Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023

## Analisis Metode Regresi Linier Berganda Dan Ordinary Least Squared Dalam Mengelola Manajemen Operasional Penjualan MPM MOTOR Dealer di Lombok Timur
Multiple Linear Regression Methods and Ordinary Least Squared in Managing Sales Operational Management at MPM MOTOR Dealer in East Lombok
Lalu Erwin 1 ,Kartarina 2 , Rini Anggriani 3 , Widia Febriana 4 Ni Ketut Sriwinart 5
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknik Universitas Bumigora Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik Universitas Bumigora
Program  Studi  Manajemen,  Fakultas  Ekonomi  dan  bisnis Universitas Bumigora Program  Studi  Manajemen,  Fakultas  Ekonomi  dan  bisnis Universitas Bumigora Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan bisnis Universitas Bumigora Jl.  Ismail  Marzuki  No.22,  Cilinaya,  Kec.  Cakranegara,  Kota Mataram, Nusa Tenggara Barat. 83127
erwinjannata@gmail.com  ,  kartarina@universitasbumigora.ac.id, rinianggriani@universitasbumigora.ac.id , widiafebriani@universitasbumigora.ac.id, sriwinarti@universitasbumigora.ac.id
Received: November 26, 2022 . Revised: December 30, 2022 . Accepted: January 24, 2023 . Issue Period: Vol.7 No.1 (2023),Pp. 137-150
Abstrak: Estimasi adalah suatu proses pengukuran yang bersifat kuantitatif, dimana hasil dari proses ini adalah perkiraan angka  untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih baik.  MPM  MOTOR  adalah  salah  satu  dealer  Honda  populer  di  Lombok  Timur. Dealer ini terletak di Jl. TGKH Muhammad Zainuddin Abdul Majid No.46, Lombok Timur, 83611 dan customer bisa mengunjunginya untuk test drive , mendapatkan penawaran terbaik, membeli mobil Honda. Dengan beragamnya produk yang  ditawarkan  oleh  MPM  Motor  ini,  tidak  mengherankan  jika  pendapatan penjualannya  tergolong  tinggi.  Namun  tingginya  pedapatan  penjualan  ini  tidak konsisten, dimana ada saatnya ketika pendapatan penjualan menurun dan meningkat. Dengan  pendapatan  yang  tidak  konsisten  serta  tidak  tersedianya  informasi  yang memadai mengenai pendapatan di masa mendatang, perusahaan akan kesulitan dalam mengambil  keputusan.  Menanggapi  hal  ini,  dilakukan  penelitian  menggunakan metode Regresi Linier Berganda dan Ordinary Least Squared untuk membantu staff perusahaan  menentukan  estimasi  pendapatan  penjualan  berdasarkan  naik  turunnya rata-rata  transaksi  barang  dalam  rentang  waktu  tertentu.  Metode  Regresi  Linier Berganda merupakan metode untuk menganalisis hubungan linier antara 2 atau lebih variabel  bebas.  Sementara  metode Odinary  Least  Squared adalah  metode      analisis Koefisien  Regresi.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  model  persamaan  regresi yang digunakan untuk proses estimasi serta Koefisien Regresi yang diperoleh selama
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
proses pengujian.Melalui penelitian ini ditarik kesimpulan bahwa model regresi yang diperoleh  dari  gabungan  metode  Regresi  Linier  Berganda  dan Ordinary  Least Squared dapat digunakan untuk mengestimasi jumlah penjualan.
Kata kunci: Estimasi Pendapatan Penjualan
Abstract: Estimation is a quantitative measurement process, where the result of this process  is  an  estimate  of  numbers  to  make  better  decisions.  Sinar  Happy Supermarket  is  a  fairly  large  store,  which  provides  all  consumer  needs,  be  it  food, drinks,  household  needs,  cosmetic  items,  even  medicines.  However,  this  high  sales income  is  inconsistent,  where  there  are  times  when  sales  revenue  decreases  or increases.  Companies  sometimes  find  it  difficult  to  make  decisions  because  there  is no  information  about  when  their  income  will  increase  or  decrease.  In  response  to this, research was conducted using Multiple Linear Regression and Ordinary Least Squared methods to help company staff determine sales revenue estimates based on the  rise  and  fall  of  the  average  transaction  of  goods  within  a  certain  time  span. Multiple  Linear  Regression  Method  is  a  method  to  analyze  the  linear  relationship between 2 or more independent variables. While the Odinary Least Squared method is a regression coefficient analysis method. The result of this research is a regression equation model that is used for the estimation process and the Regression Coefficient obtained  during  the  testing  process.  Through  this  research,  it  is  concluded  that  the regression model obtained from the combination of Multiple Linear Regression and Ordinary Least Squared methods can be used to estimate the number of sales.
Keywords: component; formatting; style; styling; insert (Minimum 3 to 5 key words)

