Regression atau regresi adalah salah satu teknik penting dalam machine learning yang termasuk dalam kategori supervised learning. Tujuan utama regresi adalah memodelkan hubungan antara variabel target yang bersifat kontinu dengan satu atau lebih variabel penjelas (features).
Apa Itu Regression?
Bayangkan kita memiliki data tentang emisi CO2 dari berbagai mobil, dengan fitur seperti ukuran mesin, jumlah silinder, dan konsumsi bahan bakar. Pertanyaannya: bisakah kita memprediksi emisi CO2 mobil baru hanya berdasarkan fitur-fitur tersebut?
Jawabannya adalah ya. Dengan memanfaatkan teknik regresi, kita bisa membuat model prediktif yang memperkirakan nilai kontinu, seperti emisi CO2.
Jenis-Jenis Regression
Ada beberapa jenis regresi yang bisa digunakan, tergantung pada jumlah variabel independen dan bentuk hubungan antara variabel.
- Simple Regression
Hanya melibatkan satu variabel independen untuk memprediksi variabel dependen.- Linear regression: hubungan antar variabel berbentuk garis lurus.
- Nonlinear regression: hubungan antar variabel berbentuk kurva atau pola non-linier.
Contoh: memprediksi emisi CO2 hanya dari ukuran mesin.
- Multiple Regression
Melibatkan lebih dari satu variabel independen. Sama seperti simple regression, hubungan bisa bersifat linear maupun nonlinear.Contoh: memprediksi emisi CO2 berdasarkan ukuran mesin dan jumlah silinder.
Aplikasi Regression
Teknik regresi memiliki banyak sekali aplikasi nyata di berbagai bidang, di antaranya:
- Bisnis & Ekonomi:
- Meramalkan penjualan tahunan berdasarkan jumlah pelanggan, prospek, dan riwayat order.
- Menentukan harga rumah berdasarkan ukuran, jumlah kamar tidur, dan lokasi.
- Teknik & Industri:
- Memprediksi kapan mesin industri atau mobil memerlukan perawatan.
- Kesehatan & Publik:
- Memperkirakan penyebaran penyakit menular.
- Memprediksi kemungkinan seseorang terkena diabetes, penyakit jantung, atau kanker berdasarkan data medis.
- Lingkungan & Pertanian:
- Mengestimasi curah hujan berdasarkan faktor cuaca seperti suhu, kelembapan, kecepatan angin, dan tekanan udara.
- Menentukan probabilitas serta tingkat keparahan kebakaran hutan.
Algoritma Regression
Selain metode klasik seperti Linear Regression dan Polynomial Regression, saat ini terdapat berbagai algoritma modern untuk regresi, antara lain:
- Random Forest
- XGBoost
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Support Vector Machines (SVM)
- Neural Networks
Masing-masing algoritma memiliki kelebihan tersendiri tergantung pada konteks dan karakteristik data.
Kesimpulan
Regression adalah teknik powerful dalam machine learning untuk memprediksi nilai kontinu dengan memanfaatkan fitur-fitur yang tersedia. Baik menggunakan simple regression maupun multiple regression, metode ini terbukti bermanfaat di berbagai bidang mulai dari bisnis, kesehatan, hingga lingkungan.
