## Regresi Multivariabel Bayes Pada Kasus Konversi Lahan Pertanian
Yuli Hastuti
Program Studi Pendidikan Matematika, Fakultas Ilmu Tarbiyah dan Keguruan IAIN Ambon
Email: yulihastuti@iainambon.ac.id

## Abstrak
Analisis  regresi  multivariabel  dengan  estimasi  bayes  mempertimbangkan  sifat  riil  data  dan  informasi  data sampel dari pengamatan sebelumnya. Metode ini termasuk metode nonparametrik yang memberi toleransi asumsi  regresi  klasik.  Fokus  penelitian  untuk  mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi  konversi  lahan  di Kabupaten/Kota Sulawesi Selatan. Penelitian membandingkan hasil pemodelan regresi klasik dengan model regresi multivariabel bayes pada kasus konversi lahan tersebut. Estimasi parameter dengan pendekatan bayes menggunakan kojugat prior berdistribusi normal. Berdasarkan sensitivitas hasil estimasi parameter dan nilai RMSE, disimpulkan  bahwa  regresi  multivariabel  bayes  lebih  baik  dibandingkan  model  regresi  klasik.  Laju pertumbuhan  penduduk,  persentase  kepadatan  penduduk,  persentase  jumlah  penduduk,  dan  gini  ratio signifikasi berpengaruh positif  terhadap persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian menjadi nonpertanian pada taraf kepercayaan 95%.
Kata kunci: Regresi multivariabel, Estimasi Bayes, Konversi Lahan

## Abstract
Multivariable regression analysis with Bayes estimation taking into account the real nature of the data and sample data information from previous observations. This method is a nonparametric method that tolerates classical  regression  assumptions.  The  focus  of  the  research  is  to  find  out  the  factors  that  influence  land conversion in the Regency/City of South Sulawesi. The study compared the results of the classical regression model  with  the  Bayesian  multivariable  regression  model  in  the  land  conversion  case.  Estimation  of parameters using the Bayesian approach using cojugates before normal distribution. Based on the sensitivity of the parameter estimation results and the RMSE value, it means that the multivariable Bayesian regression is better than the classical regression model. The rate of population growth, the percentage of population density,  the  percentage  of  the  total  population,  and the  gini  ratio  has  a significant  positive  effect  on the proportion of villages that cause the conversion of agricultural land to non-agricultural land at a 95% increase in confidence
Keywords: Multivariable regression, Bayes Estimation, Land Conversion