## I. PENDAHULUAN
Setiap pelaku usaha pasti ingin mendapatkan keuntungan sebanyak-banyaknya. Memiliki informasi yang jelas dan dapat dipercaya akan memudahkan pengembangan usaha serta meningkatkan keuntungan yang didapat. MPM MOTOR adalah  salah  satu  dealer  Honda  populer  di  Lombok  Timur.  Dealer  ini  terletak  di  Jl.  TGKH  Muhammad  Zainuddin Abdul  Majid  No.46,  Lombok  Timur,  83611  dan customer bisa  mengunjunginya  untuk test  drive , mendapatkan penawaran  terbaik,  membeli  mobil  Honda.  Dengan  beragamnya  produk  yang  ditawarkan  oleh  MPM Motor  ini,  tidak  mengherankan  jika  pendapatan  penjualannya  tergolong  tinggi.  Karena  beragamnya  produk  yang ditawarkan oleh supermarket ini, tidak mengherankan jika pendapatan penjualannya tergolong tinggi. Namun tingginya pedapatan  penjualan  ini  tidak  konsisten,  dimana  ada  saatnya  ketika  pendapatan  penjualan  menurun  dan  meningkat. Dengan pendapatan yang tidak konsisten serta tidak tersedianya informasi yang memadai mengenai pendapatan di masa mendatang, perusahaan akan kesulitan untuk mengambil keputusan. Hal ini mendorong perlunya sebuah sistem estimasi pendapatan penjualan yang mampu dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
Tujuan dari penelitian ini adalah memprediksi pendapatan penjualan yang dilihat dari naik dan turunnya rata-rata transaksi barang, dengan membangun sebuah sistem yang dapat mengolah kumpulan data transaksi penjualan menjadi estimasi pendapatan penjualan. Metode yang digunakan untuk penelitian ini adalah Metode  Regresi Linier Berganda, serta metode Ordinary Least Squared yang digunakan dalam analisis hubungan antar variabel.
Estimasi merupakan salah satu cara untuk menentukan jumlah data dalam waktu terntentu. Dalam kegiatan sehari- hari  estimasi  digunakan  untuk  menghitung  perkiraan  waktu  ataupun  memperkiraan  pertumbuhan  data[1].  Model estimasi menekankan pada perkiraan interval, model ini juga dapat membantu dalam mengambil keputusan yang lebih baik[2]. Sederhananya, estimasi adalah suatu metode untuk memperkirakan nilai suatu variabel menggunakan nilai-nilai
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
dari sebuah sampel data. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengestimasi, beberapa metode yang umum  digunakan  adalah  metode  Regresi  Linier  dan Ordinary  Least  Squared .  Metode  Regresi  Linier  menekankan analisis hubungan garis lurus antar variabel bebas dan terikat. Metode analisis regresi dengan variabel bebas lebih dari 2 (dua)  disebut  metode  Regresi  Linier  Berganda.  Analisis  regresi  ini  dikembangkan  dengan  tujuan  untuk  mempelajari pola dan mengukur hubungan statistik antara dua atau lebih variabel[3]. Metode Ordinary Least Squared pada dasarnya digunakan untuk menentukan garis persamaan linier dengan mengurangi besaran kuadrat dataset yang tersedia. Dalam analisis  regresi,  metode Ordinary  Least  Squared digunakan  untuk  menentukan  Koefisien  Regresi  atau  Konstanta Variabel  Terikat  sesuai  kebutuhan  penelitian.Penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  analisis  menggunakan  metode Regresi Linier Berganda dan Ordinary Least Squared dapat dengan baik digunakan untuk memprediksi varian variabel terikat. Salah satu contoh penelitian sebelumnya adalah [4] yang berisi pembahasan mengenai pendugaadan evaporasi. Analisis regresi dilakukan menggunakan persamaan Ordinary Least Squared dan diperoleh hasil bahwa 85,09% varian variabel terikat dapat dijelaskan oleh variasi variabel bebas yang digunakan.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan pada  Supermarket  MPM Motor di Lombok Timur. Objek penelitian adalah transaksi harian perusahaan  berupa  transaksi.  Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  teknik  dokumentasi  pada  data  transaksi perusahaan  dari  tahun  2021  hingga  2022.  Hasil  dari  kegiatan  dokumentasi  adalah  data  mentah  seperti  pada  Tabel  1 berikut :
Tabel 1 Data Mentah Penelitian Branch Code Tanggal Pembelian Unit Name Category Name Product Code Total SMA-YMH- MTR 01/07/2021 B3F1 M/T CHEMICAL YAMALUBE GEAR OIL 150 ML 18.000,00 SMA-YMH- MTR 01/07/2021 B3F1 M/T ELECTRIC BULB (T105) 12.000,00 SMA-YMH- MTR 01/07/2021 B3F1 M/T KSB RINGAN FI CLEANING YAMALUBE 61.000,00 SMA-YMH- MTR 01/07/2021 B3F1 M/T OLI YAMALUBE SUPER MATIC 71.000,00 SMA-YMH- MTR 01/07/2021 B6Y1 M/T KSB RINGAN FI CLEANING YAMALUBE 61.000,00 SMA-YMH- MTR 01/07/2021 B6Y1 M/T OLI YAMALUBE SUPER MATIC 71.000,00 … … … … … … SMA-YMH- MTR 31/01/2022 IPA4 - S (OLD) ELECTRIC BRAKE PAD KIT (54P2) 60.000,00
Analisis regresi dilakukan  menggunakan  metode Regresi  Linier Berganda dimana bentuk umum dari persamaan metode ini adalah sebagai berikut [5]:
𝑌 =  𝛼 +   𝛽 1 𝑋 1 +   𝛽 2 𝑋 2 +   𝛽 3 𝑋 3 + ⋯ 𝛽 𝑛 𝑋 𝑛 (1)
Keterangan :
Y
= Prediksi besaran variabel terikat(Y)
α /β 0 = Konstanta Variabel Terikat, nilai estimasi jika seluruh variabel bebas secara konstan bernilai 0
β 1 = Peningkatan atau penurunan besaran variabel terikat(Y) jika X1 berubah satu satuan dan X2 dan X3 konstan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
β 2
= Peningkatan atau penurunan besaran variabel terikat(Y) jika X2 berubah satu satuan dan X1 dan X3 konstan β 3 = Peningkatan atau penurunan besaran variabel terikat(Y) jika X3 berubah satu satuan dan X1 dan X2 konstan X n = Besaran variabel bebas
Uji  hipotesis  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  model  dapat  diterima  untuk  mengestimasi.Dalam  konsep hipotesis, ada 2 jenis hipotesis yaitu Hipotesis Nol ( H 0 ) dan Hipotesis Alternatif ( H 1 ). H 0 adalah sebuah hipotesis yang menyatakan  tidak  adanya  hubungan  antar  variabel,  atau  tidak  ada  pengaruh  dari  sebuah  kejadian. H 1 adalah  hipotesis yang  menolak  dan  menyatakan  nilai  berbeda  dari H 0 . Berdasarkan  judul  penelitian  dan  konsep  hipotesis,  dapat dirumuskan hipotesis yang akan diuji yaitu:
1. H 0 = Model regresi yang diperoleh menggunakan metode Regresi Linier Berganda dan Ordinary Least Square tidak dapat digunakan untuk mengestimasi pendapatan penjualan
2. H 1 = Model regresi yang diperoleh menggunakan metode Regresi Linier Berganda dan Ordinary Least Square dapat digunakan untuk mengestimasi pendapatan penjualan

