ISSN 2798-0251 , Vol 3, No 2, 2024, 83-94
Implementasi  Metode  Regresi  Linear  Berganda  untuk Mengatasi Pelanggaran Asumsi Klasik (Implementation of
Multiple Linear Regression Methods to Overcome Violations of Classical Assumptions)
Mei Dian Irrawati 1* ,  Maya Mukaramah 2
Universitas Muhammadiyah Surakarta, Jawa Tengah 1,2

## meidianirrawati@gmail.com

## Riwayat Artikel
Diterima pada 23 Desember 2023 Revisi 1 pada 30 Desember 2023 Revisi 2 pada 8 Januari 2024 Revisi 3 pada 10 Januari 2024 Disetujui pada 12 Januari 2024
A bstract
Purpose: This  study  investigates  the  impact  of  economic  events, such as recessions, on the classical assumptions that form the basis of  economic  theory.  Exploring  the  applicability  of  classical economic theory assumptions by considering real-world deviations during economic events.
Methodology/approach: The  Research  Methodology  utilizes successful  journal  and  interval  review  methods  to  examine economic  events  and  their  impact  on  classical  economic  theory. Apply the multiple linear regression test to predict the value of the dependent  variable  using  known  independent  variables.  The confidence interval method was employed to estimate the precision of the statistical parameters.
Results/findings: Results  and  present  findings  on  the  deviation from  classical  assumptions  during  economic  events.  This  study provides  insights  into  the  predictive  power  of  multiple  linear regressions  in  the  context  of  economic  instability.  Share  the estimated values and precision of the statistical parameters using the confidence interval method.
Limitations: We  acknowledge  the  limitations  related  to  the generalization  of  the  findings  during economic events.  Recognize the inherent challenges of applying classical economic assumptions to real-world scenarios.
Contribution: Contributes to the development of economic theory by highlighting discrepancies between classical assumptions and the complexities of economic events.
Keywords: S tatistic, Economic, Methods How to cite: Irrawati, M, D., Mukaramah, M. (2024). Implementasi Metode  Regresi  Linear  Berganda  untuk  Mengatasi  Pelanggaran Asumsi Klasik. Studi  Akuntansi,  Keuangan  dan Manajemen, 3(2), 83-94.

## 1. Pendahuluan
Pelanggaran asumsi klasik merujuk pada situasi di mana kondisi atau prinsip-prinsip dasar dari teori ekonomi klasik tidak sepenuhnya berlaku atau tidak sesuai dengan kenyataan. Salah satu asumsi klasik yang sering dilanggar adalah asumsi tentang ketenangan pasar, yaitu keyakinan bahwa pasar akan selalu mencapai keseimbangan dan harga-harga akan selalu mencerminkan nilai sebenarnya dari barang dan jasa. Dalam kenyataannya, pasar tidak selalu bekerja secara sempurna dan seringkali terdapat kegagalan pasar, seperti adanya monopoli, informasi asimetris, atau adanya hambatan-hambatan lain yang dapat mengakibatkan ketidaksempurnaan dalam penentuan harga.
Pelanggaran  asumsi  klasik  juga  bisa  terlihat  dalam  fenomena  ketidakstabilan  makroekonomi.  Teori ekonomi klasik mengasumsikan jika ekonomi akan mencapai tingkat pengangguran alami dan output penuh,  namun  pada  penerapannya,  ada  sebuah  fluktuasi  ekonomi  yang  dapat  menyebabkan ketidakstabilan dalam tingkat pengangguran dan produksi. Peristiwa-peristiwa ekonomi seperti resesi atau  depresi  ekonomi  menunjukkan  bahwa  asumsi-asumsi  klasik  tidak  selalu  berlaku,  dan  hal  ini
menjadi  dasar  bagi  pengembangan  teori  ekonomi  lainnya,  seperti  ekonomi  Keynesian,  yang memperhitungkan dampak intervensi pemerintah dalam mengatasi ketidakstabilan ekonomi. Adanya sebuah  pelanggaran  maka  dilakukan  sebuah  identifikasi  dan  pemahanan  pelanggaran  asumsi  klasik dapat  memberikan  pengetahuan  mendalam  tentang  situasi  dimana  model  regresi  kurang  akurat  atau perlu diperbaiki. Adanya penelitian ini dapat menghasilkan metode analisis yang lebih bisa diandalkan dan relevan dalam berbagai konteks.
Dengan cara melakukan Interval kepercayaan, Interval kepercayaan adalah suatu metode statistik yang digunakan untuk mengukur seberapa akurat estimasi rerata atau proporsi dari sampel dalam mewakili nilai sebenarnya dari populasi. Interval kepercayaan terdiri dari tiga komponen utama : Pertama nilai statistik (seperti rerata atau proporsi) yaitu Nilai statistik merujuk pada ukuran yang kita estimasikan dari sampel. Misalnya, jika kita ingin mengestimasi rerata populasi, maka nilai statistiknya adalah rerata sampel. Jika kita ingin mengestimasi proporsi populasi, maka nilai statistiknya adalah proporsi sampel. Kedua, tingkat kepercayaan yaitu menunjukkan seberapa yakin kita dengan interval kepercayaan yang dihasilkan.  Biasanya,  tingkat  kepercayaan  yang  umum  digunakan  adalah  95%  atau  99%.  Tingkat kepercayaan  95%  berarti  jika  kita  mengulangi  proses  pengambilan  sampel  dan  menghitung  interval kepercayaan  sebanyak  100  kali,  sekitar  95  dari  interval-interval  tersebut  akan  menangkap  nilai sebenarnya  dari  populasi.  Ketiga,  terdapat  derajat  penyimpangan  (standar  error)  yaitu  Derajat penyimpangan atau standar error merupakan ukuran variabilitas atau ketidakpastian dalam estimasi kita. Semakin besar standar error, semakin besar ketidakpastian kita terhadap estimasi tersebut. Standar error dipengaruhi oleh ukuran sampel dan variabilitas data dalam sampel.
Untuk mencapai interval kepercayaan yang lebih akurat, ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan. Pertama, memastikan variabel yang dimasukkan dalam model benar-benar relevan dengan pertanyaan penelitian.  Pemilihan  variabel  yang  tidak  relevan  dapat  menghasilkan  estimasi  yang  bias  atau  tidak akurat. Selain itu, penting untuk mempertimbangkan efek interaksi antar variabel. Efek interaksi dapat mempengaruhi  hubungan  antara  variabel  dan  estimasi  yang  dihasilkan.  Dengan  mempertimbangkan efek interaksi, kita dapat menghindari pelanggaran asumsi klasik dan meningkatkan kualitas estimasi.

