© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika with CC BY NC licence

## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI
ANALISIS  CLOUD  COMPUTING  UNTUK  PENYIMPANAN  DOKUMEN TERHADAP  PROSES  PEMBELAJARAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA REGRESI  LINEAR  BERGANDA  (STUDI  KASUS  :  SMA  CHANDRA  KUSUMA JAKARTA UTARA)

## Sukirman
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Makassar
email: sukirman.dty@uim-makassar.ac.id
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  24 April 2022 Accepted   :  25 June 2022 Published  :  30 June 2022 Obstacles  in  the  learning  process  carried  out  by  subject  teachers and  students  of  SMA  Chandra  Kusuma  School,  North  Jakarta, because  document  storage  is  still  low  and  internet  access  is  still slow.  Multiple  linear  regression  algorithm  to  determine  the relationship between cloud computing variables and the learning process on document storage variables. Simultaneously the F test results are 15.387 and the coefficient of determination is 36.30% so that  there  is  a  significant  relationship  between  cloud  computing and  the  learning  process  for  document  storage.  Partially,  cloud computing  for  document  storage  has  a  significant  relationship because it has a t-value of 3.211 which is greater than t-table. And partially  the  learning  process  for  document  storage  there  is  a significant  relationship  because  it  has  a  t-count  value  of  3.824 which is greater than t-table.

## Keywords:
Cloud Computing Document Storage
Learning Process Multiple  Linear  Regression Algorithm
IEEE style in citing this article:
S.  Sukirman ,  “ Analisis  Cloud Computing Untuk Penyimpanan Dokumen Terhadap Proses Pembelajaran Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda (Studi Kasus : SMA Chandra Kusuma Jakarta Utara) ”, Jurnal.ilmiah.informatika ,  vol.  7, no. 1, pp. 1-12, Jun. 2022.
© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Pemanfaatan perkembangan teknologi dapat  mempermudah  pekerjaan,  salah satu  teknologi  yang  sedang  berkembang saat  ini  adalah cloud  computing . Cloud computing merupakan  komputasi  yang didukung oleh layanan jaringan komputer, skala  komputasinya  dapat  diubah  secara dinamis  dan  sumber  dayanya  disediakan melalui internet dalam bentuk jasa. Semua resource ( software, platform, infrastructure ) di dalam  cloud  computing  telah  disediakan oleh  penyedia  jasa  sehingga  pengguna tidak  akan  dibebankan  lagi  dalam penyediaan resource [1].
Pengembangan  sistem  pendidikan dalam  rangka  meningkatkan  kualitas sumber daya manusia tidak hanya menjadi tanggung  jawab  pemerintah.  Proses pembelajaran  yang  masih  konvensiaonal memungkinkan  terjadinya  kritikan  dari yang  menghendaki  peningkatan  kualitas pada  pendidikan.  Sistem  pembelajaran yang  hanya  mengandalkan  pertemuan antara  pendidik  dan  peserta  didik  akan membutuhkan  pelengkap  seiring  dengan perubahan  teknologi  dan  perkembangan perangkat yang memungkinkan terkoneksi dengan internet [2].
Salah  satu  layanan  yang  disediakan oleh  teknologi  cloud  computing  adalah media penyimpanan. Media penyimpanan yang  selanjutnya  disebut cloud  storage ini dapat  diakses  oleh  client  dengan  mudah selama  masih  terkoneksi  dengan  jaringan internet. Cloud  storage memiliki  model penyimpanan  online  yang  dijalankan secara  virtual  dan  dikelola  oleh  pihak ketiga [3].
Algoritma  regresi  linier  berganda merupakan  algoritma  yang  memiliki jumlah variabel bebas X 1 , X 2 , Xn lebih dari satu dan dapat memiliki keterkaitan serta dapat  mempengaruhi  dari  variabel  Y, dimana  variabel  Y  adalah  satu  variabel yang  tidak  bebas,  dimana  tujuan  dari
algoritma  ini  yakni  untuk  memprediksi variabel Y [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4], mengenai algoritma regresi linier berganda  untuk  prediksi  penjualan. Hasil yang  diperoleh  dari  prediksi  penjualan barang  untuk  priode  waktu  tahun  2020 sebesar 169715 barang. Serta proses pediksi penjualan berdasarkan jenis barang tertinggi  yaitu  FORTUNE  PP  1  L/24 dengan  angka  prediksi  penjualan  barang sebesar  419,494,  sedangkan  penjualan barang  terendah  untuk  jenis  barang  TEH BOTOL  KOTAK  SOSRO  200  ML  dengan nilai 23,872.
Penelitian  terdahulu  [5],  tentang implementasi  algoritma  regresi  linear berganda  untuk  memprediksi  produksi padi di Kabupaten Bantul. Hasil didapatkan  yaitu  Y  =  8307,561443282  + 5,9294543706657x1  +  118,28063200866x2 +175,71009241484x3 dan melalui pengujian validitas menggunakan metode MAD dan didapatkan  hasil  uji  untuk  prediksi produksi  padi  sebesar  0,101  sehingga untuk hasil prediksi dalam kategori sangat baik.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6], menggunakan  metode  regresi  linear berganda mengenai prediksi laju pertumbuhan  penduduk  pada  Badan Pusat  Statistik  Kabupaten  Deli  Serdang. Hasil  yang  didapatkan  yaitu  pola  yang saling berkaitan erat antara atribut jumlah laki-laki dan jumlah perempuan terhadap laju pertumbuhan penduduk  untuk estimasi yang cukup akurat.
Penelitian  terdahulu  [7],  tentang metode  regresi  linier  berganda  dan  SVR dalam  menentukan  tingkat  pengaruh cuaca  terhadap  produktivitas  padi  di Indonesia. Hasil yang didapatkan koefisien  korelasi  sebesar  -0,3215  atau sebesar  -32,15%.  Sedangkan  metode  SVR memiliki tingkat koefisien korelasi sebesar 0,1145 atau 11,45%. Hal tersebut menunjukan  metode  SVR  lebih  baik
karena  memiliki  korelasi  antar  variabel lebih besar.
Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan oleh  [8],  tentang  penerapan  algoritma regresi  linear  berganda  pada  estimasi penjualan  mobil  Astra  Isuzu.  Hasil  akhir yang  didapat  bahwa  penjualan  mobil PT.Astra Isuzu International Tbk-Isuzu di tahun  2020  adalah  12.223  mobil,  dimana angka  penjualan  tersebut  turun  sebanyak 1.350 dibandingkan dengan tahun sebelumnya,  dengan  hasil  perhitungan error  estimasi  dengan  menggunakan metode  MAD  memiiki  nilai  yang  relatif kecil yaitu 0,0607.
Namun  kendala  proses  pembelajaran yang  dilaksanakan  oleh  guru  mata pelajaran dan siswa SMA Sekolah Chandra Kusuma Jakarta Utara, karena penyimpanan  dokumen  masih  rendah serta  akses internet  masih  lambat. Hal  ini disebabkan  karena  salah  satunya  adalah dukungan dari perangkat komputer server laboratorium sekolah yang belum memadai.
Berdasarkan permasalahan diatas,
maka penelitian ini menggunakan algoritma  regresi  linier  berganda  untuk mengetahui  hubungan  variabel  cloud computing  (X 1 )  dan  proses  pembelajaran (X 2 ) untuk variabel penyimpanan dokumen (Y).

