Analisis Volume Saham Campina Ice Cream Industry Tbk. (ISSI): Regresi dengan Teknik Imputasi LOCF
Pandu Dewanata Universitas Negeri Jakarta dewanata964@gmail.com,

## Abstract
PT Campina Ice Cream Industry Tbk is an ice cream manufacturer headquartered in Surabaya. To support all company activities and optimize the operations of Campina until the end of 2020. Analyzing the stock price index and volume of shares of Campina during the Covid 19 pandemic through several simulations of regression assumption models by suppressing imputation in the company's data and estimating the missing data  value  by  the  LOCF  imputation  technique  starts  from  early  2020,  namely  the beginning of covid confirmed until now in April 2022 so that it can be a data reference for investors to see performance and strategies carried out during covid and also see graphs and statistics on the performance of  Campina companies. and we  did some tests of the regression assumption model including normality test, heteroscedasticity test,  multicorrelation  test,  autocorrelation  test,  linearity  test.  And  we  found  quite good results regarding the volume of stock prices before and after amputation with the  LOCK  technique,  not  too  much  change,  but  we  found  the  best  model  for regression is in the 4th simulation. So that accountants and stock investors can use the data we obtained for material. considering the original condition of the company during this covid 19 took place
Keywords: Campina, Missing Value, imputation, LOCF

## PENDAHULUAN
PT Campina Ice Cream Industry Tbk adalah sebuah produsen es krim yang  bertempat  pusat  di  Surabaya.  Untuk  menopang  seluruh  aktivitas perusahan  dan  optimalan  operasional  perusahaan  campina  hingga  akhir tahun 2020, perusahaan ini memiliki 30 kantor cabang yang tersebar di Pulau Jawa. Dan bergerak dibidang minum ( es krim) sejak 22 juli 1972 oleh Darmo Hadipranoto  dengan  menciptakan  produk  yang  dibuat  khusus  dari  bahan- bahan  alami  yang  higienis  dan  berkualitas  tinggi.  Ini  adalah  tujuan  kami untuk  membuat  pelanggan  kami  menikmati  hidup  dengan  bahan  yang berkualitas dalam produk kami yang bermanfaat bagi semua.(PT Campina Ice Cream Industry Tbk 2022 ).Dan terdapat beberapa penelitian terdahulu yang menyangkut perusahaan ini diantaranya Sari, isnain (2021) Andriani (2019) dan Septiadi (2022).
Berdasarkan  keputusan  dewan  komisioner  OJK  pada  tanggal  6 Desember  2017  bahwa  saham  dengan  kode  CHAMP  masuk  ke  dalam  Efek
Syariah yaitu Keputusan Nomor: KEP 63/D.O4/2017. Dan keputusan nomor: KEP/D.04/2017  ke  dalam  Indeks  Saham  Syariah  Indonesia  (ISSI)  Saham dapat diartikan sebagai tanda penyertaan modal seseorang atau pihak (badan usaha)  dalam  suatu  perusahaan  atau  perseroan  terbatas.  Dengan menanamkan  modal  tersebut,  maka  pihak  tersebut  memiliki  laba  dari perusahaan, aset perusahaan, dan ikut serta dalam  Rapat Umum Pemegang Saham (RUPS). Terdapat beberapa penelitian mengenai saham diantaranya: Tobing  (2020),  Agustina  (2020),  Wardana  (2020),  Suhaedading  (2019), Pradipta(2019) dan Gunaidi(2021).
Dampak dari covid 19  bagi perusahaan Campina tidak dapat menjual atau memasarkan produknya. Direktur Penjualan dan Pemasaran Industri Es Krim  Campina  Adji  Andjono  Purwo  mengatakan  penjualan  es  krim  CAMP dipengaruhi oleh meningkatnya aktivitas  masyarakat di  luar rumah, dengan tetap  menerapkan  protokol  kesehatan  yang  ketat.  Sehingga  produk  es  krim CAMP yang dijual di toko retail bisa lebih terserap dengan baik. "Orang-orang mulai  memasuki  normal  baru.  Mereka  secara  otomatis  mulai  mengunjungi toko-toko  ritel  sehingga  suguhan  impulsif  seperti  es  krim  mulai  dijual lagi,(Kinerja  Campina  Ice  Cream  Industry  (CAMP)  terpengaruh  pandemi Covid-19)  2020,  dapat  terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  mengenai perusahaan saat covid  -19 atau dampak yang ditimbulkan dan kerugian bagi perusahan dan masyarakat diantaranya: (Sidarta) 2021, (Putri) 2021. Nasution (2020), dan Heatubun (2020).

## Tujuan Penelitian
Menganalisa  index  harga  saham  dan  volume  saham  perusahaan campina  pada  saat  pandemic  covid  19  melalui  beberapa  simulasi  regresi dengan  menekan  imputasi  imputasi  yang  ada  pada  data  perusahan tersebut dan memperkirakan missing data value  mulai dari awal covid  terkonfirmasi hingga  sekarang  bulan  april  2022  sehingga  dapat  menjadi  acuan  data  bagi investor untuk melihat kinerja dan strategi yang dilakukan saat covid dan juga melihat grafik dan statistika kinerja perusahaan campina.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Model Regresi
Istilah  regresi  untuk  kali  pertama  pada  kemukakan  oleh  Francis Galton.berdasarkan  Galton,  analisis  regresi  tentang  dengan  belajar ketergantungan  asal  suatu  variabel  yang  dianggap  tidak  bebas  (variabel terikat)  pada  satu  atau  lebih  variabel,  yaitu  variabel  yg  mengungkapkan dengan tujuan buat memperedikan atau meramu nilai-nilai dari variabel yang menggambarkan  telah  diketahui.Variabel  yang  mengungkapkan  acapkali dianggap variabel bebas (variabel bebas).
Analisis  regresi  linier  digunakan  untuk  peramalan,dimana  dalam model terdapat variabel bebas X dan variabel Y. Regresi linier itu menentukan
satu persamaan dan garis yang menunjukkan hubungan antara variabel bebas dan variabel bebas yang merupakan persamaan penduga yang berguna untuk menaksir/meramalkan  variabel  tak  bebas.  Untuk  mempelajari  hubungan- hubungan antara variabel bebas, analisis ini terdiri dari dua bentuk, yaitu : 1. Analisis regresi sederhana (simple analisis regresi )
2. Analisis regresi berganda (multiple analisis regresi )
Analisis regresi sederhana adalah hubungan antara dua variabel, yaitu variabel  bebas  (unbiased  variable)  dan  variabel  terikat  (variable-based). Sedangkan analisis regresi berganda adalah hubungan antara 3  variabel atau lebih,  yaitu  minimal  2  variabel  dengan  satu  variabel  terikat  Terdapat penelitian  terdahulu  mengenai  analisis  regresi  diantaranya:  Bhirawa  (2021) Sutrisyo (2020), Saragi (2021), Brilliant (2019), Gaol (2019), dan Padila (2019).

