## MENINGKATKAN EFISIENSI KEUANGAN DALAM MEMPREDIKSI PROFITABILITAS MENGGUNAKAN REGRESI LINIER UNTUK MATRIAL SUKA MULYA
Lidra Septia Handayani, Nining Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia lidraseptia25@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam lapangan, keuangan perusahaan sering menghadapi kesulitan dalam mengantisipasi dan mengelola profitabilitas klien secara efektif. Observasi lapangan menunjukkan bahwa ketidak pastian ekonomi,  dan faktor internal perusahaan menjadi hambatan utama dalam meraih tingkat profitabilitas yang optimal. Media cetak dan paper penelitian terkait mengonfirmasi bahwa kekurangan prediksi yang akurat dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang suboptimal. faktor internal yang mempengaruhi profitabilitas. Dibutuhkan pendekatan yang lebih canggih dalam merancang strategi keuangan untuk mengatasi ketidak pastian ini. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini akan menerapkan metode regresi linier sebagai alat analisis utama. Langkah-langkah perancangan mencakup  pengumpulan  data  historis  keuangan,  identifikasi  variabel  independen  yang  signifikan,  dan pembangunan model regresi. Analisis ini akan memungkinkan perusahaan untuk membuat prediksi profitabilitas yang lebih akurat, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Projek Tugas Akhir ini bertujuan untuk memberikan solusi praktis dalam meningkatkan efisiensi keuangan perusahaan melalui penerapan regresi linier dalam prediksi profitabilitas. Dengan menerapkan metode regresi linier, penelitian ini berhasil menghasilkan model prediksi profitabilitas yang lebih akurat.
Kata kunci :  efisiensi keuangan, prediksi profitabilitas, regresi linier, strategi keuangan, pengambilan keputusan.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  menghadapi  perkembangan  terkini  di dunia ekonomi, perhatian terhadap efisiensi keuangan dan  prediksi  profitabilitas  menjadi  semakin  penting. Tugas  akhir  ini  menggali  potensi  solusi  melalui pendekatan regresi linier.
Konsep-konsep  seperti  efisiensi  keuangan  dan profitabilitas  akan  dijelaskan  untuk  memberikan landasan teoretis. Definisi yang jelas akan membantu memfokuskan permasalahan yang ingin diteliti.
Penelitian terdahulu menyoroti variabel-variabel yang berkaitan dengan prediksi profitabilitas. Analisis metodologi,  hasil,  dan  kesimpulan  dari  penelitian tersebut akan mendukung konsep penelitian ini [1].
Data  dari  penelitian  terdahulu  dan  fakta-fakta yang  mendukung  pentingnya  penelitian  ini  akan disajikan dalam tabel. Tabel tersebut akan memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang variabel-variabel  kunci  yang  terkait  dengan  prediksi profitabilitas.
Dengan merujuk pada abstrak, masalah di lokasi penelitian  akan  diuraikan  secara  lebih  mendalam. Keterkaitan  dengan  fakta  yang  diidentifikasi  akan memberikan urgensi untuk penelitian ini.
Tugas akhir ini bertujuan untuk mengimplementasikan regresi linier sebagai alat untuk meningkatkan efisiensi keuangan dan akurasi prediksi profitabilitas. Tujuan ini sejalan dengan permasalahan yang diidentifikasi sebelumnya.
Judul  "Meningkatkan  Efisiensi  Keuangan: Prediksi  Profitabilitas  menggunakan  Regresi  Linier" dipilih karena mencerminkan fokus pada regresi linier sebagai  solusi  inovatif  untuk  permasalahan  efisiensi keuangan.  Keputusan  ini  didasarkan  pada  kebutuhan
mendesak  dan  potensi  kontribusi  terhadap  praktik manajemen keuangan.
Berdasarkan pemaparan latar belakang, beberapa masalah  kunci  yang  akan  dikaji  meliputi  tingkat akurasi  prediksi  profitabilitas,  faktor-faktor  yang memengaruhi,  dan  elemen-elemen  yang  dapat meningkatkan efisiensi keuangan.