## 2. METODE PENELITIAN
Suatu penelitian merupakan pedoman karena  data  yang  dikumpulkan  adalah data  yang  berhubungan  dengan  variabel- variabel  yang  akan  diteliti,  sekaligus mencerminkan  jenis  dan  jumlah  masalah yang  perlu  dijawab  melalui  penilitian. Berdasarkan  teori  tesebut,  maka  dalam penelitian ini terdiri dua variabel independen  X 1 dan  X 2 ,  serta  satu  variabel dependen Y. Sehingga mencari hubungan X 1 dengan  Y  dan  X 2 dengan  Y  (parsial), serta  mencari  hubungan  X 1 dan  X 2 (simultan) terhadap
Y dengan
menggunakan  korelasi  ganda  seperti berikut :
X 1 X 2 Y r 3 r 1 r 2 R

## Gambar 1. Algoritma Regresi Linear Berganda

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian untuk memperoleh informasi dari responden  adalah  melalui  angket  atau kuesioner.  Jenis  kuesioner  ini  adalah kuesioner  tertutup  dengan  Skala  Likert. Skala pengukuran variabel
dalam
penelitian
ini  mengacu  pada  Skala  Likert (Likert Scale), dimana  masing-masing  dibuat dengan menggunakan skala 1 – 5 kategori jawaban,  yang  masing-masing  jawaban diberi score atau  bobot  yaitu  banyaknya score antara 1 sampai 5 yaitu :
Tabel 1. Angket Skala Likert
No Pilihan Jawaban Skor Jawaban 1 2 Sangat Setuju Setuju 5 4
3 4 5 Ragu Tidak Setuju Sangat Tidak Setuju 3 2 1

