Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi, sering dilambangkan dengan R^2, adalah ukuran statistik yang digunakan untuk menilai seberapa baik model regresi menjelaskan variasi data. Koefisien ini sangat penting dalam statistika dan analisis data untuk menilai kualitas model prediksi. Semakin tinggi nilai koefisien determinasi, semakin baik model tersebut dalam menjelaskan data.

Pengertian dan Rumus

Koefisien determinasi dihitung sebagai kuadrat dari koefisien korelasi antara nilai aktual dan nilai prediksi. Rumus umumnya adalah R^2 = 1 - (SSres/SStot), di mana SSres adalah jumlah kuadrat sisa dan SStot adalah jumlah kuadrat total. Nilai R^2 berkisar antara 0 hingga 1.

Interpretasi Koefisien Determinasi

Nilai R^2 yang mendekati 1 menunjukkan bahwa sebagian besar variasi dalam data dapat dijelaskan oleh model regresi. Sebaliknya, nilai mendekati 0 berarti model kurang mampu menjelaskan variasi data. Interpretasi R^2 penting dalam mengevaluasi keandalan model statistik.

Aplikasi dalam Berbagai Bidang

Koefisien determinasi digunakan dalam ekonomi, biologi, psikologi, dan berbagai disiplin ilmu lainnya yang memerlukan analisis regresi. Dalam penelitian ilmiah, nilai R^2 sering digunakan untuk membandingkan kinerja beberapa model prediksi.