Regresi: Algoritma untuk Melakukan Prediksi Bisnis

Dalam lingkup bisnis yang modern sekarang ini, melakukan prediksi bisnis adalah hal yang penting untuk kelangsungan bisnis. Prediksi bisnis atau business forecasting, sebuah metode yang digunakan untuk melakukan perencanaan dan pengendalian produksi untuk menghadapi ketidakpastian yang akan terjadi di masa depan.

Pada prediksi ini seringkali digunakan untuk memprediksi permintaan produk di masa depan. Dalam menerapkan business forecasting pada bisnis, diperlukan sebuah metode untuk mencarinya, salah satu metode yang dapat digunakan adalah regresi.

Regresi merupakan metode dalam bidang statistika yang digunakan untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu variabel terikat dengan variabel independen lain. Metode ini seringkali digunakan untuk menilai kekuatan hubungan antara variabel sehingga nantinya bisa digunakan untuk memprediksi sebuah keputusan di masa depan. Selain itu, metode ini memiliki beberapa fungsi yang dapat digunakan untuk membantu bisnis di masa depan, yaitu:

– Meminimalisir kesalahan dalam pengambilan keputusan

Regresi dapat dimanfaatkan untuk meminimalisir kesalahan dalam pengambilan keputusan. Analisis yang dilakukan pada metode ini dapat memberikan jawaban terkait dengan suatu keputusan, misalnya sebuah perusahaan ingin memperpanjang campaign yang dibuat oleh perusahaan.

Namun, setelah dianalisis dan dikalkulasi menggunakan metode ini, keputusan tersebut bisa merugikan karena merugikan budget perusahaan namun dampak yang diberikan kurang sebanding. Dikarenakan perhitungan tersebut, maka keputusan yang merugikan seperti itu bisa dihindari.

– Memberikan insight baru

Metode regresi bisa diimplementasikan untuk mendapatkan insight baru terkait dengan bisnis yang sedang dijalankan. Pada metode ini akan memanfaatkan data-data terkait dengan pelanggan mereka yang sudah dikumpulkan. Contohnya, dengan menganalisis data tersebut menggunakan metode ini, dapat diketahui bahwa terdapat lonjakan penjualan pada hari-hari tertentu. Sehingga, ke depannya perusahaan dapat membuat sebuah tindakan pencegahan seperti menyediakan stop lebih pada hari tersebut, menambah staff atau keputusan lainnya.

Dengan banyaknya fungsi yang ada, banyak perusahaan mengimplementasikan metode tersebut pada sistem kerja mereka, sehingga nantinya profit yang didapat menjadi maksimal.

Cara kerja regresi

Metode ini bekerja dengan mengolah dan menganalisis data yang telah dikumpulkan sebelumnya. Berikut cara kerjanya:

• Dataset yang ada dibagi menjadi dua grup, training dan testing dataset. Training dataset dapat digunakan untuk membuat model yang digunakan untuk mengetahui pendekatan terbaik untuk mengetahui garis yang paling sesuai ke dalam grafik. Sedangkan, testing dataset digunakan untuk menguji model yang dibuat menggunakan training dataset.
• Setelah itu, model yang dibuat dapat digunakan untuk melakukan prediksi terhadap variabel dependen dari kumpulan data testing. 
• Nilai prediksi yang didapat dari hasil model dapat dibandingkan dengan nilai variabel dependen asli dengan menggunakan beberapa metode berbeda untuk mendapatkan nilai akurasi, seperti R-squared, root mean square error, root mean average error, dan masih banyak lagi.
• Apabila akurasi skor skor tidak cukup akurat serta ingin membangun sebuah model yang lebih kuat lagi, persentase dataset yang dialokasikan untuk training dan testing dataset dapat diubah. Misalnya, jika training dataset terdiri dari 70% dataset original, maka testing dataset sisanya yaitu 30%. Setelah itu, dilakukan proses yang sama seperti diatas hingga akurasi skornya sesuai dengan yang diinginkan.

Di atas merupakan cara kerja dari regresi. Apabila dalam membuat model dan menentukan akurasi datanya masih belum sesuai dengan yang diinginkan, terdapat cara lain untuk meningkatkannya. Di mana, dengan menggunakan beberapa teknik yang ada, seperti linear, logistic, ridge, dan masih banyak lagi.