## 2.2 Populasi dan Sampel
P opulasi adalah “Wilayah generalisasi yang  terdiri  atas  obyek/subyek  yang mempunyai  kualitas  dan  karakteristik tertentu  yang  ditetapkan  oleh  penelitian untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik kesimpulan”.  Sedangkan sampel  adalah bagian  dari  sejumlah  karakteristik  yang dimiliki  oleh  populasi  yang  digunakan untuk penelitian. Sampel juga diambil dari
populasi  yang  benar-benar  mewakili  dan valid yaitu dapat mengukur sesuatu yang seharusnya diukur [9].
Berdasarkan skala  likert diatas,  maka populasi  penelitian  ini  adalah  Guru  Mata Pelajaran dan Siswa Kelas X, XI, XII SMA Chandra  Kusuma  Jakarta  Utara  Tahun Pelajaran  2020/  2021  sebanyak  57  orang, seperti berikut :
Tabel 2. Populasi Guru Mata Pelajaran Dan Siswa No Responden Jumlah 1 Guru 12 2 Siswa Kelas X 20 3 Siswa Kelas XI 14 4 Siswa Kelas XII 11 Jumlah 57 2.3 Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen 2.3.1 Uji Validitas Instrumen Instrumen yang valid berarti alat ukur yang  digunakan  untuk  mendapatkan bahwa data itu valid sehingga menunjukkan  tingkat  validnya  suatu instrumen.  Uji  validitas  instrumen  dapat menggunakan  rumus  korelasi Pearson Product Moment :
𝑟 𝑥𝑦 = 𝑛  ∑ 𝑋𝑌−(∑ 𝑋)(∑ 𝑌) √(𝑛  ∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑋) 2 (𝑛  ∑ 𝑌 2 −(𝑌) 2 ) (1)
Hasil  yang  sudah  diperoleh  dengan menggunakan  rumus Pearson  Product Moment kemudian  didistribusikan  ke dalam rumus Uji-t :
r √ n - 2 √ 1- r 2 (2)
Setelah  diperoleh  nilai  r hitung ,  hal  yang harus  dilakukan  adalah  membandingkan r hitung dan r tabel dengan taraf signifikansi 5%.
Jika  r hitung >  r tabel berarti  valid,  sebaliknya jika r hitung < r tabel berarti tidak valid.

## 2.3.2 Uji Reliabilitas Instrumen
Reliabilitas  berkenaan  dengan  derajat konsistensi  dan  stabilitas  data  atau temuan.  Karena  suatu  data  dinyatakan reliabel  apabila  dua  atau  lebih  peneliti dalam  waktu  menghasilkan  data  yang sama,  atau  peneliti  sama  dalam  waktu berbeda  menghasilkan  data  yang  sama. Pengujian  reliabilitas  instrumen  dengan rentang  skor  1 – 5  menggunakan  rumus Cronbach’s Alpha :
𝑟 11 = ( 𝑘 𝑘−1 ) (1 − ∑𝜎 𝑏 2 𝜎 1 2 ) (3)
Jumlah  varians  butir  dapat  dicari dengan rumus:
𝜎 2 = ∑𝑥 2 − (∑𝑥)2 𝑛 𝑛 (4)
Hasil  perhitungan  koefisien  seluruh item yang dinyatakan dengan r 11 dibandingkan dengan derajat reliabilitas
evaluasi  dengan  tolak  ukur  kepercayaan 95%. Kriteria r hitung > r tabel sebagai pedoman untuk penafsirannya :
Tabel 3. Interpretasi Koefisien Reliabilitas No Indeks Koefisien Kriteria 1 0,000 – 0,200 Sangat rendah 2 0,210 – 0,399 Rendah 3 0,400 – 0,599 Cukup 4 0,600 – 0,799 Tinggi 5 0,800 – 1,000 Sangat tinggi 2.4 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear berganda digunakan  untuk  menaksir  bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen,  bila  dua  atau  lebih  variabel
dependen sebagai faktor predictor dimanipulasi  naik  turunkan  nilainya. Bentuk  persamaan  dari  regresi  linier berganda sebagai berikut :
2.4.1 Menentukan hubungan antara variabel  dependen  (Y)  dengan  variabel independen (X 1 , X 2 ), dengan bentuk model yang digunakan adalah :
Ŷ = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + e
Regresi linier berganda dengan persamaan  Y  =  a  +  b 1 X 1 +  b 2 X 2 +  e,  untuk menghitung  harga-harga  a,  b1,  b2  dapat menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝑏 1 = [(∑𝑋2 2  𝑥   ∑𝑋1𝑌) −(∑𝑋2𝑌  𝑥  ∑𝑋1𝑋2)]
[(∑𝑋1 2  𝑥   ∑𝑋22) − ∑𝑋1  𝑥  ∑𝑋2 ) 2] (5)
𝑏 2 = [(∑𝑋1 2  𝑥   ∑𝑋2𝑌) −(∑𝑋1𝑌  𝑥  ∑𝑋1𝑋2)]
[(∑𝑋1 2  𝑥   ∑𝑋22) − ∑𝑋1  𝑥  ∑𝑋2 ) 2] (6)
𝑎 = [(∑𝑋2 2  𝑥   ∑𝑋1𝑌) −(∑𝑋2𝑌  𝑥  ∑𝑋1𝑋2)] [(∑𝑋1 2  𝑥   ∑𝑋22) − ∑𝑋1  𝑥  ∑𝑋2 ) 2] (7) 2.4.2 Setelah  nilai  a,  b1,  b2  diperoleh maka langkah selanjutnya adalah menghitung  korelasi  ganda  masing- variabel  independen  dengan  variabel dependen, menggunakan rumus :
r 12 = √ r 2 x 1 y+ r 2 x 2 y-2rx 1 y   rx 2 y   rx 1 x 2 √ (1-r 2 X 1 X 2 ) (8)
Keterangan : r X
1 X 2
= Koefisien korelasi berganda X 1 = Variabel Bebas X 1 X 2 = Variabel bebas X 2 rX 1 Y = Koefisien korelasi antara
X 1 dan Y
rX 2 Y = Koefisien korelasi antara
X 2 dan Y
r X 1 X 2 Y = Koefisien korelasi berganda antara X 1 ,X 2 dan  Y
Y
= Variabel dependent