## Uji Asumsi Klasik
Uji normalitas adalah pengujian yang dirancang untuk menilai sebaran data  dalam  sekumpulan  data  atau  variabel,  apakah  sebaran  data  tersebut terdistribusi  secara  normal.  Uji  normalitas  dapat  digunakan  untuk menentukan  apakah  data  yang  dikumpulkan  berdistribusi  normal  atau diambil dari populasi normal. Metode klasik untuk  menguji data normalitas tidak  rumit.  Berdasarkan  pengalaman  beberapa  ahli  statistik,  data  dengan lebih dari 30 angka (n > 30) dapat diasumsikan berdistribusi normal. Dapat dikatakan  sampel  yang  besar.  Namun,  untuk  menentukan  apakah  fakta terdistribusi  normal,  uji  normalitas  harus  digunakan.  Karena  tidak  ada jaminan bahwa catatan yang lebih besar dari 30 didistribusikan secara teratur, sebaliknya,  catatan  yang  kurang  dari  30  tidak  selalu  didistribusikan  secara tidak teratur.untuk  itu perlu pembuktian. uji statistik yang dapat digunakan diantaranya  adalah:  Uji  Chi-persegi  panjang,  terdapat  penelitian  terdahulu mengenai uji normalitas diantaranya: Noviani(2019), Warapsari,(2019). Uji  Heteroskedastisitas  Mengacu  pada  tes  yang  mengevaluasi  adanya ketidaksetaraan varians residual untuk semua pengamat dalam model regresi linier. Uji ini merupakan salah satu uji estimasi klasik yang harus dilakukan dalam  regresi  linier.  Jika  estimasi  heteroskedastisitas  tidak  selaras,  model regresi dinyatakan tidak valid untuk signifikansi prediktif. Ada beberapa cara untuk membentuk atau menguji heteroskedastisitas, antara lain uji Glejser, uji Park. Kriteria pengambilan keputusan dari uji Breusch-Pagan adalah sebagai berikut :
Jika nilai signifikansi > 0,05 , maka tidak terjadi heteroskedastisitas Jika nilai signifikansi < 0,05 , maka terjadi heteroskedastisitas
Chi Square dari Obs*R-Squared adalah sebesar 0.1493 sehingga lebih besar daripada nilai alpha (0.05) yaitu(0.1493 > 0.05). Jika melebihi dari nilai alpha  (0.05)  dapat  diartikan  bahwa  data  terbebas  dari  masalah heteroskedastisitas.Uji  Glejser.  Uji  Glejser  dilakukan  dengan  meregresikan variabel-variabel bebas terhadap nilai absolut residual nya.
Multikolinearitas  adalah  suatu  kondisi  dimana  terjadi  korelasi  yang kuat  antara  variabel-variabel  bebas  (X)  yang  diikutsertakan  dalam pembentukan  model  regresi  linier.Dapat  terlihat  bahwa  multikolinieritas merupakan  suatu  kondisi  yang  menyalahi  asumsi  regresi  linier.  Dengan demikian,  multikolinieritas  tidak  mungkin  terjadi  pada  regresi  linier sederhana  dimana  hanya  terdapat  satu  variabel  bebas  (X).  Penyebab multikolinearitas adalah adanya korelasi atau hubungan yang kuat antara dua variabel  bebas  atau  lebih,  seperti  yang  sudah  dijelaskan  di  atas.  Namun penyebab  lainnya  yang  dapat  menyebabkan  hal  tersebut  secara  tidak langsung adalah, antara lain:
a. Penggunaan  variabel  dummy  yang  tidak  akurat  di  dalam  model regresi. Akan lebih beresiko terjadi multikolinearitas jika ada lebih dari 1 variabel dummy di dalam model.
b. Adanya  perhitungan  sebuah  variabel  bebas  yang  didasarkan  pada variabel  bebas  lainnya  di  dalam  model.  Hal  ini  bisa  dicontohkan sebagai  berikut:  dalam  model  regresi  anda,  ada  variabel  X1,  X2  dan Perkalian  antara  X1  dan  X2  (X1*X2).  Dalam  situasi  tersebut  bisa dipastikan, terdapat kolinearitas antara X1 dan X1*X2 serta kolinearitas antara X2 dengan X1*X2.
c. Adanya  pengulangan  variabel  bebas  di  dalam  model,  misalkan:  Y  = Alpha  +  Beta  1  X1  +  Beta  2  X1*5  +  Beta  3  X  3  +  e  (Pengertian Multikolinearitas dan Dampaknya)2020
Alat  statistik  yang  sering  dipergunakan  untuk  menguji  gangguan multikolinearitas  adalah  dengan  variance  inflation  factor  (VIF),  korelasi pearson  antara  variabel-variabel  bebas,  atau  dengan  melihat  eigenvalues. (Aisyah.2020).
Uji  Autokorelasi  adalah  analisis  statistik  yang  dilakukan  untuk menentukan  apakah  suatu  variabel  dalam  model  prediktif  berubah  dari waktu ke waktu. Oleh karena itu, jika asumsi autokorelasi terjadi pada model prediktif,  nilai  gangguan  bukan  lagi  pasangan  independen,  tetapi  pasangan autokorelasi.  Pada  kesempatan  kali  ini  kita  hanya  akan  fokus  pada  tutorial pengujian  autokorelasi  menggunakan  SPSS.  Namun,  kami  akan  terus membahas prinsip-prinsip penting lainnya secara singkat dan komprehensif. Autokorelasi  adalah  korelasi  antara  pengamatan  ke-i  dan  pengamatan  ke-1. Contohnya  adalah:  Dengan  asumsi  sampel  ke-20,  nilainya  dipengaruhi  oleh sampel  ke-19.  Sampel  ke-19,  nilainya  dipengaruhi  oleh  sampel  ke-18,  dan seterusnya.  Mari  kita  lihat  contoh  di  mana  pengamatan  ke-18  dan  ke-19 berbeda, pengamatan  ke-19 dan ke-20 berbeda, dan seterusnya (Watson, 2020)
Linearitas
Linearitas  Didefinisikan  sebagai  deviasi  maksimum  keluaran  sistem pengukuran  dari  garis  tertentu  yang  diterapkan  pada  plot  titik  fakta  pada kurva  nilai  (output),  bukan  nilai  pengukuran  (input).  Untuk  mendapatkan hasil  pengukuran  yang  akurat,  instrumen  harus  mempertahankan  tingkat linieritas  atau  kesalahan  linieritas  yang  tinggi.  Peningkatan  linearitas membuat  instrumen  siap  untuk  kalibrasi.  Namun,  dalam  praktiknya,  hanya pendekatan linier yang dapat dicapai karena selalu ada beberapa perubahan kecil yang terkait dengan sistem pengukuran. Terdapat penelitian terdahulu terkait uji linieritas diantaranya: (Dananjaya) 2019, (Adi)2019,  Nazidah(2019), Ilhami(2020 dan Masyuri(2020).

## Missing Values
Menurut  definisinya  Missing  Values  adalah  beberapa  data  yang  telah diperoleh  hilang.  Dalam  dunia  data  science,  missing  values  sangat  erat kaitannya  dengan  proses  data  wrangling  sebelum  dilakukan  analisis  dan prediksi  data.  Data  wrangling  adalah  kegiatan  konsistensi  data  atau pembersihan data (cleaning) dari data yang kotor (mentah) menjadi data yang siap  untuk  dianalisis.  Total  (mentah)  data  yang  dimaksud  adalah  data  yang menunjukkan masih adanya inkonsistensi dalam format, missing value pada data, tambahan suffix, prefix, dan lain-lain yang ditemukan. Biasanya, seorang ilmuwan  data  menghabiskan  60%  waktunya  untuk  melakukan  proses  ini. Karena  75%  data  yang  dimiliki  perusahaan  adalah  data  kotor.  terdapat penelitian  terdahulu  mengenai  missing  value  diantaranya  Wahyudi  (2021), Trisna (2020), Wulandari (2020) dan (Dwi),2021.

## Imputasi
Imputasi  yang  baik  adalah  Metode  rata-rata  titik  terdekat,  metode median titik terdekat, dan metode interpolasi selisih adalah metode deret dan metode  tren  titik  terdekat.  Ayah  dari  3  metode  imputasi  yang  baik,  secara keseluruhan,  metode  imputasi  terbaik  untuk  memperkirakan  item  yang hilang  adalah  jarak  median  ke  titik  terdekat,  karena  jumlah  kemunculan terbanyak adalah 9 kali (60%). Bagi peneliti lain yang tertarik dengan analisis data  yang  hilang,  disarankan  untuk  menyelidiki  metode  imputasi  lain, menggunakan  data  individu  daripada  data  kelompok  (agregasi)  yang  sudah menjadi  generalisasi  data.terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  diantara: (Yudhi )2021, (Iman)2019, (Istiqomah)2021, (Irma) 2020, dan (Rahmi) 2021.

