## Pemodelan Regresi Multilevel Pada Pengaruh Masalah Yang Dihadapi Siswa Terhadap Hasil Belajar Matematika

## Multilevel Regression Modeling on the Effect of Problems Facing Students on Mathematics Learning Outcomes
Arie Purwanto arie@mercubuana-yogya.ac.id
Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Abstrak
Pelajaran  matematika  sejauh  ini  masih  dianggap  sebagai  suatu  mata pelajaran yang susah untuk dimengerti. Dengan demikian hasil belajar matematika pada  mata pelajaran ini secara umum relatif rendah. Oleh karena itu peneliti ingin melakukan  pengkajian  terkait  masalah  yang  dihadapi  siswa  dalam  pembelajaran matematika.  Tujuan dari  penelitian yang dilakukan  adalah  mencari  tahu  eksistensi pengaruh  variabel  pembelajaran,  lingkungan  dimana  siswa  belajar,  motivasi  yang dimiliki siswa dalam belajar, dan serta kemandirian siswa terhadap hasil belajarnya. Adapun metode yang dipilih adalah survey dengan metode snowball sampling pada siswa  SMA.  Analisis  yang  digunkan  adalah  analisis  regresi  linier  multilevel.  Hal  ini dilakukan  guna  memperoleh  atau  menggali  informasi  yang  lebih  banyak  dari analisis  pemodelan  yang  dilakukan.  Berdasarkan  penelitian  memperoleh  hasil bahwa  adanya  pengaruh  significancenifikan  secara  simultan terhadap  hasil  belajar matematika  siswa.  Disisi  lain  dapat  diketahui  pula  bahwa  variabilitas  tingkatan kelas  sangatlah  rendah  yang  dideskripsikan  sebagai  permasalahan  yang  dihadapi untuk setiap tingkatan kelas tidak jauh berbeda.
Kata kunci: hasil belajar matematika, regresi multilevel

## Abstract
So  far,  mathematics  is  still  considered  a  complex  subject  to  understand.  Thus, mathematics  learning  outcomes  in  this  subject  are  generally  relatively  low. Therefore,  researchers  want  to  conduct  an  assessment  of  the  problems  faced  by students in learning mathematics. The purpose of this research is to know whether or not there is an influence of learning variables, the environment in which students learn,  the  motivation  of  students  in  learning,  and  the  independence  students  on their learning outcomes. The method chosen is a survey with the snowball sampling method on high school students. The analysis is used in multilevel linear regression analysis.  This  is  doto  to  obtain  or  explore  more  information  from  the  modeling analysis  carried  out.  Based  on  the  research,  it  was  found  that  there  were simultaneous  significancenificant  simultaneous  student’s  mathematics  learning outcomes.  On  the  other  perception,  it  is  also  seen  that  the  variability  of  the  grade level is very low which is described as the problem faced for each grade level is not much different.
Keywords: learning outcome, multilevel regression

## PENDAHULUAN
Hasil  belajar  merupakan  indikator  yang  dapat  diamati  sebagai  output dalam  pembelajaran.  Oleh  sebab  itu,  hasil  belajar  amatlah  penting  sebagai ukuran  dalam  perkembangan  siswa.  Namun,  dalam  perkembangannya terdapat  banyak  faktor  pengaruh  yang  berkontribusi  pada  hasil  belajar siswa.  Masalah  yang  dihadapinya  juga  beragam  mulai  dari  faktor  internal siswa, eksternal, ataupun metode pendekatan yang dilakukan oleh pendidik. Perihal  ini  bersesuaian  dengan  statment  (Syah,  2010)  yang  menjelaskan bahwa  terdapat  3  komponen  ataupun  indikator  utama  yang  berpengaruh pada  hasil  dari  belajar  siswa,  diantaranya  faktor  eksternal,  internal,  dan pendekatan  belajar.  Dalam  perkembangannya  terdapat  banyak  sekali penelitian  terkait  indikator-indikator  yang  mempengaruhi  hasil  belajar siswa.  Sebagai  contoh  (Halim  &  Rahma,  2020)  menyatakan  bahwa  adanya pengaruh  positif  serta  hasil  pengujian  yang  meyakinkan  pada  lingkungan ajar,  kemandirian  belajar,  motivasi  belajar  terhadap  hasil  belajar  siswa. Selain  itu  (Sartina  &  Indartono,  2019)  menyampaikan  adanya  pengaruh pofitif  yakni  motivasi  dalam  belajar,  lingkungan  yang  merupakan  tempat tinggal, sikap dalam belajar, baik secara mandiri ataupun bersama terhadap hasil  belajar  siswa.  Bahkan  (Ekawati,  2015)  menyatakan  adanya  terdapat pengaruh  kuat  variabel  kecemasan  terhadap  hasil  belajar.  Hal  ini menunjukkan  ada  faktor  yang  mampu  mempengaruhi  hasil  belajar  siswa baik dari luar atupun dalam siswa.