## 2.5 Analisis Koefisien Determinasi
Sedangkan  untuk  melihat  seberapa besar tingkat hubungan variabel independen  terhadap  variabel  dependen secara  simultan  digunakan  koefisien determinasi (Kd) dengan rumus:
KD = R 2 x 100% (9) 2.6 Pengujian Hipotesis Algoritma Regresi Linear Berganda
Pengujian  hipotesis  dalam  penelitian ini menggunakan pengujian secara simultan (uji F) dan secara parsial (uji t).

## 2.6.2 Uji-F (Uji Simultan)
Uji F (Simultan) atau pengujian Anova bisa  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu melihat  tingkat  signifikansi  atau  dengan membandingkan F hitung dengan F tabel dengan  tingkat  signifikasi  pada  tabel Anova  < ∝ =  0,05,  maka  H 0 diterima  (ada hubungan),  sementara  sebaliknya  apabila tingkat signifikasi pada tabel Anova > ∝ = 0.05,  maka  H 0 ditolak  (tidak  ada hubungan).  Pengujian  hipotesis  dapat digunakan dengan rumus signifikansi :
𝐹 = 𝑅2 𝑘 (1−𝑅2) (𝑛−𝑘−1) (10)

## 2.6.3 Uji-t (Uji Parsial)
Uji-t ( t test) digunakan untuk menguji hipotesis secara parsial guna menunjukan hubungan tiap variabel independen secara individu  terhadap  variabel  dependen. Serta  untuk  mengetahui  masing-masing variabel  independen  terhadap  variabel dependen  seberapa  besar  hubungan variabel  independen  terhadap  variabel
dependen, mencari t hitung dengan menggunakan rumus :
t = 𝑟 √𝑛 − 𝑘 √1− 𝑟 2 (11)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan penyebaran  angket  yang  terdiri  dari  30 item  pertanyaan  dan  di  bagi  menjadi  3 jenis  pertanyaan,  dimana  angket  tersebut berbentuk  skala  likert  yang  berisi  item- item  pertanyaan  dari  3  variabel  yaitu  : cloud  computing  (X 1 ),  penyimpanan dokumen  (Y),  dan  proses  pembelajaran (X 2 ).

