Analisis Regresi Linier Berganda Untuk Memodelkan Faktor Yang Mempengaruhi Nilai Penambahan Utang Tahunan Negara Indonesia
Sulantari 1 , Wigid Hariadi 2 , Eric Dwi Putra 3 ,  Aswar Anas 4
1 Universitas PGRI Argopuro Jember, sulantari89@gmail.com
2 Universitas PGRI Argopuro Jember, wigid.hariadi@gmail.com
3 Universitas PGRI Argopuro Jember, dwieric454@gmail.com
4 Universitas PGRI Argopuro Jember, anas939@gmail.com
Abstract .  Indonesia  is  a  one  of  developing  country.  After  79  years  of independence, Indonesia is not yet free from debt. In 2023, Indonesia's total national debt will reach Rp. 8,144.69 trillion. The debt can cause economic problems  in  many  debtor  countries.  Regression  analysis  is  a  statistical analysis  that  explains  the  relationship  between  the  dependent  variable  (Y) and the independent variable (X). The author is interested in analyzing what factors  influence  the  amount  of  the  annual  increase  in  Indonesia's  debt. Using multiple linear regression analysis, the results show that the variables that  influence  the  amount  of  the  increase  in  Indonesia's  national  is  a variable debt are the GDP growth (X1), variable the GDP value 1 year ago (X2), and variable the debt to GDP ratio 1 year ago (X3). The coefficient of determination (R2) value is 0.89, which means that  89% of the increase in Indonesia's  national  debt  is  influenced  by  variables  variable  debt  are  the GDP  growth,  variable  the  GDP  value  1  year  ago,  and  variable the  debt  to GDP ratio 1 year ago. The regression model formed is: Y = -60.489 (X1) + 0.046 (X2) + 592.738 (X3) + e.
Keywords: Weighted Moving Average,  WMA, Inflation.
Abstrak . Negara  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  berkembang. setelah  79  tahun  merdeka,  Indonesia  belum  lepas  dari  hutang.  Tahun  2023, total  utang  negara  Indonesia  mencapai  Rp.  8.144,69  triliun.  Utang  dapat menimbulkan  permasalahan  ekonomi  pada  banyak  negara  debitur.  Analisis regresi  adalah  suatu  analisa  statistika  yang  menjelaskan  hubungan  antara variabel terikat ( Y ) dan variabel bebas ( X ). penulis tertarik untuk menganlisis faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  besaran  nilai  penambahan  hutang tahunan  negara  Indonesia.  Menggunakan  analsisi  regresi  linier  berganda, diperoleh  hasil  bahwa  Variabel  yang  berpengaruh  terhadap  besar penambahan  hutang  Negara  Indonesia  adalah  variabel  pertumbuhan PDB (X1 ),  variabel  nilai PDB 1  tahun  yang  lalu  ( X2 ),  dan  variabel  rasio  utang terhadap PDB 1  tahun  yang  lalu  ( X3 ).  Nilai  koefisien  determinasi  ( R 2 ) sebesar  0.89  yang  berarti  bahwa  sebesar  89%  besar  penambahan  hutang Negara  Indonesia  dipengaruhi  oleh  variabel X1,  X2 ,  dan X3 .  Model  regresi yang terbentuk adalah: Y = -60.489 ( X1 ) + 0.046 ( X2 ) + 592.738 ( X3 ) + e .
Kata kunci: Analisis Regresi, Berganda, Utang  Indonesia.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science