Dalam beragam penelitian analisis statistik memberikan peranan yang besar  baik  dalam  mendeskripsikan  atau  mengetahui  kondisi  data  atau membuat  generalisasi  dalam  bentuk  pengujian  atas  hipotesis  yang  ingin diujikan. Salah satu analisis dapat digunkan untuk mengetahui pengaruh satu variabel terikat dengan variabel-variabel bebas. Analisis yang dimaksud tidak lain merupakan analisis regresi. Menurut  (Amstrong, 2012) analisis regresi merupakan  proses  statistik  untuk  melakukan  estimasi  hubungan  antar beberapa  variabel.  Proses  yang  dimaksud  merupakan  teknik-teknik pemodelan  dan  analisis  terhadap  beberapa  variabel  berdasarkan  bentuk hubungan  suatu  variabel  terikat  dengan  sebuah  atau  beberapa  variabel bebas. Dalam perkembangannya terdapat banyak jenis model analisis regresi yang dapat digunkan yang didasari oleh jenis data serta tujuan dari prosedur analisis yang diiginkan.
Namun  demikian  seiring  perkembangan  jaman,  metode  dan  model analisis  turut  berkembang  guna  menjawab  kebutuhan  peneliti  atas kompleksitas  data  yang  dihadapi.  Dalam  analisis  regresi  secara  umum peneliti tidak memperhatikan variabilitas data apabila data yang diambil dari kelompok-kelompok yang berbeda. Oleh sebab itu dibentuklah suatu bentul analisis  regresi  yang  lebih  dikenal  dengan  analisis  regresi  multilevel.
Menurut    (Jr.  &  Fávero,  2019)  Alasan  pentingnya  pemodelan  bertingkat terutama karena  penentuan  konstruksi penelitian yang mempertimbangkan keberadaan struktur data bersarang, dimana variabel tertentu menunjukkan variasi  antara  unit  berbeda  yang  mewakili  kelompok  tetapi  tidak  menilai variasi  antara  pengamatan  yang  termasuk  dalam  kelompok  yang  sama.  Hal ini  sejalan  dengan  (Wigati  &  Zulaela,  2011)  menyatakan  bahwa  Model multilevel  merupakan  teknik  pengembangan  analisis  statistik  populer  pada analisa data guna memfasilitasi penarikan kesimpulan dalam data berbentuk hierarki.  Oleh  karena  itu  penting  untuk  memperhatikan  struktur  data  yang akan dianalisis dalam penelitian.
Penelitian  ini  didasarkan  pada  keingin  tahuan  peneliti  terhadap variabel-variabel  yang  dianggap  berpengaruh  terhadap  hasil  belajar  siswa. Adapun  beberapa  masalah  yang  menjadi  variabel  ketertarikan  adalah variabel  hasil  belajar,  metode  pembelajaran,  lingkungan  belajar,  motivasi siswa, dan kemandirian. Hal ini dilakukan, mengingat  pelajaran matematika yang dianggap masih merupakan momok bagi siswa.  Masalah ini berseuaian dengan  (Siregar,  2017)  bahwa  umumnya  siswa  akan  beranggapan matematika  adalah  materi  yang  dianggap  cukup  sulit,  akan  tetapi  menjadi pokok dalam pembelajaran. Subyek penelitian yang digunakan adalah siswa Sekolah Menengah Atas yang berasal dari tingkatan atau kelas yang berbeda.