## METODE PENELITIAN
Sumber data yang digunakan pada penelitian dan riset ini berasal dari Yahoo  Finance.  Data  saham  PT.  Campina  TBK  tersebut  telah  diambil  dari tanggal  1  Januari  2020  hingga  12  april  2022  .Data  tersebut  tersedia  dalam bentuk harian. Berdasarkan data tersebut variabel yang digunakan terdiri dari Volume  transaksi.  Harga  saham  saat  dibuka  (Open),  harga  tertinggi  (High), harga terendah (Low), harga saham saat penutupan (Close),harga saham saat
penutupan secara adjektif (Adj Close).Data  yang berasal dari Yahoo Finance Tersebut  masih  memiliki  data  yang  hilang  sehingga  penelitian  ini  juga memiliki teknik imputasi LOCK untuk mengisi data hilang tersebut.Penelitian ini juga menganalisa data berdasarkan tahun 2020,2021 dan 2022, Hal tersebut dikarenakan  penelitian  ingin  melihat  perbedaan  model  regresi  dari  masing masing tahun.sehingga simulasi-simulasi yang digunakan pada penelitian ini mengikuti tabel berikut ini.
Tabel 1. Simulasi Imputasi dari per quarter
Simulasi Waktu I mputasi 1 1 Januari 2020-14 April 2022 Tidak 2 1 Januari 2020-31 December 2020 Tidak 3 1 Januari 2021-31 Desember 2021 Tidak 4 1 Januari 2022-14 April 2022 Tidak 5 1 Januari 2020-14 April 2022 Ya 6 1 Januari 2020-31 December 2020 Ya 7 1 Januari 2021-31 Desember 2021 Ya 8 1 Januari 2022-14 April 2022 Ya
Masing-masing  simulasi  telah  dilakukan  analisis  grafik,ringkasan ,korelasi  regresi  serta  pengajuan  terkait  asumsi  regresi  .persamaan  regresi yang telah digunakan pada penelitian ini mengikuti perasaan (1)
y_i=β_0+β_1 X_1i+β_2 X_2i+β_3 X_3i+β_4 X_4i+β_5 X_5i+ε_i  (1)
Dimana  y  adalah  volume  transaksi  saham  PT  Campina  X1  adalah (Open)  1  X2  adalah  (High)  1  X3  adalah(Low)  1  X4  (Close)  1  X5  (Adj.Close). selain itu pada model regresi akan diadakan masing-masing simulasi-simulasi telah  dilakukan  uji  asumsi  normalitas,  heteros  daditas,  multikorelasi, autokorelasi dan linearitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Grafik harga saham PT Campina Ice Cream Industry Tbk  ditampilkan pada gambar 1 berdasarkan gambar tersebut Simulasi 1 dapat  dilihat bahwa data harga saham saat pembukaan (Open).Di Awal tahun 2020 di antara bulan januari- februari masih dalam keadaan stabil namun sejak terkonfirmasi ada covid  19  di  indonesia  diawal  maret  penurunan  yang  amat  tajam  hingga  di akhir  tahun  2020  akan  tetapi  mengalami  kondisi  yang  membaik  Di  Tahun 2021 berikut hingga  akhir tahun 2021 namun di awal tahun 2022 mengalami kemerosotan  yang  tajam.Simulasi  2  dapat  dilihat  bahwa  data  harga  saham saat pembukaan (Open) close relatif.  Menurun Di Awal tahun 2020 di antara bulan januari- februari masih dalam keadaan stabil namun sejak terkonfirmasi ada covid 19 di indonesia di awal maret penurunan yang amat tajam hingga
di akhir tahun 2020  akan tetapi  mengalami kondisi  yang membaik di akhir tahun  2020  bahkan  mengalami  kenaikan  yang  signifikan.Simulasi  3  dapat dilihat  bahwa  data  harga  saham  saat  pembukaan  (Open)  close  relatif. Meningkat  drastis  Di  Awal  tahun  2021  di  antara  bulan  januari-  Juli  masih dalam  keadaan  stabil  membaik  karena  proses  dari  pemulihan  ekonomi nasional  dan  terkendalinya  kasus  covid  19  namun  sejak  terkonfirmasi  ada covid 19 varian baru yaitu delta dan omnicon  di indonesia diawal november –  desember  akhir  yang  menyebabkan  penurunan  yang  amat  tajam  hal  ini terus bertahan hingga penutupan tahun.Simulasi 4 dapat dilihat bahwa data harga  saham  saat  pembukaan  (Open)  close  relatif.  Terjun  bebas  Di  Awal tahun 2021 di antara tanggal 18 -31 januari. Hal ini disebabkan oleh terdapat varian  baru  covid  varian  AXE  yang  dikabarkan  masuk  ke  indonesia sehingga  harga  saham  campina  terus  berada  dibawah  harga  tahun sebelumnya. Namun  mulai  maret hingga awal april mengalami peningkatan yang signifikan.
Gambar 1. Grafik Harga Saham Simulasi 1-4
Grafik harga saham PT Campina Ice Cream Industry Tbk  ditampilkan pada  gambar  2  adalah  hasil  yang  menggunakan  Imputasi  dengan  teknik LOCF  yang  mengakibatkan  perbedaan  yang  mungkin  tidak  terlalu  besar karena hanya menampilkan data yang hilang akibat hari libur dan akhir pekan jadi  tidak  akan  perubahan  yang  cukup  signifikan  dari  gambar  1  yang  tidak menggunakan teknik imputasi  namun kita dapat melihat hasil secara full dan Real  Time.  Gunakan  menganalisa  pergerakan  harga  dengan  lebih  baik berdasarkan  gambar  tersebut  Simulasi  5  dapat  dilihat  bahwa  data  harga saham saat pembukaan (Open). Di Awal tahun 2020 di antara bulan januari- februari masih dalam keadaan stabil namun sejak terkonfirmasi ada covid 19 di indonesia diawal maret penurunan yang amat tajam hingga di akhir tahun 2020  akan tetapi mengalami kondisi yang membaik
Di  Tahun  2021  hingga  akhir  tahun  2021  namun  di  awal  tahun  2022 mengalami  kemerosotan  yang  tajam.Simulasi  6  dapat  dilihat  bahwa  data harga  saham  saat  pembukaan  (Open)  close  relatif.  Menurun  Di  Awal  tahun 2020 di antara bulan januari- februari masih dalam keadaan stabil namun sejak terkonfirmasi ada covid 19 di indonesia di awal maret penurunan yang amat tajam  hingga  di  akhir  tahun  2020  akan  tetapi  mengalami  kondisi  yang membaik  di  akhir  tahun  2020  bahkan  mengalami  kenaikan  yang signifikan.Simulasi 7 dapat dilihat bahwa data harga saham saat pembukaan (Open)  close  relatif.  Meningkat  drastis  Di  Awal  tahun  2021  di  antara  bulan januari-  Juli  masih  dalam  keadaan  stabil  membaik  karena  proses  dari pemulihan ekonomi nasional dan terkendalinya kasus covid 19 namun sejak terkonfirmasi ada covid 19 varian baru yaitu delta dan omnicon  di indonesia diawal  november  –  desember  akhir  yang  menyebabkan  penurunan  yang amat tajam hal ini terus bertahan hingga penutupan tahun.Simulasi 8 dapat dilihat bahwa data harga saham saat pembukaan (Open) close relatif. Terjun bebas  Di Awal tahun 2021 di antara tanggal 18 -31 januari. Hal ini disebabkan oleh  terdapat  varian  baru  covid  varian  AXE  yang  dikabarkan  masuk  ke indonesia sehingga harga saham campina terus berada dibawah harga tahun sebelumnya.Namun  mulai  maret  hingga  awal  april  mengalami  peningkatan yang signifikan.
