## RESEARCH  ARTICLE

## Development of R Package for Regression Analysis with User Friendly Interface
Arfan Shalihin Amir, Muhammad Arif Tiro, & Ruliana*
Department of Statistics, Universitas Negeri Makassar, Makassar, Indonesia
Abstract: The use of pirated software in Indonesia is quite high compared to other countries in the world. One of the efforts made to reduce the level of software  piracy  is to  develop publicly  licensed  software  such  as  R  software which  is open source  software.  The  preparation of  this package  uses the R software  and  other  additional  packages,  especially  packages  for  regression analysis.  Making  this  package  can  make  it  easier  for  users  to  perform regression analysis easily and legally. This package is named SLR App (Simple Linear  Regression  App)  and  MLR  App  (Multiple  Linear  Regression)  which are regression analysis packages that have a user friendly interface. From the tests  carried  out  that  this  package  has  similarities  from  the  results  of  the analysis between the SLR App and MLR App.
Keywords : R package, regression analysis

## 1. Introduction
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi mengalami kemajuan yang sangat pesat, hal  tersebut  dikarenakan  oleh  kuatnya  era  globalisasi.  Akan  tetapi,  yang  menjadi  kendala dalam  perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  ialah  masih  banyaknya penggunaan  perangkat  lunak  bajakan  atau  penggunaan  perangkat  lunak  secara  illegal.
Berdasarkan  hasil  survey  global  yang  dilakukan  Business  Software  Alliance  (BSA)  pada  tahun 2015,  sebanyak  39%  perangkat  lunak  yang  dipasang  pada  komputer  di  seluruh  dunia merupakan perangkat lunak illegal. Adanya penurunan penggunaan perangkat lunak illegal sebelumnya  jika  dibandingkan  survey  pada  tahun  2013  yang  menunjukkan  total  43% penggunaan perangkat lunak illegal (SudoWey, 2020). Di Indonesia, berdasarkan data yang di  rilis  oleh  Business  Software  Alliance  (BSA)  penggunaan  perangkat  lunak  illegal  mencapai 84%. Persentase tersebut terbilang cukup tinggi dibandingkan dengan negara-negara lain di dunia. Sehingga Indonesia mengalami kerugian mencapai $1.1 milyar US Dollar, keadaan ini tentunya  akan  merugikan  pengembangan  perangkat  lunak  yang  ada  di  dunia  (SudoWey, 2020).
Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  untuk  mengurangi  tingkat  pembajakan  perangkat  lunak yaitu  dengan  cara  mengembangkan  perangkat  lunak  yang  berlisensi  publik.  Salah  satu perangkat  lunak  statistika  yang  legal  dan  dapat  dikembangkan  secara  bebas  ialah  R.  R merupakan salah satu perangkat lunak open source yang terpopuler dan telah menjadi bahasa "standar" untuk keperluan komputasi statistika saat ini. Banyak keunggulan yang ditawarkan oleh  perangkat  lunak  ini,  misalnya  bersifat  multiplatforms  (tersedia  untuk  sistem  operasi Windows, Linux, Macintosh dan Unix), reliabilitas dari perangkat lunak yang baik, ketersediaan update dan library yang lengkap, fasilitas help untuk user yang bersifat free of charge, dan lain-lain (Rosadi & Marhadi, 2009). Namun perlu menjadi perhatian bahwa perangkat lunak R adalah perangkat  pengolah  data  yang  menggunakan  bahasa  program.  Pada  awal  penggunaannya, aplikasi  perangkat  lunak  R  akan  terasa  sulit,  sehingga  perlu  waktu  untuk  bisa  memahami
* Corresponding author: Ruliana, Department of Statistics, Universitas Negeri Makassar, Makassar, Indonesia
E-mail: ruliana.t@unm.ac.id
Amir, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No.1 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience728
bahasa program. Hal ini merupakan tantangan penggunaan perangkat R  bagi para  peneliti yang tidak memiliki latar belakang pemrograman (Sarvina, 2017).
Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  pengembangan  paket  perangkat  lunak  R  dengan  membuat salah  satu  paket  R  khususnya  bagi  pengguna  non-statistisi  dan  non-programmer  agar  lebih mudah dalam melakukan analisis statistika. Paket yang dimaksud ialah paket untuk analisis regresi dengan user friendly interface dengan menggunakan paket R-shiny. Keunggulan R-shiny ini adalah bekerja di server (belakang layar) sedangkan pengguna disuguhi menu yang ramah dan  interaktif  berbasis  web,  sehingga  pengguna  tidak  disyaratkan  menguasai  program  R. Oleh  karena  itu  R-shiny  sangat  baik  digunakan  sebagai  pelengkap  pembelajaran  statistika dimana  penguna  bisa  lebih  fokus  pada  konsep  statistika  tanpa  terkendala  kemampuan penguasaan perangkat lunak statistika (Tirta, 2014).