## 3.1 Data Responden
Analisis  data  responden  merupakan hasil  analisis  mengenai  data  responden sebanyak  57  orang  dengan  menyebarkan angket  penelitian  yang  terdiri  dari  30 pertanyaan  untuk  variabel  penelitian. Tabel  perhitungan  distribusi  frekuensi menggunakan persentase dengan rumus :
P = f n x 100 (12)
Tabel 4. Karakteristik Responden Tingkat Pendidikan No Karakteristik Frekuensi (%) 1 Guru 12 21,05% 2 Siswa Kelas X 20 35,09% 3 Siswa Kelas XI 14 24,56% 4 Siswa Kelas XII 11 19,30% Jumlah 57 100%
Tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa mayoritas  responden  siswa  kelas  X sebanyak  20  orang  (35,09%),  responden siswa kelas XI sebanyak 14 orang (24,56%), responden  guru  sebanyak  12  orang (21,05%),  dan  jumlah  responden  yang
paling  rendah  adalah  siswa  kelas  XII sebanyak  11  orang  (19,30%).  Untuk memperjelas karakteristik responden yang dimaksud, maka disajikan dalam diagram persentase responden :
Gambar 2. Grafik Frekuensi (%) Responden
Grafik  di  atas  menunjukkan  jumlah persentase
untuk masing-masing karakteristik  responden  yang  sesuai dengan  tingkatan  kelasnya  di  lokasi penelitian  SMA  Chandra  Kusuma  Jakarta
Utara.
3.2 Uji Validitas Jumlah Responden 3.2.1 Uji  Validitas  Variabel  Cloud
Computing (X 1 )
Hasil  uji  validitas  oleh  57  responden, untuk  8  item  pertanyaan  variabel  cloud computing (X 1 ), seperti berikut :
Tabel 5. Validitas Variabel Cloud Computing (X 1 ) Item Pertanyaan r hitung r tabel (Taraf sig 5 %) Keterangan X 1 .1 0,632 > 0,216 Valid X 1 .2
0,651 X 1 .3 0,548 X 1 .4 0,737 X 1 .5 0,624 X 1 .6 0,651 X 1 .7 0,634 X 1 .8 0,608
Berdasarkan perhitungan tabel di atas, maka  dapat  dilihat  bahwa  seluruh  item pertanyaan  variabel  cloud  computing memiliki  status  valid,  karena  nilai  r hitung ( Corrected  Item-Total  Correlation )    >    r tabel , yaitu sebesar 0,216.
3.2.2 Uji Validitas Variabel

## Penyimpanan Dokumen (Y)
Hasil  uji  validitas  oleh  57  responden, untuk  10  item  pertanyaan  variabel penyimpanan dokumen (Y), seperti berikut: Tabel 6. Validitas Variabel Penyimpanan Dokumen (Y) Item Pertanyaan r hitung r tabel (Taraf sig 5 %) Keterangan
Y.1
0,520 > 0,216 Valid Y.2 0,568 Y.3 0,582 Y.4 0,796 Y.5 0,615 Y.6 0,698 Y.7 0,587
Y.8 0,578 Y.9 0,716 Y.10 0,661 Berdasarkan perhitungan tabel di atas, maka  dapat  dilihat  bahwa  seluruh  item pertanyaan variabel penyimpanan dokumen  memiliki  status  valid,  karena nilai r hitung ( Corrected Item-Total Correlation )
> r tabel , yaitu sebesar 0,216
3.2.3 Uji  Validitas  Variabel  Proses
Pembelajaran (X 2 )
Hasil  uji  validitas  oleh  57  responden, untuk 12 item pertanyaan variabel proses pembelajaran (X 2 ), seperti tabel berikut :
Tabel 7. Uji Validitas Variabel Proses Pembelajaran (X2)
Item Pertanyaan r hitung r tabel (Taraf sig 5 %) Keterangan X 2 .1 0,628 > 0,216 Valid X 2 .2 0,446 X 2 .3 0,572 X 2 .4 0,515 X 2 .5 0,602 X 2 .6 0,671 X 2 .7 0,752 X 2 .8 0,714 X 2 .9 0,602 X 2 .10 0,746 X 2 .11 0,721 X 2 .12 0,688
Berdasarkan perhitungan tabel di atas, maka  dapat  dilihat  bahwa  seluruh  item pertanyaan  variabel  proses  pembelajaran memiliki  status  valid,  karena  nilai  r hitung ( Corrected  Item-Total  Correlation )    >  r tabel , yaitu sebesar 0,216.
3.3 Hasil Uji Reliabilitas Variabel
Koefisien reliabilitas instrumen dimaksudkan  untuk  melihat  konsistensi jawaban  item  pertanyaan  yang  diberikan oleh responden dan perhitungan reliabilitasnya menggunakan rumus “ Cronbach  Alpha’. Adapun  reliabilitas untuk  masing-masing  variabel  hasilnya disajikan pada tabel berikut :
Tabel 8. Uji Reliabilitas Variabel No Item Pertanyaan Variabel Cronbch's Alpha r kritis Keterangan 1 1 - 8 Cloud Computing (X 1 ) 0,786 0,600 Reliabel 2 9 - 18 Penyimpanan Dokumen (Y) 0,833 0,600 Reliabel 3 19 - 30 Proses Pembelajaran (X 2 ) 0,868 0,600 Reliabel Berdasarkan  tabel  di  atas,  hasil  uji reliabilitas  dilakukan  terhadap  seluruh item  pertanyaan  yang  dinyatakan  valid.
Karena  suatu  variabel  dikatakan  reliabel atau  handal  jika  jawaban  terhadap pertanyaan  selalu  konsisten.  Jadi  hasil
koefisien reliabilitas untuk 8 item pertanyaan  variabel  cloud  computing adalah  r 11 =  0,786;  12  item  pertanyaan variabel  proses  pembelajaran  adalah  r 11 = 0,868;  dan  10  item  pertanyaan  variabel penyimpanan dokumen adalah r 11 = 0,833. Sehingga  istrumen  dari  ketiga  variabel tersebut memiliki nilai “ Cronbach Alpha ” > 0,600 yang berarti dinyatakan reliable atau memenuhi persyaratan.