Gambar 2. Grafik Harga Saham Simulasi 5-8

## Tabel 2 model korelasi dari data simulasi 1-8
Simulasi 1 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.0 1.0* 1.0* 0.98* 0.98* -0.37* High 1.0* 1.0 1.0* 1.00* 1.00* -0.36* Low 1.0* 1.0* 1.0 1.00* 1.00* -0.40* Close 0.99* 1.0* 1.0* 1.00 1.00* -0.38* Adj.Close 0.98* 1.0* 1.0* 1.00* 1.00 -0.38* Volume -0.37* -0.36* 0.40* -0.38* -0.38* 1.00 Simulasi 2 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.0 0.99* 0.99* 0.99* 0.98* -0.31* High 0.99* 1.0 0.99* 0.99* 0.99* -0.29* Low 0.99* 1.0* 1.0 0.99* 0.99* -0.36* Close 0.98* 0.99* 0.99* 0.99 1.00* -0.34* Adj.Close 0.98* 0.99* 0.99* 1.00* 1.00 -0.34* Volume -0.31* -0.29* 0.36* -0.34* -0.34* 1.0 Simulasi 3 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.0 0.99* 0.99* 0.98* 0.98* -0.07* High 0.99* 1.0 0.99* 0.99* 0.99* -0.03 Low 0.99* 0.99* 1.0 1.0* 0.99* -0.11 Close 0.98* 0.99* 0.99* 1.0 1.0* -0.07*
Adj.Close 0.98* 0.99* 0.99* 1.0* 1.0 -0.07* Volume -0.07* -0.03 -0.11 -0.07* -0.07* 1.00 Simulasi 4 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.0 0.98* 0.98* 0.94* 0.94* -0.29* High 0.98* 1.0* 0.98* 0.97* 0.97* -0.28* Low 0.98* 0.98 1.0 0.98* 0.98* -0.33 Close 0.94* 0.97* 0.98* 1.0 1.0* -0.33 Adj.Close 0.94* 0.97* 0.98* 1.0* 1.0 -0.33 Volume -0.29* -0.28* -0.33 -0.33 -0.33 1.00 1. Simulasi  1.  Berdasarkan  tabel  2  secara  umum  variabel-variabel  pada simulasi 1 memiliki korelasi yang signifikan
2. Simulasi  2.  Berdasarkan  tabel  2  secara  umum  variabel-variabel  pada simulasi 2 memiliki korelasi yang signifikan .Namun juga ada terdapat beberapa  variabel-variabel  yang  tidak  memiliki  korelasi  yang signifikan
3. Simulasi  3.  Berdasarkan  tabel  2  secara  umum  variabel-variabel  pada simulasi 3 memiliki korelasi yang signifikan .Namun juga ada terdapat beberapa  variabel-variabel  yang  tidak  memiliki  korelasi  yang signifikan diantaranya :Volume- Low,Volume-High
4. Simulasi  4.Berdasarkan  tabel  2  secara  umum  variabel-variabel  pada simulasi 4 memiliki korelasi yang signifikan .Namun juga ada terdapat beberapa  variabel-variabel  yang  tidak  memiliki  korelasi  yang signifikan diantaranya :High-Low,Low-Volume ,Volume – Close,Volume-Adj Clos Tabel 3 Model Korelasi Dari Data Simulasi 5-8 Simulasi 5 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.0 1.0* 1.0* 0.99* 0.99* -0.31* High 1.0* 1.0 0.99* 1.0* 1.0* -0.28* Low 1.0* 0.99* 1.0 1.0* 1.0* -0.33* Close 0.99* 1.0* 1.0* 1.0* 1.0* -0.31* Adj.Close 0.99* 1.0* 1.0* 1.0 1.0 -0.31* Volume -0.31* -0.28* -0.33* -0.31* -0.31* 1.0
Simulasi 6 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.0 0.99* 0.99* 0.98* 0.98* -0.26* High 0.99* 1.0 0.98* 0.99* 0.99* -.0.23* Low 0.99* 0.99* 1.0 0.98* 0.98* -0.30* Close 0.98* 0.99* 1.0* 1.0 1.0* -0.28* Adj.Close 0.98* 0.99* 1.0* 1.0* 1.0 -0..28* Volume -0.26* -0.23* -0.30* -0.28* -0.28* 1.00 Simulasi 7 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.0 0.99* 0.99* 0.98* 0.98* -0.04* High 0.99* 1.0 0.98* 0.99* 0.99* 0.01* Low 0.99* 0.98* 1.0 0.98* 0.98* -0.09 Close 0.98* 0.99* 0.98* 1.0 1.0* -0.04 Adj.Close 0.98* 0.99* 0.99* 1.0* 1.0 -0.04 Volume -0.04* -0.01* -0.09* -0.04 -0.04 1.00 Simulasi 8 Open High Low Close Adj.Close Volume Open 1.0 0.98* 0.98* 0.95* 0.95* -0.23* High 0.98* 1.00 0.99* 0.98* 0.98* -0.22* Low 0.98* 0.99* 1.0 0.98* 0.98* -0..27 Close 0.95* 0.98* 0.98* 1.00 1.00* -0.28* Adj.Close 0.95* 0.98* 0.98* 1.00* 1.00 -0.28* Volume -0.23* -0.22* -0.27 -0.28* -0.288 1.0
Signifikan pada α=0.
Berdasarkan  tabel  2  secara  umum  variabel-variabel  pada  simulasi  5 memiliki korelasi yang signifikan.namun juga ada terdapat beberapa variabel- variabel  yang  tidak  memiliki  korelasi  yang  signifikan.  Berdasarkan  tabel  2 secara  umum  variabel-variabel  pada  simulasi  6  memiliki  korelasi  yang signifikan .Berdasarkan tabel 2 secara umum variabel-variabel pada simulasi 7  memiliki  korelasi  yang  signifikan  .Namun  juga  ada  terdapat  beberapa variabel-variabel  yang  tidak  memiliki  korelasi  yang  signifikan  diantaranya  : Volume-Close Volume-Adj Close.Berdasarkan tabel 2 secara umum variabel- variabel pada  simulasi 8 memiliki korelasi yang signifikan .Namun juga ada terdapat  beberapa  variabel-variabel  yang  tidak  memiliki  korelasi  yang signifikan diantaranya : Volume-Close Volume-Adj Close.
Tabel 4 model regresi  dari semua data simulasi 1-8
β 0 β 1 β 2 β 3 β 4 β 5 RSE Adj R 2 Simulasi 1* 403861* -75086 530286* -366286* -122359* NA  160500 0.375 Simulasi 2*  180792* -77731 498273* -289910* -148553* NA  152900 0.247 Simulasi 3*  335367* -101436 597270* -433380* -87101 NA  152900 0.247 Simulasi 4*  621696* -90068 410848 -241104 -145587 NA  13550 0.1258 Simulasi 5*  383487* -685266  578647* -352097* -172335* NA  1850500  0.3473 Simulasi 6*  240508* -116820 655768* -508993 -45070 NA  187200 0.345 Simulasi 7* 174088* -91426 595201* -277332* -240029* NA  178100 0.2827 Simulasi 8*  527699.91* -98.38 367604.52*  -282133.35  -137178.53  NA  124700 0.1268
*Signifikan pada α=0.05
Berdasarkan  tabel  4  model  regresi  data  simulasi  1  Signifikan  pada α=0.05  dari  model  tersebut  dapat  dilihat  dari  parameter  β0+  β2+  β3+  β4 signifikan.Sedangkan  berdasarkan  tabel  4  model  regresi  data  simulasi  2 Signifikan pada α=0.05 dari model tersebut dapat dilihat dari parameter β1+ β2+  β3+  β4  signifikan.Sedangkan  berdasarkan  tabel  4  model  regresi  data simulasi  3  Signifikan  pada  α=0.05  dari  model  tersebut  dapat  dilihat  dari parameter β1+ β2+ β3+ β4 signifikan.Lalu berdasarkan tabel 4 model regresi data simulasi 4 Signifikan pada α=0.05 dari model tersebut dapat di lihat dari parameter β0 singfikan.
