MAKALAH REGRESI BERGANDA DENGAN VARIABEL DUMMY
Studi Kasus : Pengaruh Besarnya Biaya Iklan dan Tipe Perusahaan terhadap Laba yang diperoleh Perusahaan
Disusun Oleh Kelompok 7 : Rafendra Agustianda P
13611001
BQ. Rina Any Widiarni
13611171
Lisda Ermalia
13611186
Slamet Abtohi
13611198
Dosen Pengampu : Tuti Purwaningsih, S.Stat,.M.si
JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA YOGYAKARTA 2015
1
KATA PENGANTAR
Segala puji
hanya milik
Allah SWT. Shalawat
tercurahkan kepada Rasulullah SAW.
Berkat
limpahan
dan salam
selalu
dan rahmat-Nya
penyusun mampu menyelesaikan tugas makalah ini guna memenuhi tugas mata mata kuliah Analisis kuliah Analisis Regresi Terapan. Terapan. Adapun topik pembahasan dalam makalah ini adalah regresi dengan variabel dummy yang mengambil studi kasus tentang Pengaruh Besarnya Biaya Iklan dan Tipe Perusahaan terhadap Laba yang diperoleh Perusahaan. Makalah ini disusun agar pembaca dapat memperluas ilmu tentang penggunaan analisis regresi dengan variabel dummy. Penyusun berharap, semoga makalah ini bermanfaat baik bagi penyusun sendiri maupun bagi pembaca. Tak ada gading yang tak retak, kami menyadari sepenuhnya bahwa makalah ini masih terdapat banyak kekurangan dan jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu, kritik dan saran yang konstruktif dari pembaca sangat diharapkan untuk perbaikan makalah di masa yang akan datang. Yogyakarta, 14 Juni 2015
Penyusun
i
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR ............................................................................................ i DAFTAR ISI .......................................................................................................... ii BAB I
PENDAHULUAN ..................................................................................1
1.1 Latar Belakang ...................................................................................1 1.2 Tujuan................................................................................................2 1.3 Tinjauan Pustaka ...............................................................................3 1.4 Data dan Metode ................................................................................4 BAB II
PEMBAHASAN...................................................................................10
BAB III PENUTUP ............................................................................................17
3.1 Kesimpulan......................................................................................17 3.2 Saran ................................................................................................ 17 DAFTAR PUSTAKA...........................................................................................18
ii
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perusahaan didirikan bertujuan untuk meningkatkan volume penjualan, mempertinggi daya saing, dan meminimalkan biaya produksi untuk mencapai laba maksimal. Perkembangan perusahaan dan laba yang dicapai perusahaan dapat digunakan sebagai alat ukur terhadap keberhasilan perusahaan dalam menjalankan aktivitas yang berkenaan dengan operasinya. Jika tujuan perusahaan itu tercapai maka kelangsungan hidup perusahaan mampu dipertahankan dan mampu bersaing dengan perusahaan lain . Pada umumnya suatu perusahaan memiliki target atau tujuan yang ingin dicapai. Salah satu tujuan tersebut adalah untuk mendapatkan laba yang tinggi dengan meminimalkan biaya-biaya yang terjadi dalam proses produksi. Biaya merupakan salah satu sumber informasi yang penting dalam analisis strategik perusahaan. Pada dasarnya masalah yang sering timbul adalah perencanaan biaya yang kurang sesuai dengan apa yang terjadi sesungguhnya (realisasi biaya). Suatu perusahaan memproduksi barang dengan kualitas yang baik, harga relatif murah dibandingkan pesaing, dan tersebar ke berbagai tempat tetapi apabila calon pembeli tidak diberi tahu adanya produk tersebut, diingatkan atau dibujuk untuk membelinya, maka produk tersebut tidak akan bisa laku dan segala sesuatu yang dilakukan akan sia-sia. Konsumen sangat memerlukan informasi untuk menentukan keputusan suatu produk yang akan mereka beli. Keputusan yang selalu diharapkan oleh produsen, apakah pesan yang disampaikan lewat iklannya telah dapat menjangkau pasar yang telah diharapkan atau belum. Apabila telah menjangkaunya berarti mencerminkan keberhasilan pengiklanan dan sudah tentu akan meningkatkan permintaan.
