Apa itu Algoritma Regresi

 Apa itu Algoritma Regresi?

Algoritma regresi adalah teknik dalam data mining yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik dari suatu variabel berdasarkan nilai variabel lainnya. Algoritma Regresi adalah salah satu jenis algoritma dalam pembelajaran mesin (machine learning) yang digunakan untuk memprediksi nilai kontinu (berkelanjutan) berdasarkan data input yang tersedia. Dalam regresi, hubungan antara variabel independen (fitur) dan variabel dependen (hasil) dianalisis untuk menemukan model atau fungsi matematika yang paling cocok. Sederhananya, regresi mencoba menemukan hubungan antara variabel independen (prediktor) dan variabel dependen (target).

Contoh Sederhana: Prediksi Harga Rumah

Misalnya, kita ingin memprediksi harga rumah. Variabel independen bisa berupa luas rumah, jumlah kamar, lokasi, dan sebagainya. Variabel dependen adalah harga rumah. Dengan menggunakan algoritma regresi, kita dapat membangun model yang dapat memprediksi harga rumah baru berdasarkan fitur-fitur tersebut.

Proses Regresi:

1. Pengumpulan Data: Kumpulkan data yang relevan, seperti data rumah yang sudah terjual dengan harga dan fitur-fiturnya.
2. Pemilihan Fitur: Pilih fitur-fitur yang dianggap paling relevan untuk memprediksi harga rumah.
3. Pemilihan Model: Pilih model regresi yang sesuai dengan jenis data dan hubungan antara variabel.
4. Pelatihan Model: Latih model menggunakan data latih untuk menemukan hubungan antara fitur dan harga.
5. Evaluasi Model: Evaluasi kinerja model menggunakan data uji untuk melihat seberapa akurat model dalam melakukan prediksi.

Jenis-Jenis Algoritma Regresi:

• Regresi Linear Sederhana: Membangun model linear untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan satu variabel independen.
• Regresi Linear Berganda: Membangun model linear untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan beberapa variabel independen.
• Regresi Logistik: Digunakan untuk memprediksi probabilitas suatu peristiwa (biasanya biner, seperti ya atau tidak).
• Regresi Non-Linear: Digunakan ketika hubungan antara variabel tidak linear. Contoh: regresi polinomial, regresi pohon keputusan.

Penerapan Algoritma Regresi:

• Prediksi Penjualan: Memprediksi jumlah produk yang akan terjual di masa depan.
• Analisis Keuangan: Memprediksi nilai saham atau mata uang.
• Analisis Risiko: Memprediksi risiko kredit nasabah.
• Ilmu Alam: Membangun model untuk memprediksi hasil eksperimen.

Jenis-Jenis Algoritma Regresi

1. Regresi Linear (Linear Regression)

   • Penjelasan: Regresi linear adalah jenis regresi yang paling sederhana. Algoritma ini mencari garis lurus terbaik (line of best fit) yang dapat menjelaskan hubungan antara variabel independen dan dependen. Tujuannya adalah meminimalkan kesalahan antara nilai yang diprediksi dan nilai sebenarnya.
   • Contoh: Memperkirakan harga rumah berdasarkan faktor-faktor seperti ukuran, lokasi, dan jumlah kamar.
   • Rumus Regresi Linear Sederhana: $$y = mx + c$$dimana $y$ adalah variabel dependen, $x$ adalah variabel independen, $m$ adalah kemiringan (slope) garis, dan $c$ adalah intercept.

2. Regresi Logistik (Logistic Regression)

   • Penjelasan: Meskipun namanya mengandung "regresi," regresi logistik lebih sering digunakan untuk klasifikasi biner (dua kelas). Algoritma ini memprediksi probabilitas suatu kejadian (misalnya, ya/tidak, benar/salah) dengan menggunakan fungsi logistik atau sigmoid.
   • Contoh: Memprediksi apakah seorang pasien menderita penyakit tertentu berdasarkan beberapa faktor risiko (misalnya usia, riwayat kesehatan, dan gejala).
   • Rumus Fungsi Sigmoid: $$P(y=1|x) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$dimana $z = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n$.