## 1. Pendahuluan
Negara  Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  berkembang  yang  telah merdeka  sejak  17  agustus  1945.  Negara  Indonesia  merupakan  negara  yang terletak  di  garis  katulistiwa  dan  berada  di  lingkar  cincin  api.  Sehingga  wilayah Indonesia  terdapat  banyak  gunung  berapi  yang  masih  aktif.  Melihat  kondisi geografisnya,  negara  Indonesia  merupakan  negara  yang  kaya  akan  sumberdaya alam. Sehingga muncul pepatah lama yanag mengatakan bahwa Indonesia adalah negara yang kaya.
Seluruh  keuntungan  geografis  dan  kekayaan  alam  yang  ada  di  Indonesia seharusnya  menjadi  modal  yang  baik  dalam  pembangunan  negara.  Namun,  saat ini  setelah  79  tahun  merdeka,  Indonesia  belum  lepas  dari  belenggu  utang. Seringkali  pememrintah  mengambil  langkah  berhutang  untuk  memenuhi kebutuhan pembangunan proyek-proyek strategis negara. Kondisi ini tentu cukup menjadi  perhatian,  karena  makin  lama  hutang  negara  Indonesia  semakin  besar. Pada  tahun  2023,  tercatat  bahwa  total  utang  negara  Indonesia  mencapai  Rp. 8.144,69 triliun [10]. Hal ini tentu angka yang besar. Banyak kasus negara didunia bangkrut  akibat  jumlah  hutang,  diantaranya  Sri  Lanka,  Argentina,  Venezuela, Laos, Ekuador, Yunani, dan Zimbabwe [2].
Isu  hutang  negara  merupakan  salah  satu  isu  yang  cukup  sensitif  dikalangan masyarakat.  Menurut  [1]  dalam  jangka  panjang,  utang  dapat  menimbulkan permasalahan  ekonomi  pada  banyak  negara  debitur.  Selain  beban  ekonomi  yang akan diterima rakyat, juga ada beban psikologis politis bagi negara debitur akibat ketergantungan dengan hutang, salah satunya hutang luar negeri.
Sebagai peneliti, terketuk rasa ingin tahu, faktor apa saja yang mempengaruhi pemerintah  dalam  menambah  utang?  Karena  dengan  diketahuinya  faktor-faktor tersebut,  masyarakat  dapat  ikut  mengontrol  pemerintah  dalam  menambah  utang negara.  jangan  sampai  pemerintah  gegabah  dalam  menambah  utang.  Karena bagaimanapun  juga,  disadari  atau  tidak,  masyarakat  juga  akan  ikut  marasakan dampak dari hutang pemerintah yang terlampau besar.
Analisis  regresi  adalah  suatu  analisa  statistika  yang  menjelaskan  hubungan antara  variabel  terikat  ( Y )  dan  variabel  bebas  ( X )  [8].  Jika  ada  dua  atau  lebih variabel  bebas  ( Independen )  maka  disebut  model  regresi  berganda  [3].  Analisis regresi  linier  berganda  digunakan  untuk  memeriksa  pengaruh  antara  dua  atau lebih  variabel  bebas  atas  variabel  terikat  [9].  Dalam  hal  ini,  berdasarkan  latar belakang  diatas,  maka  penulis  tertarik  untuk  menganlisis  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  besaran  nilai  penambahan  utang  tahunan  negara  Indonesia.  Oleh karena  itu,  akan  digunakan  analsisi  regresi  berganda  untuk  mengetahui  faktor- faktor apa saja yang berpengaruh.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Koefisien Korelasi
Koefisien  korelasi  ( R )  menyatakan  kuat  atau  lemahnya  hubungan  antara variabel  independen  ( X )  terhadap  variabel  dependen  ( Y ).  sementara  untuk mengetahui  besarnya  persentase  variabel X mempengaruhi  variabel Y dapat digunakan nilai koefisien determinasi ( R 2 ). Nilai korelasi berkisar antara 0 ≤ R ≤ 1. Jika nilai R semakin mendekati 1, menandakan bahwa terdapat hubungan yang sangat kuat antara variabel independen dan variabel dependen. Sedangkan untuk

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
nilai R 2 semakin  mendekati  1,  menandakan  besarnya  nilai  persentase  ( % ) variabel  independen  mempengaruhi  variabel  dependen  dalam  model  regresi. Semakin  besar  koefisien  determinasi,  maka  hubungan  antara  variabel Y dan X sangat kuat [12].