Berdasarkan  tabel  4  model  regresi  data  simulasi  5.  Signifikan  pada α=0.05  dari  model  tersebut  dapat  dilihat  dari  parameter  β0+  β2+  β3+  β4 signifikan.Sedangkan  berdasarkan  tabel  4  model  regresi  data  simulasi  6 Signifikan pada α=0.05 dari model tersebut dapat dilihat dari parameter β0+ β2  signifikan.Sedangkan  berdasarkan  tabel  4  model  regresi  data  simulasi  7 Signifikan pada α=0.05 dari model tersebut dapat dilihat dari parameter β1+ β2+ β3+ β4 singfikanLalu berdasarkan table 4 model regresi data simulasi 8 Signifikan pada α=0.05 dari model tersebut dapat di lihat dari parameter β2 singfikan
Gambar 3 Uji Normalitas simulasi 1 -4
Keterangan Gambar 3 : secara umum  error model regresi pada simulasi 1  mendekati  garis  bantu  oleh  karena  itu  simulasi  1  dapat  dikatakan  sebagai distribusi  normal.berdasarkan  gambar  3  secara  umum  eror  model  regresi pada  simulasi  2  peta  penyebaran  mendekati  garis  bantu  oleh  karena  itu simulasi 2 dapat  dikatakan sebagai distribusi normal.berdasarkan gambar 3 secara umum  eror model regresi pada simulasi 3  peta penyebaran mede\kata bahkan  hampir  setara  dengan  garis  bantu  oleh  karena  itu  simulasi  3  dapat dikatakan sebagai distribusi normal.berdasarkan gambar 3 secara umum  eror model  regresi  pada  simulasi  4  walaupun  tak  terlihat  dengan  jelas  peta penyebaran  dari  simulasi  4  namun  mendekati  garis  bantu  oleh  karena  itu simulasi 4 dapat dikatakan sebagai distribusi normal.
Gambar 4 Uji Normalitas simulasi 5 -8
Keterangan Gambar 4 : secara umum error model regresi pada simulasi 5 mendekati garis bantu oleh karena itu simulasi  5  dapat dikatakan sebagai distribusi  normal.berdasarkan  gambar  4  secara  umum  eror  model  regresi pada  simulasi  6  peta  penyebaran  mendekati  garis  bantu  oleh  karena  itu simulasi  6 dapat dikatakan sebagai distribusi normal.berdasarkan gambar 4 secara umum  eror model regresi pada simulasi 7  peta penyebaran mendekati bahkan  hampir  setara  dengan  garis  bantu  oleh  karena  itu  simulasi  7  dapat dikatakan sebagai distribusi normal.berdasarkan gambar 4 secara umum  eror model  regresi  pada  simulasi  8  walaupun  tak  terlihat  dengan  jelas  peta
penyebaran  dari  simulasi  8  namun  mendekati  garis  bantu  oleh  karena  itu simulasi 4 dapat dikatakan sebagai distribusi normal.
Tabel 4 Uji Normalitas  1-8 simulasi D P-value 1 0.60938 <2.2e-16 2 0.59921 <2.2e-16 3 0.6494 <2.2e-16 4 0.66667 1.887e-15 5 0.61871 <2.2e-16 6 0.61918 <2.2e-16 7 0.66851 <2.2e-16 8 0.62745 <2.2e-16 Keteragan *Signifikan pada � =0.05
**H 0 data distribusi` normal
**H 1 : data distribusi tidak normal
**Jika p-value lebih kecil dari � maka tolak  H 0
1. Berdasarkan  tabel  simulasi 1  yang nilai p-value=  2.2e-16 karena nilai p-value  l  lebih  besar  dari  α  maka  tidak  cukup  bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan berdistribusi normal
2. Berdasarkan  tabel  simulasi 2  yang nilai p-value= 2.2e-16 karena nilai p-value  lebih  besar  dari  α  maka  tidak  cukup  bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan berdistribusi normal
3. Berdasarkan  tabel  simulasi 3  yang nilai p-value= 2.2e-16 karena nilai p-value lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan berdistribusi normal
4. Berdasarkan  tabel  simulasi  4  yang  nilai  p-value=  1.887e-15  karena nilai  p-value  lebih  besar  dari  α  maka  tidak  cukup  bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan berdistribusi normal
5. Berdasarkan  tabel  simulasi 5  yang nilai p-value= 2.2e-16 karena nilai p-value lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan berdistribusi normal
6. Berdasarkan  tabel  simulasi 6 yang nilai p-value= 2.2e-16 karena nilai p-value lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan berdistribusi normal
7. Berdasarkan  tabel  simulasi 7  yang nilai p-value= 2.2e-16 karena nilai p-value lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan berdistribusi normal
8. Berdasarkan  tabel  simulasi 8 yang nilai p-value= 2.2e-16 karena nilai p-value lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan berdistribusi normal
Tabel 5 Uji Heteroskedastisitas simulasi  1-8 simulasi BP df P-value 1 30.244 4 4.739e-06 2 8.8998 4 0.06365 3 22.446 4 0.0001619 4 3.7781 4 0.4369 5 68.123 4 5.65e-14 6 22.728 4 0.0001435 7 0.66851 4 <2.2e-16 8 5.066 4 0.2806 *Signifikan pada α=0.05 Keterangan
**H0 Residual/galat seragam
**H1 : Residual/ galat Tidak  seragam **Jika p-value lebih kecil dari α maka tolak  H0
1. Berdasarkan  tabel  simulasi  1  yang  nilai  p-value=  4.739e-06  karena nilai  p-value  lebih  besar  dari  α  maka  tidak  cukup  bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan Residual\ galat seragam
2. Berdasarkan  tabel  simulasi 2  yang nilai p-value= 0.06365 karena nilai p-value lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan Residual\ galat seragam
3. Berdasarkan  tabel  simulasi  3  yang  nilai  p-value=  0.0001619  karena nilai  p-value  lebih  besar  dari  α  maka  tidak  cukup  bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan Residual\ galat seragam
4. Berdasarkan  tabel  simulasi 4  yang nilai p-value=  0.4369 karena nilai p-value lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan Residual\ galat seragam
5. Berdasarkan tabel simulasi 5 yang nilai p-value= karena nilai p-value= 5.65e14 lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan Residual\ galat seragam
6. Berdasarkan  tabel  simulasi  6  yang  nilai  p-value=  karena  nilai  p- value= 0.0001435 lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak Ho dengan kata lain diidentifikasikan Residual\  galat seragam
7. Berdasarkan  tabel  simulasi  7  yang  nilai  p-value=  karena  nilai  p- value=2.2e-16 lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan Residual\ galat seragam
8. Berdasarkan tabel  simulasi 8  yang nilai p-value= karena nilai p-value= 0.2806 lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan Residual\ galat  seragam
Tabel 5 Uji Multikorelasi simulasi 1-8
simulasi Keterangan 1 Tidak dapat melakukan pengujian Multikolinearitas (Eror) 2 Tidak dapat melakukan pengujian Multikolinearitas (Eror) 3 Tidak dapat melakukan pengujian Multikolinearitas (Eror) 4 Tidak dapat melakukan pengujian Multikolinearitas (Eror) 5 Tidak dapat melakukan pengujian Multikolinearitas (Eror) 6 Tidak dapat melakukan pengujian Multikolinearitas (Eror) 7 Tidak dapat melakukan pengujian Multikolinearitas (Eror) 8 Tidak dapat melakukan pengujian Multikolinearitas (Eror) Tabel 6 Uji Autokorelasi    1-8 simulasi DW P-value 1 1.2147 0.7608 2 1.1898 0.5 3 1.368 NA 4 1.266 0.1055* 5 0.67055 0.2394* 6 0.67313 0.712 7 0.71382 <2.2e-16 8 1.0289 0.2363 *Signifikan pada α=0.05 Keterangan
H0***: tidak ada korelasi antara pengamatan/observasi dengan pengamatan sebelumnya
H1***:  ada  korelasi  antara  pengamatan/observasi  dengan  pengamatan sebelumnya Jika p-value*** lebih kecil dari α maka tolak H0 Kesimpulan p-value jauh lebih kecil dari α maka tolak H0 atau dengan kata lain  terindikasi  bahwa  ada  korelasi  antara  pengamatan/observasi  dengan pengamatan/observasi sebelumnya.