## INNOVATIVE: Volume 2 Nomor 2 Tahun 2022

## Research & Learning in Primary Education

## PENDAHULUAN
Perkembangan suatu wilayah nampak dari penduduknya yang makin  bertambah dan makin padat, bangunan-bangunan yang semakin rapat dan wilayah yang terbangun terutama pemukiman yang cenderung semakin  luas.  Pertambahan  jumlah  penduduk,  perkembangan  kawasan  pemukiman  dan  industri  serta pembangunan sarana dan prasarana menyebabkan terjadinya penurunan luas lahan pertanian. Fenomena konversi lahan pertanian muncul seiring makin tinggi dan bertambahnya tekanan kebutuhan dan permintaan terhadap  lahan,  baik  dari  sektor  pertanian  maupun  dari  sektor  non  pertanian  sebagai  akibat  dari bertambahnya penduduk dan kegiatan pembangunan. Faktor kemiskinan juga mendorong terjadinya konversi lahan.  Jika  konversi  lahan  tersebut  tanpa  kendali,  maka  akan  terjadi  banyak  kerugian,  baik  dari  segi  fisik maupun aspek sosial ekonomi masyarakat.(Sudarma et al., 2015)
Penerapan  metode  statistika  untuk  mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi  persentase  konversi lahan pertanian menjadi non pertanian suatu daerah. Dengan mengetahui penyebab kejadian tersebut, maka diharapkan  menjadi  bahan  pertimbangan  pemangku  kepentingan  dalam  menentukan  fokus  perencanaan mencegah  peningkatan  konversi  lahan  pertanian.  Salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan  dalam permasalahan ini adalah Analisis Regresi.
Analisis  regresi  pada  dasarnya  adalah  studi  mengenai  ketergantungan  satu  variabel  independen (terikat), dengan tujuan untuk mengestimasi dan atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai-nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui  (Savant et al., 1995). Berdasarkan jumlah variabel independennya, analisis regresi linear dibagi menjadi dua yaitu analisis regresi linear sederhana dan analisis  regresi  linear  ganda.  Dimana  analisis  regresi  linear  ganda  merupakan  pengembangan  dari  regresi linear  sederhana  (hanya  dengan  satu  variabel  independen).  Dalam  analisis  regresi  linear  ganda,  terdapat beberapa variabel independen (lebih dari satu variabel independen) yang mempengaruhi variabel dependen secara  linear  (Worrall  et  al.,  1992).  Residual  model  regresi  harus  memenuhi  asumsi  klasik  yakni  asumsi multikolinearitas,  normalitas,  homogenitas  dan  autokorelasi.  Kenyataannya,  asumsi  tersebut  sering  tidak dapat dipenuhi dari data yang diperoleh dari kehidupan nyata.
Metode regresi dengan estimator bayes merupakan salah satu alternatif apabila asumsi klasik metode regresi tidak terpenuhi (de Schoot et al., 2014) menyebutkan beberapa perbedaan metode regresi estimator bayes dengan metode regresi klasik. Beberapa perbedaan tersebut dikaji sebagai kelebihan metode regresi bayes antara lain regresi bayes mempertimbangkan kondisi riil distribusi data, data set tidak harus banyak, dan tidak mewajibkan memenuhi asumsi klasik. Informasi riil yang diperhatikan regresi bayes dikenal dengan Prior (informasi data).
Kajian tentang aplikasi estimasi bayes pada model regresi telah banyak dilakukan seperti kajian teori oleh (Tiao & Zellner, 1964) , (de Schoot et al., 2014) dan (You et al., 2021). Kajian mereka menjelaskan secara empirik penggunaan teorema bayes sebagai teknik nonparametrik untuk mengestimasi parameter termasuk regresi  multivariabel  bayes.  (Strandskov  &  Pedersen,  2000)  menjelaskan  tutorial  model  regresi  linear sederhana  dengan  estimasi  bayes.      Regresi  dengan  estimasi  bayes  juga  telah  familiar  digunakan  dalam memodelkan berbagai kasus dengan fokus penelitian identifikasi pengaruh variabel independent baik model regresi linear sederhana maupun regresi multivariabel. (Utomo & Suliadi, 2021) menerapkan metode regresi dengan pendekatan bayes untuk menguji pengaruh kepadatan penduduk dan aktifitas penduduk terhadap kasus Covid-19.
Fokus penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi perkembangan persetanse desa yang mengalami konversi lahan pertanian menjadi non pertanian di Kabupaten Sulawesi Selatan. Metode regresi estimator bayes diharapkan dapat memberikan informasi variabel yang berpengaruh dengan besaran estimator secara tepat.

## METODE PENELITIAN

## Sumber  Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data konversi lahan pertanian Sulawesi Selatan Tahun 2014 beserta beberapa variabel independen. Data ini diperoleh dari Badan Pusat Statistika. Variabel dependen yang digunakan adalah persentase konversi lahan pertanian.

## Variabel Penelitian
Penelitian menggunakan dua jenis variabel yaitu variabel dependen dan variabel Independen seperti pada Tabel  1 berikut.
Tabel 1. Variabel Dependen dan Independen Penelitian Variabel  Keterangan Skala pengukuran Variabel Dependen Y ₁ Persentase konversi lahan pertanian menjadi non pertanian Rasio Varibel Independen X ₁ Laju pertumbuhan penduduk Rasio X ₂ Persentase kepadatan penduduk Rasio X ₃ Persentase jumlah penduduk Rasio X 4 Gini Ratio Rasio

## Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  adalah  Metode  Regresi  multivariabel  menggunakana  estimator bayes dengan algoritma sebagai berikut
1. Mendeskripsikan  karakteristik  persentase  konversi  lahan  pertanian  beserta  variabel  independen yang digunakan dalam penelitian ini.
2. Memodelkan data menggunakan model regresi multivariabel klasik dengan estimator OLS
3. Memodelkan data menggunakan model regresi multivariabel dengan estimator bayes a. menentukan prior dan simulasi
b. menentukan posterior
4.  Membandingkan hasil model regresi klasik dengan model regresi multivariabel bayes
5.  Menginterpretasi dan membuat kesimpulan