## 2.1.  Data Mining
Data Mining merujuk pada proses pengekstrakan informasi baru dari sebuah  kumpulan  data  yang bisa dijadikan sebagai  acuan  dalam  pengambilan  keputusan  [6].  Metode Data  Mining umumnya  digunakan  untuk  menemukan  pola tertentu  dari  sebuah  data  yang  berjumlah  besar  [7]  untuk  membantu  pengambilan  keputusan.  Sebagai  proses pengekstrakan informasi, Data Mining terdiri dari beberapa tahapan. Tahapan-tahapan ini berguna untuk mematangkan informasi    yang  kemudian  diolah  menggunakan  metode  tertentu  dan  disajikan  pada  pengguna.  Tahapan Data  Mining antara lain Pre-processing, Integrasi, Transformasi, Data Mining , dan Evaluasi Pola.

## 2.2.  Pre-processing
Tahap Pre-processing adalah salah satu tahap persiapan data yangbertujuan mengurangi ukuran data, menemukan hubungan antar data, normalisasi data, menghilangkan penyimpangan data, dan mengekstrak keistimewaan dari sebuah kumpulan  data  [8].  Data  mentah  pada  Tabel  1  dibersihkan  dari  atribut-atribut  sensitif  data  nama  pelanggan,  alamat, nomor telepon, dan sebagainya. Selain itu dilakukan pengecekan penyimpangan data seperti data kosong atau duplikasi data.  Hasil  dari  tahap  ini  adalah  data  yang  telah  dikelompokkan  sesuai  atribut  kategori  barang  transaksi  seperti  pada Tabel 2 dibawah
Tabel 2Data hasil Pre-processing Tanggal Pembelian Category Name Product Code Total 01/07/2021 OLI YAMALUBE GEAR OIL 150 ML 18.000 01/07/2021 SPAREPART BULB (T105) 12.000 01/07/2021 SERVICE FI CLEANING YAMALUBE 61.000 01/07/2021 OLI YAMALUBE SUPER MATIC 71.000 … … … … 31/01/2022 SPAREPART BRAKE PAD KIT (54P2) 60.000

## 2.3.  Integrasi Data
Tahapan  penggabungan  atau  peleburan  data  yang  terpecah  menjadi  kumpulan  data  yang  lebih  terstruktur.  Data yang dikumpulkan bisa saja berasal dari sumber yang berbeda atau dari rentang waktu yang berbeda sehingga proses ini akan  membantu  meminimalisir  resiko  penyimpangan  hasil Data  Mining .  Data  hasil Pre-Processing di  renkonstuksi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
menjadi data time-series dengan atribut yang disesuaikan dengan kebutuhan penelitian. Hasil dari tahap ini adalah data yang lebih mudah dibaca dan diproses, seperti yang dipaparkan pada Tabel 3 berikut :
Tabel 3Tabel hasil integrasi data Tanggal Variabel Bebas Variabel Terikat Oli Sparepart Service Pendapatan Penjualan 1 Juli 2021 13 2 9 Rp.997,500 2 Juli 2021 15 10 13 Rp.1,710,500 3 Juli 2021 23 7 20 Rp.2,372,000 … … … … … 31 Januari 2022 30 10 40 Rp.3,645,500

## 2.4.  Transformasi Data
Dikarenakan besaran dari variabel terikat (Y) yang terkesan besar, maka diputuskan untuk menyesuaikan kembali data dengan  menyederhanakan besaran dari variabel ini dengan cara dibagi 1000.  Penyederhanaan ini juga bertujuan memudahkan perhitungan dan meminimalisir penggunaan memori selama proses perhitungan pada aplikasi.Pada tahap ini  juga  dilakukan  pembagian  data  yang  akan  dijadikan Data  Testing dan Data  Training. Pembagian  data  dilakukan sesuai dengan persentase 70% data awal dimulai dari tanggal 1 Juli 2021 digunakan sebagai Data Training, dan 30% digunakan sebagai Data Testing . Data Training yang digunakan dapat diperhatikan pada Tabel 4 dibawah
Tabel 4 Tabel Data Training Tanggal Variabel Bebas Variabel Terikat Oli Sparepart Service Pendapatan Penjualan 1 Juli 2021 13 2 9 997,5 2 Juli 2021 15 10 13 1710,5 3 Juli 2021 23 7 20 2372 … … … … … 3 Desember 2021 23 19 20 3383,5
Data Testing yang digunakan untuk menguji performa model regresi dapat diperhatikan pada Tabel 5 berikut :
Tabel 5 Tabel Data Testing Tanggal Variabel Bebas Variabel Terikat Oli Sparepart Service Pendapatan Penjualan 4 Desember 2021 25 14 22 4208 6 Desember 2021 23 9 21 2888 7 Desember 2021 20 8 28 2604.5 … … … … … 31 Januari 2022 21 14 21 3645,5