1. Berdasarkan  tabel  simulasi  1  yang  nilai  p-value  karena  nilai  p- value=0.7608 lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho
dengan  kata  lain  diidentifikasikan  bahwa  ada  korelasi  antara pengamatan/observasi dengan pengamatan/observasi sebelumnya.
2. Berdasarkan  tabel  simulasi 2 yang nilai p-value karena nilai p-value= 0.5 lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho dengan kata lain diidentifikasikan bahwa ada korelasi antara
pengamatan/observasi dengan pengamatan/observasi sebelumnya.
3. Berdasarkan  tabel  simulasi 3 yang nilai p-value karena nilai p-value=
NA  lebih  besar  dari  α  maka  tidak  cukup  bukti  menolak  Ho  dengan kata lain diidentifikasikan bahwa ada korelasi antara pengamatan/observasi dengan pengamatan/observasi sebelumnya.
4. Berdasarkan  tabel  simulasi  4  yang  nilai  p-value  karena  nilai  p- value=0.1055  lebih  kecil  dari  α  maka  terima  Ho  dengan  kata  lain diidentifikasikan    bahwa    Tidak ada korelasi antara pengamatan/observasi dengan pengamatan/observasi sebelumnya.
5. Berdasarkan  tabel  simulasi  5  yang  nilai  p-value  karena  nilai  p- value=0.2394  lebih  kecil  dari  α  maka  terima  Ho  dengan  kata  lain diidentifikasikan  bahwa  ada  korelasi  antara  pengamatan/observasi dengan pengamatan/observasi sebelumnya.
6. Berdasarkan  tabel  simulasi  6  yang  nilai  p-value  karena  nilai  p- value=0.712  lebih  besar  dari  α  maka  tidak  cukup  bukti  menolak  Ho Ho  dengan  kata  lain  diidentifikasikan  bahwa  ada  korelasi  antara pengamatan/observasi dengan pengamatan/observasi sebelumnya.
7. Berdasarkan  tabel  simulasi  7  yang  nilai  p-value  karena  nilai  p- value=2.2e-16 lebih besar dari α maka tidak cukup bukti  menolak  Ho Ho  dengan  kata  lain  diidentifikasikan  bahwa  ada  korelasi  antara pengamatan/observasi dengan pengamatan/observasi sebelumnya.
8. Berdasarkan  tabel  simulasi  8  yang  nilai  p-value  karena  nilai  p- value=0.2363  lebih  kecil  dari  α  maka  tolak  Ho  dengan  kata  lain diidentifikasikan  bahwa  ada  korelasi  antara  pengamatan/observasi dengan pengamatan/observasi sebelumnya.

## Tabel 7 Uji Linieritas
simulasi Keterangan 1 Tidak dapat melakukan pengujian Linieritas  Data Ambiguous  (Eror) 2 Tidak dapat melakukan pengujian Linieritas  Data Ambiguous  (Eror) 3 Tidak dapat melakukan pengujian Linieritas  Data Ambiguous  (Eror) 4 Tidak dapat melakukan pengujian Linieritas  Data Ambiguous  (Eror) 5 Tidak dapat melakukan pengujian Linieritas  Data Ambiguous  (Eror) 6 Tidak dapat melakukan pengujian Linieritas  Data Ambiguous  (Eror)
7 Tidak dapat melakukan pengujian Linieritas  Data Ambiguous  (Eror) 8 Tidak dapat melakukan pengujian Linieritas  Data Ambiguous  (Eror)

## SIMPULAN
1. PT Campina Ice Cream Industry Tbk adalah sebuah produsen es krim yang bertempat  pusat  di  Surabaya.  Untuk  menopang  seluruh  aktivitas perusahan  dan  optimalan  operasional  perusahaan  campina  hingga akhir tahun 2020.  Pada penelitian kali kami  menemukan kinerja harga saham yang sesungguhnya dengan metode missing value imputasi  tehnik LOCF pada awal mula covid 19 hingga tanggal 14 april 2022.
2. Model  Regresi  simulasi  5.  Signifikan  pada  α=0.05  dari  model  tersebut dapat  dilihat  dari  parameter  β0+  β2+  β3+  β4  signifikan.Sedangkan berdasarkan tabel 4 model regresi data simulasi 6  Signifikan pada α=0.05 dari  model  tersebut  dapat  dilihat  dari  parameter  β0+  β2 signifikan.Sedangkan  berdasarkan  tabel  4  model  regresi  data  simulasi  7 Signifikan pada α=0.05 dari model  tersebut  dapat dilihat dari parameter β1+  β2+  β3+  β4  singfikanLalu  berdasarkan  table  4  model  regresi  data simulasi 8 Signifikan pada α=0.05 dari model tersebut dapat di lihat dari parameter  β2  signifikan  dan  data  yang  terbaik  terdapat  pada  simulasi  4 dengan perolehan nilai Residual Standar Errornya (RSE) adalah 13550 dan Adjective Residual  adalah 0.1258
3. Sedangkan pada Uji Normalitas mendapatkan hasil simulasi 5 mendekati garis bantu oleh karena itu simulasi 5  dapat dikatakan sebagai distribusi normal.berdasarkan  gambar  4  secara  umum  eror  model  regresi  pada simulasi 6  peta penyebaran mendekati garis bantu oleh karena itu simulasi 6 dapat dikatakan sebagai distribusi normal.berdasarkan gambar 4 secara umum  eror  model  regresi  pada  simulasi  7  peta  penyebaran  mendekati bahkan hampir setara dengan  garis bantu oleh karena itu simulasi 7 dapat dikatakan sebagai distribusi normal.berdasarkan gambar 4 secara umum eror model regresi pada simulasi 8 walaupun tak terlihat dengan jelas peta penyebaran dari simulasi 8 namun  mendekati garis bantu oleh karena itu simulasi 4 dapat dikatakan sebagai distribusi normal.
4. Lalu pada Uji Heteroskedastisitas kami menemukan hasil sebagai berikut yaitu pada simulasi 1,2,5,7 itu  menolak H0  karena lebih kecil dari α dan ada beberapa data yang  kemungkinan terima H0 diantaranya simulasi 3,6.
5. Sedangkan Uji Autokorelasi kami menemukan hasil sebagai berikut  yaitu pada simulasi 1,2,3,6,7,8 itu menolak H0  karena lebih kecil dari α dan ada beberapa data yang menolak H0 diantaranya 4,5.Sedangkan ada beberapa Uji asumsi regresi yang tidak dapat terpenuh akibat dari data perusahan yang mungkin bermasalah diantara sebagai berikut ini : Uji Multikorelasi dari simulasi 1-8 dan Uji Linieritas simulasi 1 - 8
6. Terakhir  untuk  para  akuntan  dan  investor  saham  dapat  menggunakan data  yang  kami  peroleh  guna  bahan  untuk  mempertimbangkan  kondisi asli  dari  perusahan  selama  covid  19  ini  berlangsung.Dan  juga  model
regresi  ini  akan  lebih  baik  jika  penelitian  selanjutnya  akan  lebih  baik menggunakan  data  yang  lebih  banyak  seperti  5  tahun  terakhir  dan menggunakan  imputasi  yang  lain  juga  mungkin  akan  menghasilkan kesimpulan yang mungkin berbeda.