## 2. Literature Review

## 2.1. Rekayasa Perangkat Lunak
Rekayasa  perangkat  lunak  ialah  disiplin  ilmu  yang  membahas  semua  aspek  produksi perangkat lunak, mulai dari tahap awal spesifikasi sistem sampai pemeliharaan sistem setelah digunakan  (Sommerville,  2011).  Tahapan  utama  dalam  pengembangan  perangkat  lunak ialah:

## 2.1.1. Analisis dan definisi persyaratan
Seluruh  kebutuhan  perangkat  lunak  harus  bisa  didapatkan  dalam  fase  ini,  termasuk didalamnya  kegunaan  perangkat  lunak  yang  diharapkan  pengguna  dan  batasan  perangkat lunak. Informasi ini biasanya dapat diperoleh melalui wawancara, survei atau diskusi.

## 2.1.2. Perancangan sistem dan perangkat lunak
Tahap  ini  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  apa  yang  seharusnya  dikerjakan  dan bagaimana tampilannya. Tahap ini membantu dalam menspesifikasikan kebutuhan hardware dan sistem serta mendefinisikan arsitektur sistem secara keseluruhan.

## 2.1.3. Implementasi dan pengujian unit
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pemrograman,  Pembuatan  perangkat  lunak  dipecah  menjadi modul-modul kecil yang nantinya akan digabungkan ke dalam tahapan berikutnya. Selain itu dalam  tahap  ini  juga  dilakukan  pemeriksaan  terhadap  modul  yang  dibuat,  apakah  sudah memenuhi fungsi yang diinginkan atau belum.

## 2.1.4. Integrasi dan pengujian sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  penggabungan  bagian-bagian  program  yang  sudah  dibuat  dan dilakukan pengujian. Pengujian dilakukan untuk  mengetahui  apakah perangkat lunak  yang telah dibuat sudah sesuai dengan rancangannya atau tidak.

## 2.1.5. Operasi dan pemeliharaan
Perangkat lunak yang telah dibuat dioperasikan dan dilakukan pemeliharaan. Pemeliharaan termasuk dalam memperbaiki kesalahan yang tidak ditemukan pada langkah sebelumnya.

## 2.2. Perangkat Lunak R
R  adalah  sebuah  perangkat  lunak  yang  bisa  digunakan  untuk  grafik  statistika  dan  analisis statistika  yang  berhubungan  dengan  komputasi.  R  menggunakan  bahasa  pemrograman  S yang dikembangkan oleh AT&T’s Bell Laboratories. R dapat berjalan pada sistem operasi Unix-Like,  Windows,  dan  Mac.  Saat  ini,  versi  terakhir  perangkat  lunak  ini  ialah  R.  4.0.2 (Hornik, 2020)
R menyimpan data dan fungsi dalam suatu tempat disebut package (paket). Ada dua jenis paket R yaitu paket standar yang harus ada dalam setiap perangkat lunak R dan paket yang dikembangkan  oleh  banyak  ahli  untuk  perluasan  komputasi  statistik.  Paket  R  yang  akan digunakan  dalam  membuat  sebuah  tampilan  pada  perangkat  lunak  ialah  paket  Shiny. Perangkat lunak ya ng dibuat akan memasukkan paket bantuan seperti lmtest, stats dan car

## 2.3. Interface
Interface merupakan suatu proses yang kompleks, hal ini didasari karena antarmuka pengguna merupakan bagian dari sistem yang akan dikendalikan oleh pengguna dan merupakan tahap persiapan  untuk  rancang  bangun  implementasi  (Sabariah,  2009).  Oleh  karena  itu  untuk mendapatkan  sistem  yang  dapat  berjalan  sesuai  dengan  fungsi  yang  diharapkan  perlu pengalaman dalam merancang  user interface, kreativitas yang tinggi, analisis tugas dan dapat menyesuaikan dengan kebutuhan serta kemampuan pengguna.