Dengan demikian untuk melihat adanya pengaruh digunakan analisis regresi linier multilevel. Analisis regresi linier multilevel dipilih karena struktur data bertingkat  yang  terbentu.  Selain  itu  informasi  yang  diperoleh  dalam penelitian lebih banyak ddaripada regresi linier biasa. Uji asumsi klasik pada penelitian ini akan tetap digunakan untuk memastikan kredibilitas data yang digunakan sebelum melakukan pemodelan multilevel.

## METODE
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode  survei.  Menurut (Groves  &  et.al.,  2009)  metode  survey  digunakan  untuk  memperoleh informasi  yang  secara  murni  dan  bersifat  eviden.  Pada survey  research dilakukan  dengan  cara  menanyakan  kepada  responden-responden  terkait kepercayaannya,  pendapat,  perilaku,  ataupun  karakteristik  yang  telah  atau sedang  terjadi.  Metode  survey  dilakukan  dengan  instrumen  secara online dengan  teknik snow  ball  sampling.  Terdapat  sebanyak  6  variabel  yang menjadi fokus yakni variabel hasil belajar, metode pembelajaran, lingkungan belajar,  motivasi  siswa,  dan  kemandirian.  Menurut  (Nurdiani,  2014)  teknik snow  ball  sampling  merupakan  metode  yang  diaplikasikan  guna  memilih, mengidentifikasi  dan  serta  sampling  pada  suatu  jaringan  sistematis  yang terstruktur. Untuk metode analisis data yang dilakukan yakn analisis regresi linier  multilevel  untuk  model random  intercept.  Namun  demikian,  peneliti
tertarik  untuk  melakukan  uji  prasyarat  yakni  uji  asumsi  klasik.  Menurut (Mardiatmoko,  2020)  menyatakan  bahwa  untuk  memperoleh  suatu  model persamaan hubungan atau regrsi yang baik, maka dilakukan uji asumsi klasik yang mencakup uji normalitas residual, multikolonieritas, heterokedastisitas, dan autokorelasi. Adapun kriteria yang digunkan dijabarkan sebagai berikut:
1. Kenormalitasan residual
Uji normalitas dilkaukan dengan uji Kolmogorov Smirnov. Adapun kriteria pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  adalah  berdasarkan  nilai significancenifikansi.  Jika  diperoleh  nilai  kesalahan  yang  sebenarnya (asymtotic Significance 2-tailed) > 0,05 maka dapat dikatan residual akan terdistribusi normal
2. Kemultikolonieritasan
Masalah  multikoliniearitas  dapat  dilihat  dengan  cara  menghitung besarnya Variance  Inflation  Factor  (VIF)  dan  nilai  tolerance  nya.  Jika dahari  hasil  analisis  diperoleh  besarnya  VIF  <  10  serta    besarnya tolerance  >  0,1  maka  dapat  dikatakan  valid  atau  tidak  terjadi multikolinearitas.
3. Keheterokedastisitasan
Uji  heterokedastisitas  pula  dapat  dilaksanakan  menggunakan  metode Glejser.  Pengambilan  keputusan  dilakukan  atas  dasar  pertimbangan dengan  memperhatikan  nilai  statistik  absolut  residu.    Homokedastisitas terjadi  apabila  absolut  residual  model  regresi  memiliki  nilai  kesalahan sebenarnya yakni significance > 0,05.
4. Keautokorelasian
Uji  autokorelasi  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  kali  ini digunakanlah  metode  Durbin  Watson  (DW).  Pada  pengujian  ini  apabila nilai  statistik  1,774  <  DW  <  2,357  yang  berarti  tidak  ditemukan  adanya autokorelasi.