Batasan  penelitian  ini  mencakup  fokus  pada implementasi regresi linier untuk prediksi profitabilitas,  dengan  batasan  tertentu  pada  variabel- variabel  yang  akan  diteliti.  Asumsi  dan  batasan metodologi juga akan dijelaskan.
Tujuan penelitian ini adalah mengatasi permasalahan  efisiensi  keuangan  dan  meningkatkan akurasi  prediksi  profitabilitas  melalui  penggunaan regresi linier. Hal ini akan memberikan wawasan baru untuk praktik manajemen keuangan.
Manfaat  teoritis  penelitian  ini  melibatkan kontribusi terhadap pengembangan teori dan pemahaman  ilmuan.  Secara  praktis,  penelitian  ini diharapkan  memberikan  panduan  berharga  bagi perusahaan  dalam  meningkatkan  efisiensi  keuangan dan prediksi profitabilitas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori
Landasan teoritis  menjadi pondasi  yang penting untuk  memahami  dan  menyelesaikan  permasalahan penelitian.  Konsep-konsep,  definisi,  dan  proposisi akan disusun secara sistematis untuk membentuk alur logika atau penalaran.
Landasan  teori  adalah  suatu  alur  logika  yang terdiri dari konsep, definisi, dan proposisi. Oleh karena
itu, dalam bab ini, kita akan mengeksplorasi landasan teoritis yang mendukung penelitian ini [2].
Matrial  suka  mulya  didirikan  pada  tahun  2000 dengan  focus  utama  dalam  industry  material.sejak berdiri,  perusahaan  ini  telah  berkomitmenuntuk menyediakan  produkberkualitas  tinggi  dan  layanan terbaik kepada pelanggan.
Visi material suka mulya putra adalah menjadi di industri  material  dengan  terus  meningkatkan  inovasi dan  keunggulan  dalam  setiap  produk  yang  kami tawarkan.
Misi material suka mulya :
a. Menyediakan  material  berkualitas  tinggi  yang memenuhi standar keamanan dan keberlanjutan
b. Membangun  hubungan  jangka  Panjang  dengan pelanggan dan mitra bisnis.
c. Mengintegrasikan teknologi terbaru untuk meningkatkan efisiensi operasional.
d. Berkontribusi  pada  pembangunan  berkelanjutan lingkungan sehat.
Produk  dan  layanan  yang  disediakan  material suka  mulya  menawarkan  berbagai  macam  material berkualitas,  termasuk  logam,  plastik,  dan  komposit. Layanan  konsultasi  teknis  dan  solusi  personalisasi juga menjadi fokus kami.
Nialai initi dari pernyataan diatas adalah :
a. Kualitas terbaik : mengutamakan kualitas tinggi dalam setiap produk yang di hasilkan.
b. Keberlanjutan  :  berkomitmen  untuk  menjaga lingkungan  dengan  praktek  bisnis  yang  ramah lingkungan.
c. Pelayanan  pelanggan  :  menyediakan  layanan pelanggan  yang  responsive  dan  memenuhi kebutuhan pelanggan.
Dengan  pengalaman  lebih  dari  duadekade, material suka mulya terus berinovasi untuk memrnuhi tuntutan pasar dan memberikan kontribusi positif pada industry material.

## 3. METODE PERANCANGAN
Pada perancangan ini, terdapat beberapa tahapan yang perlu dilakukan. Pertama, kita perlu  melakukan survei lapangan untuk menganalisis dan mengevaluasi data  yang  ada.  Setelah  itu,  kita  perlu  mengumpulkan data pendukung untuk melengkapi data yang diperoleh dari survei lapangan.

## 3.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber  dari  tempat  Matrial  suka  mulya.  Dalam lokasi  ini,  peneliti  dapat  melakukan  sesi  wawancara dan  mengumpulkan  data  yang  diperlukan  untuk selanjutnya diolah pada tahap berikutnya.
Data  yang  didapat  sebanyak  619  data  transaksi dan  Keuntungan,  dengan  atribut  Total  Pendapatan, Total Uang Real, Keuntungan, Bayar.