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Deskripsi Konversi Lahan Provinsi Sulawesi Selatan
Gambaran  umum  data  konversi  lahan  Provinsi  Sulawesi  selatan  pada  tahun  2014  diuraikan  dalam bentuk statistika deskriptif. Ukuran statistik yang dibahas dalan analisis deskriptif ini antara lain rata-rata, nilai terendah, nilai tertinggi, standar deviasi dan variansi.
Tabel 2  Deskripsi data konversi lahan Variabel Nilai Minimum Nilai Maximum Rata-rata Standar Deviasi variansi Y 3,10 77,35 26,39 16,55 274,095 X 1 0,13 2,67 1,07 0,615 0,379 X 2 0,31 0,5 0,40 0,0488 0,002 X 3 1,52 16,9 4,16 3,26 10,639 X 4 0,01 1,0006 0,15 0,22 0,60
Tabel  2 menunjukkan bahwa persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian yang paling tinggi adalah 77,35% dan persentase desa terendahyang mengalami konversi lahan pertanian sebesar 3,10%. Rata-rata persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian sebesar 26,39% dari 24 kabupaten/kota di Sulawesi Selatan dengan variansi mencapai 274,095 dan standar deviasi 16,55.
Model Regresi Multivariabel Ordinary Least Square (OLS) Konversi Lahan
Pemodelan data menggunakan regresi dengan estimasi OLS bertujuan untuk mengetahui variabel- variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Dalam hal ini, regresi yang digunakan adalah regresi linear multivariabel.
Nilai VIF yang dihasilkan dari pemodelan OLS kurang dari 3, maka antar variabel independen tidak terjadi multikolinearitas. Selanjutnya, data yang diperoleh dianalisis menggunakan regresi dengan estimasi OLS. Hasil pemodelan regresi menggunakan OLS secara parsial diperoleh estimasi parameter sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil estimasi parameter regresi OLS Estimasi parameter Koefisien Nilai signifikansi Nilai Standar eror β 0 57,728 33,62 0,012 β 1 4,659 6,2 0,0462 β 2 4,434 80,5 0,0451 β 3 0,201 1,15 0,0864 Β 4 61.901 18,23 0,06
Nilai signifikansi parameter semua variabel inpendenden diperoleh lebih kecil dari α = 0,05 sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  semua  variabel  independen  yang  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian.