## 2.5.  Proses Data Mining
Tahap Data  Mining menggunakan  metode  Regresi  Linier  Bergandadan Ordinary  Least  Squared terbagi  menjadi beberapa  proses,  proses  pertama  adalah  mencari  hasil  perkalian  tiap  variabel  dari Data  Training .  Variabel  bebas  dan terikat dicari hasil perkalian serta bentuk kuadratnya dan dijumlahkan. Nilai yang dihasilkan dari proses ini digunakan dalam seluruh persamaan pada analisis regresi. Hasil dari proses ini dimasukkan kedalam tabel sehingga mudah dibaca dan diidentifikasi. Tabel hasil perkalian antar variabel dapat diperhatikan pada Tabel 6 berikut :
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
Tabel 6 Tabel hasil perkalian antar variabel Tangg al 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 Y 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟏 𝑿 𝟑 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 𝑿 𝟏 𝒀 𝑿 𝟐 𝒀 𝑿 𝟑 𝒀 𝑿 𝟏 𝟐 𝑿 𝟐 𝟐 𝑿 𝟑 𝟐 𝒀 𝟐 1 Juli 13 2 9 997,5 26 117 18 12967, 5 1995 8977,5 169 4 81 995006,25 2 Juli 15 10 13 1710, 5 150 195 130 25657, 5 17105 22236, 5 225 100 169 2925810,2 5 3 Juli 23 7 20 2372 161 460 140 54556 16604 47440 529 49 400 5626384 … … … … … … … … … … … … … … … 3 Desem ber 23 19 20 3383, 5 437 460 380 77820, 5 64286 ,5 67670 529 361 400 11448072, 25 N = 130 271 8 176 3 269 5 3832 60 410 16 635 65 408 67 908195 3,5 61839 64 897706 9,5 659 16 306 71 641 19 13403146 97.5 Rerata 20, 9 13, 6 20, 7 2948, 2

## 2.6.  Evaluasi Pola
Tahap  evaluasi  bertujuan  untuk  menguji  apakah  model  persamaan  regresi  yang  diperoleh  dapat  diterima. Pengujian  dilakukan  dengan  melakukan Analisis  Determinasi (R 2 ), Analisis  Korelasi  Ganda (R),  menghitungbesaran kesalahan baku, dan membandingkan taraf signifikansi pada program pembantu SPSS dengan standar keyakinan 0,05.

## III. HASIL DAN ANALISIS
Berikut dipaparkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan :

## 3.1.  Algoritma Regresi Linier Berganda
Regresi  Linier  Berganda  adalah  salah  satu  cabang  dari  teknik Data  Mining jenis Supervised  Learning yang bertujuan untuk menggambarkan hubungan garis lurus antar variabel[9]. Berdasarkan persamaan (1), peningkatan atau penurunan besaran variabel terikat dipengaruhi oleh perubahan variabel bebas. Pengaruh dari perubahan variabel bebas ini  disebut  Koefisien  Regresi.  Proses  menentukan  Koefisien  Regresi  dalam  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan metode Regresi Linier model matriks yang menggunakan perhitungan determinan matriks untuk menentukan Koefisien Regresinya. Determinan yang digunakan untuk menentukan Koefisien Regresi, diperoleh dari matriks berikut :
𝐴 0 = 𝑛 ∑𝑋 1 ∑𝑋 2 ∑𝑋 3 ∑𝑋 1 ∑𝑋 1 2 ∑𝑋 1 𝑋 2 ∑𝑋 1 𝑋 3 ∑𝑋 2 ∑𝑋 1 𝑋 2 ∑𝑋 2 2 ∑𝑋 2 𝑋 3 ∑𝑋 3 ∑𝑋 1 𝑋 3 ∑𝑋 2 𝑋 3 ∑𝑋 3 2 = 130 2718 1763 2695 2718 65916 41016 63565 1763 41016 30671 40867 2695 63565 40867 64119 (2)
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
𝐴 2 = 𝑛 ∑𝑌 ∑𝑋 2 ∑𝑋 3 ∑𝑋 1 ∑𝑋 1 𝑌 ∑𝑋 1 𝑋 2 ∑𝑋 1 𝑋 3 ∑𝑋 2 ∑𝑋 2 𝑌 ∑𝑋 2 2 ∑𝑋 2 𝑋 3 ∑𝑋 3 ∑𝑋 3 𝑌 ∑𝑋 2 𝑋 3 ∑𝑋 3 2 = 130 383260 1763 2695 2718 9081953,5 41016 63565 1763 6183964 30671 40867 2695 8977069,5 40867 64119 (3) 𝐴 3 = 𝑛 ∑𝑋 1 ∑𝑌 ∑𝑋 3 ∑𝑋 1 ∑𝑋 1 2 ∑𝑋 1 𝑌 ∑𝑋 1 𝑋 3 ∑𝑋 2 ∑𝑋 1 𝑋 2 ∑𝑋 2 𝑌 ∑𝑋 2 𝑋 3 ∑𝑋 3 ∑𝑋 1 𝑋 3 ∑𝑋 3 𝑌 ∑𝑋 3 2 = 130 2718 383260 2695 2718 65916 9081953,5 63565 1763 41016 6183964 40867 2695 63565 8977069,5 64119 (4) 𝐴 4 = 𝑛 ∑𝑋 1 ∑𝑋 2 ∑𝑌 ∑𝑋 1 ∑𝑋 1 2 ∑𝑋 1 𝑋 2 ∑𝑋 1 𝑌 ∑𝑋 2 ∑𝑋 1 𝑋 2 ∑𝑋 2 2 ∑𝑋 2 𝑌 ∑𝑋 3 ∑𝑋 1 𝑋 3 ∑𝑋 2 𝑋 3 ∑𝑋 3 𝑌 = 130 2718 1763 383260 2718 65916 41016 9081953,5 1763 41016 30671 6183964 2695 63565 40867 8977069,5 (5)
Pencarian  determinan  matriks  diatas  dilakukan  menggunakan  metode Sarrus .  Metode  ini  menghasilkan determinan  dengan  cara  mengalikan  elemen-elemen  dalam  matriks  secara  diagonal[10].  Hasil  dari  perhitungan determinan matriks menggunakan metode Sarrus untuk matriks dengan ordo 4x4 diatas adalah sebagai berikut [11]:
det(𝐴 0 ) =  163758969711514 +   (−81424861594290)   +   (−69104457880854)   =  13229650236370
(6) det(𝐴 2 ) =  9743513356444672  +  8101346440731648  +   (−17223796983886592) =  621062813289728 (7) det(𝐴 3 ) =  23804091644382720  +   (−13980819288716800) +   (−8563733450199040) =  1259538905466880 (8) det(𝐴 4 ) =  13277888335285504  +   (−20132698188274176)   +  7306646814867968 =  451836961879296
(9)
Keterangan :
det(A n )  = Determinasi Matrik A n
Hasil perhitungan determinasi diatas dimasukkan ke persamaan analisis regresi model matriks sebagai berikut :
𝛽 1 = 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐴 2 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐴 0 = 621062813289728 13229650236370 =  46,945 (10)
𝛽 2 = 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐴 3 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐴 0 = 1259538905466880 13229650236370 =  95,206 (11)
𝛽 3 = 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐴 4 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐴 0 = 451836961879296 13229650236370 =  34,153 (12)