## 2.2. Analsisi Regresi Linier Berganda
Analsisi  regresi  linier  berganda  adalah  analisis  data  statistika  dimana terdapat satu variabel dependen ( Y ) dan lebih dari satu variabel independen ( X ), yakni  ( X 1 ,  X 2 ,  X 3 , …, X m ).  salah  satu  tujuan  dari  analsiis regresi  linier  berganda yakni  untuk  menguji  apakah  variabel  independen  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  dependen.  Menurut  [6]  Model  dari  analisis  regresi  linier berganda untuk populasi ditulis sebagai berikut:
𝑌 =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝑋 1 +   𝛽 2 𝑋 2 +   … . + 𝛽 𝑚 𝑋 𝑚 + ɛ ……… (1)
Dengan model regresi linier berganda untuk sampel dapat ditaksir sebagai berikut:
𝑌̂ =   𝑏 0 +   𝑏 1 𝑋 1 +   𝑏 2 𝑋 2 +   … . + 𝑏 𝑚 𝑋 𝑚 + 𝑒 ………… (2) Dimana: Y = Variabel dependen 𝑏 0 = konstanta 𝑏 1 , … , 𝑏 𝑚 = koefisien regresi
𝑋 1 , … , 𝑋 𝑚 = variabel independen Model  regresi  yang  baik  adalah  model  regresi  yang  semua  variabel X nya signifikan, dan memenuhi uji asumsi (normalitas, autokorelasi, homoskedastisitas, dan multikolinieritas).

## 2.3. Uji Asumsi
Pengujian  asumsi  klasik  pada  analsisi  regresi  berganda  terdiri  dari  uji normalitas, uji autokorelasi, uji heteroskedastisitas, dan uji multikolineritas [7].
• Uji asumsi normalitas menggunakan uji hipotesis:
𝐻 0 : data berdistribusi normal
𝐻 1 : data tidak berdistribusi normal Dengan daerah kritis yakni, tolak 𝐻 0 jika p-value (signifikansi) < α
• Uji asumsi autokorelasi menggunakan uji hipotesis:
𝐻 0 : ρ = 0  (tidak terdapat autokorelasi)
𝐻 1 : ρ ≠ 0  (terdapat autokorelasi)
Dengan daerah kritis yakni:
Tabel 1. Daerah kritis uji asumsi autokorelasi
• Uji  asumsi  heteroskedastisitas  dapat  diidentifikasi  dengan  melihat scaterplot model  regresi.  Jika  scaterplot  menyebar  tak  beraturan  (tidak  memebentuk pola tertetu) maka dapat dikatakan bahwa dalam model regresi tersebut tidak mengandung  heteroskedastik  yang  bermakna  bahwa  model  regresi  bersifat Homoskedastik.  Homoskedastisitas  berarti  bahwa  ragam  dari  error  bersifat konstan [5].
• Uji  asumsi  multikolineritas  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  ada  korelasi atau tidak antar variabel independe didalam model regresi [11]. Uji ini dapat diidentifikasi  dengan  nilai TOL dan VIF .  Model  regresi  dikatakan  tidak mengandung multikolineritas jika memiliki nilai TO L > 0.1 dan VI F < 10.

## 3. Metodologi Penelitian
Dalam  penelitian  menggunakan  data  skunder  yang  dikumpulkan  dari  berbagai sumber (BPS, Kemekeu, dan sumber lain), dimana terdapat 3 variabel independen dan 1 variabel dependen yang diamati. Data yang digunakan berupa data tahunan penambahan hutang negara Indonesia sejak tahun 2005 sampai tahun 2023. Untuk variabel yang digunakan tersaji dalam tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Variabel Penelitian
Dari  ke-4  variabel  tersebut,  analisis  data  yang  digunakan  adalah  analsisi korelasi, dan analsisi regresi linier berganda.

