Analisis Regresi Linear untuk Memprediksi Kesehatan Masyarakat

Ilustrasi Analisis (Foto: Freepik)

Pengertian Analisis Regresi Linear

Analisis regresi linear merupakan teknik analisis data yang memprediksi nilai data yang tidak diketahui dengan menggunakan nilai data lain yang terkait dan diketahui. Teknik ini memodelkan variabel yang tidak diketahui atau tergantung dan variabel yang dikenal atau independen sebagai persamaan linier. Dalam konteks kesehatan masyarakat, regresi linear dapat digunakan untuk memprediksi berbagai aspek kesehatan berdasarkan faktor-faktor yang dapat diukur dan dianalisis. Regresi linear relatif sederhana dan memberikan rumus matematika yang mudah ditafsirkan untuk menghasilkan prediksi. Teknik ini digunakan oleh berbagai bidang, termasuk biologi, ilmu perilaku, lingkungan, dan sosial, untuk melakukan analisis data awal dan memprediksi tren masa depan. Dalam machine learning, algoritme menganalisis set data besar dan bekerja mundur dari data tersebut untuk menghitung persamaan regresi linier. Ilmuwan data melatih algoritme pada set data yang diketahui atau diberi label terlebih dahulu, kemudian menggunakan algoritme tersebut untuk memprediksi nilai yang tidak diketahui.

Dalam analisis regresi linier berganda, set data berisi satu variabel dependen dan beberapa variabel independen. Fungsi garis regresi linier berubah untuk memasukkan lebih banyak faktor. Contoh penggunaan regresi linier berganda dalam kesehatan masyarakat meliputi pengaruh diet dan olahraga pada penyakit jantung. Pada intinya, teknik regresi linier mencoba untuk menyusun grafik garis antara dua variabel data, yaitu x dan y. Variabel independen, x, berada di sepanjang sumbu horizontal, sedangkan variabel dependen, y, berada pada sumbu vertikal. Untuk mengidentifikasi metode regresi linier, langkah-langkah seperti menyesuaikan arah garis lurus untuk nilai baru hingga semua nilai sesuai diambil.

Penggunaan Regresi Linear Sederhana

Regresi linier sederhana digunakan untuk mencontoh hubungan antara dua variabel, seperti hubungan antara curah hujan dan hasil panen atau hubungan antara usia dan tinggi badan pada anak. Dalam konteks kesehatan masyarakat, regresi linier dapat digunakan untuk memprediksi berbagai aspek kesehatan berdasarkan faktor-faktor yang dapat diukur dan dianalisis. Ada beberapa asumsi penting dalam analisis regresi linier, termasuk homoskedastisitas, yang mengasumsikan bahwa residual memiliki varians atau standar deviasi yang konstan dari rata-rata untuk setiap nilai x. Jika asumsi ini tidak terpenuhi, mungkin perlu mengubah variabel dependen [2]. Selain itu, independensi residual juga penting untuk mengukur akurasi prediksi. Residual adalah selisih antara data yang diamati dengan nilai prediksi dan tidak boleh memiliki pola yang dapat diidentifikasi .

Ilustrasi Penggunaan Regresi (Foto: Freepik)

Hubungan linier harus ada antara variabel independen dan dependen. Untuk menentukan hubungan ini, ilmuwan data membuat plot sebar untuk melihat apakah nilai tersebut berada di sepanjang garis lurus. Jika tidak, mungkin perlu menerapkan fungsi nonlinier seperti akar kuadrat atau log untuk membuat hubungan linier antara dua variabel secara matematis. Dalam praktiknya, analisis regresi linear untuk memprediksi kesehatan masyarakat dapat memberikan wawasan berharga tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kesehatan dan bagaimana intervensi dapat diterapkan untuk meningkatkan kesehatan populasi. Dengan memahami hubungan antara variabel-variabel ini, pemerintah dan organisasi kesehatan dapat merancang kebijakan dan program yang lebih efektif untuk meningkatkan kesehatan masyarakat.