Pendekatan  analisis  model  yang  digunkaan  adalah  metode backward study  designificancen.  Menurut  (Samosir,  et.  al.,  2014)  menyatakan  bahwa metode  backward  adalah  metode  analisis  regresi  yang  mampu  menjelaskan karakteristik  variabel  respon  sebaik  mungkin  dengan  secara  terstruktur memilih variabel bebas yang digunakan. Prosedur yang diaplikasikan dalam metode ini dapat dijabarkan secara umum sebagai berikut:
1. Membentuk model regresi lengkap Diberikan  model  regresi  multilevel  dengan  variabel  respon
untuk
menjelaskan  level-1  yakni  pengukuran  ke- yang  tersarang  pada  level-2  yakni  kelas  ke- .  Misal  terdapat  persamaan regresi linier berganda yang secara umum dituliskan sebagai berikut:
adalah  variabel  dependen  untuk  pengukuran  ke-   yang  tersarang pada kelas ke- j adalah  variabel  independen  ke- h  untuk  pengukuran  ke-i  yang bersarang pada kelas ke- j
adalah  parameter intersep untuk kelas ke- j adalah parameter slope untuk kelas ke- j
adalah random efek untuk pengukuran ke-  yang tersarang pada kelas ke- j dengan
Model random intersep dapat didefinisikan sebagai variabel random baru:
0  adalah intersep
adalah efek random untuk setiap individu ke-j dengan parameter
, , dan
Subtitusi persamaan akan menghasilkan model random intersep 2-level secara keseluruhan disajikan sebagai berikut:
Lebih lanjut komponen yang memuat estimasi parameter yang memuat parameter utama yankni konstanta β dan yang lain disebut random effect.
2. Menghapus  nilai  variabel  independen  dengan p-value  melebihi  nilai  α (tingkat kesalahan yang ditetapkan)
3. Ulangi  proses  penyesuaian  atau  fitting  models  pada  tahap  ke  2  hingga seluruh p-value kurang dari nilai α (tingkat kesalahan yang ditetapkan) Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  pengaruh  significancenifikan antara  hasil  belajar  dengan  masalah  yang  dihadapi  siswa  selama  proses belajar.  Adapun  beberapa  variabel  yang  digunakan  dalam  peneltian  ini dijelaskan sebagai berikut:
1. Variabel terikat (Y) Variabel yang digunakan adalah hasil belajar siswa
2. Variabel bebas (X)
Terdapat beberapa variabel bebas yang dipakai, berikut penjabarannya : X 1 adalah notasi untuk variabel metode pembelajaran yang digunakan X 2 adalah notasi untuk variabel lingkungan belajar siswa X 3 adalah notasi untuk variabel motivasi belajar X 4 adalah notasi untuk variabel kemandirian
3. Variabel penjelas (Z)
Variabel  penjelas  yang  dimaksud  adalah  variabel  yang  menunjukkan kluster dimana unit data itu diambil

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini dirtujukan untuk membuat suatu model regresi sehingga  dapat  diperoleh  model  terbaik  yang  merepresentasikan  data. Pengaruh  yang  dimaksud  adalah  masalah-masalah  yang  dihadapi  siswa terhadap  hasil  belajar  matematikanya.  Adapaun  langkah  pertama  yang dikerjakan  adalah  dengan  melakukan  uji  asumsi.  Analisis  uji  asumsi  klasik dilakukan sedemikian hingga diperoleh hasil sebagai berikut:
1. Uji kenormalitasan
Berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  statistik Kolmogorov-Smirnov  diperoleh  bahwa  nilai asymtotic  Significance.  2- tailed  =  0,200  atau  asymtotic  significance.  2-tailed  >  0,05.  Dengan demikian  dapat  disampaikan  bahwa  residual  data  terdistribusi  normal. Distribusi  normal  data  yang  diperoleh  dapat  diartikan  sebagai  model regresi yang terbentuk baik untuk digunkan.