## 4. Pembahasan
Hutang negara Indonesia sejak tahun 2024 terus bertambah hingga sekarang. Dimana  pada  tahun  2004  utang  negara  Indonesia  sebesar  1.299,5  triliun  rupiah terus  bertambah  hingga  19  tahun  berikutnya  yakni  tahun  2023  total  hutang Negara Indonesia mencapai 8.041 triliun rupih. Sehingga dalam kurun waktu 19 tahun,  hutang  Negara  Indonesia  mengalami  kenaikan  sebesar  518.78%. Meskipun  rasio  hutang  terhadap GDP (Gross  Domestic  Bruto) masih  tergolong aman,  yakni  sebesar  38.6%.  Namun  demikian,  jumlah  utang  negara  yang mencapai  Rp.8.144,69  triliun  pada  ahir  tahun  2023  ini  patut  menjadi  perhatian. Jangan  sampai  kelak  Indonesia  menjadinegara  yang  akan  selalu  berada  dalam jebakan  htang  luar  negeri.  Secara  lebih  jelasnya  terkait  kenaikan  total  utang negara Indoensia dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Gambar 1. Grafik Total Hutang Negara Indonesia (Triliun Rupiah)
Tahun 2004 - 2023
Dari Gambar 1 terlihat bahwa keniakan hutang yang cukup tinggi terjadi pada masa  pemerintahan  presiden  Joko  Widodo  yang  menjabat  muali  tahun  2014  – 2024. Dalam kurun waktu 9 tahun masa kepemimpinan beliau, total hutang negara mengalami  kenikan  yang  cukup  signifikan.  Yakni  dari  Rp.  2.608,78  triliun  pada tahun  2014  menjadi  Rp.  8.144,69  trilliun  pada  akhir  tahun  2023.  Namun demikian,  pertambahan  hutang  negara  paling  tinggi  terjadi  pada  tahun  2020 mencapai  Rp.  1.295,28  trilliun  dibandingkan  dengan  tahun  2019.  Hal  ini  bisa cukup  dimengerti  bahwa  pada  tahun  2020  negara  Indonesiamengalami  pandemi Covid-19. Dimana kegiatan perekonomian masyarakat dan negara nyaris lumpuh. Untuk  lebih  jelasnya  terkait  penmabahan  utang  negara  Indonesia  dari  tahun  ke tahun dapat terlihat pada Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Grafik Penambahan Hutang Negara Indonesia (Triliun Rupiah) dari Tahun ke Tahun Sejak 2005 - 2023
Dari Gambar 2 terihat bahwa penmabahan utang negara Indoensia dari tahun ke  tahun  tidak  selalu  mengalai  kenaikan.  Hal  ini  terlihat  pada  tahun  2006  dan

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
2009  bahwa  pada  tahun  tersebut  htang  negara  justru  mengalami  penurunan. Namun demikian sejak tahun 2010 hingga akhir tahun 2023,  utang negara terus mengami  kenaikan  dalam  penambahan  hutang  negara.  dengan  puncak penmabahan  hutang  tertinggi  ada  pada  tahun  2020.  Yang  kemudian  secara bertahap  penambahan  utang  negara  mengalami  penurunan.  Meskipun  hal tersebut tidak membuat total hutang negara Indonesia mengami penurunan.
Gambar 3. Grafik Rasio Hutang Negara Indonesi Terhadap Product

## Domestic Bruto
Secara  rasio,  kondisi  utang  negara  Indonesia  masi  tergolong  aman.  Yakni hutang  negara  berada  di angka  rasio  38.6%  terhadap PDB ,  seperti  terlihat  pada Gambar 3. Secara keseluruhan sejak tahun 2004 hingga tahun 2012, rasio hutang terhadap PDB mengalami penurunan, dan kenaikan yang cukup signfikan terjadi pada tahun 2020 yang semula 30,2% pada tahun 2019 naik menjadi 39,4% pada tahun  2020.  Meskipun  angka  rasio  utang  ini  masih  tergolong  aman,  namun demikian hal tersebut tetap menajdi perhatian yang serius. Jangan sampai negara terus  menambah  hutang  yang  pada  akhirnya  dapat  berdampak  buruk  terhadap negara dan rakyat itu sendiri. Oleh karena itu, peneliti tertarik untuk mengetahui aktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  pemerintah  dalam  menentukan  besaran penambahan  hutang  negara.  Pada  Tabel  3  dapat  terlihat  data  yang  akan digunakan dalam penelitian ini. data ini diambil dari berbagai sumber, diataranya dari BPS dan Kemenkeu.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Tabel 3. Data Yang digunakan Untuk Analisis Regresi

## (Sumber: diolah dari berbagai sumber)
Berdasarkan  data  tersebut  ingin  dilakukan  analisis  regresi  linier  berganda untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh dalam menentukan besaran penambahan  nilai  hutang  negara  Indonesia  pertahun,  dan  juga  bagaimana modelnya.  Variabel Y adalah  penambahan  hutang  negara  Indonesia  pertahun, dengan  variabel  independennya  yakni:  pertumbuhan PDB , PDB 1 tahun sebelumnya, dan rasio hutang terhadap PDB pada 1 tahun yang lalu. Berikut ini akan disajikan output dari hasil analisis regresi linier bergandanya.