3. Regresi Ridge (Ridge Regression)

   • Penjelasan: Regresi Ridge adalah variasi dari regresi linear yang menambahkan penalti terhadap koefisien untuk mengurangi overfitting. Teknik ini digunakan saat terdapat multikolinearitas (korelasi tinggi antar variabel independen) dalam data.
   • Contoh: Digunakan dalam kasus-kasus di mana terdapat banyak variabel prediktor yang saling berkorelasi.
   • Rumus Penambahan Penalti Ridge: $$\text{Minimize } \sum_{i=1}^n (y_i - (mx_i + c))^2 + \lambda \sum_{j=1}^p \beta_j^2$$
   • dimana $\lambda$ adalah parameter regulasi.

4. Regresi Lasso (Lasso Regression)

   • Penjelasan: Seperti Ridge, Lasso juga merupakan variasi dari regresi linear yang menambahkan penalti, tetapi penalti yang ditambahkan adalah penalti absolut (L1 norm) pada koefisien. Lasso dapat menghasilkan model yang lebih sederhana dengan mengurangi beberapa koefisien menjadi nol.
   • Contoh: Digunakan untuk seleksi fitur dalam model dengan banyak fitur.
   • Rumus Penambahan Penalti Lasso: $$\text{Minimize } \sum_{i=1}^n (y_i - (mx_i + c))^2 + \lambda \sum_{j=1}^p |\beta_j|$$

5. Regresi Polinomial (Polynomial Regression)

   • Penjelasan: Ini adalah bentuk regresi di mana hubungan antara variabel independen dan dependen dimodelkan sebagai polinomial (kuadrat, kubik, dll.). Digunakan saat data menunjukkan hubungan non-linear.
   • Contoh: Memprediksi pertumbuhan populasi berdasarkan tahun (di mana hubungan tidak selalu linier).

Contoh Regresi Linear Sederhana

Misalkan kita ingin memprediksi harga rumah (y) berdasarkan luas rumah (x).

Dataset:

Luas (x) (m²)	Harga (y) (juta)
50	500
70	700
100	1000
120	1200

Dengan menggunakan regresi linear, kita mencari garis terbaik yang dapat memodelkan hubungan antara x dan y. Setelah proses fitting, kita mungkin mendapatkan persamaan seperti:

$$y=10x+0$$

Ini berarti setiap tambahan 1 m² akan meningkatkan harga rumah sebesar 10 juta.

Contoh Kasus Penggunaan Lain:

• Prediksi Cuaca: Memprediksi suhu, curah hujan, dan kondisi cuaca lainnya.
• Analisis Kesehatan: Memprediksi risiko terkena suatu penyakit berdasarkan faktor-faktor risiko.

Penting untuk diingat:

• Pemilihan model regresi yang tepat sangat bergantung pada jenis data dan tujuan analisis.
• Evaluasi model sangat penting untuk memastikan model yang dihasilkan memiliki akurasi yang baik.
• Terdapat berbagai metrik yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja model regresi, seperti Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan R-squared.

Sumber Referensi

1. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer.
2. James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer.
3. Géron, A. (2017). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. O'Reilly Media.

Sumber Belajar:

• DQLab: Menyediakan tutorial dan contoh kode untuk berbagai algoritma regresi: [[https://dqlab.id/jenis-metode-regresi-algoritma-supervised-learning]](https://dqlab.id/jenis-metode-regresi-algoritma-supervised-learning)

• Ivosights: Menjelaskan algoritma regresi dan kegunaannya untuk bisnis: [[https://ivosights.com/read/artikel/algoritma-regresi-algoritma-yang-bantu-anda-membuat-keputusan-bisnis]](https://ivosights.com/read/artikel/algoritma-regresi-algoritma-yang-bantu-anda-membuat-keputusan-bisnis)