Data  penelitian terbagi  menjadi  dua  yaitu  data primer dan data sekunder.
a. Data primer
Data  Primer  adalah  data  yang  diperoleh  peneliti secara  langsung  .Contoh  data  primer  adalah  data yang  diperoleh  dari  responden  melalui  kuesioner, kelompok  fokus,  dan  panel,  atau  juga  data  hasil wawancara peneliti dengan narasumber.
b. Data Sekunder Data sekunder adalah data yang diperoleh peneliti dari sumber yang sudah ada contoh data sekunder misalnya  catatan  atau  dokumentasi  perusahaan berupa  absensi,  gaji,  laporan  keuangan  publikasi perusahaan,  laporan  pemerintah,  data  yang diperoleh dari majalah, dan lain sebagainya.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  menempati  peran utama  dengan  nilai  strategis  dalam  penelitian, mengingat tujuan utama penelitian adalah memperoleh data,  baik  dalam  bentuk  data  primer  maupun  data sekunder.  Berbagai  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan melibatkan:
a. Review Literatur: Kegiatan  perpustakaan  atau  library  research menjadi langkah awal dalam penelitian ini. Dengan menggali  referensi  dari  buku  dan  jurnal  terkait Market  Basket  Analysis,  Data  Mining,  dan Algoritma Regresi Liniear peneliti dapat memperoleh  pemahaman  mendalam  tentang  alur yang harus diikuti selama penelitian.
b. Penelitian Lapangan: Proses  pengumpulan  data  dilakukan  melalui observasi  dan  wawancara  dengan  pemilik  toko. Data yang diperoleh disesuaikan dengan kebutuhan  untuk  penerapan  teknik  Data  Mining. Setelah  data  transaksi  penjualan  terkumpul,  data ini dipindahkan ke Microsoft Excel. Data transaksi penjualan akan menjadi dasar untuk mencari pola belanja konsumen menggunakan algoritma Regresi Liniear
Dengan  demikian,  teknik-teknik  pengumpulan data ini dirancang untuk memastikan bahwa penelitian ini  dapat  dilaksanakan  secara  komprehensif  dan memenuhi  kebutuhan  analisis  yang  akan  dilakukan pada tahap berikutnya.[1]

## 3.3. Tahapan Perancangan
a. Data  Selection,  yaitu  proses  pemilihan  data  yang sesuai dengan permasalahan
b. Data Prepocessing
Ada beberapa tahap dalam preprocessing yaitu :
 Data  Cleaning,  yaitu  proses  pembuangan  data yang noise dan tidak konsisten.
 Data  integration,  yaitu  tahap  penggabungan data  dari  berbagai  Database  ke  dalam  satu Database baru (dataset).
c. Data  Transformation,  yaitu  proses  pengubahan data menjadi bentuk yang sesuai untuk diproses ke data  mining.  Transformasi  data  dalam  algoritma regresi linier melibatkan perubahan variabel input atau  output  untuk  meningkatkan  kinerja  model. Beberapa  metode  umum  termasuk  transformasi logaritmik,  kuadratik,  atau  Box-Cox.  Ini  dapat mengatasi asumsi model, seperti distribusi normal atau homoskedastisitas, dan meningkatkan keakuratan prediksi untuk mencari nilai root_mean_squared_error, absolute_error,
relative_error.
d. Proses  algoritma  Regresi  linear  yaitu  tahap pemrosesan data mining sesuai dengan permasalahan yang muncul.
