Model: Logistik Regression

Logistic regression adalah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara satu atau lebih variabel independen (x) dengan variabel dependen biner (y), yaitu variabel yang hanya memiliki dua kemungkinan nilai (misalnya, 0 dan 1). Tujuan utama dari logistic regression adalah untuk memprediksi probabilitas kejadian suatu peristiwa berdasarkan variabel input.

Cara Kerja Logistic Regression:

• Data Persiapan: Kumpulkan data yang berisi variabel input (x) dan variabel target biner (y). Data ini harus relevan dengan masalah yang ingin diselesaikan.
• Transformasi Logistik: Dalam logistic regression, variabel dependen biner (y) diubah menggunakan fungsi logistik atau sigmoid menjadi probabilitas (nilai antara 0 dan 1). Fungsi sigmoid menghasilkan kurva S yang menggambarkan probabilitas kejadian berdasarkan variabel input.
• Menentukan Garis Regresi: Logistic regression mencoba menemukan garis regresi terbaik yang memisahkan dua kelas nilai target (misalnya, 0 dan 1) dengan memaksimalkan likelihood fungsi. Garis regresi ini dinyatakan dalam persamaan matematis logit (log-odds) yang bergantung pada variabel input.
• Estimasi Parameter: Tujuan logistic regression adalah menentukan parameter yang optimal untuk garis regresi. Ini dilakukan dengan menggunakan teknik seperti metode maksimum likelihood atau algoritma optimasi yang sesuai.
• Prediksi: Setelah mendapatkan parameter yang optimal, model logistic regression dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas kejadian berdasarkan nilai variabel input yang baru. Nilai probabilitas tersebut dapat diubah menjadi prediksi kelas menggunakan nilai ambang batas yang ditentukan.

Kelebihan Logistic Regression:

• Interpretabilitas: Model logistic regression memberikan interpretasi yang mudah dipahami tentang pengaruh variabel input terhadap probabilitas kejadian.
• Efisien dan Cepat: Logistic regression memiliki waktu komputasi yang cepat dan efisien, terutama pada dataset yang relatif besar.
• Toleransi Terhadap Variabel Tak Berkorelasi: Logistic regression dapat menangani variabel input yang tidak berkorelasi atau memiliki korelasi yang lemah, sehingga tidak memerlukan pemrosesan data yang rumit.

Kekurangan Logistic Regression:

• Linearitas Terbatas: Logistic regression hanya dapat menangani hubungan linier antara variabel input dan probabilitas kejadian. Jika hubungan sebenarnya bersifat non-linier, model logistic regression mungkin tidak akurat.
• Asumsi Independensi: Logistic regression mengasumsikan bahwa observasi independen dari satu sama lain. Jika asumsi ini dilanggar, hasil regresi dapat menjadi bias.
• Sensitivitas Terhadap Outlier: Logistic regression rentan terhadap pengaruh outlier dalam dataset, yang dapat mempengaruhi estimasi parameter dan prediksi model.

Kapan Menggunakan Logistic Regression: Logistic regression cocok digunakan dalam beberapa situasi, termasuk:

• Prediksi Probabilitas: Jika Anda ingin memprediksi probabilitas kejadian suatu peristiwa berdasarkan variabel input, logistic regression adalah pilihan yang baik.
• Klasifikasi Binomial: Jika Anda perlu mengklasifikasikan data menjadi dua kategori berdasarkan variabel input, logistic regression dapat digunakan sebagai alat klasifikasi.
• Analisis Faktor Risiko: Logistic regression digunakan secara luas dalam analisis faktor risiko untuk memahami pengaruh variabel input terhadap kejadian suatu penyakit atau peristiwa.

Namun, logistic regression tidak cocok untuk memodelkan variabel dependen dengan lebih dari dua kategori. Dalam kasus tersebut, teknik seperti multinomial logistic regression atau metode klasifikasi lainnya lebih sesuai.