2. Uji kemultikolonieritasan
Hasil  uji  multikolonieritas  menggunakan  nilai  statistik  VIF  dan  tolerance dideskripsikan pada Tabel 1:
Tabel 1. Nilai VIF dan Tolerance No Variabel VIF Tolerance Keterangan 1. X 1 1,291 0,774 Tepat 2. X 2 1,731 0,578 Tepat 3. X 3 1,505 0,665 Tepat 4. X 4 1,243 0,805 Tepat
Berdasarkan deskripsi Tabel 1, diperoleh informasi bahwa nilai VIF < 10 dan  sejalan  dengan  hal  tersebut  nilai  tolerance  <  1,  dengan  demikian seluruh  variabel  dapat  dikatakan  valid  atau  tidak  mengalami multikolonieritas.
3. Uji keheterokedastisitasan Uji heterokedastisitas dilakukan dengan menggunakan metode Glejser dan disajikan pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Glejser No Variabel Significance Keterangan 1. X 1 0,300 Tepat 2. X 2 0,332 Tepat 3. X 3 0,748 Tepat 4. X 4 0,092 Tepat
Berdasarkan  Tabel  2.  diperoleh  bahwa  semua  variabel  memiliki  nilai significance  >  0,05  sehingga  untuk  setiap  variabelnya  tidak  mengalami masalah heterokedastisitas.
4. Pengujian autokorelasi
Dari analisis  yang  dilakukan diperoleh  diperoleh nilai DW sebesar 1,962.
Dengan demikian nilai DW yang diperoleh 1,774 < 1,962 < 2,357 dengan demikian data tidak mengalami autokorelasi.
Karena  data  telah  dinyatakan  dapat  memenuhi  seluruh  indikator  dalam pengujian  asumsi  klasik  maka  pemodelan  regresi  dapat  dilakukan. pemodelan  regresi  linier  multilevel  dengan  menggunakan  model  random intersep yang dilakukan menggunakan metode estimasi parameter Iterative Generalized  Least  Square  (IGLS).  Adapun  hasil  estimasi  model  fix  effect dalam Tabel 3:
Tabel 3. Hasil estimasi parameter fix effect Fix effect No Variabel Estimate p-value 1 Intercept 55,597 0,000 2 X 1 1.285 0,000 3 X 2 1,862 0,000 4 X 3 2,498 0,000 5 X 4 1,475 0,001
Menurut Tabel 3. dapat dikatakan jika seluruh variabel bebas memiliki pengaruh significancenifikan terhadap variabel responnya.  Perihal ini dapat ditunjukkan  dari  nilai  p-value  yang  bernilai  0.000  atau  sangatlah  kecil.  Hal demikian  sejalan  dengan    (Ilahi,  2021)  yang  menyatakan  bahwa  terdapat kontribusi  positif  baik  kemandirian,  ataupun  motivasi  belajar  baik  secara mandiri  ataupun  simultan.  Sedangkan  menurut  (Huri  &  Mardalena,  2013) menyatakan  bahwa  adanya  pengaruh  kemandirian  dalam  belajar  serta metode  pembelajaran  siswa  pada  hasil  belajar  matematika  oleh  siswa. Sejalan dengan hal tersebut menurut (Alawiyah, Ghozali, & Suwarsito, 2019) Lingkungan  serta  motivasi  belajar  mempunyai  pengaruh  significancenifikan pada  prestasi  belajar  siswa  dan  serta  menurut  (Muslih,  2022)  menyatakan terdapat  dampak  lingkungan  dalam  keluarga  dan  lingkungan  sekolah  pada prestasi belajar siswa. Dengan demikian setiap variabel independen memiliki pengaruh baik secara mandiri ataupun simultan terhadap hasil belajar siswa. Disisi  lain  dapat  diketahui  pula  nilai  estimasi  parameter  random  dan  nilai statistik lainnya yang pada Tabel 4.:
Tabel 4. Hasil estimasi parameter random No Statistik Estimate 1 0,002 2 5,212 3 AIC 575,1 4 BIC 594,9
Berdasarkan Tabel  4.  dapat  diketahui lebih lanjut variansi pada setiap level  yang  terbentuk.  Variansi  dalam  hal  ini  dpaat  dimaknai  sebagai variabilitas dalam setiap level. Dapat diketahui bahwa variabilitas pada level- 1 yakni sebesar 5,212 dan pada level-2 yakni sebesar 0,002. Variabilitas pada level-2  sangatlah  rendah.  Hal  ini  mendeskripsikan  bahwa  perbedaan tingkatan  jenjang  pendidikan  dari  data  yang  diambil  sangatlah  kecil pengaruhnya. Dengan kata masalah yang mempengaruhi hasil belajar untuk setiap  tingkatan  relatif  sama  atau  memiliki  variabilitas  yang  sangat  kecil
dibandingkan  dengan  variabilitas  individu  pada  level-1.  Secara  umum persamaan  regresi  linier  multilevel  yang  diperoleh  dapat  dituliskan  sebagi berikut:
dengan , , ,  dan maka diperoleh .