1
Kegiatan periklanan yang dilakukan agar tujuan dari perusahaan dapat tercapai pastinya membutuhkan biaya. Biaya-biaya ini disebut dengan biaya iklan. Iklan juga berarti aktivitas yang mengkomunikasikan keunggulan produk dan membujuk sasaran untuk membelinya. Sudah pasti perusahaan ingin selalu meningkatkan jumlah penjualan untuk mendapatkan laba yang lebih besar. Iklan diharapkan dapat meningkatkan volume penjualan, dengan demikian laba yang diperoleh perushaan juga akan meningkat. Dalam era globalisasi persaingan bisnis menjadi sangat tajam, baik di pasar domestik maupun di pasar internasional. Di dalam dunia usaha mempertahankan kelangsungan hidup merupakan tujuan penting yang harus dilaksanakan disamping tujuan untuk terus meningkatkan penjualan dan laba. Dengan kondisi persaingan yang semakin tinggi, membuat setiap perusahaan saling berpacu untuk memperluas pasar. Harapan dari adanya perluasan pasar adalah meningkatnya penjualan sehingga perusahaan akan memiliki lebih banyak konsumen. Berdasarkan latar belakang diatas, penyusun tertarik untuk melakukan analisis terkait seberapa besar pengaruh biaya iklan dan tipe perusahaan (asing dan nasional) terhadap besarnya laba yang diperoleh perusahaan. 1.2 Tujuan
Adapun tujuan penulisan makalah ini diantaranya adalah sebagai berikut: a.
Mengetahui kegunaan analisis regresi dengan dummy variable.
b.
Menganalisis pengaruh tipe perusahaan dan biaya iklan terhadap besarnya laba perusahaan.
c.
Melakukan pemodelan regresi dengan dummy variable.
d.
Memprediksi besarnya laba 2 macam perusahaan (perusahaan asing dan perusahaan nasional).
2
1.3 Tinjauan Pustaka
Analisis regresi merupakan salah satu analisis yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain. Dalam analisis regresi, variabel yang mempengaruhi disebut independent variable (variabel bebas) dan variabel yang dipengaruhi disebut dependent variable (variabel terikat). Jika dalam persamaan regresi hanya terdapat satu variabel bebas dan satu variabel terikat, maka disebut sebagai persamaan regresi sederhana, sedangkan jika variabel bebasnya lebih dari satu, maka disebut sebagai persamaan regresi berganda. Analisis regresi berkenaan dengan studi ketergantungan suatu variabel tak bebas pada satu atau lebih variabel bebas (explanatory variable), dengan maksud menaksir dan atau meramalkan nilai rata-rata variabel tak bebas. Secara umum, model regresi sederhana dapat dituliskan dalam bentuk: ̂ Y i =
β0 + β1 X i + εi
Dimana : ̂ Y i
= variabel tak bebas
X
= variabel bebas bebas
β0 = Nilai intersep β1 = Nilai slope (menunjukkan koefisien regresi) εi =sisaan 1.3.1 Regresi Linear Berganda Analisis regresi linear berganda sebenarnya sama dengan analisis regresi linear sederhana, hanya variabel bebasnya lebih dari satu buah. Persamaan umumnya adalah: Y = b0 + b1 X1 + b2 X2 + .... + bn Xn. Dengan Y adalah variabel terikat, dan X adalah variabel-variabel bebas, a adalah konstanta (intersept) dan b adalah koefisien regresi pada masing-masing variabel bebas.