## 2. Tinjauan Pustaka dan Pengembangan Hipotesis

## 2.1. Penelitian yang Relevan
Menurut penelitian dari (Ningsih & Dukalang, 2019) menyatakan bahwa pelanggaran terhadap asumsi klasik dalam bidang ekonomi dan keuangan telah memperluas pemahaman tentang perilaku pasar dan pengambilan  keputusan  manusia.  Salah  satu  asumsi  utama  yang  telah  dipertanyakan  adalah  konsep rasionalitas  penuh  dalam  pengambilan  keputusan.  Teori  klasik  ekonomi  mengasumsikan  bahwa individu bertindak secara rasional dan memiliki akses penuh terhadap informasi. Sebuah model regresi diterapkan untuk membuat sebuah pengukuran pada suatu variabel dependen yang diartikan  sebagai persamaan  regresi  estimasi  yaitu  sebuah  gabungan  matematis  yang  menampilkan  sebuah  hubungan antara  satu  variabel  dengan  lainnya  yang  nilainnya  diketahui  oleh  variabel  yang  belum  diketahui. Namun,  penelitian  dalam  behavioral  economics  menunjukkan  bahwa  manusia  rentan  terhadap  bias kognitif, di mana emosi, persepsi, dan faktor non-rasional lainnya memengaruhi keputusan mereka.
Menurut penelitian dari (Sudariana & Yoedani, 2022) menyatakan bahwa asumsi pasar efisien, yang menyatakan  bahwa  harga  pasar  mencerminkan  semua  informasi  yang  tersedia,  telah  dipertanyakan dengan adanya fenomena gelembung ekonomi dan anomali pasar yang tidak dapat dijelaskan oleh teori pasar  klasik.  Sebuah  pelanggaran  asumsi  klasik  meliputi  regresi  linear  berganda  merupakan  model regresi  linear  serta  mengimplementasikan  lebih  dari  satu  variabel  bebas  dalam  bahasa  asing  disebut multiple linear regression.
Menurut  penelitian  dari  (MARDIATMOKO,  2020)  menyatakan  bahwa  peristiwa  seperti  gelembung ekonomi  menunjukkan  bahwa  harga  pasar  tidak  selalu    beroperasi  secara  efisien  seperti  yang diasumsikan dalam teori klasik.Pelanggaran-pelanggaran ini telah mendorong perkembangan teori baru yang  memperhitungkan  faktor-faktor  psikologis,  perilaku,  dan  ketidakteraturan  pasar  dalam menjelaskan perilaku ekonomi yang sebenarnya. Maka penting adanya uji asumsi klasik menggunakan
regresi  linier  berganda  walaupun  tidak  dilakukan  secara  langsung  namun  pengujian  ini  langsung ketahap uji t dan uji F. Uji asumsi klasik merupakan analisis yang dilakukan untuk mendapatkatkan pengujian apakah pada sebuah model regresi linear ada sebuah masalah asumsi klasik atau tidak. Maka uji asumsi klasik bisa mempredeksi adanya hubungan linier antara dua variabel .
Menurut  penelitian  dari  (Asisdiq  &  Side,  2021)  menyatakan  bahwa  analisis  regresi  linear  berganda digunakan  untuk  memahami  bagaimana  kombinasi  dari  beberapa  peubah  85 redictor  dapat mempengaruhi peubah respon. Dalam analisis regresi, penting untuk mengerti dan memperhitungkan interaksi antara perubah predeksi dan perubah tanggapan, baik dalam analisis regresi linear sederhana maupun berganda. Bentuk hubungan antara peubah respon dengan peubah 85redictor dapat dinyatakan dalam bentuk persamaan regresi atau model regresi. Penyesuaian yang menggabungkan antar variabel (Y) dengan seluruh varibel (X). Jika ditemukan interaksi linier sempurna atau tepat dengan beberapa atau lebih  semua  variabel independent dalam model regresi  berganda  disebut multikolinearitas.  Jika relevansinya antara dua atau lebih variabel bebas dalam penyesuaian regresi linier berganda. Analisis regresi  juga  digunakan  sebagai  peramalan  sehingga  peubah  respon 𝑌 dapat  diramalkan  dari  peubah redictor 𝑋 , apabila peubah prediktornya diketahui.
Menurut penelitian dari (Wasilaine et al., 2014) menyatakan bahwa regresi ridge merupakan sebuah reknik  yang  dikembangkan  untuk  memantapkan  nilai  koefisien  regresi  karena  multikolinearitas. Regresi punggungan pertama oleh A.E. Hoerl di tahun 1962. Cara ini untuk mengindari permasalahan tersebut dengan hasil yang tidak diinginkan karena korelasi yang meningkat antara beberapa varibel independent  dalam model regresi  ini  akan mempelajari  hubungan  antar  variabel.  Jika ada  hubungan antar  variabel  independent  tersebut.  Multikolinearitas  akan  terjadi  jika  terdapat  interaksi  linear sempurna  atau  pasti  antara  Sebagian  atau  semua  varibel  yang  tidak  berpengaruh  oleh  model  regresi berganda.  Regresi  dihasilkan  dengan  studi  regresi  berganda  menjadi  sangat  rendah  atau  tidak  dapat menghasilkan  analisis  yang  sesuai  dengan  sifat  atau  dampak  suatu  variabel  yang  berkaitan.  Hal  ini dikarenakan  estimator  dihasilkan  dengan  metode  kuadrat  terkeecil  tidak  lagi  bersifat  BLUE  (Best Linear Unbiased Estimator).

## 2.2. Pengembangan Hipotesis

## 2.2.1 Hipotesis Penelitian
Hipotesis  penelitian  yang  dilakukan  merupakan  pernyataan  yang  menduga  bahwa  menggunakan metode regresi linear berganda dengan suatu teknik tertentu akan dapat mengatasi atau memperbaiki pelanggaran  asumsi  klasik  yang  mungkin  terjadi  pada  model  regresi.  Ini  mencerminkan  keyakinan bahwa penerapan teknik khusus ini akan memiliki efek yang signifikan terhadap validitas hasil analisis yang  dihasilkan  dari  model  regresi.    Pada  penelitian  statistik,  menguji  hipotesis  seperti  ini  akan melibatkan pengumpulan data, penerapan metode regresi linear berganda dengan teknik yang dimaksud, dan  analisis  terhadap  validitas  hasil  yang  diperoleh  dari  model  tersebut.  Jika  hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  penerapan  teknik  tertentu  secara  signifikan  meningkatkan  kesesuaian  model dengan asumsi-asumsi klasik, maka hipotesis tersebut dapat diterima
H1  :  Penerapan  metode  regresi  linear  berganda  dengan  teknik  tertentu  memiliki  kemampuan  untuk mengatasi  pelanggaran  asumsi  klasik  pada  model  regresi,  dengan  dampak  yang  signifikan  terhadap validitas hasil analisis.