## 3.4 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linier berganda adalah hubungan  secara  linear  antara  dua  atau lebih variabel independen (X 1 , X 2 ) dengan variabel  dependen  (Y).  Analisis  ini  untuk mengetahui arah hubungan antara variabel  independen  dengan  variabel dependen apakah masing-masing variabel independen  berhubungan  positif  atau negatif  dan  untuk  memprediksi  nilai  dari variabel  dependen  apabila  nilai  variabel independen  mengalami  kenaikan  atau penurunan melalui hasil pengujiannya:
∑𝑋 1 2 − (∑𝑋 1 ) 2 𝑛 =  56703 − 3171961 57 = 1054,561404 (13)
∑𝑋 2 2 − (∑𝑋 2 ) 2 𝑛 =  110166 − 6100900 57 = 3132,666667 (14)
∑𝑌 2 − (∑𝑌 ) 2 𝑛 =  81618  − 4562496 57 = 1574,210526 (15)
∑𝑋 1 𝑌 − ∑𝑋 1 .  ∑𝑌 𝑛 =  67303  − 3804216 57 = 562,3684211 (16)
∑𝑋 2 𝑌 − ∑𝑋 2 .  ∑𝑌 𝑛 =  93651  − 2470 𝑥 2136 57 = 1091 (17)
∑𝑋 1 𝑋 2 − ∑𝑋 1 .  ∑𝑋 2 𝑛 =  77525  − 1781 𝑥 2470 57 = 348,3333333 (18)
Sehingga diperoleh :
b 1 = [ ( 3132,666  x   562,368 ) -(1091  x  348,333)] [ ( 1054,561  x   3132,666 ) -  348,333) 2] = 0,434 (19)
b 2 = [ ( 1054,561  x   1091 ) -(562,368  x  348,333)] [ ( 1054,561  x   3132,666 ) -348,333) 2] =0,300 (20)
a = 2136 - ( b10,434 x 1781 ) -(b20,300  x  2470)] 57 =10,908 (21)
Regresi  linier  berganda  dengan  dua variabel bebas X 1 dan X 2 yang memberikan hasil  bahwa  koefisien  a,  b 1 ,  dan  b 2 seperti berikut :
Tabel 9. Uji Regresi Linear Berganda
Variabel Unstandardized Coefficients Correlations Variabel X 1 . X 2 B Std. Error Zero-order Partial (Constant) 10,908 4,922 Variabel_X1 0,434 0,135 0,436 0,400 0,192 Variabel_X2 0,300 0,078 0,491 0,462 Berdasarkan hasil perhitungan tabel di
atas, dapat diketahui bahwa nilai konstanta regresi linear berganda = 10,908; dengan  nilai  koefisien  regresi  variabel cloud  computing  =  0,434;  nilai  koefisien regresi  variabel  proses  pembelajaran  = 0,300.  Maka  berdasarkan  pada  rumus persamaan regresi linear berganda Y = a +
b1.X 1 +  b2.X 2 ,  dapat  dibentuk  nilai persamaan regresi linear berganda sebagai berikut :
Y=10,908 + 0,434. X 1 + 0,300. X 2 +e (22)