## Gambar 4. Ouput Nilai Koefisien Determinasi
Dari  Gambar  4  dapat  terlihat  nilai  koefisien  korelasi  sebesar  0.943  hal  ini menyatakan  bahwa  ada  hubungan  yang  sangat  kuat  antara  variabel  independen dan variabel dependen dalam penelitian ini. selain itu, terlihat juga nilai koefisien determinasi  sebesar  0.890.  Hal  ini  menyatakan  bahwa  sebesar  89%  variabel dependen  dipengaruhi  oleh  variabel  independen  yang  ada  dalam  pnelitian  ini. sedangkan sisanya yakni 11%, variabel dependen dipengaruhi oleh variabel lain yang belum disebutkan dalam model.
Gambar 5. Output Estimasi Parameter Untuk Uji Overall
Untuk  uji  overall,  hipotesis  nol  ( Ho )  yang  digunakan  adalah  model  regresi

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
tidak  signifikan  (model  regresi  tidak  layak  digunakan).  Dengan  menggunakan nilai  tingkat  signifikansi  (α)  10%,  maka  berdasarkan  output  pada  Gambar  5 diatas,  terlihat  nilai  signifikansi  (p-value)  sebesar  0.000  sehingga  nilai  p-value lebih  kecil  dari  α  (0.1).  Hal  ini  menyatakan  bahwa  tolak Ho ,  yang  bermakna bahwa model regresi layak untuk digunakan.
Gambar 6. Output Estimasi Parameter Untuk Uji Parsial
Untuk uji parsial, hipotesis nol ( Ho ) yang digunakan adalah koefisien regresi tidak signifikan dalam model. Menggunakan tingkat signifikansi (α) 0.1, terlihat bahwa  nilai  signifikansi  untuk  semua  variabel  independen  sudah  signifikan. Yakni niali p-value nya lebih kecil dari nilai α (0.1). Oleh karena itu, maka dapat disimpulkan  bahwa  model  regresi  layak  digunakan  dan  semua  variabel independen  sudah  signifikan.  Hal  ini  menyimpulka  juga  bahwa  ke-3  variabel independen, yakni: pertumbuhan PDB ( X 1 ), PDB 1 tahun yang lalu ( X 2 ) dan rasio hutang  terhadap PD B  1  tahun  yang  lalu  ( X 3 ),    berpengaruh  dalam  penentuab besarnya  nilai  penambahan  hutang  negara  Indonesia  setiap  tahunnya.  Adapun model regresi yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Y = -60.498 (X 1 ) + 0.046 (X 2 ) + 592.738 (X 3 ) + e ;  atau:
Besar Penambahan Hutang Negara = -60.489 (Pertumbuhan PDB) + 0.046 (PDB 1 tahun yang lalu) + 592.738 (Rasio
Hutang terhadap PDB 1 tahun yang lalu)
Untuk  uji  asumsi  normalitas,  statistik  uji  yang  digunakan  adalah Shapiro- Wilk , dengan hipotesis nol ( Ho ) data berdistribusi normal. Menggunakan tingkat signifikansi sebesar 0.1, berdasarkan Gambar 7 dibawah ini terliat bahwa nilai p- value  dari  uji Shapiro-Wilk sebesar  0.631,  hal  ini  menyakatan  bahwa  terjadi gagal tolak Ho . Karena niai p-value lebih besar dari α (0.1). dapat disimpulkan bahwa data sudah beridtribsi normal.
Gambar 7. Output Uji Asumsi Normalitas
Untuk  uji  asumsi  Autokorelasi,  nilai Durbin-Watson  (Dw) dapat  terlihat pada  Gambar  4,  dimana  terlihat  nilainya  sebesar  1,768.  Melihat  tabel  Durbin- Watson,  diperoleh  nilai dL sebesar  0,9666  dan dU sebesar  1,6851.  Dengan melihat nagka tersebut, maka diperoleh hasil bahwa nilai Durbin-Wat son berada pada  daerah dU  <  Dw  <  4-Du .  Hal  ini  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
autokorelasi dalam model refresi, sehingga asumsi autokorelasi terpenuhi. Untuk Uji asumsi multikolineritas, dapat terlihat pada Gambar 6 diatas. Terlihat bahwa semua nilai Tolerance lebih besar dari 0,1 dan nilai VIF lebih kecil dari 10. Hal ini  meyantakan  bahwa  tidak  terdapat  multikolineritas  pada  model  regresi, sehingga sumsi multikolineritas sudah terpenuhi.
Gambar 8. Scaterplot Model Regresi Untuk Uji Asumsi Homoskedastisitas
Dari gambar 8 diatas, terlihat bahwa pada scatterplot, titik-titiknya menyebar tidak  beraturan  dan  tidak  membentukpola  tertentu.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa,  tidak  terdapat  heteroskedastik  pada  model  regresi.  Sehingga  dapat disimpulkan  asumsi  homoskedastisitas  telah  terpenuhi.  Rangkuman  uji  asumsi dari model regresi ini tersaji dalam Tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Rangkuman Uji Asumsi Klasik Dari Model Regresi Yang Terbentuk
Karena  model  regresi  yang  dieroleh  sudah  memnuhi  semua  uji  asumsi klasik,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  model  regresi  ini  sudah  baik  dan  layak untuk  digunakan.  Dengan  menggunakan  model  regresi  diatas,  maka  dpapat dilakukan perhitungan untuk memprediksi penambahan utang Negara Indonesia tahun 2024, adapun perhitungannya adalah sebagai berikut:
Besar  Penambahan  Hutang  Negara  =  -60.489  (Pertumbuhan  PDB)  +  0.046
(PDB 1 tahun yang lalu) + 592.738 (Rasio
Hutang terhadap PDB 1 tahun yang lalu) Besar  Penambahan  Hutang  Negara_2024  =  -60.489  (Pertumbuhan PDB_2024)  +  0.046  (PDB_2023)  + 592.738 (Rasio Hutang terhadap PDB_2023)