## 2.2.2 Hipotesis Alternatif:
Implementasi metode regresi linear berganda dengan teknik tertentu memiliki dampak yang signifikan dalam mengurangi atau menangani pelanggaran asumsi klasik yang mungkin terjadi pada model regresi. Lebih  dari  itu,  hipotesis  ini  menduga  bahwa  penggunaan  teknik  tersebut  akan  menghasilkan peningkatan validitas analisis yang dihasilkan dari model regresi.
Pada  hal  ini,  implementasi  metode  regresi  linear  berganda  dengan  teknik  tertentu  diharapkan  dapat secara  signifikan  mengurangi  pelanggaran  asumsi  klasik  seperti  non-normalitas  distribusi  kesalahan atau  keterkaitan  yang  tidak  memadai  antara  variabel  independen  dan  dependen.  Dengan  melakukan
perbaikan  atau  penanganan  terhadap  asumsi-asumsi  ini,  hipotesis  tersebut  mengasumsikan  bahwa validitas analisis yang dihasilkan dari model regresi akan meningkat.
H2 : Implementasi metode regresi linear berganda dengan teknik tertentu secara signifikan mengurangi atau  mengatasi  pelanggaran  asumsi  klasik  yang  terjadi  pada  model  regresi,  meningkatkan  validitas analisis.

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1. Review Jurnal
Review jurnal adalah proses evaluasi mendalam terhadap suatu artikel ilmiah yang dilakukan oleh para pakar atau ahli dalam bidang tertentu sebelum artikel tersebut diterbitkan. Tujuan utama dari review jurnal adalah untuk memastikan bahwa artikel tersebut memenuhi standar keilmuan yang ditetapkan, seperti keakuratan metodologi, kejelasan dalam penyampaian ide, dan relevansi temuan dengan literatur yang ada. Review jurnal memainkan peran kunci dalam memastikan kualitas dan validitas informasi yang disajikan dalam suatu jurnal ilmiah, serta membantu dalam proses pengambilan keputusan terkait publikasi  artikel  yang  akan  masuk  ke  dalam  jurnal  tersebut.  Proses  review  jurnal  juga  memberikan kesempatan bagi penulis untuk menerima umpan balik konstruktif guna meningkatkan kualitas artikel sebelum diseminasi kepada komunitas ilmiah yang lebih luas.

## 3.2. Metode suksesif interval (MSI)
Metode  Suksesif  Interval  (MSI)  adalah  sebuah  pendekatan  dalam  pengambilan  keputusan  yang melibatkan  penentuan  interval  waktu  untuk  melakukan  pengamatan  dan  pengambilan  keputusan berdasarkan  informasi  yang  terkumpul  pada  setiap  interval  tersebut.  Pendekatan  ini  memungkinkan pengambilan  keputusan  secara  bertahap,  di  mana  pada  setiap  interval  waktu,  informasi  baru dikumpulkan dan keputusan diambil berdasarkan informasi terkini tersebut. MSI umumnya digunakan dalam situasi di mana keputusan harus diambil dalam konteks di mana informasi berkembang seiring waktu,  dan  ketidakpastian  informasi  menjadi  faktor  yang  perlu  dipertimbangkan.  Dengan memperhatikan perkembangan informasi pada interval tertentu, pengambil keputusan dapat membuat keputusan  yang  lebih  informasional  dan  sesuai  dengan  kondisi  terkini,  mengurangi  risiko  kesalahan karena kurangnya informasi yang relevan.
Contohnya, pada hal bisnis, sebuah perusahaan mungkin menggunakan MSI untuk pengambilan sebuah keputusan investasi. Mereka mungkin memutuskan untuk mengevaluasi kinerja proyek setiap tiga bulan sekali. Pada setiap interval ini, mereka mengumpulkan data tentang keuangan, perkembangan proyek, dan  perubahan  pasar  yang  relevan.  Berdasarkan  informasi  yang  terkumpul  selama  periode  tersebut, mereka  kemudian  membuat  keputusan,  seperti  melanjutkan  investasi,  mengubah  strategi,  atau menghentikan  proyek  jika  hasilnya  tidak  sesuai  harapan.  Kelebihan  MSI  ialah  memungkinkan penyesuaian pada perubahan dan perkembangan yang terjadi seiring waktu. Hal ini membantu dalam mengurangi risiko kesalahan karena keputusan didasarkan pada informasi yang lebih mutakhir. Namun, kelemahannya  adalah  mungkin  ada  keterlambatan  dalam  pengambilan  keputusan  karena  harus menunggu interval waktu tertentu untuk mengumpulkan data baru sebelum keputusan diambil.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian yang dilakukan menggunakan metode review jurnal sehingga menghasilkan beberapa temuan  penting  tentang  implementasi  metode  regresi  linear  berganda  untuk  mengatasi  pelanggaran asumsi klasik. Dalam penelitian ini, Langkah pertama adalah melakukan regresi linear berganda dengan Teknik statistic yang digunakan untuk membangun model dan menganlisis pengaruh antara satu atau lebih variable bebas ( variable independent) terhadap satu variable respon (variable dependen). Dalam regresi linear berganda memiliki dua pendekatan yaitu pendekatan grafik dan pendekatan histogram. Berikut penjelasan mengenai kedua pendekatan yaitu :

## 4.1. Pendekatan Grafik
Pendekatan grafik menggabungkan penggunaan berbagai jenis grafik, seperti grafik garis, grafik batang, grafik lingkaran, untuk menganalisis dan memvisualisasikan data. Dalam pendekatan grafik, analisis
dilakukan dengan melihat pola, perbandingan, atau hubungan antara variabel yang diwakili oleh grafik. Jika pada hasil grafik normal probability plot, dapat disimpulkan garis diagonal memiliki garis yang baik,  dengan  adanya  diagonal  yang  baik  bisa  menunjukan  bahwa  distribusi  data  memenuhi  asumsi normalitas.
Grafik  norma  probability  plot  bisa  digunakan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  data  cocok  dengan distribusi normal. Jika data memenuhi asumsi normalitas, maka bisa digunakan metode statistic yang didasarkan pada asumsi tersebut.