## 3.2.  Ordinary Least Squared
Ordinary Least Squared atau bisa juga disebut Metode Kuadrat Terkecil adalah salah satu teknik analisis regresi yang  mampu  memprediksi  besaran  suatu  variabel  terikat  dari  2  atau  lebih  variabel  bebas[12].  Metode  ini  digunakan untuk  menentukan  Konstanta  Variabel  Terikat  yang  mewakili  estimasi  variabel  terikat  jika  seluruh  variabel  bebas secara  konstan  bernilai  0  dan  dilambangkan  dengan β 0 atau α .  Hasil  perhitungan  Konstanta  Variabel  Terikat  dapat diperhatikan seperti dibawah ini [13]:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
𝛼 =   𝑌̅ −   𝛽 1 𝑋 1 ̅̅̅ − 𝛽 2 𝑋 2 ̅̅̅ −  𝛽 3 𝑋 3 ̅̅̅ (13)
𝛼 =  2948.154 − (46.945 ∗ 20.9) − (95.206 ∗  13.6) − (34.153 ∗ 20.7)
𝛼 =   −32.515
Keterangan :
α /β 0 = Konstanta Variabel Terikat
𝑌̅ = Rata-rata variabel terikat (Y) dari Data Training
β n
= Koefisien Regresi
𝑋 1 ̅̅̅ = Rata-rata variabel bebas dari Data Training
Hasil perhitungan diatas  menunjukkan bahwa perusahaan  akan  memperoleh  kerugian sebesar Rp. 32.515,00 jika seluruh  variabel  bebas  secara  konstan  bernilai  0  (nol)  atau  dalam  kata  lain  tidak  ada  penjualan  oli, sparepart ,  dan service .

