Apakah Anda seorang analis data, statistikawan, atau peminat matematika? Jika iya, mungkin Anda pernah mendengar atau bahkan menggunakan istilah "adjusted R squared". Di dunia statistik dan analisis data, adjusted R squared adalah salah satu ukuran keakuratan model regresi.
Apa Itu R Squared?
Sebelum membahas tentang adjusted R squared, perlu dipahami terlebih dahulu tentang R squared. R squared adalah koefisien determinasi yang digunakan untuk mengukur seberapa baik model regresi mampu memprediksi nilai variabel independen.
R squared memiliki nilai antara 0 hingga 1. Semakin tinggi nilai R squared, semakin baik kemampuan model regresi dalam menjelaskan variasi dari variabel independen. Namun, R squared tidak memberikan informasi tentang fitur yang seharusnya ada dalam model regresi.
Apa Itu Adjusted R Squared?
Adjusted R squared adalah pengembangan dari R squared. Adjusted R squared mengambil perhitungan jumlah variabel independent yang digunakan dalam model regresi. Tujuan dari penggunaan adjusted R squared adalah untuk menghindari overfitting.
Overfitting terjadi ketika suatu model regresi terlalu rumit karena terlalu banyak variabel independent yang digunakan. Ini dapat menyebabkan model tidak mampu memprediksi nilai-nilai observasi saat digunakan pada data baru. Dalam kasus tersebut, adjusted R squared akan membantu dalam mengevaluasi performa model regresi.
Bagaimana Menggunakan Adjusted R Squared?
Jika Anda menggunakan analisis regresi untuk menyimpulkan relasi antarvariabel, nilai adjusted R squared dapat menjadi sangat penting. Dalam banyak kasus, nilai adjusted R squared yang tinggi adalah indikasi bahwa model regresi relatif akurat.
Di sisi lain, nilai adjusted R squared yang rendah dapat menunjukkan bahwa model regresi mengalami overfitting atau bahkan tidak cukup kuat secara statistik. Oleh karena itu, Anda harus selalu memeriksa nilai adjusted R squared saat mengevaluasi model regresi.
Contoh Penggunaan Adjusted R Squared
Misalnya, Anda bekerja sebagai analis data di perusahaan ritel dan ingin menganalisis hubungan antara pendapatan dan pengeluaran bulanan pelanggan. Anda mengumpulkan data pengeluaran dan pendapatan dari 100 pelanggan selama 6 bulan terakhir.
Setelah menyelesaikan analisis regresi, Anda menghasilkan nilai R squared dan adjusted R squared masing-masing 0,74 dan 0,70. Nilai adjusted R squared yang hampir sama dengan R squared karena jumlah variabel independent yang digunakan sedikit, namun adjusted R squared lebih berarti karena prosedur penghitungan yang lebih tepat.
Dalam hal ini, Anda dapat menyimpulkan bahwa model regresi memiliki kemampuan yang baik dalam memprediksi pengeluaran bulanan pelanggan dengan menggunakan data pendapatan mereka.
Kesimpulan
Adjusted R squared adalah ukuran keakuratan model regresi yang lebih akurat daripada R squared. Nilai adjusted R squared dapat membantu Anda mengevaluasi model regresi dan menghindari overfitting. Jadi, pastikan Anda selalu memperhatikan nilai adjusted R squared saat mengevaluasi model regresi.