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Dengan diketahui bahwa:
1. Pertumbuhan PDB tahun 2024 sebesar 5,11 ( PDB RI triwulan I) [4].
2. Nilai PDB tahun 2023 sebesar 20892,4 triliun rupiah
3. Rasio hutang terhadap PDB tahun 2023 sebesar 0,3849
Maka  besar  penambahan  hutang  Negara  Indonesia  pada  tahun  2024  dapat dihitung:
Besar Penambahan Hutang Negara_2024 = -60.489 (5,11) + 0.046 (20892,4) + 592.738 (0,3849)
Besar Penambahan Hutang Negara_2024 = 880,0965
Diketahui  total  hutang  Negara  Indonesia  pada  tahun  2023  adalah  sebesar  Rp. 8.144,69 triliun
Total  hutang  Negara  Indonesia  tahun  2024  =  (Total  hutang  Negara  tahun 2023)  +  (Penambahan  hutang  negara tahun 2024)
Total  hutang  Negara  Indonesia  tahun  2024  =  8144,69  +  880,0965  = 9.024,7865 triliun
Sehingga,  dapat  diprediksi  bahwa  besar  penambahan  hutang  negara Indonesia  tahun  2024  adalah  sebesar  Rp.  880,0965  triliun.  Dengan  demikian, maka  total  hutang  Negara  Indonesia  pada  akhir  2024  adalah  sebesar  Rp. 9.024,79 triliun.

## 5. Kesimpulan
1. Variabel  yang  berpengaruh  terhadap  besar  penambahan  hutang  Negara Indonesia  adalah  variabel  pertumbuhan PDB  (X 1 ), variabel  nilai PDB 1 tahun yang lalu ( X 2 ), dan variabel rasio hutang terhadap PDB 1 tahun yang lalu ( X 3 ).
2. Nilai  koefisien  determinasi  sebesar  0.89  yang  berarti  bahwa  sebesar  89% besar  penambahan  hutang  Negara  Indonesia  dipengaruhi  oleh  variabel pertumbuhan PDB ( X 1 ),  variabel  nilai PDB 1  tahun  yang  lalu  ( X 2 ),  dan variabel  rasio  hutang  terhadap PDB 1  tahun  yang  lalu  ( X 3 ).  Sedangkan sisanya  sebesar  11%  besar  penambahan  hutang  Negara  Indonesia dipengaruhi oleh variabel lain yang belum tercantum dalam model.
3. Model regresi yang terbentuk adalah:
Y = -60.489 (X 1 ) + 0.046 (X 2 ) + 592.738 (X 3 ) + e
4. Menggunakan  model  regresi  yang  diperoleh,  maka  dapat  diprediksi  besar penmbahan  hutang  Negara  Indonesia  pada  tahun  2024  adalah  sebesar 880,0965  trilliun  rupiah.  Dengan  total  hutang  Negara  Indonesia  pada  akhir tahun 2024 diprediksi sebesar Rp. 9.024,79 triliun.