## 3.5 Koefisien  Korelasi  Ganda  Antar Variabel
Regresi  berganda  digunakan  untuk mencari  hubungan  antara  dua  atau  lebih
variabel  bebas  terhadap  satu  variabel terikat,  berikut  hasil  pengujiannya menggunakan  rumus  korelasi pearson product moment :
𝑟 12 = 𝑛  ∑ 𝑋 1 𝑋 2 −(∑ 𝑋 1 )(∑ 𝑋 2 ) √(𝑛  ∑ 𝑋 1 2 − (∑ 𝑋 1 ) 2 (𝑛  ∑ 𝑋 2 2 −(𝑋 2 ) 2 ) (23)
3.5.1 Variabel_X 1 dengan Variabel_Y
r 12 =
57(67303)−(2136)(1781)
√(57(81618) − (2136) 2 )( 57(56703) 2 −(1781) 2 ) (24)
𝑟 12 = 32055 73442 = 0,436 (25) 3.5.2 Variabel_X 2 dengan Variabel_Y r 12 = 57(93651)-(2136)(2470)
√ (57 ( 81618 ) - ( 2136 ) 2 )( 57(110166) 2 -(2470) 2 ) (26)
𝑟 12 = 62187 126579,4938 = 0,491 (27) 3.5.3 Variabel_X 1 dengan X 2
r 12 = 57(77525)-(1781)(2470)
√ (57 ( 56703 ) - ( 1781 ) 2 )( 57(110166) 2 -(2470) 2 ) (28)
𝑟 12 = 19855 103602 = 0,192 (29)
Setelah  nilai-nilai  di  atas  diperoleh, maka  di  masukkan  ke  dalam  korelasi regresi berganda seperti berikut :
( ) 2 2 2 12 ) 192 , 0 ( 1 ) 192 , 0 )( 491 , 0 )( 436 , 0 ( 2 ) 491 , 0 ( ) 436 , 0 (
− − + = r (30)
𝑟 12 =   √0,36340 = 0,603 (31) 3.6 Analisis  Korelasi  dan  Koefisien Determinasi (R2) Koefisien determinasi digunakan untuk  mengetahui  adanya  hubungan variabel  independen  terhadap  variabel dependen.  Untuk  mengetahui  besarnya koefisien  determinasi  (R 2 )  masing-masing prediktor yang digunakan dengan persamaan  regresi  linear  berganda.  Maka nilai koefisien determintasi adalah :
r 2 = ( 0,434  x  562,368 ) + (0,300  x  1091) 1574,21053 =0,363 (32)
Atau dengan persamaan berikut :
KD = R 2 x 100%, Maka RSquare = 0,603 2 x 100 = 0,363
3.7 Hasil Uji Hipotesis Algoritma Regresi Linear Berganda 3.7.1 Uji-F (Uji Simultan)
Selanjutnya  untuk  mengukur  tingkat nyata  variabel  cloud  computing  (X 1 )  dan variabel  proses  pembelajaran  (X 2 )  secara bersama-sama terhadap variabel penyimpanan dokumen (Y), maka dilakukan  perhitungan  analisis  regresi linier  berganda  dengan  menggunakan rumus Uji F sebagai berikut :
𝐹 = 0,603 2 (1−0,637 )
(54) (33) 𝐹 = 0,1815 0,011796296 =  15,387 (34)
Tabel 10. Hasil Uji-F Variabel X 1 dan X 2 (Simultan) Model df F Sig. 1 Regression 2 15,387 ,000 b Residual 54 Total 56

## 3.7.2 Uji-t (Uji Parsial)
Uji t digunakan untuk menguji berarti atau  tidak  adanya  hubungan  variabel bebas  cloud  computing  (X 1 )  dan  proses pembelajaran (X 2 ) terhadap variabel terikat penyimpanan dokumen (Y). Jika variabel- variabel  secara  parsial  signifikan  maka sampel  dapat  digeneralisasikan  pada populasi,  dimana  sampel  diambil  atau mencerminkan
keadaan
populasi
menggunakan Uji t :
Variabel X 1
t = 0,400 √ 57 - 3 √ 1 - 0,400 2 t = 0,400 √ 54 √ 1 - 0,160
t = 2,939387691 0,916515139 = 3,211
Variabel X 2
t = 0,462 √ 57 - 3
√ 1 - 0,462 2 t = 0,462 √ 54
√ 1 - 0,213 t = 2,939387691 0,916515139 =3,824
Tabel 11. Hasil Uji-t (Parsial)
Model Standardized Coefficients Correlations t Sig. Partial Variabel_X 1 3,211 0,002 0,400 Variabel_X 2 3,824 0,000 0,462

## 3 UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ucapkan  terima  kasih  kepada Kepala  Sekolah  SMA  Chandra  Kusuma karena  atas  izinnya  untuk  pengambilan data  penelitian.  Begitu  pun  kepada  guru mata  pelajaran  dan  siswa  yang  telah meluangkan  waktunya  untuk  mengisi angket  kuesioner  sehingga  penelitian  ini terlaksana.