3
1.3.2 Regresi dengan Variabel Dummy Variabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk membuat kategori data yang bersifat kualitatif, khususnya jenis data nominal (dalam hal ini variabel yang dimaksud adalah variabel independen). Pada dasarnya variabel ini tidak mempunyai arti secara kuantitatif, tetapi hanya digunakan untuk mengidentifikasi perbedaan kategori dari variabel yang bersifat kualitatif. Biasanya variabel dummy dikodekan dengan bilangan 0 dan 1. Misalkan untuk jenis kelamin, dapat dikodekan dengan bilangan 0 untuk perempuan dan 1
untuk laki-laki atau
sebaliknya. Banyaknya kategori sama dengan banyaknya kategori dikurangi 1. Secara umum model regresi berganda dengan variabel dummy sama dengan model regresi linear berganda. Perbedaannya adalah pada variabel independennya yang mengandung variabel yang bersifat kategorik (dummy variable). 1.4 Data dan Metode
a. Data Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Analisis ini dilakukan untuk menaksir besarnya laba pada dua macam perusahaan (swasta asing dan swasta nasional) bila ditinjau dari besarnya biaya iklan yang dikeluarkan oleh perusahaan untuk membuat iklan mengenai produknya. Untuk perusahaan swasta asing, laba yang diamati adalah laba yang diperoleh dari hasil penjualan produknya di wilayah Indonesia. Analisis dilakukan terhadap 50 data besarnya biaya iklan pada 2 tipe perusahaan swasta (perusahaan asing dan perusahaan nasional) yang dinyatakan dalam satuan juta rupiah yakni sebanyak 27 perusahaan asing dan 23 perusahaan nasional serta besarnya laba perusahaan yang dinyatakan dalam juta rupiah seperti diberikan pada tabel 1.1 berikut :
4
Tabel 1.1 Besarnya laba berdasarkan biaya iklan dan tipe perusahaan No
Laba
Iklan
Tipe Perushaan
No
Laba
Iklan
Tipe Perusahaan
1
9,17
10
Asing
26
8,93
10
Asing
2
1,32
1
Nasional
27
5,01
15
Nasional
3
8,54
12
Asing
28
3,11
5
Nasional
4
7,68
12
Asing
29
3,41
3
Nasional
5
7,15
5
Asing
30
4,93
6
Nasional
6
2,54
4
Nasional
31
8,28
12
Asing
7
10,85
8
Asing
32
7,47
10
Asing
8
2,39
4
Nasional
33
6,16
10
Asing
9
1,5
8
Nasional
34
5,18
6
Nasional
10
5,13
8
Nasional
35
1,37
4
Nasional
11
9,08
5
Asing
36
11,2
16
Asing
12
8,77
14
Asing
37
7,7
11
Nasional
13
10,85
2
Asing
38
6,51
9
Asing
14
1,49
2
Nasional
39
18,3
29
Asing
15
7,92
12
Asing
40
9,17
12
Asing
16
5,87
9
Nasional
41
6,35
8
Nasional
17
8,97
13
Asing
42
4,66
6
Nasional
18
7,07
9
Asing
43
6,98
9
Nasional
19
0,32
3
Nasional
44
11,7
18
Asing
20
1,84
3
Nasional
45
4,33
8
Nasional
21
8,97
12
Asing
46
5,2
7
Asing
22
6,38
9
Asing
47
6,96
10
Asing
23
7,87
10
Asing
48
2,78
2
Asing
24
5,51
8
Nasional
49
13,9
19
Asing
25
4,07
6
Nasional
50
8,13
8
Nasional
Source : https://ineddeni.files.wordpress.com b. Metode Metode analisis yang digunakan adalah regresi dengan variabel dummy menggunakan software IBM SPSS, dengan langkah-langkah sebagai berikut : 1.
Buka software SPSS, klik variable view dan tentukan nama variabel yang meliputi laba, iklan dan tipe perusahaan seperti terlihat pada gambar 1.1 berikut :
5
Gambar 1.1 Mendefinisikan nama variabel
2.
Definisikan kategori pada variabel tipe perusahaan kedalam bentuk angka sesuai dengan keterangan pada studi kasus dengan cara mengklik values pada variabel tipe seperti gambar berikut :
Gambar 1.2 Mendefinisikan keterangan variabel
3.
Setelah selesai mengkategorikan variabel tipe perusahaan, masukkan data studi kasus kedalam SPSS pada data view.
Gambar 1.3 Menginput data pada tabel data view
6
4.
Lakukan pengujian regresi dengan cara mengklik menu analyze regression
linear
sehingga muncul kotak linear regression, masukkan
variabel laba pada kolom dependent lalu masukkan variabel iklan dan tipe pada kolom independent, pilih
method “enter ”
seperti terlihat pada
gambar 1.4 berikut :
Gambar 1.4 Kotak dialog linear regresi
7.