## 4.2. Pendekatan Histogram
Histogram gambar ialah grafik yang mengvisualisasikan sebaran nilai intensitas Piksel suatu gambar atau bagian dari suatu gambar. Dari histogram yang akan didapatkan Frekuensi relatif intensitas yang terjadi pada suatu gambar. Selanjutnya histogram Juga menampilkan kecerahan dan kontras gambar. Maka  karena  itu,  histogram  bisa  dimanfaatkan  seyang  lebih  kuabagai  metode  pemrosesan.  Untuk menentukan  apakah  model  regresi  memenuhi  asumsi  normalitas,  peril  dilakukan  analisis  statistic yang lebih kuat, seperti uji normalitas pada residual model regresi. Asumsi normalitas pada model regresi pada residul memiliki distribusi normal dengan mean nol dan varians konstan. Dalam analisis regresi, asumsi normalitas pada residual diuji menggunakan metode uji normalitas seperti Uji T, Uji Kolmogorov-Smirnov  atau  Uji  Shapiro-Wilk.  Model  regresi  memenuhi  asumsi  normalitas  maka diperlukan  analisis  statistic  yang  lebih  mendalam  untuk  menguji  normalitas  pada  residual  model regresi.

## 4.3. Apakah Asumsi Klasik Yang Sering Dilanggar Dapat Mengasumsikan Tentang Ketenangan pasar ?
Teori ekonomi klasik yang mengansumsikan bahwa pasar beroprasi dengan sempurna dan mencapai keseimbangan. Namun, dalam realitisnya, asumsi ini seringkali tidak sepenuhnya berlaku. Keyakinan bahwa  pasar  akan  selalu  mencapai  keseimbangan  dan  harga-harga  akan  selalu  mencerminkan  nilai sebenarnya dari barang dan jasa. Adanya pelanggaran pada asumsi tentang ketenangan pasar seperti adanya monopoli atau informasi asimetris adalah Langkah penting dalam memperbaiki asumsi klasik. Pemerintah dapat memainkan peran dalam mengatasi asumsi tentang ketenangan pasar tersebut.
Terdapat beebrapa pembahasan terkait asumsi ketenangan pasar:
1. Kegagalan  pasar :  Terdapat  kegagalan pasar  Ketika mekanismen  pasar  tidak  dapat menghasilkan alokasi  sumber  daya  yang  efisien.  Faktor-faktor  seperti  monopoli  (satu  produsen  menguasai pasar)atau oligopoly (sedikit produsen memiliki kekuatan pasar yang signifikan dapat menyebabkan ketidaksempurnaan dalam pasar.
2. Monopoli  dan  Oligopoli  :  Dalam  situasi  monopoli,  satu  produsen  menguasai  pasar,  dan  dalam oligopoli, sedikit produsen memiliki kekuatan pasar yang signifikan.  Hal ini bertentangan dengan asumsi persaingan sempurna, di mana banyak produsen kecil bersaing.
3. Informasi Asimetris : Asumsi bahwa semua pelaku pasar memiliki informasi yang sama tidak selalu berlaku. Informasi asimetris, di mana pihak-pihak dalam transaksi memiliki tingkat informasi yang berbeda, hal ini dapat mengakibatkan ketidakseimbangan dan ketidak efisienan pasar.
4. Eksternalitas dan Barang Publik : Terdapat situasi dimana pasar tidak menghasilkan alokasi sumber daya  yang  efisien.  Misalnya,  dalam  kasus  eksternalitas(dampak  suatu  kegiatan  terhadap  pihak ketiga) atau barang public, pasar mungkin tidak dapat mempertimbangkan secara optimal dampak- dampak tersebut.
5. Hambatan-Hambatan Pasar : Terdapat Hambatan-hambatan seperti biaya transaksi, biaya masuk ke pasar,  atau  regulasi  pemerintah  yang    dapat  menyebabkan  pasar  tidak  dapat  mencapai  tingkat efisiensi yang diharapkan oleh asumsi ketenangan pasar.
6. Dinamika Pasar : Faktor yang tidak diperhitungkan dalam asumsi ketenangan pasar. Pasar ekonomi nyata sering kali mengalami perubahan dan ketidapastian yang dapat mengakibatkan fluktuasi harga dan produksi. Asumsi ketenangan pasar tidak memperhitungkan factor-faktor ini.
7. Pengaruh  Pemerintah  :  Pengaruh  pemerintah  juga  sering  kali  tidak  diperhitungkan  dalam  asumsi ketenangan  pasar.  Pemerintah  dapat  melakukan  campur  tangan  dalam  pasar  melalui  kebijakan
moneter (misalnya, mengatur suku bunga) atau kebijakan fiskal (misalnya, pengeluaran publik atau pajak).  Pengaruh  pemerintah  ini  dapat  mempengaruhi  mekanisme  pasar  dan  menyebabkan ketidakseimbangan dalam asumsi ketenangan pasar.
8. Pemahaman terhadap pelanggaran asumsi ini telah mendorong pengembangan teori ekono alternatif, seperti  ekonomi  perilaku  dan  ekonomi  institusional.  Teori-teori  ini  mencoba  untuk  memodelkan perilaku pasar dalam kondisi yang lebih realistis dan mempertimbangkan interaksi kompleks antara para pelaku pasar, institusi, factor psikologis, dan factor-faktor lainnya.
Perlu dimengerti ketidaksempurnaan yang terjadi dalam pasar bahwasannya pasar selalu tidak efisien arau  tidak  berguna.  Namun,  pemahaman  tentang  pelanggaran  terhadap  asumsi  ketenangan  pasar membantu  kita  dalam  menyadari  adanya  situasi  dimana  intervensi  atau  regulasi  pemerintahan  dapat diperlukan untuk mengatasi ketidaksempurnaan pasar tersebut dan mencapai alokasi sumber daya yang lebih optimal.