## 3.3.  Model Regresi
Karena  seluruh  Koefisien  Regresi  sudah  ditemukan,  maka  dilakukan  tahap  terakhir  yaitu  membentuk  model persamaan  regresi  dari  Koefisien  Regresi  yang  ditemukan.  Dari  proses Data  Mining menggunakan  metode  Regresi Linier Berganda dan Ordinary Least Sqaured , diperoleh model persamaan regresi sebagai berikut :
𝑌 =   −32,515 + 46,946𝑋 1 + 95,206𝑋 2 + 34,153𝑋 3 (14)
Dari  model  persamaan  regresi  diatas,  diperoleh  informasi  bahwa  variabel  bebas  X2  memiliki  pengaruh  paling besar terhadap pendapatan penjualan perusahaan atau variabel terikat Y dengan nilai 95,206.   Artinya, setiap kenaikan atau penurunan satuan nilai variabel X2 mempengaruhi hasil estimasi pendapatan penjualan sebesar Rp. 95.206,00.
3.4.  Analisis Determinasi (R 2 )
Analisis  atau  pengujian    pertama  yang  dilakukan  setelah  model  regresi  ditentukan  adalah  Analisis  Determinasi (R 2 ),  yaitu  sebuah  analisis  untuk  mengetahui  seberapa  besar  persentase  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  perubahan atau  varian  variabel  terikat  secara  simultan[14]  atau  bisa  disebut  besaran  Koefisien  Determinasi.  Dalam  Analisis Determinasi, perlu ditentukan bentuk deviasi dari tiap variabel menggunakan persamaan berikut[13]:
Σ 𝑥 1 𝑦 = Σ 𝑋 1 𝑌 − Σ 𝑋 1 ∗ Σ 𝑌 𝑛 = 9.081.953,5 − 2718  ∗  383260 130 = 1.068.871,346 (15)
Σ 𝑥 2 𝑦 = Σ 𝑋 2 𝑌 − Σ 𝑋 2 ∗ Σ 𝑌 𝑛 =  6.183.964 − 1763  ∗  383260 130 = 986.368,769 (16) Σ 𝑥 3 𝑦 = Σ 𝑋 3 𝑌 − Σ 𝑋3 ∗ Σ 𝑌 𝑛 = Σ 𝑋 3 𝑌 − Σ 𝑋3 ∗ Σ 𝑌 𝑛 = 8.977.069,5 − 2695 ∗ 383260 130 = 1.031.794,88 5 (17)
Σ 𝑦 2 = Σ 𝑌 2 − Σ 𝑌  ∗ Σ 𝑌 𝑛 = Σ 𝑌 2 − Σ 𝑌  ∗ Σ 𝑌
𝑛 =  1.340.314.697,5 − 383260  ∗  383260 130 = 210.405.254,423 (18)
Keterangan :
∑x n y = Bentuk deviasi dari variabel bebas n dengan variabel terikat
∑y    = Bentuk deviasi dari variabel terikat
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
n       = Jumlah Data Training
Hasil  dari  perhitungan  bentuk  deviasi  diatas  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  persamaan  (19)  dibawah  untuk menentukan Koefisien Determinasi
𝑅 2 = (𝛽1 ∗ Σ 𝑥 1 𝑦) +   (𝛽2 ∗ Σ 𝑥 2 𝑦) +   (𝛽3 ∗ Σ 𝑥
3 𝑦) Σ 𝑦 2 (19)
= (46.945 ∗  1.068.871,346) +   (95.206 ∗  986.368,76) +   (34.153 ∗  1.031.794,885)
210.405.254,423
= 0,852 = 85,2%
Keterangan : R 2 = Koefisien Determinasi
Dari hasil analisis diatas, dapat diketahui bahwa 85,2% varian variabel terikat dapat dijelaskan oleh variabel bebas menggunakan  persamaan  regresi  yang  diperoleh  dari  analisis  regresi.  Sedangkan  14,8%    varian  variabel  terikat dijelaskan oleh faktor diluar variabel bebas yang digunakan dalam penelitian.

## 3.5.  Analisa Korelasi Ganda (R)
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui kekuatan hubungan antar seluruh variabel. Hasil dari analisis ini disebut Koefisien  Korelasi  yang  memiliki  rentang  nilai  dari  0  hingga  1.  Semakin  nilai  Koefisien  Korelasi  mendekati  nilai  1 maka kekuatan hubungan antar variabelnya semakin kuat, sebaliknya jika nilai Koefisien Korelasi semakin mendekati 0 maka kekuatan hubungannya semakin lemah. Koefisien Korelasi dengan nilai 1 disebut korelasi positif sempurna, hal ini menyatakan bahwa ada hubungan yang sangat kuat antara variabel bebas dengan variabel terikat. Sebaliknya ketika Koefisien  Korelasi  bernilai  0,  maka  dianggap  tidak  ada  hubungan  antara  variabel  bebas  dengan  variabel  terikat. Interpretasi dari nilai Koefisien Korelasi ini dapat  diperhatikan pada Tabel 7 sebagai berikut [15]:
Tabel 7 Interpretasi nilai Koefisien Korelasi Nilai Kekuatan Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat Rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,000 Sangat Kuat
Interpretasi diatas dapat digunakan untuk menentukan tingkat kekuatan hubungan antara variabel bebas dan terikat secara serentak atau simultan. Persamaan yang digunakan dalam proses Analisa Korelasi Ganda adalah sebagai berikut :
𝑅 =   √𝑅 2 =   √0,852 = 0,923
(20)
Keterangan :
R = Koefisien Korelasi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
Berdasarkan  hasil  Analisa  Korelasi  Ganda  diatas,  hubungan  antara  variabel  terikat  dan  variabel  bebas  secara serentak dapat dikatakan sangat kuat dengan nilai 0,923 yang berada di rentang nilai 0,80 – 1,000.
3.6.  Kesalahan Baku (S e )
Kesalahan  Baku  adalah  sebutan  bagi  nilai  yang  menyatakan  seberapa  jauh  penyimpangan  nilai  regresi  terhadap nilai  yang sebenarnya. Besaran Kesalahan Baku  umumnya dijadikan acuan dalam  mengukur tingkat  ketepatan regresi atau mengukur variasi titik sampel di sekitar garis regresi. Semakin besar besaran Kesalahan Baku, maka model regresi yang  diperoleh  semakin  diragukan  untuk  mengestimasi.  Dalam  mencari  nilai  Kesalahan  Baku,  digunakan  persamaan sebagai berikut:
𝑆 𝑒 =   √ Σ 𝑦 2 − ((𝛽1 ∗ Σ 𝑥 1 𝑦) + (𝛽2 ∗ Σ 𝑥 2 𝑦) +   (𝛽3 ∗ Σ 𝑥 3 𝑦)) 𝑛 − 𝑚 (21)
𝑆 𝑒 = √
210.405.254,423 − ((46,945 ∗  1.068.871,346)
+(95,206 ∗  986.368,769) +   (34,153 ∗  1.031.794,885))
130 − (3 + 1)
𝑆 𝑒 = 496,656

## 3.7.  Pengukuran Taraf Signifikansi (Sig.)
Pengukuran taraf signifikansi dilakukan untuk mengetahui apakah hipotesis penelitian dapat diterima atau ditolak. Pengukuran dilakukan menggunakan program pembantu statistik SPSS untuk menampilkan taraf signifikansi pada tabel ANOVA dengan standar keyakinan atau alpha 0,05 (5%). Jika taraf signifikansi lebih besar dari alpha maka H 0 diterima dan H 1 ditolak. Jika taraf signifikansi lebih kecil dari alpha , maka H 0 ditolak dan H 1 diterima.
Tabel 8 Tabel ANOVA SPSS
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 179325160.441 3 59775053.480 242.331 .000 b Residual 31080093.982 126 246667.413 Total 210405254.423 129
Berdasarkan Tabel 8 diatas, taraf signifikansi dari persamaan regresi yang diperoleh adalah sebesar 0,000 dimana lebih  kecil  dari  standar  keyakinan  0,05,  ini  berarti  persamaan  regresi  yang  diperoleh  dari  tahap  analisis  regresi  dapat diterima untuk mengestimasi besaran variabel terikat (Y).

## 3.8.  Pengujian Performa
Pengujian  performa  dilakukan  menggunakan  program  pembantu RapidMiner yang  berisi  proses  Regresi  Linier, Penerapan Model, dan Uji Perfoma.Rangkaian proses dimulai dengan pembacaan Data Training dan Data Testing yang digunakan  dalam  algoritma Regresi  Linier ,  lalu  menerapkan  model  untuk  mengestimasi.  Model  yang  diperoleh
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
digunakan  untuk  mengestimasi Data  Testing lalu  hasil  estimasinya  disimpan  ke  dalam  tabel  dan  diuji  performanya terhadap topik yang diteliti. Rangkaian proses regresi yang berjalan pada program RapidMiner dapat diperhatikan pada Gambar 1 berikut :
Gambar  1 Rangkaian proses pada RapidMiner
Rangkaian proses diatas digunakan untuk menguji performa algoritma Regresi Linier terhadap topik yang diteliti. Ada  2  indikator  yang  diperhatikan  pada  pengujian  ini  yaitu, Absolute  Error, dan Relative  Error . Absolute  Error merupakan rata-rata penyimpangan absolut dari nilai prediksi dan nilai aktual, sementara Relative Error adalah rata-rata penyimpangan absolut dari nilai prediksi dibagi dengan nilai aktual. Hasil dari pengujian performa dapat diperhatikan pada Gambar 2 berikut :

## Gambar  2 Hasil uji performa dengan RapidMiner
Hasil  pengujian  performa  menunjukkan  bahwa  model  yang  diperoleh  menggunakan  algoritma  Regresi  Linier Berganda  dan Ordinary  Least  Squared memiliki Absolute  Error yang  cukup  tinggi,  sementara Relative  Error menunjukkan  angka  yang  relatif  kecil.  Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas,  algoritma  Regresi  Linier  dapat  diterima untuk  mengestimasi  pendapatan  penjualan  dealer  motor,  dengan  catatan  bahwa  model  ini  memiliki  besaran  erroryang tinggi.
Dari  hasil  pengujian  diatas,  dibuat  sebuah  visualisasi  data  dari  hasil  estimasi  menggunakan chart dari  program pembantu Microsoft  Excel untuk  mengetahui  sebaran  variasi  variabel  terikat  dari  model  regresi  yang  diperoleh. Visualisasi data menggambarkan garis regresi dengan titik-titik variasi variabel terikat yang berkumpul di sekitar garis regresi. Semakin kecil nilai Kesalahan Baku, maka sebaran titik data akan semakin kecil dan menandakan bahwa model regresi  yang  diperoleh  sudah  tepat  untuk  mengestimasi  topik  yang  diajukan.Visualisasi  data  dapat  diperhatikan  pada Gambar 3 berikut :
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023

## Gambar  3 Visualisasi data
Gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  variasi  estimasi  variabel  terikat  (Y)  memiliki  sebaran  yang  luas,  hal  ini dikarenakan besaran Kesalahan Baku  yang tinggi. Sebaran data  yang luas ini  menandakan bahwa  model regresi  yang diperoleh kurang tepat untuk mengestimasi pendapatan penjualan.

## 3.9.  Implementasi Model Regresi
Untuk  memastikan kecocokan hasil estimasi dari aplikasi dengan perhitungan  manual, dilakukan proses estimasi dengan  sebuah  contoh  kasus  dan  dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan  manual.  Uji  kasus  yang  digunakan  untuk proses estimasi adalah menghitung estimasi pada tanggal tertentu berdasarkan data transaksi satu bulan  terhitung dari rentang  waktu  awal  hingga  akhir  yang  diberikan.  Hasil  estimasi  menggunakan  aplikasi  yang  dibangun  dapat diperhatikan pada Gambar 4 berikut
Gambar  4 Implementasi model regresi pada aplikasi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  dengan  melihat  rata-rata  jumlah  transaksi  oli, sparepart ,  dan service pada rentang  waktu  yang  diberikan,  diestimasikan  bahwa  perusahaan  memperoleh  pendapatan  penjualan  sebesar  Rp. 2,697,764,00.  Hasil  estimasi  dari  aplikasi  kemudian  dibandingkan  dengan  perhitungan  manual  untuk  mengetahui apakah  hasil  keluaran  aplikasi  sudah  sesuai.  Perhitungan  manual  dilakukan  dengan  memasukkan  rata-rata  jumlah variabel  bebas  selama  rentang  waktu  yang  diujikan  ke  dalam  persamaan  regresi  yang  diperoleh  dari  analisis  regresi. Berikut  adalah  implementasi  model  regresi  dengan  perhitungan  manual  menggunakan  model  regresi  sesuai  dengan persamaan (14)
𝑌 =   −32.515 + (46.945 ∗ 20) + (95.206 ∗ 12) + (34.153 ∗ 19) (22)
=   −32.515 + 938,9 + 1142,47 + 648,91 =  2697,764 = 𝑅𝑝. 2.697.764,00
Hasil dari perhitungan manual menunjukkan nilai yang sama dengan keluaran dari aplikasi, hal ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dibangun dapat bekerja sesuai dengan yang diharapkan.