.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina.N.,Tri.M. 2020. Pengaruh Kinerja Keuangan Terhadap Harga Saham Pada Perusahaan Rokok yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia . Jurnal Akuntansi dan Pembangunan. Vol 5 N0 3 hal 100-109
Amalia.R.2021. B uku Saku Digital (E-Pocketbook) Pedoman Umum Data Cleaning.
Puslitbang Humaniora dan Manajemen Kesehatan:Jakarta.
Andriani.A.M.(2019). Pengembangan Produk Es Krim (Studi Tentang Updaya Pegembangan Produk Es Krim Untuk Segmentasi Anak-anak oleh PT Campina Ice Cream Industry,  Tbk.Tugas  Akhir D3 thesis, Universitas Airlangga.
Ardian,  N.  (2019).  Pengaruh  Insentif  Berbasis  Kinerja,  Motivasi  Kerja,  Dan Kemampuan  Kerja  Terhadap  Prestasi  Kerja  Pegawai  UNPAB.  JEpa, 4(2), 119-132.
Asfihan  A,  2022.  Uji  Asumsi  Klasik  Adalah  :  Jenis-jenis  Uji  Asumsi Klasik.2021.  [internet]  Diakses  pada  tanggal  17  april  2022  dari https://adalah.co.id/uji-asumsi-klasik/
Bhirawa.W.T.2021.  Pengaruh  Modal  Kerja  Terhadap  Profitabilitas  PT Campina Ice Cream Industry Tbk . EKBI S. Vol 9.hal 18-23. Brilliant.E.H.,Kurniawan. M.H.S,2019.Perbandingan Regresi Linier Berganda dan  Regresi  Buckley-James  Dan  Analisis  Survival  Data  Tersensor kanan.Sains Teknologi, Teknik Ekonomi Pendidikan dan Matematika.Vol 1 Hal 1-10.
Campina,  2022.  Membawa  kebahagian.  [internet]  diakses  pada  tanggal  14 april 2022 dari https://www.campina.co.id/about-campina/
Dananjaya.  W.S.M.B.I.,  Tirta.D.M.I.  2020.Tantangan  Filosofi  Pendidikan (Memahami  Ancaman  Linieritas  Pendidikan  Modern).  Guna  Widya  : Jurnal Pendidikan Hindu .Vol 8. Hal 135-143
Dwi.S.A.2021.Faktor  –  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Nilai  Perusahaan  Pada Perusahaan  Manufaktur  Subsektor  Makanan  Dan  Minuman  Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia.  Jurnal  Ratri  (Riset  Akuntansi Tridinanti).Vol 3 hal 19-32.
Evriyanto,Y.2021. Perbandingan Metode Imputasi Untuk Mengestimasi Data Hilang  Pada  Pada  Kesehatan  Ibu  dan  Anak  di  Jawa  Timur.  Skripsi, UNIVERSITAS AIRLANGGA. Surabaya.Indonesia.
Gaol.L.L.I.,Simurat.S.,Siagian.R.E.Implementasi Data Mining Dengan Metode Regresi  Linear  Berganda  Untuk  Memprediksi  Data  Persediaan  Buku
Pada  PT.  Yudhistira  Ghalia  Indonesia  Area  Sumatera  Utara. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer ).Vol 3.Hal. 130-133 Gunadi.S.D.L.N.,  Widyatama.J.2021.  Perhitungan  Sebagai  Seorang Investor Saham  Atas  Besaran  Pajak  Yang  Harus  Dibayarkan  Kepada  Negara. LOCUS DELICTI. Vol 2.hal 13-23.
Heatubun,  S.2020.  Dampak  Covid–19  terhadap  Perekonomian  Indonesia.
EduPsyCouns: Journal of Education, Psychology and Counseling , 2(1), 146- 153.
Hidayat  A,  Uji  Normalitas  Dan  Metode  Perhitungan  Penjelasan  Lengkap.
2020.  [internet]  diakses  pada  tanggal  16  april  2022  dari https://www.statistikian.com/2013/01/uji-normalitas.html
IDX. (2022). Produk Saham. [internet] diakses pada tanggal 16 April 2022 dari https://www.idx.co.id/produk/saham/
Ileana.I.,  Nurlaela.E.  Herryanto.N.2020.  Estimasi  Missing  Data  Dengan Metode Multivariate Imputation By Chained Equations (Mice) Untuk Membentuk Persamaan Regresi Linear Berganda. Eureka Matik a.Vol. 8. Hal 97-107. Ilhami.M.S.N.,Utaminingrum.F.Rancang Bangun Sistem Pengaturan Kecepatan Otomatis Jumlah Tetesan Infus Pada Pasien Berdasarkan Uji Linieritas. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer. Vol 3 Hal: 10235-10240. Iman.J.F.2019.Perbandingan Metode Hot-Deck Imputation Dan Metode Knni Dalam  Mengatasi  Missing  Values.Seminar  Nasional  Statistik Kedinasan Vol 1,Hal 275-283.
In, A. W. K., &  Asyik, N. F.  (2019). Pengaruh kompetensi dan independensi terhadap  kualitas  audit  dengan  etika  auditor  sebagai  variabel pemoderasi. Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi (JIRA), 8(8).
Istiqomah.N.2021.Metode  Imputasi  Untuk  Mengatasi  Data  Hilang  Pada Analisis  Komponen  Utama  Nonlinier  Data  Ordi.  thesis,  Universitas Brawijaya.Malang.Indonesia.
Kinerja Campina Ice Cream Industry (CAMP) terpengaruh pandemi Covid- 19.2021.Diakses pada tanggal 17 April 2021. Dari https://investasi.kontan.co.id/news/kinerja-campina-ice-cream- industry-camp-terpengaruh-pandemi-covid-19-1
Kistoro.H.C.A.,Zulviah.MAsha.F.A.  2019.  Studi  Kompetensi  Guru  dan Liieritas  Pendidikan  dalam  Peningkatan  Prestasi  Belajar  SIswa  SD Negri 1 Gunng Tiga dan SDN 1 Ngarip Lampung Vol 10 Hal 245-255.
Konsultan  statistic,  2021.  Uji  Autokorelasi  pada  regresi  linear..  [internet] Diakses pada tanggal 17 april 2022 dari https://www.konsultanstatistik.com/2021/06/uji-autokorelasi-pada- regresi-linear.html
Lutfi,  A.2019.  Identifikasi  Autokorelasi  Spasial  Angka  Partisipasi  Sekolah  di Provinsi  Sulawesi  Selatan  Menggunakan  Indeks  Moran  (Doctoral dissertation, Universitas Negeri Makassar).
Masruri, A. (2019). Linieritas Ijazah (Sebuah Analisis Kebijakan Pendidikan). Andragogi: Jurnal Pendidikan Islam dan Manajemen Pendidikan Islam, 1(2),
242-253. Meiryani, 2021. Memahami Uji Autokorelasi dalam Model Regresi. [internet] Diakses pada tanggal 17 april 2022 dari https://accounting.binus.ac.id/2021/08/06 /memahami-uji- autokorelasi-dalam-model-regresi/ Meiryani,  2021.  Uji  Multikolinearitas:  Pengertian,  Contoh  kasus  dan  Cara
Mengatasi.  2022.  [internet]  diakses  pada  tanggal  16  april  2022  dari https://accounting.binus.ac.id/2021/08/06/memahami-uji- multikolinearitas-dalam-model-regresi/#:~:text=Uji%20
Multikolinearitas%20 bertujuan%20untuk%20menguji,variance%20
inflation%20 factor%20(VIF).