Klik button statistics, beri tanda check list pada bagian estimates, covariance matrix, model fit, collinearity diagnostics, durbin-watson seperti yang terlihat pada gambar berikut :
Gambar 1.5 Kotak dialog linear regression
7
8.
Klik Continue, kemudian klik button plots sehingga akan muncul kotak dialog linear regression: plots, lalu pindahkan *SRESID pada kolom Y dan *ZPRED pada kolom X, beri tanda ceklis pada normal probability plot, perhatikan gambar 1.6 berikut :
Gambar 1.6 Kotak dialog linear regression: plots
9.
Klik Continue, kemudian klik button save, pada kotak dialog linear regression: save, beri tanda ceklis pada unstandardized di bagian residuals seperti terlihat pada gambar 1.7 berikut :
Gambar 1.7 Kotak dialog linear regression: save
10. Klik Continue, kemudian klik OK sehingga diperoleh output. 11. Lakukan uji normalitas dengan cara mengklik analyze statistics
descriptive
explore kemudian pindahkan variabel unstandardized
residual [RES_1] ke kolom dependent list seperti terlihat pada gambar 1.8 berikut :
8
Gambar 1.8 Kotak dialog explore
12. Klik button plots, kemudian beri tanda ceklis pada bagian normality plots with tests seperti terlihat pada gambar 1.9.
Gambar 1.9 Kotak dialog explore: plots
13. Klik continue kemudian klik OK untuk melihat hasil output.
9
BAB II PEMBAHASAN
Analisis dilakukan dengan menggunakan software IBM SPSS 22, sebelum melakukan analisis, dilakukan pengkategorian pada variabel tipe perusahaan yakni 0 untuk tipe perusahaan nasional dan 1 untuk tipe perusahaan asing dengan cara mentransformasi. Karena kasus yang diteliti memiliki lebih dari satu variabe l, maka terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi yang meliputi uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, uji autokorelasi dan uji normalitas. Hasil pengujian asumsi adalah sebagai berikut : 1.
Uji Multikolinearitas Tabel 2.1 Output SPSS tabel koefisien
Pada pengujian multikolinearitas, hasil yang diharapkan adalah tidak terjadi multikolinearitas, yakni antara variabel independen tidak berkorelasi. Hasii uji multikolinearitas dapat dilihat pada bagian collinearity statistics di tabel coefficients, yakni besaran nilai Tollerance dan VIF. Dari output pada tabel 2.1 dapat dilakukan pengujian hipotesis sebagai berikut : a. Hipotesis H0 : ρ = 0
(Tidak
terjadi multikolinearitas)
H1 : ρ ≠ 0 (Terjadi multikolinearitas) b. Titik Kritis Tollerance > 0,1
(Gagal
tolak H0)
VIF < 10
(Gagal
tolak H0)
c. Statistik Uji
10
Variabel
Tollerance
VIF
Tipe perusahaan
0,782
1,278
Biaya iklan
0,782
1,278
d. Keputusan Tollerance Tipe perusahaan
0,782
> 0,1 (Gagal Tolak H 0)
Biaya iklan
0,782
> 0,1 (Gagal Tolak H 0)
Tipe perusahaan
1,278
> 10 (Gagal Tolak H 0)
Biaya iklan
1,278
> 10 (Gagal Tolak H 0)
VIF
e. Kesimpulan Hasil pengujian hipotesis data yang ada gagal menolak H0 yang berarti tidak terjadi multikolinearitas yakni tidak terdapat korelasi antar variabel independen (tipe perusahaan dan biaya iklan) 2.
Uji Heteroskedastisitas Pengujian asumsi heteroskedastisitas dapat dilihat dengan melihat sebaran scatter plot antara nilai residual standardize predicted value dengan regression studentized residual seperti terlihat pada gambar berikut:
Gambar 2.1 Output SPSS Scatter plot
11
Pada gambar 2.1 terlihat bahwa persebaran residual terhadap data tersebar tanpa membentuk pola tertentu, sedangkan bila dilihat nilai batasan pada pita memiliki nilai batasan yang berbeda antara batasan yang atas dan batasan yang bawah, yakni 4 untuk batas atas dan -2 untuk batas bawah, hal ini menunjukkan data mengandung unsur heteroskedastisitas. 3.