Evaluation,  pada  tahapan  ini,  akan  dilakukan evaluasi  pola  sehingga  bisa  diketahiu  berapa persen data yang diperoleh dapat dipercaya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Proses Pengumpulan Data
Data yang diperoleh dari toko berupa data excel transaksi  setiap  penjualan,  seperti  pada  gambar  di bawah ini:
Gambar 2. Data Penjualan

## 4.2. Data Selection
Setelah  mendapatkan  data  transaksi,  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  seleksi  data  dengan memfokuskan  pada  data  transaksi  yang  mencakup pembelian dua  item atau lebih. Kemudian,  dilakukan pemilihan  atribut  yang  relevan.  Atribut  yang  dipilih terbatas  pada  Kode  transaksi,  Waktu,  Total Pendapatan,  Total  Uang  Real,  Keuntungan,  Bayar. Pendekatan  ini  bertujuan  untuk  menyederhanakan analisis data dengan fokus pada informasi kunci yang terkandung dalam struk transaksi tanpa menambahkan kompleksitas yang tidak diperlukan. s
Tabel 1. Data Selection No Kode Transaksi Waktu Total Pendapatan Total Uang Real Keuntungan Bayar 1 130917920230301075213 2023-03-01 07:52:13 2.355.000,00 2.355.000,00 -50.000,00 2.355.000,00 2 130917920230301081108 2023-03-01 08:11:08 210.000,00 210.000,00 41.000,00 250.000,00 3 130917920230301093852 2023-03-01 09:38:52 700.000,00 700.000,00 30.000,00 700.000,00 4 130917920230301134227 2023-03-01 13:42:27 350.000,00 350.000,00 15.000,00 350.000,00 5 130917920230301141141 2023-03-01 14:11:41 1.259.000,00 1.259.000,00 258.850,00 1.260.000,00 6 130917920230302094351 2023-03-02 09:43:51 475.000,00 475.000,00 98.800,00 500.000,00 7 130917920230302124648 2023-03-02 12:46:48 27.500,00 27.500,00 -8.200,00 50.000,00 8 130917920230302130459 2023-03-02 13:04:59 400.000,00 400.000,00 96.000,00 400.000,00 9 130917920230303071357 2023-03-03 07:13:57 130.000,00 130.000,00 26.800,00 130.000,00

## 4.3. Preprocessing Data
Sebelum menjalankan proses data mining, perlu dilakukan tahap pembersihan data yang menjadi fokus Knowledge Discovery in Databases (KDD). Tindakan ini mencakup penghapusan data yang tidak konsisten atau mengandung noise, identifikasi serta penanganan duplikasi  data,  perbaikan  kesalahan  dalam  data,  dan kemungkinan  pengayaan  data  dengan  informasi eksternal yang relevan.[2]
4.4. Transformasi Data Proses
transformasi data dilakukan menggunakan  Rapidminer.  Data  transaksi  matrial kemudian  disusun  kembali  menjadi  data  bersih  yang nanti  nya  akan  digunakan  sebagai  acuan  prediksi dalam  menentukan  nilai  prediksi  pada  algortima Regresi Linier.
Tabel 2. Transformasi Data Waktu Total Pendapatan Total Uang Real Keuntungan Bayar 2023-03-01 07:52:13 2.355.000,00 2.355.000,00 -50.000,00 2.355.000,00 2023-03-01 08:11:08 210.000,00 210.000,00 41.000,00 250.000,00 2023-03-01 09:38:52 700.000,00 700.000,00 30.000,00 700.000,00 2023-03-01 13:42:27 350.000,00 350.000,00 15.000,00 350.000,00 2023-03-01 14:11:41 1.259.000,00 1.259.000,00 258.850,00 1.260.000,00 2023-03-02 09:43:51 475.000,00 475.000,00 98.800,00 500.000,00 2023-03-02 12:46:48 27.500,00 27.500,00 -8.200,00 50.000,00 2023-03-02 13:04:59 400.000,00 400.000,00 96.000,00 400.000,00 2023-03-03 07:13:57 130.000,00 130.000,00 26.800,00 130.000,00

## 4.5. Data Mining
Penerapan  Algoritma  dilakukan  menggunakan aplikasi RapidMiner studio 10.2.1 :
Gambar 3. Tampilan Awal RapidMiner
Gambar 4. Halaman Kerja RapidMiner
Setelah masuk ke halaman RapidMiner, langkah selanjutnya  yaitu  proses  memasukan  data  ke  dalam halaman RapidMiner dengan mengimport data.