## Model Regresi Multivariabel Bayes Konversi Lahan
Tahapan awal model regresi multivariabel dengan estimator bayes adalah dengan menentukankan prior. Penelitian ini menggunakan konjugat prior. Distribusi prior untuk mean parameter β 0 , β 1 , β 2, β 3, dan β 4 berdistribusi normal N( 𝜇, 𝜎 2 ) dengan menggunakan hasil rata-rata dan variansi masing-masing variable (Pal et  al.,  2008);  (Khairiyah  et  al.,  2018) Sedangkan  variansi  parameter  tersebut  berdistribusi  invers  gamma 𝜏~(𝑎, 𝑏) . Parameter a dan b penelitian ini menggunakan rata-rata dan variansi dari residual model regresi klasik data konversi lahan. (Linda Van Horn PhD et al., 1991)
Sensitivitas  hasil  estimasi  parameter  tersebut  berdasarkan  distribusi  priornya  dapat  diuji  dengan melakukan  simulasi  perubahan  nilai  parameter  dari  masing-masing  distribusi  prior().  Simulasi  dilakukan terhadap 4 kombinasi perubahan parameter yang merujuk pada percobaan yang dilakukan oleh (Schalken et al.,  n.d.)  (Naomi  Schalken,  Lion  Behrens,  2018).  Berikut  hasil  simulasi  estimasi  parameter  variabel  laju pertumbuhan penduduk.
Tabel 4. Hasil simulasi estimasi parameter X 1 dengan prior distribusi normal
Statistik Posterior X 1 N(1.07 , 0.379 ) N(1.07, 1000) N(5, 0.379) N(5, 1000) Mean 5.602 4.670 5.228 4.671 Variansi 27.137 34.857 28.765 34.862 Interval kepercayaan (4,896; 5,691) (4.337, 6.996) (4.026, 6.370) (4.338, 6.996)
Tabel  4.  memberikan  informasi  hasil  estimasi 𝛽 1 ̂ untuk  masing-masing  simulasi  perubahan  nilai parameter priornya. Tabel tersebut juga memberikan informasi interval kepercayaan estimator bayes pada selang 95% yang dimaknai sebagai besaran peluang nilai untuk setiap hasil estimasi 𝛽 1 ̂ berada pada selang kepercayaan 95%. Semakin kecil luasan nilai interval kepercayaan, maka nilai estimator tersebut semakin baik. Nilai 𝛽 1 ̂ dari hasil simulasi tersebut dapat diperhatikan bahwa mean 𝛽 1 ̂ mendekati nilai 𝛽 1 ̂ dari model regresi klasik saat prior  berdistribusi N(1.07, 1000) dan N(5, 1000) . Akan tetapi, berdasarkan nilai luasan interval kepercayaan  95%,  maka  nilai mean yang  lebih  baik  diperoleh  dari  prior  berdistribusi N(1.07 ,  0.379 ) . Selanjutnya, Tabel 5 berikut memuat hasil simulasi variabel persentase kepadatan penduduk.
Tabel 5. Hasil simulasi estimasi parameter X 2 dengan prior distribusi normal
Statistik Posterior X 2 N(0.4 , 0.002 ) N(0.4, 1000) N(5,0.002) N(5, 1000) Mean 0,377 4,458 4,965 4,456 Variansi 0,647 28,.686 0,686 284,720 Interval kepercayaan (0,212; 1,966) (3,798; 8,882) (3,329; 6,601) (3,798; 8,887)
Tabel  5.  menunjukkan  bahwa  nilai 𝛽 2 ̂ dari  hasil  simulasi  tersebut  mendekati  nilai 𝛽 2 ̂ dari  model regresi klasik juga saat prior berdistribusi N(0.4, 1000) dan N(5, 1000) . Akan tetapi, berdasarkan nilai luasan interval kepercayaan 95%, maka nilai mean yang lebih baik diperoleh dari prior berdistribusi N(0.4 , 0.002 ) . Hasil simulasi 𝛽 3 ̂ dan 𝛽 4 ̂ juga menunjukkan kesimpulam yang sama bahwa nilai mean terbaik diperoleh dari distribusi prior normal dengan parameter nilai rata-rata dan variansi variabel tersebut. Secara berturut-turut, distribusi  prior 𝛽 3 ̂~𝑁(4.16, 10.639) dan 𝛽 4 ̂~𝑁(0.15, 0.22) dengan  nilai mean 0,434  dan  6,77.  Parameter distribusi prior tersebut digunakan untuk memodelkan data persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian menjadi non pertanian menggunakan analisis regresi multivariabel bayes.
Hasil analisis regresi multivariabel menggunakan estimator prior tersebut diperoleh nilai signifikansi 0,0781  < 𝛼 = 0,05 sehingga  keputusan  hipotesis H 0 ditolak.  Artinya,  terdapat  perbedaan  pengaruh  yang signifikan  variabel  independen  penelitian  ini  terhadap  besaran  persentase  desa  yang  mengalami  konversi
lahan pertanian menjadi non pertanian di Kabupaten/Kota Sulawesi Selatan pada Tahun 2014. Nilai R-Square sebesar  0,84  yng  mengindikasikan  bahwa  keempat  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mampu menjelaskan  informasi  persentase  desa  yang  mengalami  konversi  lahan  pertanian  menjadi  non  pertanian sebesar 84% sedangkan informasi lain sebesar 26% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diperhatikan dalam penelitian.