Uji Autokorelasi Autokorelasi merupakan salah satu pelanggaran asumsi model regresi klasik, yaitu faktor gangguan dari setiap pengamatan yang berbeda tidak saling mempengaruhi (independen). Untuk melihat hasil pengujian autokorelasi dapat dilihat nilai Durbin Watson pada output tabel model summary seperti yang terlihat pada gambar berikut : Tabel 2.2 Output SPSS model summary
Dari hasil output diatas dapat dilakukan pengujian hipotesis seperti berikut : a. Hipotesis H0 : ρ = 0 (Tidak terjadi autokorelasi) H0 : ρ ≠ 0 (Terjadi autokorelasi) b. Daerah kritis 0 < d < dL 4-dL < d < 4
Tolak H0
dL < d < d U 4-dU < d < 4-d L dU < d <4-dU
Tidak ada keputusan Gagal tolak H0
c. Statistik Uji d = 2,073
12
dL = 1,4625 dU = 1,6283
d. Keputusan dU < d <4-dU 1,6283 < 2,073 < 4-1,6283 1,6283 < 2,073 < 2,3717 e. Kesimpulan Hasil pengujian autokorelasi menggunakan kriteria pengujian durbin watson dU < d <4-dU (1,6283 < 2,073 < 2,3717) gagal menolak H 0 yang berarti tidak terjadi autokorelasi 4.
Uji Normalitas Untuk melihat hasil pengujian normalitas dapat dilihat nilai sig. pada output tabel tests of normality, apabila sampel yang digunakan lebih dari atau sama dengan 50 maka digunakan tes kolmogorov-smirnov, sedangkan apabila sampel yang digunakan kurang dari 50 maka digunakan tes shapiro-wilk. Dalam kasus ini, sampel yang digunakan sebanyak 50, maka untuk menguji normalitas digunakan nilai sig. pada kolom Kolmogorov-smirnov. Tabel 2.3 Output SPSS tests of normality
Dari output pada tabel 2.3, maka dapat dilakukan pengujian hipotesis sebagai berikut : a. Hipotesis H0 : Residual berdistribusi normal H1 : Residual tak berdistribusi normal
13
b. Tingkat signifikansi α = 0,05 c. Daerah kritis Sig < α (Tolak H0) d. Statistik Uji Sig = 0,200 e. Keputusan 0,200 > 0,05 Sig > α (Gagal tolak H0) f. Kesimpulan Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95% data yang ada gagal menolak H0 (nilai Sig > α) yang berarti bahwa residual berdistribusi normal. Setelah melakukan pengujian asumsi dan keempat asumsi terpenuhi, selanjutnya akan dibahas output hasil analisis sebagai berikut: Tabel 2.4 Output SPSS tabel ANOVA
Tabel ANOVA diatas menunjukkan hasil uji simultan untuk mengetahui kesesuaian model. Dari hasil output dapat dilakukan pengujian hipotesis sebagai berikut : a.
b.
Hipotesis H0 : β1 = β2 = 0
(
H1 : β1 ≠ β2 ≠ 0
(Model
Model tidak sesuai ) sesuai )
Tingkat signifikansi α = 0,05
c.
Daerah kritis
14
Sig < α (Tolak H 0) Fhit > Ftabel (Tolak H0) d.
Statistik Uji Sig = 0,000
e.
Keputusan 0,000 < 0,05 Sig < α (Tolak H 0)
f.
