@thesis{thesis,
		author={ },
		title ={ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK KASUS PERHITUNGAN DATA EKONOMI MAHASISWA},
		year={0000},
		url={https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/26984},
		abstract={Setiap universitas selalu  mengeluarkan kebijakan baru mengenai biaya pendidikan. Mahasiswa baru biasanya hanya dikenakan komponen biaya pendidikan yang disebut dengan Uang Kuliah Tunggal (UKT). Di ITB besaran UKT yang ditetapkan tahun 2013 sebesar Rp. 10 juta. Pada 2018, besaran UKT naik secara signifikan menjadi Rp. 12,5 juta bagi mahasiswa program sarjana. Dari UKT Program Sarjana yang ditetapkan, mahasiswa diberi kesempatan untuk mengajukan keringanan dengan besaran 20%, 40%, 60%, 80%, hingga 100% dari UKT. Suatu metode perhitungan untuk menentukan besaran subsidi UKT dapat dirancang. Metode-metode sebelumnya yang digunakan untuk menentukan subsidi UKT adalah metode six-sigma dan persamaan linier dengan mempertimbangkan beberapa aspek ekonomi. Aspek ekonomi yang dipertimbangkan yaitu kepemilikan rumah, Nilai Jual Objek Pajak (NJOP) bila memiliki rumah sendiri, biaya yang dikeluarkan untuk sewa rumah apabila mengontrak, daya listrik yang digunakan, pendapatan perkapita. Masing-masing aspek ekonomi memiliki kontribusi yang berbeda terhadap besar UKT. NJOP, Sewa, dan listrik memiliki kontribusi sebesar 20% terhadap besar UKT. Sedangkan pendapatan perkapita memiliki kontribusi 60% terhadap UKT. Hal ini menjadi alasan untuk mengembangkan metode baru yaitu analisis regresi. Analisis regresi adalah satu cara untuk menemukan hubungan terbaik antara UKT sebagai respon dan aspek ekonomi sebagai prediktor-prediktornya. Data yang digunakan adalah data ekonomi mahasiswa ITB. Banyaknya  mahasiswa yang mengajukan  subsidi UKT sebanyak 949 orang. Pada tugas akhir ini diperoleh model regresi linier berganda dengan tingkat kecocokan model lebih dari 90%. Kontribusi variabel tidak selalu sama seperti rumusan diawal. Sebagai contoh, NJOP : Listrik  : Kapita  yang semula 20 : 20 : 60 berubah menjadi 19,8% : 18,4% : 61,8%. Selang kepercayaan untuk untuk masing-masing status kepemilikan rumah yang diperoleh dapat digunakan sebagai acuan untuk menghitung besaran UKT pada tahun berikutnya apabila jenis data dan variabel yang digunakan sama.}
		}