## 4.4. Bagaimana Sebuah Implementasi Pada Metode Regresi Linear Berganda ?
Regresi  linier  berganda  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  mempelajari  hubungan antara  satu  variabel  terikat  (variabel  dependen)  dengan  dua  atau  lebih  variabel  bebas  (variabel independen) yang mempengaruhinya. Tujuan utama dari analisis regresi linier berganda adalah untuk mengukur  seberapa  kuat  hubungan  antara  variabel-variabel  tersebut.  Dalam  regresi  linier  berganda, variabel terikat adalah variabel yang ingin kita prediksi atau jelaskan, sedangkan variabel bebas adalah faktor-faktor  yang  mempengaruhi  atau  menjelaskan  variasi  dalam  variabel  terikat.  Pada  dasarnya, regresi linier berganda mencoba mencari persamaan matematis yang dapat menggambarkan hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Persamaan ini dikenal sebagai model regresi. Dalam model regresi linier berganda, kita menggunakan koefisien regresi untuk mengukur seberapa besar pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat.
Dalam analisis regresi linier berganda, kita menggunakan data yang telah dikumpulkan untuk variabel terikat dan variabel bebas. Data ini digunakan untuk memperoleh persamaan regresi yang paling sesuai dengan pola hubungan antara variabel-variabel tersebut. Setelah mendapatkan persamaan regresi, kita dapat menggunakannya untuk melakukan prediksi atau menjelaskan nilai variabel terikat berdasarkan nilai  variabel  bebas  yang  diketahui.  Selain  itu,  kita  juga  dapat  melakukan  berbagai  analisis  statistik untuk mengevaluasi seberapa baik model regresi yang telah dibangun, seperti uji signifikansi koefisien regresi, uji asumsi, dan uji kebaikan model. Regresi linier berganda memiliki model persamaan yang diartikan jika hubungan satu variabel tak bebas (Y) dengan dua atau lebih variabel bebas (X 1 ,X 2 …Xn). Bertujuan dari uji regresi linier berganda ialah untuk mempredeksi nilai variabel tak bebas jika nilai variabel bebasnya (X 1 ,X 2 ,X 3 ..Xn) diketahui. Persamaan regresi linier berganda di ekspresikan oleh :
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + bn Xn
Pengertian :
Y = Variabel tak bebas (nilai variabel yang dipredeksi) a = konstanta b 1, b 2…. ,b n = nilai koefisien regresi
Jika ada  2 variabel bebas yaitu X 1 dan X 2, maka contoh persamaan regresinya sebagai berikut:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2
Situasi jika koefisien-koefisien regresi, ialah b1 dan b2 memiliki nilai
• Pada hal ini variabel Y tidak dipengaruhi oleh X1 dan X2
• Nilainya negatif. Disini terjadi hubungan dengan arah terbalik antara variable tak bebas Y dengan variabel-variabel X1 dan X2
• Nilainya positif. Disni terjadi hubungan yang searah antara variabel tak bebas Y dan variabel bebas X1 dan X2
Tujuan utama dalam analisis regresi linier berganda adalah untuk mengestimasi koefisien regresi (β ₀ , β ₁ , β ₂ , ..., βₚ) yang paling cocok dengan data yang ada. Estimasi ini diterapkan dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (least squares), di mana model regresi menyesuaikan garis regresi terbaik yang memiliki jumlah kesalahan kuadrat terkecil antara nilai aktual dan nilai yang diprediksi oleh model. Analisis regresi linier berganda juga memungkinkan untuk melakukan pengujian signifikansi statistik terhadap koefisien regresi, menguji asumsi-asumsi dasar seperti normalitas residual, homoskedastisitas, dan ketiadaan multikolinieritas antara variabel bebas, serta melakukan evaluasi kualitas model dengan menggunakan metrik-metrik seperti koefisien determinasi (R²) dan uji F.
Dengan menggunakan analisis regresi linier berganda, kita bisa memahami dan mengukur intensitas hubungan  antara  variabel  terikat  dengan  dua  atau  lebih  variabel  bebas,  serta  memprediksi  atau menjelaskan nilai variabel terikat berdasarkan nilai variabel bebas yang diberikan.
Contoh:
Berikut ini ialah contoh data tentang IQ dan tingkat kehadiran sepuluh siswa di kelas yang diperkirakan mempengaruhi nilai UAS:
Tabel 1. Data IQ dan tingkat kehadiran siswa yang mempengaruhi nilai UAS
Contoh soal:
1. Buatlah regresi linear berganda
2. 2. Variabel mana yang berpotensi lebih besar pada nilai UAS? Jelaskan mengapa hal tersebut bisa terjadi?
3. Berapa koefisien determinasinya? Interpretasi dari hasil ini !
4. Lakukan Uji-F
Jawaban :
1. Persamaan regresi : Y = 25.047 + 0.6705X1 – 0.00343X2
2. Dari persamaan regresi tersebut, nilai b1 jauh lebih besar dibandingkan dengan nilai b2. Maka Nilai b1 diartikan kemiringan X1 (kehadiran dikelas) danb2 diartikan kemiringan X2 (IQ). Pada hal ini bisa disimpulkan bahwa presentase kehadiran dikelas lebih berpengaruh daripada IQ.
3. Koefisien Determinasi : r2 = (0.6935)2 = 0.4809 = 48.09% Nilai akhir (Y) yang dapat dijelaskan oleh  tingkat  kehadiran  (X1)  dan  IQ  (X2)  pada  persamaan  regresi  Y  =  25.047  +  0.6705X1  – 0.00343X2  adalah  48.09%.  Sisanya,  sebesar  51.91%  dijelaskan  oleh  faktor  lain  diluar  variable- variabel  pada  persamaan  regresi  Y  =  25.047  +  0.6705X1  –  0.00343X2.  Contoh  pembacaan  dan penjelasan mengenai : R2 Uji-F, Uji-t parsial dan Persamaan regresi berganda dari hasil pengolahan data software statistik.
4. Tabel 2. Model Summary
Pada tabel ini, r atau R = 0,729 dan R2 = 0,532. Hal ini menyatakan jika 53,2% varians variabel tak bebas bisa dijelaskan oleh variabel bebas. Juga bisa dinyatakan jika 46,8% variable bebas belum bisa menjelaskan varians variabel tak bebas.
Tabel 3. Anova ( Uji-F; uji simultan )
Nilai F-hitung ialah 9,658 dan taraf signifikan 0,002. Nilai signifikan seperti ini lebih kecil dari 0,05 yang  berarti,  jika  secara  langsung  variable  bebas  berpengaruh  signifikan  kepada  variable  tak  bebas untuk taraf signifikan 5 %.
Implementasi Regresi Linear Berganda Melibatkan Beberapa Langkah Yang Harus diambil dari awal hingga akhir :
1. Pengumpulan  Data  :  Dengan  cara  mengumpulkan  data  yang  relevan  untuk  variabel  independen (input)  dan  variabel  dependen  (output),  pastikan  data  yang  dikumpulkan  bersih  dan  siap  u  ntuk analisis. Data ini bisa diperoleh melalui survey, eksperimen, atau sumber data lainnya.
2. Penyiapan  Data:  Setelah  mengumpulkan  data,  Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  penyiapan data.  Ini  melibatkan  membersihkan  data  dari  missing  values  (nilai  yang  hilang),  outlier  (data ekstrem), dan memeriksa  distribusi  variable.  Jika  ingin  melakukan  validasi model,  pisahkan  data menjadi set pelatihan (train set) dan set pengujian (test set).
3. Analisis  Eksploratif  Data:  Lakukan  analisis  eksploratif  data  untuk  memahami  hubungan  antara variabel. Anda dapat menggunakan analisis statistik deskriptif untuk melihat statistik dasar, seperti mean, median, dan deviasi standar. Selain itu, periksa korelasi antara variabel input dan output untuk melihat apakah ada hubungan linier. Penting juga untuk mengidentifikasi pelanggaran asumsi klasik, seperti  heteroskedastisitas  (varians  residual  yang  tidak  konstan)  atau  multikolinieritas  (korelasi tinggi antara variabel independen).
4. Spesifikasi  Model  Regresi  :  Pada  langkah  ini,  tentukan  variabel  independen  mana  yang  akan dimasukkan ke dalam model. Berdasarkan pengetahuan domain dan analisis eksploratif data, pilih variabel yang mempengaruhi variabel dependen secara teoritis atau empiris. Selanjutnya, tentukan bentuk  model  yang  sesuai,  apakah  itu  model  linier  sederhana  atau  model  yang  melibatkan transformasi logaritmik, polinomial, atau lainnya.
5. Estimasi  Model:  Gunakan  metode  least  squares  untuk  memperkirakan  parameter  dalam  model regresi. Metode ini mencoba meminimalkan jumlah selisih antara nilai prediksi yang diberikan oleh model  dan  nilai  aktual  dalam  data  yang  diamati.  Lakukan  uji  statistik  seperti  uji  t  untuk  menilai signifikansi  setiap  variabel  independen.  Koefisien  regresi  yang  signifikan  menunjukkan  bahwa variabel tersebut memberikan kontribusi yang signifikan terhadap variabel dependen.
6. Evaluasi Model: Evaluasi kualitas model menggunakan metrik-metrik seperti R-squared (koefisien determinasi),  MSE  (Mean  Squared  Error),  MAE  (Mean  Absolute  Error),  dan  lainnya.  R-squared mengukur seberapa baik model menyesuaikan data, sedangkan MSE dan MAE mengukur tingkat
kesalahan  prediksi  model.  Selain  itu,  lakukan  diagnosis  untuk  memeriksa  apakah  asumsi  klasik terpenuhi, misalnya dengan memeriksa plot residu untuk melihat apakah ada pola yang tersisa.
7. Perbaikan  Pelanggaran  Asumsi  Klasik:  Jika  terdapat  pelanggaran  asumsi  klasik  seperti heteroskedastisitas atau multikolinieritas, Anda perlu mengatasi masalah tersebut. Beberapa teknik yang  dapat  diterapkan  termasuk  transformasi  variabel,  penggunaan  robust  standard  errors, generalized  least  squares  (GLS),  atau  memilih  model  alternatif  yang  lebih  sesuai.  Setelah menerapkan teknik-teknik tersebut, lakukan ulang estimasi model untuk memeriksa apakah masalah telah teratasi.
8. Validasi Model: Gunakan data pengujian yang telah dipisahkan sebelumnya untuk menguji kinerja model yang telah diperbaiki. Evaluasi model pada data pengujian untuk melihat sejauh mana model dapat  menggeneralisasi  data  yang  tidak  digunakan  dalam  estimasi.  Jika  diperlukan,  lakukan penyesuaian pada model untuk meningkatkan kualitasnya berdasarkan hasil validasi.
9. Interpretasi  dan  Penggunaan  Model:  Setelah  memperoleh  model  regresi  yang  baik,  lakukan interpretasi  terhadap  hasil  estimasi  parameter.  Koefisien  regresi  menunjukkan  seberapa  besar pengaruh  setiap  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Gunakan  modeltersebut  untuk membuat prediksi atau melakukan analisis lain yang relevan dengan tujuan.
10. Dokumentasi  dan  Komunikasi  Hasil:  Terakhir,  buat  laporan  atau  dokumentasi  yang  menjelaskan langkah-langkah yang telah diambil, hasil dari analisis regresi linear berganda, dan kesimpulan yang ditarik. Komunikasikan hasil kepada pemangku kepentingan yang relevan, seperti manajemen, rekan kerja,  atau  klien,  sesuai  dengan  kebutuhan.  Pastikan  untuk  menjelaskan  secara  jelas  dan  ringkas terkait dengan tersebutdan  temuan  serta memberikan konteks yang sesuai.

## 4.5. Pemaparan tentang Ketidakstabilan Makroekonomi yang Memerlukan teori Ekonomi
Ketidakstabilan  makroekonomi  merujuk  pada  kondisi  di  mana  ekonomi  suatu  negara  mengalami fluktuasi  atau  perubahan  yang  signifikan  dalam  kinerja  ekonominya  secara  keseluruhan.  Ini  dapat mencakup variasi tajam dalam pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran yang naik atau turun tiba- tiba, inflasi yang tidak terduga, serta ketidakpastian dalam investasi dan aktivitas ekonomi lainnya.
Salah  satu  penyebab  utama  ketidakstabilan  makroekonomi  adalah  adanya  siklus  bisnis.  Ekonomi bergerak dalam siklus yang terdiri dari fase ekspansi, kontraksi, dan pemulihan. Selama fase ekspansi, ekonomi  berkembang,  aktivitas  ekonomi  meningkat,  dan  pengangguran  cenderung  rendah.  Namun, dalam  fase  kontraksi  atau  resesi,  terjadi  penurunan  tajam  dalam  aktivitas  ekonomi,  pengangguran meningkat, dan pertumbuhan ekonomi melambat bahkan bisa negatif. Pemulihan ekonomi kemudian terjadi saat ekonomi kembali membaik setelah resesi.
Faktor-faktor  lain  seperti  perubahan  tiba-tiba  dalam  permintaan  agregat,  gangguan  eksternal  seperti krisis  finansial  global,  perubahan  kebijakan  moneter  atau  fiskal  pemerintah,  serta  faktor-faktor geopolitik  juga  dapat  menyebabkan  ketidakstabilan  ekonomi.  Gangguan  semacam  ini  dapat mempengaruhi pasar keuangan, menyebabkan fluktuasi mata uang, dan mengganggu aktivitas bisnis, baik skala besar maupun kecil. Dampak dari ketidakstabilan makroekonomi sangat luas. Pengangguran yang tinggi atau fluktuasi ekonomi yang tajam dapat mengakibatkan ketidakpastian sosial dan ekonomi yang signifikan. Inflasi yang tidak terkendali atau deflasi yang tiba-tiba dapat mengganggu daya beli masyarakat  serta  membuat  perencanaan  bisnis  menjadi  sulit.  Kondisi  ini  juga  dapat  mengurangi kepercayaan investor dan menghambat pertumbuhan jangka panjang suatu negara.
Pemerintah  dan  lembaga  keuangan  sering  melakukan  langkah-langkah  kebijakan  untuk  mengurangi ketidakstabilan  ekonomi,  seperti  intervensi  pasar,  kebijakan  moneter  yang  ketat  atau  longgar,  dan stimulus  fiskal,  untuk  mencoba  meminimalkan  dampak  dan  menciptakan  kondisi  yang  lebih  stabil dalam jangka panjang.

