Regresi Logistik: Pengertian, Jenis, dan Cara Kerjanya – Dalam era digital yang dipenuhi data, kemampuan untuk memahami dan menganalisis informasi menjadi krusial, terutama dalam pengambilan keputusan bisnis. Salah satu alat analisis statistik yang populer digunakan untuk memprediksi kemungkinan suatu peristiwa adalah regresi logistik. Bagi pelaku bisnis logistik atau pemilik usaha yang mulai memanfaatkan teknologi dan software logistik, memahami regresi logistik bisa menjadi nilai tambah untuk menyusun strategi berbasis data.
Pengertian Regresi Logistik
Secara umum, regresi logistik adalah metode analisis statistik yang digunakan untuk memprediksi probabilitas suatu kejadian berdasarkan data input tertentu. Metode ini digunakan ketika variabel dependen bersifat kategorik atau biner, seperti “ya” atau “tidak”, “lulus” atau “tidak lulus”, dan sebagainya.
Regresi logistik bukan hanya digunakan di bidang statistik atau riset ilmiah, tetapi juga dalam dunia manajemen logistik, pemasaran, finansial, hingga teknologi informasi.
Baca Juga: Jasa Logistik: Pengertian, Jenis & Perbedaan Dengan Freight Forwarding
Definisi Regresi Logistik Menurut Pakar
Menurut Hosmer & Lemeshow (2000), regresi logistik adalah teknik prediksi yang digunakan ketika variabel dependen bersifat dikotomis dan bertujuan untuk mencari hubungan fungsional antara satu atau lebih variabel independen dengan variabel dependen.
Sementara itu, dalam buku “Applied Logistic Regression” oleh David W. Hosmer, regresi logistik juga dijelaskan sebagai metode untuk mengestimasi peluang atau probabilitas dari suatu hasil berdasarkan variabel-variabel input.
Jenis-Jenis Regresi Logistik
Regresi logistik memiliki beberapa jenis tergantung pada banyaknya kategori dalam variabel dependennya:
1. Regresi Logistik Biner (Binary Logistic Regression)
Jenis ini paling umum digunakan ketika hasil prediksi hanya terdiri dari dua kategori. Contohnya, apakah pelanggan akan melakukan pembelian atau tidak berdasarkan riwayat transaksi sebelumnya.
2. Regresi Logistik Multinomial (Multinomial Logistic Regression)
Digunakan ketika variabel target memiliki lebih dari dua kategori yang tidak berurutan. Misalnya, memilih metode pengiriman: udara, laut, atau darat dalam konteks bisnis logistik.
3. Regresi Logistik Ordinal (Ordinal Logistic Regression)
Digunakan jika kategori hasil memiliki urutan atau tingkatan. Contohnya adalah tingkat kepuasan pelanggan: rendah, sedang, atau tinggi.
Cara Kerja Regresi Logistik
Berbeda dari regresi linier yang menghasilkan output numerik, regresi logistik menghasilkan output dalam bentuk probabilitas. Berikut cara kerjanya:
1. Identifikasi Variabel
Pertama, tentukan variabel independen (misalnya umur pelanggan, lokasi, metode pengiriman) dan variabel dependen (misalnya: beli atau tidak beli).
2. Transformasi Fungsi Logit
Regresi logistik menggunakan fungsi logit untuk mengubah hubungan linier menjadi non-linier agar dapat memetakan hasil ke dalam rentang 0 hingga 1.
3. Perhitungan Probabilitas
Model kemudian menghitung kemungkinan atau probability dari suatu kejadian. Jika hasil lebih dari 0.5 (atau sesuai ambang batas yang ditentukan), maka prediksi dinyatakan terjadi (misalnya: pelanggan membeli).
4. Evaluasi Model
Selanjutnya, dilakukan pengujian akurasi model menggunakan alat statistik seperti confusion matrix, AUC-ROC, atau precision-recall.
Baca Juga: Inbound: Pengertian, Perbedaan Dengan Outbound & Prosesnyasaya ingin mencari image yang sesuai untuk artikel diatas. tolong bantu saya berikan keywordnya untuk saya cari di pexels
Penerapan dalam Dunia Nyata
Dalam konteks software logistik dan Enterprise Resource Planning (ERP), regresi logistik dapat digunakan untuk memprediksi apakah suatu proses distribusi berisiko mengalami keterlambatan atau tidak berdasarkan variabel-variabel seperti waktu keberangkatan, kondisi lalu lintas, dan jenis kendaraan.
Perusahaan penyedia aplikasi logistik cerdas juga bisa memanfaatkan metode ini untuk menyarankan opsi terbaik dalam pengelolaan rute pengiriman atau pengisian ulang stok di gudang.
Kesimpulan
Secara ringkas, regresi logistik adalah alat statistik yang sangat berguna dalam analisis prediktif, terutama saat variabel target bersifat kategorik. Dengan memahami jenis-jenis dan cara kerjanya, pelaku bisnis dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan terukur.
Dalam industri logistik yang dinamis, kemampuan untuk menganalisis data secara mendalam bisa menjadi pembeda. Tak hanya sekadar menyimpan dan mencatat data, integrasi manajemen logistik dengan sistem digital seperti ERP atau software logistik akan memaksimalkan potensi analisis dan efisiensi.
Jika Anda merupakan pelaku usaha logistik yang ingin mengembangkan performa bisnis dengan teknologi, Mobitech.id hadir sebagai solusi. Dengan sistem digital logistik berbasis cloud dan fitur lengkap, Mobitech membantu Anda mengelola informasi logistik secara lebih akurat, cepat, dan terintegrasi.
