk memprediksi variabel terikat (dependent variable) berdasarkan variabel independen (independent variable). Namun, bagaimana kita dapat mengetahui kinerja model regresi tersebut? Salah satu indikator yang paling populer adalah R-Squere atau Coefficient of Determination.

R-Squere merujuk pada nilai koefisien determinasi yang menunjukkan seberapa besar variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel terikat. Nilai R-Squere antara 0 dan 1, dengan nilai 0 berarti model regresi tidak memiliki kemampuan untuk menjelaskan variasi variabel terikat sama sekali, sedangkan nilai 1 berarti model regresi dapat menjelaskan semua variasi variabel terikat.

Dalam contoh di atas, kita menggunakan data yang menunjukkan hubungan antara jumlah jam kuliah dan waktu yang dibutuhkan seseorang untuk ke universitas. Berikut adalah langkah-langkah untuk menghitung R-Squere:

  1. Hitung residual (sisa) dengan cara menghitung perbedaan antara nilai aktual variabel terikat dengan nilai prediksi variabel terikat.
  2. Hitung residu squared (residual squared) dengan cara menghitung hasil kali setiap residual dengan diri sendiri, kemudian jumlahkan hasil tersebut.
  3. Hitung mean of y values (rata-rata nilai variabel terikat).
  4. Hitung sum of the residuals squared (jumlah residu squared) dan sum of the differences between actual and predicted y values (jumlah perbedaan antara nilai aktual dan nilai prediksi variabel terikat).
  5. Hitung R-Squere dengan cara menghitung nilai-nilai di atas.

Dalam contoh di atas, hasilnya adalah R-Squere sebesar 0,895, yang berarti bahwa jumlah jam kuliah dapat menjelaskan sekitar 89,5% dari variasi waktu yang dibutuhkan seseorang untuk ke universitas.

Namun, perlu diingat bahwa R-Squere memiliki beberapa kelemahan. Salah satu kelemahan tersebut adalah bahwa nilai R-Squere akan meningkat jika kita menambahkan variabel independen lainnya, walaupun model regresi tersebut tidak menjadi lebih baik. Oleh karena itu, seringkali digunakan versi di-ajust (adjusted) dari R-Squere untuk mengatasi kelemahan ini.

Contoh Video

  • Example 1: Alissa Grant-Walker – How to Calculate the Coefficient of Determination
  • Example 2: Khan Academy – Working Out the Coefficient of Determination

Sumber Daya Lain

  • Online R-Squere Calculator on easycalculation.com

Lihat Juga

  • Residuals

Leave a comment