Gambar 5. Import Data
Gambar 6. Role Label Pada Atribut Keuntungan
Pada  tahap  pengimportan  data  seperti  pada gambar  5,  perubahan  tipe  atribut  bisa  dilakukan  di tahap ini, namun penelitian ini akan merubah tipe data
dan seleksi atribut diubah di bagian lembar kerja. Pada atribut  keuntungan  di  ubah  role  nya  menjadi  label untuk  menjadi  acuan  prediksi  dari  model  Regresi liniear nya. Gambarannya dapat dilihat seperti berikut ini [4]
Selanjutnya  kita  input operator  select  attribute pada RapidMiner nya  untuk  menentukan  atribut  apa saja  yang  dibutuh  kan  untuk  menghasilkan  nilai  dari Regresi Liniear nya
Gambar 7. Select Attribute
Selanjutnya  yaitu  mengatur  nilai  data  training dan  data  testing  yang  akan  digunakan  dalam pemrosesan  pada  atribut split  data .  Nilai  pada  split yaitu 0.8 untuk data testing dan 0.2 data training
Gambar 8. Spilt Data
Selanjutnya membuat proses Algoritma
Regresi  Linear dengan  memilih  atribut  apa saja  yang  menjadi  pendukung  parameter  dari model Regresi Linear.

## Gambar 9. Proses Pembuatan Algoritma Regresi Liniear
Setelah semua operator terhubung sesuai urutan dan  nilai  split  data  telah  dimasukkan,  untuk  melihat hasil  dari  proses  pengolahan  data,  Anda  dapat mengaktifkan proses tersebut dengan mengklik simbol "start" pada bagian atas yang berwarna biru.
Setelah  dilakukan  perhitungan  mencari  nilai  a dan b untuk mengetahui nilai persamaan Y = a + b (X) dengan  desain  pemodelan  pada  gambar  4.1, didapatkan hasil nilai a = 11645.868846694422 dan b =  0.11593503115560426.  maka  diketahhi  persamaan Y  =  11645.868846694422  +  0.11593503115560426 (X).  Hasil  bisa  dilihat  pada  gambar  4.9  sebagai berikut:[3]
Setelah  itu  model  akan  menghasilkan  hasil  dari prediksi  example  set  dari  apply  model  seperti  pada gambar
Gambar 10. Hasil dari Example Set 4.2 Mengetahui  hasil  evaluasi  nilai  RMSE  dan Relative Error pada prediksi  menggunakan algoritma regresi linear[5]
Hasil  yang  di  dapat  setelah  di  proses menggunakan software rapidminer :
Gambar 11. Hasil dari Root Mean Square Eror
Gambar 12. Hasil dari Absolute Eror
Gambar 13. Hasil Dari Relative Error
Model  dinilai  dengan  menggunakan  tiga  metrik performa  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  yang menunjukkan  akurasi  rata-rata  sebesar  89257.837, Absolute  Error  dengan  nilai  rata-rata  40061.571  dan variabilitas  sekitar  79762.346,  serta  Relative  Error dengan  rata-rata  184.64%  dan  variabilitas  sekitar 331.01%.  RMSE  memberikan  gambaran  umum tentang  ketepatan  model,  sementara  Absolute  dan Relative  Error  memberikan  informasi  lebih  lanjut tentang tingkat kesalahan prediksi dan variasinya.
Gambar 14. Hasil dari root mean
Gambar 15. Hasil dari atribut prediction
Pada value column diatur atribut yang digunakan hanya  atribut  keuntungan  dan  atribut  prediction (keuntungan).
Hasil  dari  Example  set  menampilkan  visual untuk prediksi profitabilitas keuntungan perbulannya.