## IV. KESIMPULAN
Melalui  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  yang  diperoleh  untuk  mengestimasi  pendapatan penjualan dealer motor dapat diterima. Berdasarkan hasil evaluasi pola, model yang diperoleh dapat menjelaskan 85% dari  varian  variabel  terikat  diikuti  dengan  kekuatan  hubungan  antara  variabel  bebas  dan  terikat  yang  terbilang  sangat kuat  di  angka  0,923.  Pengujian  kecocokan  hasil  analisis  regresi  dari  aplikasi  yang  dibangun  dengan  hasil  keluaran program pembantu dan perhitungan manual menunjukkan bahwa aplikasi yang dibangun telah menghasilkan keluaran yang  sesuai.  Seluruh  nilai  Koefisien  Regresi,  Konstanta  Variabel  Terikat,  dan  Besaran  Kesalahan  Baku  yang ditampilkan pada aplikasi sudah sesuai dengan keluaran yang ditampilkan pada program pembantu SPSS. Hasil estimasi pada  aplikasi  yang  dibangun  juga  sudah  sesuai  dengan  perhitungan  manual.Model  regresi  yang  dihasilkan  masih memiliki  kekurangan  yaitu  besaran  Kesalahan  Baku  yang  cukup  tinggi  pada  angka  496,656  atau  dalam  kata  lain terdapat  perkiraan  penyimpangan  hasil  estimasi  dengan  pendapatan  penjualan  aktual  sebesar  Rp.  496.656,00.  Dengan tingginya besaran Kesalahan Baku yang diperoleh dalam penelitian ini, perlu dilakukan studi atau penelitian lebih lanjut mengenai metode dan algoritma untuk memperkecil besaran Kesalahan Baku yang diperoleh pada penelitian-penelitian di  masa  mendatang  yang  mengusung  metode  Regresi  Linier  Berganda  dan/atau Ordinary  Least  Squared .  Salah  satu contoh metode yang dapat digunakan adalah metode optimasi Gradient Descent .

## REFERENSI
[1] E. D. Sri Mulyani et al. , “Estimasi Pertumbuhan Penduduk Di Kabupaten Tasikmalaya Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” INFOSYS (INFORMATION Syst. J. , vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.22303/infosys.6.1.2021.1-11.
[2] R. J. Calin-Jageman and G. Cumming, “Estimation for better inference in neuroscience,” eNeuro , vol. 6, no. 4, 2019, doi: 10.1523/ENEURO.0205-19.2019.
[3] S. Sulistyono and W. Sulistiyowati, “Peramalan Produksi dengan Metode Regresi Linier Berganda,” PROZIMA (Productivity, Optim. Manuf. Syst. Eng. , vol. 1, no. 2, 2018, doi: 10.21070/prozima.v1i2.1350.
[4] E. M. Jesiani, A. Apriansyah, and R. Adriat, “Model Pendugaan Evaporasi dari Suhu Udara dan Kelembaban Udara Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda di Kota Pontianak,” Prism. Fis. , vol. 7, no. 1, p. 46, 2019, doi: 10.26418/pf.v7i1.32515.
[5] A. Amrin, “Data Mining Dengan Regresi Linier Berganda Untuk Peramalan Tingkat Inflasi,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. XIII, no. 1, pp. 74–79, 2016, [Online]. Available:
http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/techno/article/view/268.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,  Februari 2023
[6] Eko Prasetyo, Data Mining : Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab . 2013.
[7] M. J. Hamid Mughal, “Data mining: Web data mining techniques, tools and algorithms: An overview,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 9, no. 6, 2018, doi: 10.14569/IJACSA.2018.090630.
[8] S. A. Alasadi and W. S. Bhaya, “Review of data preprocessing techniques in data mining,” J. Eng. Appl. Sci. , vol. 12, no. 16, pp. 4102–4107, 2017, doi: 10.3923/jeasci.2017.4102.4107.
[9] S. Ningsih and H. H. Dukalang, “Penerapan Metode Suksesif Interval pada Analsis Regresi Linier Berganda,” Jambura J. Math. , vol. 1, no. 1, pp. 43–53, 2019, doi: 10.34312/jjom.v1i1.1742.
[10] E. Superior et al. , “Sarrus Rule Extension for 4 × 4 and 5 × 5 Determinants,” vol. 15, no. 4, pp. 283–301, 2021.
[11] M. G. Sobamowo, “On the Extension of Sarrus’ Rule to n × n ( n > 3 ) Matrices: Development of New Method for the Computation of the Determinant of 4 × 4 Matrix,” Int. J. Eng. Math. , vol. 2016, pp. 1–14, 2016, doi: 10.1155/2016/9382739.
[12] D. W. Scott, Multivariate density estimation: Theory, practice, and visualization: Second edition . 2015.
[13] A. Rivandi, E. Bu’ulolo, and N. Silalahi, “PENERAPAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA DALAM ESTIMASI BIAYA PENCETAKAN SPANDUK (STUDI KASUS : PT. HANSINDO SETIAPRATAMA) Ahmad,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 18, pp. 1–6, 2019.
[14] G.- MARDIATMOKO, “Pentingnya Uji Asumsi Klasik Pada Analisis Regresi Linier Berganda,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 14, no. 3, pp. 333–342, 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss3pp333-342.
[15] Sugiyo, Metode Penelitian Kualitatif dan R and D , no. April. 2015.