## Perbandingan model regresi klasik dengan model regresi multivariabel bayes
(Fajri  et  al.,  2020)  membandingkan  regresi  klasik  dengan  model  regresi  multivariabel  bayes berdasarkan sensitivitas hasil estimasi parameter . Sedangkan umumnya penelitian yang lain membandingkan metode berdasarkan nilai Mean Square Error (MSE) atau nilai R oot Mean Square Error (RMSE) sebagaimana dijelaskan  dalam  penelitian (You  et  al.,  2021)  dan  (Surianti  et  al.,  2021);  Tabel  6.  memuat  perbandingan sensitivitas  hasil  estimasi  parameter  regresi  klasik  dengan  regresi  multivariabel.  Estimator  model  regresi dengan estimator bayes memiliki luas interval kepercayaan 95% lebih kecil dibandingkan dengan estimator regresi klasik. Oleh karena itu, sensitivitas estimasi parameter regresi dengan pendekatan bayes lebih baik dibandingkan regresi klasik.
Tabel 6. Perbandingan sensitivitas parameter model regresi kalsik dan regresi multivariabel bayes
Estimator parameter Regresi Klasik Regresi Multivaribel Bayes Nilai CI 95% Nilai CI 95% 𝜷 𝟎 ̂ 57,728 (12,646; 128,102) 37,722 (20,792; 54,652) 𝜷 𝟏 ̂ 4,659 (4,638; 8,320) 5,602 (4,896; 5,691) 𝜷 𝟐 ̂ 4,434 (2,608; 33,740) 0,377 (0,212; 1,966) 𝜷 𝟑 ̂ 0,201 (2,626; 2,224) 0,434 (0,267; 1,807) 𝜷 𝟒 ̂ 61.901 (230,418; 106,615) 6,77 (0,1212; 1,966)
Kedua  model  juga  dibandingkan  menggunakan  kriteria  nilai RMSE. Semakin  kecil  nilai RMSE maka estimasi model semakin baik. Berikut nilai RMSE kedua model.
Tabel 7. Nilai RMSE model regresi Metode Nilai RMSE Regresi klasik 0,3674 Regresi multivariabel bayes 0,355
Tabel 7. memberikan informasi bahwa nilai RMSE model regresi multivariabel bayes sebesar 3,55 lebih kecil dari RMSE model regresi klasik sebesar 0,367 sehingga metode regresi multivariabel bayes lebih baik dari regresi klasik dalam memodelkan data persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian menjadi nonpertanian  Kabupaten/Kota  Sulawesi  Selatan  pada  Tahun  2014.  Oleh  karena  itu,  model  regresi multivariabel bayes data persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian menjadi nonpertanian Kabupaten/Kota Sulawesi Selatan pada Tahun 2014 dapat dituliskan:
𝑌̂ = 37,722 + 5,602𝑋 1 + 0,377𝑋 2 + 0,434𝑋 3 + 6,77𝑋 4
Besaran  koefisien  model  tersebut  mengindikasikan  bahwa  keempat  varibael  berpengaruh  positif terhadap  perubahan  besaran  persentase  desa  yang  mengalami  konversi  lahan  pertanian  menjadi nonpertanian. (Courey et al., 2022) menjelaskan interpretasi nilai R 2 dapat dikategorikan untuk interval nilai 2% < 𝑅 2 ≤ 15% menunjukkan hubungan lemah, interval nilai 15% < 𝑅 2 ≤ 35% menunjukkan hubungan sedang dan nilai R 2 lebih besar dari 35% menunjukkan hubungan yang kuat antar variabel. Berdasarkan nilai R 2 sebesar 84% dapat disimpulkan bahwa keempat variabel tersebut memiliki hubungan yang kuat terhadap persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian menjadi nonpertanian.
Peningkatan laju pertumbuhan penduduk setiap 1 satuan akan meningkatkan persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian menjadi nonpertanian sebesar 5,602%. Kepadatan penduduk dan  jumlah penduduk yang meningkat setiap 1 persen akan mempengaruhi peningkatan persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian menjadi nonpertanian secara berturut-turut 0,377% dan 0,434%. Selain itu, faktor kemiskinan juga mempengaruhi konversi lahan pertanian. Hla tersebut dapat dilihat bahwa peningkatan gini ratio  1  satuan  dapat  meningkatan  persentase  desa  yang  mengalami  konversi  lahan  pertanian  menjadi nonpertanian sebesar 6,77%. Jika keempat variabel tersebut diasumsikan bernilai 0, maka persentase desa yang  mengalami  konversi  lahan  pertanian  menjadi  nonpertanian  sebesar  37,722%  yang  dipengaruhi  oleh faktor yang lain