Berdasarkan  model  persamaan  yang  diperoleh  diketahui  adanya pengaruh  yang  dikatakan  positif  yakni metode  pembelajaran,  lingkungan dimana  siswa  dapat  belajar,  motivasi  siswa,  dan  kemandirian terhadap variabel  hasil  belajar.  Hal  ini  dapat  dimaknai  bahwa  setiap  variabel memberikan pengaruh secara simultan terhadap hasil belajar siswa.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pemaparan hasil prosedur analisis yang dijelaskan sebelumnya, dapat diperoleh  kesimpulan  bahwa  ada  pengaruh  nyata  secara  simultan  terhadap variabel  renspon.  Dalam  makna  yang  sama  dapat  dikatakan  bahwa  metode pembelajaran  yang  digunakan  guru,  lingkungan  tempat  belajar  siswa, motivasi belajar siswa dan serta kemandirian secara simultan berpengarauh terhadap  hasil  yang  diperoleh  dari  belajar  siswa.  Disisi  lain  dapat  diketahui variabilitas  pada  level-2  yakni  tingkatan  kelas  sangat  rendah  yang dideskripsikan  sebagai  variabilitas  bebas  dalam  mempengaruhi  variabel renspon untuk setiap tingkatan kelas yang berbeda relatif sangat kecil. Selain itu, disarankan bagi peneliti yang lain untuk menggunakan metode stepwise dalam  pembentukan  model  terbaik  untuk  menghasilkan  ukuran  keaikan model yang lebih baik. Penggunaan model dengan level yang lebih tinggi juga disaran kan untuk melihat atau memperoleh model persamaan regresi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Alawiyah, S., Ghozali, S., & Suwarsito. (2019). Pengaruh Lingkungan dan Motivasi Belajar Terhadap Prestasi Belajar. Jurnal Studi Guru dan Pembelajaran, 2 (2), 134-138,doi.org/10.30605/jsgp.2.2.2019.1369
Amstrong, J. S. (2012). Illusions In Regression Analysis. International Journal Forecasting, 28, 689-693.
C. A. B. et. al, (2018), Estimation of an inter-rater intra-class correlation coefficient that overcomes common assumption violations in the assessment of health measurement scales, MC Medical Research, vol. 18 (1), pp. 1-11.
Ekawati, A. (2015). Pengaruh Kecemasan Terhadap Hasil Belajar Matematika Siswa Kelas VII SMPN 13 Banjarmasin. Math Didactic: Jurnal Pendidikan Matematika, 1 (3), 164-169. doi:https://doi.org/10.33654/math.v1i3.16