## 4 KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  yang  telah diuraikan diatas, maka kesimpulan disesuaikan  dengan  penetapan  tujuan penelitian ini yaitu :
1. Berdasarkan penelitian
secara
simultan,  hasil  uji  F  sebesar  15,387 dengan  menggunakan  taraf  signifikan 5%,  dan  nilai  koefiesien  determinasi 36,30%,  sedangkan  sisanya  63,70% yang  ditentukan  oleh  variabel  lain. Sehingga diperoleh kesimpulan bahwa terdapat  hubungan  yang  signifikan antara cloud computing untuk
penyimpanan dokumen terhadap proses pembelajaran.
2. Hasil  penelitian  secara  parsial  cloud computing untuk penyimpanan
dokumen mempunyai hubungan yang signifikan  karena  uji  t  dengan  taraf signifikan  5%,  mempunyai  nilai  t hitung 3,211 dan lebih besar dari t tabel.
3. Hasil penelitian secara parsial
penyimpanan dokumen terhadap proses pembelajaran mempunyai hubungan yang signifikan karena uji t dengan taraf signifikan 5%,
mempunyai  nilai  t  hitung  3,824  dan lebih besar dari t tabel.

## 5 REFERENSI
[1]  I. N. Abidah, M. A. Hamdani, and Y. Amrozi,  “Implementasi  Sistem  Basis Data  Cloud  Computing  pada  Sektor Pendidikan,” KELUWIH  J.  Sains  dan Teknol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  77 – 84,  2020, doi: 10.24123/saintek.v1i2.2868.
[2] W.  Hartanto,  “Cloud  Computing Dalam  Peng embangan  Sistem,” J.
Pendidik.  Ekon.  J.  Ilm.  Ilmu  Pendidikan, Ilmu Ekon. dan Ilmu Sos. , vol. 10, no. 2, pp.  1 – 10,  2017,  [Online].  Available: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/JP E/article/view/3810.
[3]  A.  Kusyanti2,  K.  Amron,  and  F. Mohammad, “Pengamanan Data pada Media
Penyimpanan Cloud Menggunakan  Teknik  Enkripsi  dan Secret Sharing,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  Vol.  2,  No, no. 11,  pp.  4863 – 4869,  2018,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[4]  Y. Asohi and A. Andri,
“Impelemen tasi  Algoritma  Regresi Linier  Berganda  Untuk  Prediksi Penjualan,” J. Nas. Ilmu Komput. , vol. 1, no.  3,  pp.  149 – 158,  2020,  doi:
10.47747/jurnalnik.v1i3.161.
[5]  A. D. Triyanto, Ervan; Sismoro, Heri ; Laksito, “ Implementasi  Algoritma Regresi  Linear  Berganda  Untuk Memprediksi Produksi Padi di
Kabupaten  Bantul, ” vol.  4,  no.  2,  pp.
73 – 86, 2019.
[6]  P.  S.  Ramadhan  and  N.  Safitri, “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk  Menggunakan  Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” vol.  18,  no.  1,  pp.  55 – 61,
2019.
[7]  R.  Yulistiani,  I.  Ramadhan,  Q.  Said, and  M.  M.  Santoni,  “Metode  Regresi Linier  Berganda  dan  SVR  dalam Menentukan Tingkat Pengaruh Cuaca Terhadap  Produktivitas  Padi  di Indonesia,” no. 2017, pp. 29– 34, 2018.
[8]  A. A.-F. Nur Wahyudin, A. Primajaya, and  A.  S.  Y.  Irawan,  “Penerapan Algoritma  Regresi  Linear  Berganda Pada  Estimasi  Penjualan  Mobil  Astra Isuzu,” Techno.Com , vol. 19, no. 4, pp. 364 – 374, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.3834.
[9]  R.  D.  Komala  and  Nellyaningsih,
“Jurna l Fakultas Ilmu Terapan
Universitas Telkom,” J. Fak. Ilmu Terap. Univ. Telkom , vol. 3, no. 2, pp. 330 – 337,
2017.