## 2.4. Paket Shiny
Shiny adalah paket R yang memudahkan pembuatan aplikasi web interaktif langsung dari R (RStudio,  Shiny  From  RStudio,  2017).  Dalam  pembuatan  paket  Shiny  ada  komponen simulasi  dengan  program  Shiny  yang  dibedakan  menjadi  dua  kelompok  besar  yaitu  user interface dan server  (Tirta, 2014).
2.5. Analisis Regresi

## 2.5.1. Regresi Linear Sederhana
Analisis regresi linear sederhana menjelaskan hubungan dari satu peubah respon Y terhadap satu peubah penjelas X. Dalam terminologi matematis Y disebut fungsi dari X, sedangkan dalam  statistika  digunakan terminologi  regresi.  Y atas X  kedua  terminologi ini  sama-sama menjelaskan hubungan Y=  a+bX  dengan a  dan b konstanta, dimana  a  disebut penggalan (intercept), dan b disebut koefisien regresi (slope) (Tiro, 2010). Banyak kegunaan dari regresi ini  seperti,  ingin  menentukan  ada  atau  tidaknya  hubungan  peubah  penjelas  dan  peubah respon,  mempelajari  bentuk  hubungan  dari  dua  peubah  tersebut,  dan  memikirkan  alasan terjadinya hubungan. Data yang digunakan berskala interval atau rasio. Hubungan seperti ini tidak  berlaku  apabila  salah  satu  di  antara  dua  peubah  X  atau  Y  yang  merupakan  peubah kategori  (Tiro,  2010).  Berikut  model  yang  digunakan  dalam  regresi  linear  sederhana (Kurniawan & Yuniarto, 2016):
𝑦 𝑖 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 𝑖 + 𝜀 𝑖 (1)
di mana:
𝑦 𝑖 adalah nilai output atau peubah respon ke-i
𝛽 0 dan 𝛽 1 adalah parameter
𝑥 𝑖 yaitu nilai dari peubah penjelas ke-i
𝜀 𝑖 diasumsikan  tidak  saling  berkorelasi  atau  bebas 𝑁(0, 𝜎 2 ) sehingga  mean 𝐸{𝜀 𝑖 } = 0 dan varians 𝜎 2 {𝜀 𝑖 }𝜎 2

## 2.5.2. Regresi Linear Berganda
Regresi linear berganda merupakan lanjutan dari regresi linear sederhana, yang menjelaskan hubungan  dari  satu  peubah  respon  Y  terhadap  dua  atau  lebih  peubah  penjelas  X (Kurniawan & Yuniarto, 2016).
𝑦 𝑖 = 𝛽 1 + 𝛽 2 𝑥 2𝑖 + 𝛽 3 𝑥 3𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 + 𝜇 𝑖 (2)
di mana arti dari simbol di atas adalah:
Amir, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No.1 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience728
𝛽 1 =  𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑐𝑒𝑝𝑡 dari model
𝛽 2 , 𝛽 3 , … , 𝛽 𝑝 = koefisien-koefisien Regresi Parsial dari peubah respon(y) ke-i
𝑥 2𝑖 , 𝑥 3𝑖 , … , 𝑥 𝑝𝑖 = peubah-peubah penjelas (x) ke-i dengan parameternya
𝑦 𝑖 = peubah respon (y) ke-i
𝜇 𝑖 = residual (error) untuk pengamatan ke-i

## 2.5.3. Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  normalitas,  uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi.

## 3. Research Method
The  template  is  used  to  format  your  manuscript.  Please  do  not  alter  prescribed  margins, column  widths,  line  spaces,  and  text  fonts.  Provided  specifications  anticipate  your manuscript as part of the proceedings rather than a stand-alone document. Please do not modify any of the designations provided. Sub sub-titles should be avoided unless absolutely necessary.

## 3.1. Jenis Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan membuat pengembangan paket R dengan user friendly interface agar lebih memudahkan pengguna dalam melakukan analisis regresi khususnya regresi linear sederhana dan berganda.

## 3.2. Sumber Data
Data yang digunakan adalah data sekunder yang didapatkan dari referensi buku Introduction to Linear Regression Analysis (Montgomery, Peck, & Vining, 2012)

## 3.3. Prosedur Penelitian
Metode yang digunakan dalam pembuatan perangkat lunak ini ialah (Sommerville, 2011).
(1) Analisis dan defenisi persyaratan
(2) Analisis perancangan sistem
(3) Implementasi dan pengujian unit
(4) Integrasi dan pengujian sistem
(5) Operasi dan pemeliharaan

## 4. Results and Discussion
For Results, provide sufficient detail to allow the results to be meaningful and informative. For Discussion, this should explore the significance of the results of the work, not repeat them.  A  combined  Results  and  Discussion  section  is  often  appropriate.  Avoid  extensive citations and discussion of published literature.

## 4.1. Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis  regresi  merupakan  suatu  metode  statistika  yang  digunakan  untuk  menentukan hubungan  sebab-akibat  antara  satu  variabel  dengan  variabel-variabel  yang  lain.  Analisis regresi  digunakan  hampir  pada  semua  bidang  kehidupan,  baik  dalam  bidang  ekonomi, industri  dan  ketenagakerjaan,  sejarah,  pemerintahan,  sehingga  diperlukan  pengembangan untuk mendapatkan perangkat lunak statistika untuk analisis regresi khususnya regresi linear sederhana  dan  regresi  linear  berganda  yang  memiliki  user  interface  yang  mudah  digunakan. Paket R yang dikembangkan diberi nama Simple Linear Regression Application (SLR App) dan
Amir, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No.1 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience728
Multiple Linear Regression Application (MLR App) yang menyediakan tampilan antarmuka bagi pengguna  yang  akan  melakukan  analisis  regresi  linear  sederhana  dan  berganda.  SLR  App dan MLR App hanya digunakan untuk analisis regresi linear sederhana dan berganda saja. Berikut kebutuhan sistem yang disediakan pada paket ini, yaitu:
(1) Jumlah data yang dianalisis
(2) Plot linearitas Uji asumsi (uji normalitas, uji autokorelasi, uji multikolinearitas dan uji heterokedastisitas).
(3) Estimasi parameter
(4) Hasil analisis regresi linear sederhana dan berganda.
(5) Transformasi data
(6) Anova
Analisis  regresi  ini  terdiri  dari  beberapa  paket,  adapun  paket  yang  digunakan  untuk pengembangan  SLR  App  dan  MLR  App  yaitu  paket  shiny,  stats,  lmtest  dan  car  yang merupakan paket dari R Studio (Ihaka & Gentleman, 1992)

## 4.2. Perancangan Sistem
Tahap  awal  dari  perancangan  sistem  ini  ialah  dengan  membuat  diagram  alir.  Tujuan  dari pembuatan  diagram  alir  ini  untuk  merancang  sistem  yang  mudah  dikomunikasikan  oleh professional  sistem  kepada  pengguna  maupun  peneliti.  Pembuatan  diagram  alir membutuhkan  algoritma  untuk  menyusun  secara  logis dan sistmastis setiap langkah mulai dari proses input hingga proses output. Selanjutnya digambarkan dengan diagram alir agar pembuatan sistem terarah dan berjalan dengan baik.

## 4.3. Implementasi Sistem
Implementasi sistem menggunakan perangkat lunak R dan paket shiny untuk tampilan antar muka.  Selain  itu  adapun  tambahan  paket  lainnya  yang  mendukung  pembuatan  sistem  ini ialah  shiny,  stats,  lmtest  dan  car  (Ihaka  &  Gentleman,  1992).    Simple  Linear  Regression Application (SLR App) dan Multiple Linear Regression Application (MLR App) ini tersusun oleh beberapa pilihan menu yang ada pada tampilan sistem. Menu tersebut terdiri dari menu file, menu plot, menu uji asumsi, menu hasil analisis dan menu transformasi data.

## 4.3.1. Menu File
Menu ini adalah menu pertama pada tampilan. Pada menu ini berfungsi untuk menginput data  dan  mengetahui  jumlah  data  yang  diinput.  Data  yang  diinput  berupa  file  yang berekstensi .csv

## 4.3.2. Menu Plot
Menu  Plot  berfungsi  untuk  menampilkan  plot  dari  data.  Adapun  plot  yang  ditampilkan yaitu:
Gambar 2. Menu Plot SLR App dan MLR App

## 4.3.3. Menu uji asumsi
Menu uji asumsi ini berfungsi untuk mengetahui apakah data tersebut sudah memenuhi uji asumsi atau tidak. Adapun uji asumsi yang ditampilkan yaitu:
Gambar 3. Menu uji asumsi SLR App dan MLR App

## 4.3.4. Menu Hasil Analisis
Menu  hasil  analisis  berfungsi  untuk  mengetahui  hasil  analisis dari  regresi  linear  sederhana dan berganda untuk mendapatkan kesimpulan.
Gambar 4. Menu hasil analisis SLR App dan MLR App

## 4.3.5. Menu Transformasi Data
Menu Transformasi Data berfungsi untuk transformasi data jika suatu data tidak memenuhi asumsi,  transformasi  yang  di  masukkan  pada  perangkat  ialah  transformasi  pangkat, transformasi akar, trasnformasi logaritma, transformasi kubik dan transformasi inverse.
Gambar 5. Menu Transformasi Data SLR App dan MLR App

## 4.3.6. Menu Bantuan
Pada  menu  bantuan  ini  terdapat  langkah-langkah  dalam  melakukan  analisis  Regresi  pada perangkat yang dibuat yaitu SLR App dan MLR App yang ditujukan kepada pengguna.

## 4.3.7. Menu Tentang
Menu ini adalah menu tambahan sebagai bentuk pencapaian perangkat yang sudah dibuat oleh peneliti.

## 4.4. Integrasi Sistem
Pada tahap ini dilakukan proses penyatuan semua bagian pada sistem yang telah dibuat agar didapatkan  perangkat  lunak  yang  terintegrasi.  Data  yang  digunakan  untuk  menguji perangkat  yang  dibuat  yaitu  SLR  App  dan  MLR  App  terdapat  pada  buku  Introduction  to Linear  Regression  Analysis  (Montgomery,  Peck,  &  Vining,  2012)  yang  dibentuk  dalam  file *.csv.  Pada  tahap  pengujian  akan  dilakukan  perbandingan  dengan  membandingkan  hasil output dari perangkat lunak R dan perangkat lunak lainnya untuk membuktian perangkat ini layak digunakan atau tidak.

## 4.5. Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian pada perangkat yang dibuat dengan menggunakan studi kasus.  Studi  kasus  ini  bertujuan  untuk  melihat  proses  yang  dihasilkan  dari  perangkat tersebut. Data yang digunakan yaitu pada buku
Introduction  to  Linear  Regression  Analysis  (Montgomery,  Peck,  &  Vining,  2012).  Adapun penggunaan  Simple  Linear  Regression  Application  (SLR  App)  dan  Multiple  Linear  Regression Application (MLR App) pada data tersebut:
(1) Melakukan penginputan data dalam bentuk file *.csv.
Gambar 6. Penginputan data dan jumlah data pada SLR App

## Gambar 7. Penginputan data dan jumlah data pada MLR App
Gambar 6 dan Gambar 7 pada SLR App dan MLR App menjelaskan bahwa terdapat menu file yang didalamnya terdiri dari penginputan data, jumlah data dan menampilkan data yang sudah diinput.
(2) Melakukan pengujian pada  plot. Plot bertujuan untuk  melihat apakah data  linear  atau tidak.
Gambar 9. Plot x 1 dan y, x 2 dan y pada MLR App
Gambar 8 dan Gambar 9 pada SLR App dan MLR App menjelaskan bahwa terdapat menu plot yang menampilkan plot dari data yang sudah diinput, bertujuan untuk melihat linearitas dari kedua variabel.
(3) Melakukan pengujian uji asumsi pada data untuk melihat apakah memenuhi uji asumsi atau tidak. Pada perangkat ini akan dibandingkan hasil p-value dari uji asumsi untuk SLR App, MLR App dan R Studio.
Gambar 10. Uji Asumsi pada SLR App
Gambar 11. Uji Asumsi pada MLR App
Gambar  10  dan  Gambar  11  pada  SLR  App  dan  MLR  App  menjelaskan  bahwa  terdapat menu  uji  asumsi  yang  didalamnya  terdiri  dari  uji  normalitas,  uji  autokorelasi,  uji multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas.
Tabel 1. Hasil pengujian pada SLR App dan R Studio Uji asumsi SLR App R Studio p-value p-value Normalitas 0,2937 0,2937 Autokorelasi 0,4116 0,4116 Heteroskedastisitas 0,4588 0,4588 Tabel 2. Hasil pengujian pada MLR App dan R Studio Uji asumsi MLR App R Studio p-value p-value Normalitas 0,1878 0,1878 Autokorelasi 0,0076 0,0076 Heteroskedastisitas 0,0009 0,0009 Multikolinearitas x 1 : 3,0706 x 2 : 3,0706 x 1 : 3,0706 x 2 : 3,0706
Berdasarkan Tabel 1 dan Tabel 2 menunjukkan bahwa nilai p-value antara SLR App, MLR App dan R Studio sama.
(4) Setelah dilakukan uji asumsi, selanjutnya dilakukan analisis pada regresi linear sederhana dan berganda  untuk  mendapatkan kesimpulan.  Pada  perangkat ini  akan dibandingkan hasil p-value dari SLR App, MLR App, R Studio dan Minitab 17.
Gambar 12. Analisis Keseluruhan pada SLR App
Gambar 13. Analisis Keseluruhan pada MLR App
Amir, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No.1 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience728
Gambar  12  dan  Gambar  13  pada  SLR  App  dan  MLR  App  menjelaskan  bahwa  terdapat menu hasil analisis yang didalamnya terdiri dari estimasi parameter, analisis keseluruhan dan anova. Pada menu ini dijelaskan secara keseluruhan dari menu analisis keseluruhan.
Tabel 3. Hasil pengujian pada SLR App, R Studio dan Minitab 17 Hasil analisis SLR App R Studio Minitab 17 Estimasi Parameter b 0 : -0,0937 b 1 : 0,4071 b 0 : -0,0937 b 1 : 0,4071 b 0 : -0,0937 b 1 : 0,4071 R squared 0,9947 0,9947 0,9947 R squared adjusted 0,9943 0,9943 0,9943 P value 3,399e-16 3,399e-16 0,000 Tabel 4. Hasil pengujian pada MLR App, R Studio dan Minitab 17 Hasil analisis MLR App R Studio Minitab 17 Estimasi Parameter b 0 : 2,1821 b 1 : 1,6209
b 2 : 0,0145 b 0 : 2,1821 b 1 : 1,6209 b 2 : 0,0145 b 0 : 2,18 b 1 : 1,621 b 2 : 0,0145 R squared 0,9619 0,9619 0,9619 R squared adjusted 0,9585 0,9585 0,9585 P value 2,433e-16 2,433e-16 0,000
Berdasarkan Tabel 3 dan Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai antara SLR App, MLR App, R Studio dan Minitab 17 sama.
(5) Pada file ini hanya dilakukan untuk transformasi data jika suatu data tidak  memenuhi asumsi,  transformasi  yang  di  masukkan  pada  perangkat  ialah  transformasi  pangkat, transformasi akar, trasnformasi logaritma, transformasi kubik dan transformasi inverse.
Gambar 14. Transformasi Data pada SLR App

## Gambar 15. Transformasi data pada MLR App
Gambar  14  dan  Gambar  15  pada  SLR  App  dan  MLR  App  menjelaskan  bahwa  terdapat menu  transformasi  data  yang  didalamnya  terdiri  dari  transformasi  pangkat,  transformasi akar, transformasi logaritma, transformasi kubik dan transformasi inverse, bertujuan untuk transformasi data jika data tidak memenuhi asumsi.

## 4.6. Operasi dan Pemeliharaan
Setelah dilakukan pengujian, pada tahap ini, SLR App dan MLR App akan diberikan kepada pegguna untuk digunakan. Pada tahap ini juga dilakukan pemeliharaan pada pada perangkat yang  dibuat  yaitu  SLR  App  dan  MLR  App  untuk  melihat  paket  dan  sintax  dapat  selalu berjalan dengan baik.

## 4.7. Batasan Sistem
SLR  APP  dan  MLR  App  merupakan  perangkat  lunak  yang  dikembangkan  oleh  peneliti dengan paket  Shiny  dan paket-paket lainnya  yang  membantu pengembangan perangkat ini dan  hanya  terdapat  pada  perangkat  lunak  R.  adapun  Batasan-batasan  yang  ada  pada perangkat ini:
(1) Bergantung pada perangkat lunak R
(2) Hanya bisa menginput data dalam bentuk file *csv.
(3) Hanya  memasukkan  analisis  regresi  berupa  regresi  linear  sederhana  dan  regresi  linear berganda.
(4) Hanya bisa digunakan untuk regresi linear berganda dengan dua variabel bebas.
(5) Belum bisa menganalisis data yang sudah ditransformasi.