Kesimpulan Dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95% data yang ada menolak H0 yakni nilai Sig < α yang berarti menunjukkan bahwa model sesuai. Tabel 2.5 Output SPSS tabel koefisien
Tabel coefficients digunakan untuk melakukan uji parsial. Hasil pengujian parsial pada tabel 2.5 dapat dilihat pada besarnya nilai sig. (p-value) yang menunjukkan bahwa besarnya nilai konstanta dan kedua variabel (tipe perusahaan dan biaya iklan) berpengaruh secara signifikan terhadap besarnya laba perusahaan karena nilai sig < α (0,05), yakni secara berurutan bernilai 0,012, 0,000 dan 0,000. Selain itu, dari tabel 2.5 juga diperoleh besar konstanta b 0 = 1,335, b 1 = 2.663 dan b 2 = 0,431, sehingga dengan demikian diperoleh persamaan regresinya : Laba = 1,335 + 2,663 (Tipe perusahaan) + 0,431 (Biaya iklan) Maka dapat disimpulkan bahwa laba perusahaan swasta asing yang melakukan pembiayaan iklan untuk produknya berbeda secara nyata dengan
15
perusahaan swasta nasional yang juga melakukan pembiayaan untuk membuat iklan, yaitu rata-rata sebesar 2.663 juta rupiah. Misal, bila perusahaan swasta asing dan nasional sama-sama mengeluarkan biaya iklan sebesar 1 juta rupiah, maka prediksi laba mereka adalah: a. Perusahaan swasta asing: Laba = 1,335 + 0,431*1 + 2.663*1 = 4,429 juta rupiah b. Perusahaan swasta nasional: Laba = 1,335 + 0,431*1 + 2,663*0 = 1,766 juta rupiah Selisih laba mereka: 4,429 – 1,766 = 2,663 juta rupiah Tabel 2.6 Output SPSS Model Summary
Tabel 2.6 menampilkan besarnya R (koefisien korelasi) dan Adjusted R square (koefisien determinasi) untuk kasus regresi berganda. Nilai Adjusted R square sebesar 0,749 menunjukkan bahwa kemampuan model menjelaskan pengaruh biaya iklan dan tipe perusahaan terhadap besarnya laba yang diperoleh perusahaan adalah sebesar 74,9%, sedangkan sisanya 24,1% dijelaskan oleh variabel lain.
16
BAB III PENUTUP
3.1 Kesimpulan
Dari hasil pembahasan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1.
Regresi dengan variabel dummy merupakan salah satu teknik analisis yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel independen yang mengandung variabel kategorik terhadap variabel dependen.
2.
Hasil analisis menunjukkan bahwa tipe perusahaan dan biaya iklan berpengaruh secara signifikan terhadap besarnya laba perusahaan.
3.
Dari hasil analisis diperoleh persamaan regresi : Laba = 1,335 + 2,663 (Tipe perusahaan) + 0,431 (Biaya iklan)
4.
Bila perusahaan swasta asing dan nasional sama-s ama mengeluarkan biaya iklan sebesar 1 juta rupiah, maka prediksi laba mereka adalah: a. Perusahaan swasta asing: Laba = 1,335 + 0,431*1 + 2,663*1 = 4,429 juta rupiah b. Perusahaan swasta nasional: Laba = 1,335 + 0,431*1 + 2,663*0 = 1,766 juta rupiah Selisih laba mereka: 4,429 – 1,766 = 2,663 juta rupiah
3.2 Saran
Semakin tinggi biaya iklan yang dikeluarkan maka akan semakin tinggi pula laba yang diperoleh perusahaan. Oleh karena itu, sebaiknya perusahaan dapat memaksimalkan kegiatan pengiklanan produknya sehingga selain bertujuan untuk meningkatkan laba, cara ini juga dapat mempertahankan eksistensi perusahaan sehingga perusahaan akan mampu bersaing dalam perdagangan dunia.
17
DAFTAR PUSTAKA
Kurniawan,
Deny.2007. Analisis
Regresi
dengan
Variabel
Dummy.
https://ineddeni.files.wordpress.com/2007/08/dummy_up1.pdf diakses pada 13 juni 2015 pukul 15:00 WIB Nurvitasari, Eka.2007. Perbandingan Model Pengeluaran Rumah Tangga di Batam dan Karimun Menggunakan Regresi dengan Dummy Variable http://oc.its.ac.id/ambilfile.php?idp=866 diakses pada 13 juni 2015 pukul 14:29 WIB Qudratullah, Farhan M.2013. Analisis Regresi Terapan Teori, Contoh Kasus, dan Aplikasi dengan SPSS.Yogyakarta: Andi Offset Sufren dan Natanael, Yonathan.2013. Mahir Menggunakan SPSS Secara Otodidak. Jakarta: Kompas Gramedika
18