Nasution, D. A. D., Erlina, E., & Muda, I. (2020). Dampak pandemi Covid-19 terhadap perekonomian Indonesia. Jurnal Benefits, 5(2), 212-224.
Nazidah.P.D.M.  2021.Problematika  Linieritas  dan  Pemenuhan  Kualifikasi Akademik  Guru  dalam  Lembaga  PAUD.  Jurnal  Obsesi  :  Jurnal
Pendidikan Anak Usia Dini.Vol 6 Hal 2043-2051 Noviani.U.N.K.N.,Seurdana.A.K.2019. Pengaruh Ukuran Perusahaan, Political  Cost  Dan  Kinerja  Lingkungan  Terhadap  Environmental Disclosure  Dalam  Laporan  Tahunan.  e-Jurnal  Akuntansi.Vol  28.hal 1900-1919
Pertiwi,  K.  D.,  &  IP,  L.2020.Spasial  Autokorelasi  Sebaran  Demam Berdarah Dengue  di  Kecamatan  Ambarawa.  Pro  Health  Jurnal  Ilmiah Kesehatan,2(1), 29-34.
Pradipta.P.,Dimyati,.M.Ifa.K.2019. Pengaruh Roa,Der,Npm,Eps Dan Current Ratio  Terhadap  Harga Saham  Perusahaan  Industri  Barang  Konsumsi Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  Tahun  2015  – 2017.Progress Conference.Vol 2 hal 215-22.
Rizkiyah.P.  2021.  Aanalisis  RAsio  Likuiditas  dan  Solvabilitas  TErhadap Kinerja  Keuangan  PT  Campina  Ice  Cream  Industry  Tbk.  Skripsi. Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Mulia Pratama Bekasi.Indonesia.
Sari.K,R., Isnain,F. 2022. Perncangan Sistem Monitoring PErsediaan Stok Es Krim  Campina  pada  PT  Yunikar  Jaya  Sakti. Jurnal  Informatika  dan Rekayasa Perangkat .Vol 2 no 1 hal 1-7
Setyarini,  A.  (2020).  Analisis  Pengaruh  CAR,  NPL,  NIM,  BOPO,  LDR Terhadap  ROA  (Studi  Pada  Bank  Pembangunan  Daerah  di  Indonesia Periode 2015-2018). Research Fair Unisri, 4(1).
Sidarta.A.L, 2021. Pengaruh Fundamental Perusahaan Manufaktur Terhadap Return  Saham  Pada  Masa  Pandemi  COVID-19  (Pada  Sektor  Industri Consumer Goods Yang Tercatat di BEI Tahun 2020). Skripsi.Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya.Indonesia.
Sinuhaji, E. (2019). Pengaruh Kepribadian, Kemampuan Kerja dan Motivasi Kerja  terhadap  Kinerja  SDM  Outsourcing  pada  PT.  Catur  Karya Sentosa Medan. Jurnal Ilman: Jurnal Ilmu Manajemen, 1(1). Subheading.IN.2020. Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSSB) saat Pandemi Covid-19 dan Dampaknya bagi Pasar Modal Indonesia.Abiwara. ISSN 2686-1577. Vol. 2 hal 33-37.
Sukarna, S., & Sanusi, W. (2019). Analisis Autokorelasi Moran’s I, Geary’s C, Getis-Ord  G,  dan  LISA  serta  Penerapannya  pada  Penderita  Kusta  di Kabupaten  Gowa  (Doctoral  dissertation,  UNIVERSITAS  NEGERI MAKASSAR).
Sutrisyo,  Jamila.  2021.  Pengaruh  Manajemen  Laba  Terhadap  Kinerja Keuangan  (Pada  Perusahaan  Sub  Sektor  Industri  Food  and  Beverage Yang terdaftr di BURSA EFEK INDONESIA (BEI). Skripsi. Universitas MUHAMMADIYAH METRO.
Tobing.L.J.S.,  Malau.  M.,Situmorang.  Et  al.  2020.  Pengenalan  Menabung Saham Kepada Jamaah Masjid di Lokasi Dekat UKI Cawang. IKRAITH- ABDIMAS . Vol 3.No 1 hal 43-49
Trisna.S., Meilina. 2019. Pengaruh Market Value Added (MVA), ROE dan EPS Terhadap  Harga  Saham  Perusahaan  Manufaktur  Sektor  Industri Barang Konsumsi yang Terdaftar di BEI Pada Perofr 2016-2018. Skripsi, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta.Indonesia.
Wahyudi.  Rahmach.  B.  Pengaruh  Perencanaan  Pajak  Terhadap  Nilai Perusahaan Dengan Komisaris Independen Sebagai Variabel Moderasi (Studi  Empiris  pada  Beberapa  Perusahaan  Manufaktur  yang  Ada  di Jawa  Timur  dan  Terdaftar  di  BEI  dari  Tahun  2016-2019).  Skripsi, Universitas Bhayangkara.Surabaya.Indonesia.
Warapsari.B.E.,2019. Peran Job Involvement dan Karakteristik Pekerjaan Pada Organizational  Citizenship  Behavior  (OCB)  pada  PT.  Campina  Ice Cream Industry Surabaya. Ilmu Manajemen VOL 7 HAL 1137-1144
Wardana.W.Putra.A.2019. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Return Saham
Pada  Perusahaan  Property  dan  Real  Estate  yang  terdaftar  di  BEI. Institutional Repository STIE WIDYAGAMA LUMAJANG, INDONESIA.
Wulandari.P.F,H.  2021.  Metode  Economic  Value  Added  Sebagai  Alat  Untuk Mengukur  Penilaian  Kinerja  Keuangan  Pada  PT.  Es  Krim  Campina Tbk.. Ekonomi Kuantitatif dan Studi Manajemen. Vol 2 hal 85-93. Yudha. 2021. Apa it Liniaritas dalam system pengukuran. [internet] Diakses pada tanggal 17 april 2022 dari https://www.anakteknik.co.id/fitrohanugrah/ articles/apa-itu-
linearitas-dalam-sistem-pengukuran
Arrahman,  A.,  &  Yanti,  I.  (2022).  Halal  Industry  in  Javanese  Culture; Yogyakarta  Regional  Government  Policy  in  obtaining  its  economic values.  INFERENSI:  Jurnal  Penelitian  Sosial  Keagamaan,  16(1),  151– 174. https://doi.org/10.18326/infsl3.v16i1.151-174
As’ad,  A.,  &  Firmansyah,  F.  (2022).  A  New  Paradigm  on  Human  Resources
Management  in  State  Islamic  University.  AL-ISHLAH:  Jurnal Pendidikan, 14(1), 71–84. https://doi.org/10.35445/alishlah.v14i1.1513
As’ad, A., Fridiyanto, F., & Rafi’i, M. (2021). The Battle of Student Ideology at State  Islamic  Higher  Education:  Activism  of  Gerakan  Mahasiswa Pembebasan and Student Element Resistance. Madania: Jurnal Kajian Keislaman, 25(1), 75. https://doi.org/10.29300/madania.v25i1.4493 Subekti,  A.,  Tahir,  M.,  Mursyid,  &  Nazori,  M.  (2022).  the  Effect  of
Investment, Government Expenditure, and Zakat on Job Opportunity With  Economic  Growth  As  Intervening  Variables.  Journal  of Southwest Jiaotong University, 57(3), 102–112. https://doi.org/10.35741/issn.0258-2724.57.3.9
Umar,  M.,  &  Sukarno,  S.  (2022).  The  influence  of  fiqh  insights  and  science literacy  on  student  ability  in  developing  Quran-based  science. International Journal of Evaluation and Research in Education, 11(2), 954–962. https://doi.org/10.11591/ijere.v11i2.22012