## 5. Conclusion
Penelitian  ini  berhasil  membangun  paket  R  yang  diberi  nama  SLR  App  (Simple  Linear Regression App) dan MLR App (Multiple Linear Regression) dengan user friendly interface. Pada perangkat ini memiliki beberapa fungsi didalamnya yaitu penginputan data, tampilan plot  dari  data,  uji  asumsi,  hasil  analisis  regresi  linear  sederhana  dan  berganda  dan transformasi  data  berupa  transformasi  pangkat,  transformasi  akar  dan  transformasi logaritma.  Pengujian  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  paket  ini  sudah  mampu melakukan  analisis  statistika  yang  telah  ditentukan.  Paket  ini  akan  dipublikasikan  melalui shinyapps.io,  sehingga  pengguna  dapat  mengakses  paket  tersebut.  Website https://arfanshalihin99.shinyapps.io/SLRApplication/  untuk  paket  SLR  APP dan website https://arfanshalihin0707.shinyapps.io/MLRApp/ untuk paket MLR App.

## References
Ayuwardani,  R.  P.  (2018).  Pengaruh  Informasi  Keuangan  dan  Non  Keuangan  Terhadap Underpricing  Harga  Saham  pada  Perusahaan  yang  Melakukan  Initial  Public  Offering  (Studi
Amir, et.al., ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, Vol. 2, No.1 (2022) https://doi.org/10.35877/mathscience728
Empiris  Perusahaan  Go  Publik  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2011-2015. Nominal, volume VII, nomor 1 : 149.
Ghozali,  I.  (2011).  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS.  Semarang:  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
Hornik, K. (2020). Frequently Asked Questions. Retrieved from http://www.r-project.org/ diakses pada hari Selasa, 22 September 2020
Ihaka, R., & Gentleman, R. (1992). R studio. From R studio: www.rstudio.com
Kurniawan,  R.,  &  Yuniarto,  B.  (2016).  Analisis  Regresi  dasar  dan  penerapannya  dengan  R.  Depok: Prenadamedia Group.
Montgomery,  D.  C.,  Peck,  E.  A.,  &  Vining,  G.  G.  (2012).  Introduction  to  Linear  Regression  Analysis. Canada: by John Wiley & Sons, Inc.
Rosadi,  D.,  &  Marhadi,  A.  (2009).  Rplugin.Econometrics:  Paket  Graphical  User  Interface  Open Source  untuk  Analisis  Runtun  Waktu  Menggunakan  Perangkat  Lunak  R.  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi, Volume 7, Nomor 4, Juli 2009 : 167–170.
RStudio. (2017). Shiny From RStudio. Retrieved from Shiny: https://shiny.rstudio.com/
Sabariah, M. K. (2009). Implikasi Performansi Profile Pengguna Terhadap Perancangan Antarmuka Perangkat Lunak. Majalah Ilmiah Unikom,, 7(1):51-59.
Sarvina, Y. (2017). Pemanfaatan Software Open Source "R" untuk Penelitian Agroklimat . Informatika Penelitian, Vol. 26 No.1, Juni 2017 : 23 - 30.
Sommerville, I. (2011). Software Engineering . Library Of Congress Cataloging-in-Publication Data.
SudoWey. (2020, Agustus). Indonesia Masuk 10 Besar Negara Pembajak Software di Dunia. Retrieved from www.sudoway.id:  https://www.sudoway.id/10-besar-negara-pembajak-software/  diakses pada hari rabu, 16 September 2020.
Tiro, M. A. (2010). Analisis Korelasi dan Regresi. Makassar: Andira Publisher.
Tirta,  I.  M.  (2014).  Pengembangan  E-Modul  Statistika  Terintegrasi  dan  Dinamik.  Prosiding  Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 225.
Utomo, A. T., Ahmar, A. S., & Aidid, M. K. (2018). Pengembangan Paket R untuk Analisis Time Series dengan Graphical User Interface (GUI). Eprints Universitas Negeri Makassar.