F. H. Richard B. Darlington. (2016). Regression Analysis and Linear Models, New York: Guildford Press.
Groves, R. M., & et.al. (2009). Survey Methodology. Manhattan: Wiley. Halim, S. N., & Rahma. (2020). Pengaruh Lingkungan Belajar, Motivasi Belajar dan Kemandirian Belajar terhadap Hasil Belajar Matematika Siswa Kelas XI IPA SMAN 9 Pangkep. Mandalika Mathematics and Education Journal,
2, 102-109. doi: http://dx.doi.org/10.29303/jm.v2i2.1777
Huri, S., & Mardalena, T. (2013). Pengaruh Metode Pembelajaran Problem Solving Terhadap Hasil Belajar Matematika Ditinjau dari Kemandirian Belajar. Jurnal Pendidikan MIPA, 3, 105-1014. doi:http://dx.doi.org/10.30998/formatif.v3i2.117
Ilahi, I. (2021). Kemandirian dan Motivasi Belajar dalam Menggunakan Edmodo terhadap Hasil Belajar Siswa. Education: Jurnal Pendidikan, 19,
75-89. doi: https://doi.org/10.31571/edukasi.v19i1.2322
Jr., J. F., & Fávero, L. P. (2019). Multilevelmodelingfor longitudinal data concepts andapplications. RAUSP Management Journal, 54 (4), 495-489. doi:10.1108/RAUSP-04-2019-0059
M. Elff, J. P. Heisignificance, M. Schaeffer and S. Shikano, (2021), Multilevel Analysis with Few Clusters: Improving Likelihood-Based Methods to Provide Unbiased Estimates and Accurate Inference, British Journal of Political Science, vol. 51, p. 412–426,
M. Faturahman, (2010). Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Akaike’s Information Criterion," Eksponensial, vol. 1 (2), pp. 26-33. Mardiatmoko, G. (2020). Pentingnya Uji Asumsi Klasik Pada Analisis Data
Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Penyususnan Persamaan Allometrik Kenari Muda). BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 14(3), 333–342. doi:https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss3pp333-342 Muslih, M. (2022). Pengaruh Lingkungan Keluarga dan Lingkungan Sekolah Terhadap Prestasi Belajar Siswa. Syntax Literate ; Jurnal Ilmiah Indonesia, 1 (4), 41-50. doi:https://www.jurnal.syntaxliterate.co.id/index.php/syntax- literate/article/view/34 Nurdiani, N. (2014). Teknik Sampling Snowball. ComTech, 5 (2), 1110-1118. N. S. e. al, "Analisa Metode Forward dan Backward Untuk Menentukan
Persamaan," Saintia Matematika, vol. 2 (4), pp. 235-360, 2014.
O. Korosteleva, (2018). Advanced Regression Models with SAS and R, Florida: CRC Press, 2018.
Piaget. (1965). The Origin of Intelligence in Children. Third Edition. (M. Cook, Trans.) New York: International Universities Press. Inc.
R. Bickel, (2013). Multilevel Analysis for Applied Research: It's Just Regression, New York: Guilford Press.
Sartina, & Indartono , S. (2019). Pengaruh Motivasi Belajar, Lingkungan Sosial, dan Sikap Belajar Terhadap Hasil Belajar Ekonomi di SMA/MA.
SOCIA: Jurnal Ilmu-ilmu Sosial, 16 (1), 87-100. doi:10.21831/socia.v16i1.27646 Siregar, & Siregar, N. R. (2017). Persepsi siswa pada pelajaran matematika: studi pendahuluan pada siswa yang menyenangi game. Proseiding Temu Ilmiah Ikatan Psikologi Perkembangan Indonesia. (pp. 224-232).
Semarang: HIMPSI.
Samosir, N., Siagian, P., & Bangun, P. (2014). Analisa Metode Backward dan Metode Forward Untuk Menentukan Persamaan Regresi Linier
Berganda. Saintia Matematika, 2 (4), 345-360.
Syah, M. (2010). Psikologi Belajar. Jakarta: Rajawali Press. Yudianto, E., & Sunardi. (2015). Antisipasi siswa level analisis dalam menyelesaikan masalah geometri. AdMathEdu, 5(2), 203-2016.
Yudianto, E., Suwarsono, S., & Juniati, D. (2017). The anticipation: How to solve the problem in integral? Journal of Physics: Conference Series (p.
012055). Semarang: IOP Publishing.
Wigati, N. A., & Zulaela. (2011). Pemodelan Multilevel 2-Level Pada Regresi Linier Berganda. Daerah Istimewa Yogyakarta: Program Studi Statistika UGM. Retrieved from http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/149449