Untuk line Biru adalah Keuntungan dari dataset, sedangkan  untuk  Line  Hijau  menandakan  prediksi keuntungan selanjutnya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penggunaan  algoritma  Regresi  Linier untuk  memprediksi  nilai  Profitabilitas  di  Material Suka Mulya, tahap awal melibatkan pengumpulan data transaksi  penjualan.  Seleksi  data  dilakukan  dengan fokus pada transaksi  yang  melibatkan pembelian dua item atau lebih, dan atribut yang relevan dipilih, seperti Kode Transaksi, Waktu, Total Pendapatan, Total Uang Real,  Keuntungan,  dan  Bayar.  Setelah  itu,  dilakukan tahap  preprocessing  data  untuk  membersihkan  data dari  noise  atau  inkonsistensi.  Transformasi  data dilakukan menggunakan RapidMiner untuk menyusun ulang  data  transaksi  dan  mempersiapkannya  untuk digunakan  dalam  algoritma  Regresi  Linier.  Hasil evaluasi  model  menunjukkan  Root  Mean  Squared Error  (RMSE)  rata-rata  sebesar  89.25%,  Absolute Error  dengan  rata-rata  40.06%,  dan  Relative  Error dengan rata-rata 18.46%. Meskipun RMSE memberikan  gambaran  umum  tentang  ketepatan model, informasi tambahan dari Absolute dan Relative Error  memberikan  wawasan  lebih  dalam  tentang tingkat kesalahan prediksi dan variabilitasnya
Untuk  meningkatkan  kinerja  model  Regresi Linier  dalam  memprediksi  nilai  Profitabilitas  di Material Suka Mulya, sebaiknya pertimbangkan untuk memperluas dataset dengan lebih banyak atribut yang dapat memberikan informasi tambahan terkait faktor- faktor  yang  memengaruhi  keuntungan.  Data  yang harus diperhatikan untuk penelitian selanjutnya sepert pada point dibawah : Perluasan Dataset: Pertimbangkan  untuk  menambahkan  lebih  banyak atribut pada dataset, terutama yang dapat memberikan wawasan  tambahan  terkait  faktor-faktor  yang mempengaruhi keuntungan. Evaluasi dan Penanganan Data:  Lakukan  evaluasi  lebih  lanjut  terhadap  data untuk  mengidentifikasi  dan  menangani  noise  atau outliers  yang  dapat  memengaruhi  kinerja  model. Transformasi  Data:  Eksplorasi  metode  transformasi data yang lebih kompleks dapat membantu meningkatkan  ketepatan  prediksi  model  Regresi Linier. Penyesuaian Parameter: Selidiki kemungkinan penyesuaian parameter pada algoritma Regresi Linier untuk  meningkatkan  kinerja  prediktif.  Pemantauan
dan  Pembaruan  Model:  Rutin  pantau  dan  perbarui model dengan tambahan data baru untuk memastikan ketepatan dan kehandalan  model dalam  memprediksi profitabilitas di masa mendatang.. [6]

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ayuni, G. N., & Fitrianah, D. (2019). Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ. Jurnal Telematika , 14 (2), 79–86. https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/ 321
[2]  Bambang  Sudiyatno.  (2013).  PENGARUH RISIKO KREDIT DAN
EFISIENSI
OPERASIONAL TERHADAP KINERJA BANK (Studi Empirik pada Bank yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia). Jurnal Organisasi Dan
Manajemen , 9 (1), 73–86. https://doi.org/10.33830/jom.v9i1.39.2013
[3]  Maharani,  N.  K.  (2020).  Pengaruh  Prediksi Kebangkrutan,  Profitabilitas  Dan  Opini  Audit Terhadap  Nilai  Perusahaan. Profitabilitas  Dan Opini Audit Terhadap Nilai Perusahaan Forum Ilmiah , 17 (December), 364.
[4]  Maria, M., Wiagustini, L. P., & Sedana, I. B. P. (2018). Pengaruh Ukuran Perusahaan,  Leverage Dan  Liquiditas  Terhadap  Profitabilitas  Di Perusahaan  Esperanca  Timor-Oan  (Eto)  Dili Timor-Leste. E-Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis
Universitas Udayana , 1 , 23.
https://doi.org/10.24843/eeb.2019.v08.i01.p02
[5]  Pratiwi,  N.  P.  T.  W.,  &  Putra,  I.  W.  (2015). Pengaruh  Rasio  Keuangan,  Ukuran  Perusahaan, Arus Kas Aktivitas Operasi Pada Return Saham. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana , 11 (2), 531–546.
[6]  Qurnia Sari, A., Sukestiyarno, Y., & Agoestanto, A. (2017). Batasan Prasyarat Uji Normalitas dan Uji  Homogenitas  pada  Model  Regresi  Linear. Unnes  Journal  of  Mathematics , 6 (2),  168–177. http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm