Analisis regresi adalah teknik statistik yang digunakan untuk memahami hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Proses pemodelan dengan analisis regresi melibatkan beberapa tahapan penting yang harus diikuti untuk memastikan bahwa model yang dihasilkan akurat dan dapat diandalkan. Tahapan ini mencakup pemahaman masalah, pengumpulan data, eksplorasi data, pengembangan model, dan evaluasi model. Tahapan pertama adalah pemahaman masalah. Di sini, peneliti harus menjelaskan dengan jelas apa yang ingin dicapai dengan analisis regresi. Misalnya, apakah tujuannya untuk memprediksi nilai penjualan berdasarkan faktor-faktor seperti harga, promosi, dan lokasi? Memahami masalah ini membantu dalam menentukan variabel mana yang akan digunakan dalam model dan bagaimana model tersebut akan diterapkan. Selain itu, pemahaman yang mendalam tentang konteks bisnis atau domain sangat penting untuk memberikan wawasan yang relevan.

Setelah memahami masalah, tahap berikutnya adalah pengumpulan data. Data yang relevan harus dikumpulkan dari berbagai sumber, baik dari database internal maupun sumber eksternal. Kualitas data sangat penting dalam analisis regresi, karena data yang buruk dapat menghasilkan model yang tidak akurat. Pada tahap ini, juga penting untuk memeriksa data untuk mengidentifikasi missing value atau outlier yang mungkin mempengaruhi hasil analisis.

Tahap selanjutnya adalah eksplorasi data, di mana analis melakukan analisis deskriptif dan visualisasi untuk memahami karakteristik data. Ini termasuk penghitungan statistik dasar, seperti rata-rata, median, dan standar deviasi, serta penggunaan grafik untuk melihat distribusi variabel dan hubungan antar variabel. Eksplorasi data membantu dalam menentukan variabel mana yang memiliki hubungan yang kuat dengan variabel dependen dan dapat diinvestigasi lebih lanjut dalam model regresi.

Setelah eksplorasi, langkah berikutnya adalah pengembangan model regresi. Di sini, analis akan memilih jenis model regresi yang sesuai, seperti regresi linier sederhana, regresi linier berganda, atau regresi non-linear, tergantung pada data dan tujuan analisis. Model kemudian dibangun dan diestimasi menggunakan data pelatihan. Penting untuk memeriksa asumsi-asumsi dasar regresi, seperti linearitas, homoskedastisitas, dan normalitas residual, untuk memastikan model yang valid.

Tahap terakhir adalah evaluasi model. Setelah model dibangun, langkah ini melibatkan pengujian akurasi model menggunakan data pengujian yang terpisah. Metode evaluasi dapat mencakup penghitungan nilai R-squared, MSE (Mean Squared Error), dan analisis residual. Evaluasi ini memberikan wawasan tentang seberapa baik model dapat memprediksi variabel dependen dan apakah perlu dilakukan perbaikan atau penyesuaian. Dengan mengikuti tahapan ini, analis dapat memastikan bahwa model regresi yang dihasilkan adalah alat yang efektif untuk pengambilan keputusan.