## 4.6. Bagaimana Cara Mengukur Metode Internal Kepercayaan Yang Akurat?
Metode interval  kepercayaan  (confidence interval)  adalah suatu  range  nilai  yang  diperkirakan  untuk parameter statistik, seperti rata-rata populasi, proporsi, atau regresi. Hal ini memungkinkan kita untuk memperkirakan  seberapa  presisi  kita  dalam  mengetahui  nilai  parameter  tersebut.  Untuk  mengukur
interval kepercayaan, pertama-tama, kita memperkirakan parameter statistik dari sampel yang diambil dari populasi. Kemudian, dengan menggunakan teknik statistik, kita menghitung batas atas dan batas bawah dari interval di mana kita memiliki keyakinan tertentu bahwa nilai sebenarnya dari parameter tersebut akan berada di dalamnya.
Interval  kepercayaan  sering  dinyatakan  dengan  tingkat  kepercayaan  tertentu,  misalnya,  interval kepercayaan  95%.  Ini  berarti  jika  kita  melakukan  prosedur  pengambilan  sampel  dan  penghitungan interval kepercayaan sebanyak 100 kali, kita bisa mengharapkan bahwa 95 dari interval-interval yang dihasilkan akan berisi nilai sebenarnya dari parameter populasi. Prosedur untuk menghitung interval kepercayaan  bervariasi  tergantung  pada  parameter  yang  diukur.  Misalnya,  untuk  rata-rata  populasi, interval  kepercayaan  bisa  dihitung  dengan  menggunakan  formula  standar  deviasi  sampel,  ukuran sampel, dan distribusi t dalam kasus sampel yang kecil atau distribusi normal untuk sampel yang besar.
Mengukur interval kepercayaan sangat penting karena memberikan informasi tentang seberapa presisi perkiraan kita terhadap parameter populasi. Interval ini membantu dalam membuat perkiraan yang lebih realistis  tentang  seberapa  akurat  hasil  sampel  kita  dalam  merepresentasikan  populasi  secara keseluruhan. Dalam konteks praktis, ketika kita melaporkan hasil statistik, penting untuk menyertakan interval  kepercayaan  karena  itu  memberikan  gambaran  yang  lebih  lengkap  dan  lebih  jujur  tentang seberapa akuratnya perkiraan kita. Ini membantu orang lain yang membaca hasil kita untuk mengerti sejauh mana kita yakin dengan hasil yang kita laporkan.
Metode  interval  kepercayaan  digunakan  untuk  memberikan  perkiraan  rentang  nilai  yang  mungkin mengandung parameter populasi dengan tingkat kepercayaan tertentu. Untuk mengukur akurasi metode interval kepercayaan, terdapat beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan, antara lain:
1. Ukuran  Sampel:  Semakin  besar  ukuran  sampel  yang  digunakan  dalam  analisis,  semakin  akurat interval kepercayaan yang dihasilkan. Ukuran sampel yang lebih besar memberikan estimasi yang lebih stabil dan mendekati nilai sebenarnya.
2. Tingkat  Kepercayaan:  Tingkat  kepercayaan  yang  digunakan  dalam  metode  interval  kepercayaan juga mempengaruhi akurasi interval tersebut. Tingkat kepercayaan yang lebih tinggi menghasilkan interval kepercayaan yang lebih lebar, tetapi dengan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi.
3. Variabilitas Data: Variabilitas data dalam sampel juga mempengaruhi akurasi interval kepercayaan. Semakin  besar  variabilitas  data,  semakin  lebar  interval  kepercayaan  yang  dibutuhkan  untuk mencakup nilai populasi dengan tingkat kepercayaan yang sama.
4. Bentuk Distribusi Data: Akurasi interval kepercayaan juga tergantung pada bentuk distribusi data. Jika data mengikuti distribusi yang simetris dan berbentuk seperti lonceng (normal), maka interval kepercayaan akan lebih akurat. Namun, jika data tidak mengikuti distribusi normal atau memiliki asimetri yang signifikan, akurasi interval kepercayaan dapat terpengaruh.
5. Asumsi  dan  Pendekatan:  Metode  interval  kepercayaan  memiliki  asumsi  dan  pendekatan  yang mendasarinya. Jika asumsi dan pendekatan tersebut tidak sesuai dengan kondisi data, akurasi interval kepercayaan  dapat  terpengaruh.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memahami  asumsi  dan  batasan metode yang digunakan.
Untuk mendapatkan  interval  kepercayaan  yang lebih akurat,  disarankan untuk menggunakan  ukuran sampel  yang  cukup  besar,  memilih  tingkat  kepercayaan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis, memperhatikan variabilitas data, dan memvalidasi asumsi dan pendekatan yang digunakan. Selain itu, penggunaan metode interval kepercayaan yang lebih kompleks, seperti bootstrap atau metode Monte Carlo,  dapat  memberikan  estimasi  interval  kepercayaan  yang  lebih  akurat  dalam  situasi  yang  lebih kompleks atau nonparametrik.

## 5. Kesimpulan dan saran
Dari  data  di  atas,  kesimpulan  yang  bisa  diambil  antara  lain:  Metode  regresi  linear  berganda  bisa digunakan untuk mengatasi pelanggaran asumsi klasik dalam teori ekonomi, terutama dalam kondisi pasar  yang  tidak  mencapai  keseimbangan  atau  dalam  fluktuasi  ekonomi.  Metode  ini  membantu mengidentifikasi  dan  memahami  pelanggaran  asumsi  klasik,  serta  memberikan  analisis  yang  lebih
akurat  dan  relevan  dalam  berbagai  konteks.  Implementasi  metode  regresi  linear  berganda  dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan grafik dan histogram, serta dengan mengubah data ordinal menjadi data interval. Dalam contoh penggunaan metode regresi linear berganda, presentase kehadiran dikelas lebih berpengaruh daripada IQ terhadap nilai UAS.
Dari penelitian ini juga membahas koefisien determinasi, model regresi, ketidakstabilan makroekonomi, cara mengukur metode internal kepercayaan yang akurat, dan memberikan contoh penulisan referensi dengan gaya IEEE. Dengan demikian, implementasi metode regresi linear berganda bisa memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  analisis  ekonomi  dan  dapat  membantu  dalam  pemahaman  dan penanganan  pelanggaran  asumsi  klasik.  Metode  ini  juga  dapat  memberikan  pengetahuan  mendalam tentang situasi di mana model regresi kurang akurat atau perlu diperbaiki.