## 6. Daftar Pustaka
[1]   Atmadja,  A  S. Utang  Luar  Negeri  Pemerintah  Indonesia  :  Perkembangan dan  Dampaknya .  Jurnal  Akuntansi  &  Keuangan.  Vol.  2,  No.1.  Hal  83-94.
[2]   Aurellia,  A. 7  Negara  Yang  Bangkrut  Karena  Terlilit  Utang,  Sri  Lanka Terbaru . Detikjabar.https://www.detik.com/jabar/berita/d-6142484/7- negara-yang-bangkrut-karena-terlilit-utang-sri-lanka-terbaru.  diakses  pada 21 Mei 2024.
[3]   Basri,  Hasan. Pemodelan  Regresi  Berganda  Untuk  Data  Dalam  Studi Kecerdasan  Emosional. Didaktika:  Jurnal  Kependidikan.  Vol.  12,  No.  2. Hal 103 – 116. 2018.
[4]   BPS. Ekonomi  Indonesia  Triwulan  I-2024  Tumbuh  5,11  Persen  (Y-on-Y) dan Ekonomi Indonesia TriwulanI-2024 Terkontraksi 0,83 Persen (Q-to-Q) . bps.go.id. 2024.
[5] Loban,  J  M. Analsisi  Regresi  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Hasil Produksi Padi di Indonesia Bagian Barat . EduMatSains: Jurnal Pendidikan, Matematika dan Sains. Vol. 8, No. 1. Hal 138-145. 2023.
[6]   Mona,  M  G.,  Kekenusa,  J  S.,  dan  Prang,  J  D. Penggunaan  Regresi  Linier Berganda  Untuk  Menganalisa  Pendapatan  Petani  Kelapa,  Studi  Kasus: Petani Kelapa di Desa Beo, Kecamatan Beo, Kabupaten Talaud . JDC. Vol. 4, No. 2. Hal 196 – 203. 2015.
[7] Padilah,  T  N.,  dan  Adam,  R  I. Analisis  Regresi  Linier  Berganda  Dalam Estimasi  Produktivitas  Tanaman  Padi  di  Kabupaten  Karawang . FIBONACCI  :  Jurnal  Pendidikan  Mmatematika  dan  Matematika.  Vol.  5, No. 2. Hal 117 – 128. 2019.
[8]   Prasetyo, R A., dan Helma. Analisis Regresi Linier Berganda Untuk Melihat Faktor  Yang  Berpengaruh  Trerhadap  Kemiskinan  di  Provinsi  Sumatera Barat . Journal of Mathematics UNP. Vol.7, No.2. Hal 62 – 68. 2022.
[9]   Prasmono, A S P., dan Ahdika, A. Analisis Regresi Berganda Pada Faktor- Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kinerja  Fisik  Preservasi  Jalan  dan  Jembatan di Provinsi Sumatera Selatan . ESDS: Emerging Statistics and Data Science Journal. Vol.1, No. 1. Hal 47 -56. 2022
[10]   Rachman, A. Awal 2024, Utang Pemerintah Naik Jadi Rp. 8.253 T. CNBC Indonesia. https://www.cnbcindonesia.com/market/20240227113829-17- 517889/awal-2024-utang-pemerintah-naik-jadi-rp8253-t.  diakses  pada  10 Mei 2024.
[11]  Supriyadi,  E.,  Mariani,  S.,  dan  Sugiman. Perbandinagn  Metode  Partial Least  Square  (PLS)  dan  Principal  Component  Regression  (PCR)  Untuk Mnegatasi Multikolineritas Pada Model Regresi Linier Berganda . UNNES J Math. VOL. 6, No. 2. Hal 117 – 128. 2017.
[12]   Zuhri. Analisis  Regresi  Linier  dan  Korelasi  Mneggunakan  Pemrograman Visual Basic . Jurnal Ilman: Jurnal Ilmu Manajemen. Vol 8, Issue 2. Hal 42 – 50. 2020.