Teknik regresi

Dalam implementasinya, metode ini memiliki beberapa teknik yang dapat dimanfaatkan. Berikut beberapa tekniknya:

1. Regresi linear

Regresi linear merupakan salah satu tipe yang paling umum dan digunakan untuk memprediksi variabel dependen (target) berdasarkan variabel independen yang diberikan. Jenis ini akan mencari hubungan linear antara variabel dependen dengan variabel independen lain yang diberikan. Terdapat beberapa keuntungan dari teknik ini yaitu, mudah untuk diimplementasikan, tingkat kompleksitasnya lebih rendah dibandingkan dengan teknik yang lain.

Namun, teknik ini juga memiliki kekurangan yaitu apabila terdapat outlier, maka itu akan ber-impact besar pada algoritma ini. Apabila sebuah data memiliki lebih dari satu variabel independen, maka teknik linear akan disebut sebagai linear multiple.

2. Regresi logistic

Regresi logistik adalah teknik yang seringkali digunakan ketika variabel dependen yang diketahui bersifat diskrit atau hanya dapat memiliki dua nilai saja, seperti 0 atau 1, benar atau salah, dan sebagainya. Dalam regresi ini memiliki sebuah function yang disebut logit function yang digunakan untuk mengukur hubungan antara variabel target dan juga variabel independen.

3. Regresi ridge

Regresi ridge merupakan jenis yang digunakan apabila terdapat korelasi yang tinggi antara variabel independen yang satu dengan yang lain. Hal ini terjadi dikarenakan adanya kasus data multikolinier. Kasus multikolinier merupakan sebuah kondisi yang terjadi ketika variabel independen berkorelasi satu sama lain. Padahal, seharusnya variabel independen haruslah berdiri sendiri.

Apabila terjadi kasus data multikolinier, maka akan menyebabkan kuadrat terkecil menjadi tidak bias. Maka dari itu, digunakan metode ridge yang kuat, di mana model kurang rentan terhadap overfitting.

4. Regresi lasso

Regresi lasso merupakan jenis yang melakukan regularisasi bersamaan dengan feature selection. Proses feature selection memiliki tujuan untuk memilih feature yang memiliki pengaruh dan mengesampingkan feature lain yang tidak berpengaruh dalam suatu kegiatan pemodelan. Metode ini melarang ukuran absolut dari koefisien regresi, sehingga akibat yang ditimbulkan adalah nilai koefisien semakin mendekati nol, yang tidak terjadi pada kasus teknik ridge.

Dikarenakan hal tersebut, feature selection digunakan pada metode lasso ini, karena memungkinkan pemilihan serangkaian feature dari kumpulan data yang ada untuk membuat sebuah model. Dalam kasus teknik lasso, hanya fitur yang diperlukan saja yang digunakan, sedangkan fitur lain yang tidak digunakan nilainya akan dibuat nol. Proses tersebut akan membantu algoritma dalam menghindari overfitting dalam model. Jika variabel independen sangat kolinear, maka teknik lasso hanya mengambil satu variabel saja dan membuat variabel lain nilainya menjadi nol.

5. Regresi polinomial

Regresi polinomial adalah salah satu jenis teknik regresi yang memiliki kesamaan dengan regresi linear multiple namun dengan sedikit modifikasi. Dalam metode regresi ini, hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat, yaitu X dan Y, dilambangkan dengan derajat ke-n. 

6. Regresi linear bayesian

Regresi bayesian merupakan jenis yang menggunakan teorema bayes untuk mengetahui nilai koefisien regresi. Teorema bayes merupakan sebuah teorema yang menyatakan seberapa jauh derajat kepercayaan subjektif harus berubah secara rasional ketika ada petunjuk baru. Metode ini mirip dengan regresi linear dan ridge, namun lebih stabil dibandingkan dengan regresi linear sederhana.

Nah, itulah segala hal mengenai regresi, sebuah algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi bisnis. Apabila kamu memiliki bisnis dan ingin meningkatkan profitnya, maka algoritma regresi dapat kamu terapkan untuk bisnismu. Nah, apabila kamu berminat untuk mempelajari regresi, kamu bisa mengikuti course data science dari Coding Studio. Untuk update terbaru dari Coding Studio, kamu bisa terus stay tuned di sosial media kami.