## Limitasi dan Studi lanjutan
Studi tentang pelanggaran asumsi klasik juga memiliki limitasi dan ruang untuk pengembangan lebih lanjut. Salah satunya adalah keterbatasan model yang digunakan dalam menganalisis perilaku ekonomi. Model-model ini, meskipun bisa memberikan kerangka kerja yang berguna, seringkali terlalu simplistik dan  gagal  memperhitungkan  kompleksitas  situasi  nyata  di  pasar.  Keterbatasan  data  juga  menjadi tantangan besar. Kekurangan data yang lengkap dan representatif dapat menghambat kemampuan untuk secara akurat menguji dan mengonfirmasi pelanggaran terhadap asumsi klasik. Terlebih lagi, sulitnya mengumpulkan data yang tepat untuk situasi ekonomi yang kompleks seperti pasar keuangan global menjadi kendala serius dalam melakukan penelitian empiris.
Tetapi,  ada  ruang  besar  untuk  studi  lanjutan  yang  dapat  memperbaiki  pemahaman  kita  tentang pelanggaran asumsi klasik. Pengembangan model yang lebih inklusif dan realistis dapat memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang perilaku ekonomi. Selain itu, teknologi dan pendekatan baru dalam pengumpulan data dan analisis statistik dapat membuka pintu untuk penelitian yang lebih detail dan komprehensif dalam mendeteksi serta menjelaskan pelanggaran terhadap asumsi klasik. Integrasi antara teori dan  praktik  juga  menjadi kunci,  di mana  pengalaman lapangan  dan  penelitian  akademis dapat  saling  melengkapi  untuk  memperluas  pemahaman  kita  tentang  dinamika  kompleks  dalam ekonomi dan keuangan.
Penelitian ini secara jelas mengidentifikasi dan menganalisis pelanggaran-pelanggaran terhadap asumsi klasik dalam konteks ekonomi. Implikasi dari temuan ini sangatlah signifikan, karena menggambarkan bahwa  perilaku  ekonomi  tidak  selalu  dapat  dijelaskan  atau  diprediksi  dengan  menggunakan  asumsi klasik  yang  sederhana.  Penelitian  ini  menyoroti  perlunya  pendekatan  multidisiplin  dan  analisis  data yang lebih komprehensif dalam memahami perilaku pasar dan pengambilan keputusan ekonomi. Dalam menutup,  perlu  adanya  penekanan  pada  pentingnya  terus  melakukan  penelitian  lanjutan  untuk mengembangkan pemahaman tentang kompleksitas perilaku ekonomi yang lebih baik lagi.

## Ucapan terimakasih
Ucapan terima kasih diperuntukan kepada penulis yang sudah menyelesaikan penelitian ini dengan baik serta kontribusinya karena telah membantu mewujudkan sebuah penelitian agar bias menjadi pedoman bagi penelitian selanjutnya. Dan diharapkan bias mnejadi ilmu serta wawasan tambahan bagi penulis lain.

## Referensi
Arda, M. (2017). Pengaruh Kepuasan Kerja Dan Disiplin Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Pada Bank Rakyat Indonesia Cabang Putri Hijau Medan. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis , 18 (1), 45– 60. https://doi.org/10.30596/jimb.v18i1.1097
Asisdiq, I. S., & Side, S. (2021). И Актуальная Проблема Здоровья Населения [ 1 , 2 , 12 ]. Он Оказывает  Многосторонние  Воздей  -  Ние  Индивида  И  Даже  На  Продолжительность Жизни , Вовлекая Все Сферы Жизнедеятельности Человека И Откладывая Отпечаток На Возможности И Способы Взаимодействия Орг. Pendidikan Kimia PPs UNM , 1 (1), 91–99. Azizah, I. N., Arum, P. R., & Wasono, R. (2021). Model Terbaik Uji Multikolinearitas untuk Analisis
Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Produksi  Padi  di  Kabupaten  Blora  Tahun  2020. Prosiding Seminar Nasional UNIMUS , 4 , 63.
Basuki, A. T. (2014). Uji autokorelasi dan Perbaikan autokorelasi. Analisis Regresi Dalam Pendekatan Ekonomi Dan Bisnis: Dilengkapi Aplikasi SPSS & Eviews , 1–16.
Ii, B. A. B., & Pustaka, T. (1997). 1108405018-3-Bab Ii . 1 .
MARDIATMOKO, G.-. (2020). Pentingnya Uji Asumsi Klasik Pada Analisis Regresi Linier Berganda. BAREKENG:
Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 14 (3), 333–342. https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss3pp333-342
Ningsih, S., & Dukalang, H. H. (2019). Penerapan Metode Suksesif Interval pada Analsis Regresi Linier
Berganda. Jambura Journal of Mathematics , 1 (1), 43–53.
https://doi.org/10.34312/jjom.v1i1.1742
Novia, A. D. (2016). Analisis Perbandingan Uji Autokorelasi Durbin- Watson dan Breusch - Godfrey.
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim , 81.
Nurfitri Imro’ah, A. A. N. N. D. (2020). Metode Cochrane-Orcutt Untuk Mengatasi Autokorelasi Pada Estimasi Parameter Ordinary Least Squares. Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika Dan Terapannya , 9 (1), 95–102. https://doi.org/10.26418/bbimst.v9i1.38590 Subardi,  L.  (2018).  Pengaruh  Promosi  Dan  Kepercayaan  Nasabah  Terhadap  Keputusan  Penggunaan Layanan Digital Di Bank Sumsel Babel Cabang Prabumulih. Jurnal Ecoment Global , 3 (2), 40– 51. https://doi.org/10.35908/jeg.v3i2.475
Sudariana,  N.,  &  Yoedani,  M.  M.  (2022).  Analisis  Statistik  Regresi  Linier  Berganda. Seniman Transaction , 2 (2).
Wasilaine, T. L., Talakua, M. W., & Lesnussa, Y. A. (2014). Model Regresi Ridge Untuk Mengatasi Model Regresi Linier Berganda Yang Mengandung Multikolinieritas. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan , 8 (1), 31–37. https://doi.org/10.30598/barekengvol8iss1pp31-37 Yuliara, I. M. (2016). Modul Regresi Linier Berganda. Universitas Udayana , 2 (2), 18.