## SIMPULAN
Model  regresi  multivariabel  dengan  pendekatan  bayes  lebih  baik  dari  regresi  klasik  dalam memodelkan  data  persentase  desa  yang  mengalami  konversi  lahan  pertanian  menjadi  nonpertanian Kabupaten/Kota  Sulawesi  Selatan  pada  Tahun  2014  berdasarkan  sensitivitas  interval  kepercayaan  95% estimasi  parameter  dan  nilai RMSE .  Laju  pertumbuhan  penduduk,  persentase  kepadatan  penduduk, persentase jumlah penduduk, dan gini ratio signifikasi berpengaruh positif  terhadap persentase desa yang mengalami konversi lahan pertanian menjadi nonpertanian pada taraf kepercayaan 95%. Variabel tersebut dapat  menjelaskan  informasi  persentase  desa  yang  mengalami  konversi  lahan  pertanian  menjadi nonpertanian  sebesar  84%.  Penelitian  terkait  analisis  regresi  multivariabel  dengan  pendekatan  bayes diharapkan  dapat  dikembangkan  seperti  membadingkan  prior  terbaik  ataupun  pengembangan  estimator bayes untuk model regresi data  skala kategorik maupun skala campuran. Selain itu, kajian terhadap kasus konversi lahan pertanian dapat dikembangkan di masa depan dengan mempertimbangkan aspek lain seperti variabel penelitian lain maupun tujuan penelitian dan metode yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Courey, K. A., Oswald, F. L., & Culpepper, S. A. (2022). BAYESIAN GUIDE 1 Clearer Analysis, Interpretation, and Communication in Organizational Research: A Bayesian Guide . https://orcid.org/0000-0002-7275-5408 de Schoot, R., Kaplan, D., Denissen, J., Asendorpf, J. B., Neyer, F. J., & Van Aken, M. A. G. (2014). A gentle introduction  to  Bayesian  analysis:  Applications  to  developmental  research. Child  Development , 85 (3), 842 – 860.
Fajri, M., Ristawan, Y., Kunci, K., & Regresi Aset Bank Bayesian, A. (2020). Analisa sensitivitas model regresi linier  berganda  menggunakan  pendekatan  Bayesian:  prior  distribusi  normal. Journal  of  Data  Analysis ,
3 (1), 1 – 12.
Khairiyah, R., Diana,  R.,  & others.  (2018). Perbandingan  Metode  Kuadrat  Terkecil  dan Metode  Bayes  Pada Model Regresi Linier dengan Galat yang Autokorelasi. Jurnal Matematika UNAND , 7 (1), 125 – 135. Linda Van Horn PhD, R. D., Marty Slattery PhD, R. D., Joan Hilner, M. P. H., Charlotte Bragg MS, R. D., Jacobs Jr, D., Niki Gernhofer MS, R. D., Havlik, D., & others. (1991). The CARDIA dietary history: development, implementation, and evaluation. Journal of the American Dietetic Association , 91 (9), 1104 – 1112.
Naomi Schalken, Lion Behrens, L. S. and R. van de S. (2018). First Bayesian Inference: SPSS (regression analysis) . Rens Van De Scoot. https://www.rensvandeschoot.com/tutorials/bayesian-regression-spss Pal, Y., Swarup, A., & Singh, B. (2008). A review of compensating type custom power devices for power quality improvement. 2008 Joint International Conference on Power System Technology and IEEE Power India Conference , 1 – 8.
Savant, D. N., Patel, S. G., Deshmukh, S. P., Gujarati, R., Bhathena, H. M., & Kavarana, N. M. (1995). Folded free radial forearm flap for reconstruction of full-thickness defects of the cheek. Head \& Neck , 17 (4), 293 – 296.
Schalken, N., Behrens, L., Smeets, L., & van de Schoot, R. (n.d.). T-test in SPSS (Frequentist) .
Strandskov,  J.,  &  Pedersen,  K.  (2000).  Pioneering  FDI  into  the  Danish  Bacon  Industry:  Building  an  Agro- Industrial Diamond. Scandinavian Economic History Review , 48 (3), 42 – 56.
Sudarma, I. M., Windia, W., Dwipradnyana, M., & Made, I. (2015). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Konversi Lahan  Serta  Dampaknya  terhadap  Kesejahteraan  Petani:  Kasus  di  Subak  Jadi,  Kecamatan  Kediri, Kabupaten Tabanan. Jurnal Manajemen Agribisnis , 3 (1), 26291.
Surianti, Hikmah, & Rahmawati. (2021). Estimasi Parameter Model Regresi Linier Dengan Pendekatan Metode Bayesian. Journal of Mathematics :
Theory and Application , 3 (2), 57 – 61.
https://doi.org/10.31605/jomta.v3i2.1364
Tiao, G. C., & Zellner, A. (1964). On the Bayesian estimation of multivariate regression. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) , 26 (2), 277 – 285.
Utomo,  M.  E.  P.,  &  Suliadi,  S.  (2021).  Penerapan  Metode  Bayesian  pada  Analisis  Regresi  untuk  Menguji Pengaruh Kasus Covid-19 terhadap Perekonomian Indonesia. Prosiding Statistika , 684 – 691.
Worrall,  D.,  Hird,  D.  L.,  Hodge,  R.,  Paul,  W.,  Draper,  J.,  &  Scott,  R.  (1992).  Premature  dissolution  of  the microsporocyte callose wall causes male sterility in transgenic tobacco. The Plant Cell , 4 (7), 759 – 771. You, J. B., McCallum, C., Wang, Y., Riordon, J., Nosrati, R., & Sinton, D. (2021). Machine learning for sperm selection. Nature Reviews Urology , 18 (7), 387 – 403.