MANAJEMEN.CO.ID - Adjusted R square adalah sebuah
metrik evaluasi dalam analisis regresi yang digunakan untuk mengevaluasi
seberapa baik model regresi memperkirakan variabel dependen berdasarkan
variabel independen. Adjusted
R-squared (koefisien determinasi yang disesuaikan) adalah salah satu metrik
evaluasi untuk model regresi. Ini adalah versi yang disesuaikan dari R-squared,
yang mengukur seberapa baik model regresi cocok dengan data. Beberapa
ahli statistik yang membahas tentang Adjusted R square antara lain:
Dr. Richard N. Landers (Associate Professor of
Industrial/Organizational Psychology di Old Dominion University) menjelaskan
bahwa Adjusted R square digunakan untuk mengukur seberapa baik model regresi
dapat menjelaskan variabel dependen dengan memperhitungkan jumlah variabel
independen yang digunakan dalam model tersebut.
Dr. Andy Field (Senior Lecturer in Psychology di University of
Sussex) menyatakan bahwa Adjusted R square adalah metrik evaluasi yang mengukur
seberapa besar variasi dalam variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh model
regresi dengan memperhitungkan jumlah variabel independen yang digunakan dan
ukuran sampel yang digunakan dalam analisis.
Dr. David W. Stockburger (Associate Professor of Educational
Psychology di University of Wisconsin-Whitewater) menyebutkan bahwa Adjusted R
square dapat membantu peneliti dalam memilih model regresi yang paling baik
dalam menjelaskan hubungan antara variabel dependen dan variabel independen
dengan mempertimbangkan jumlah variabel independen dan ukuran sampel yang
digunakan dalam analisis.
Gujarati dan Porter (2009) mengatakan bahwa Adjusted R-square
memberikan tingkat kemampuan model untuk menjelaskan variasi dalam data, sambil
mengambil kenyataan bahwa model dengan variabel tambahan mungkin memiliki
R-square yang lebih tinggi secara acak.
Hair et al (2010) menyatakan bahwa Adjusted R-square
merupakan metrik yang lebih konservatif dibandingkan R-square biasa, karena
mengambil kenyataan bahwa penambahan variabel independen mungkin tidak selalu
meningkatkan kemampuan model untuk menjelaskan variasi dalam data.
Kline (2011) menyebutkan bahwa Adjusted R-square
digunakan untuk membandingkan model regresi yang berbeda secara langsung,
karena memberikan perbandingan yang lebih adil antara model yang berbeda.
Secara umum, Adjusted R-square digunakan sebagai indikator seberapa baik
model regresi mampu menjelaskan variasi dalam data, sambil mempertimbangkan
jumlah variabel independen yang digunakan dalam model. Semakin tinggi nilai
Adjusted R-square, semakin baik model regresi dalam menjelaskan variasi dalam
data.
