Analisis Faktor Penyebab Perceraian: Studi Kasus Penerapan Analisis Regresi Berganda dan ANOVA

Setriyani; Nurul Latifah; Muhammad Z. A. Kadir; Heiza R. Pratama; Ammara Fanysarahman; Fahrul Agus

Penulis

Setriyani Universitas Mulawarman
Nurul Latifah Universitas Mulawarman
Muhammad Z. A. Kadir Universitas Mulawarman
Heiza R. Pratama Universitas Mulawarman
Ammara Fanysarahman Universitas Mulawarman
Fahrul Agus Universitas Mulawarman

Kata Kunci:

Perceraian, BPS 2025, Regresi Linear Berganda, ANOVA, Faktor Penyebab

Abstrak

Angka perceraian di Indonesia terus menunjukkan tren peningkatan dari tahun ke tahun dan membawa dampak serius bagi ketahanan keluarga, tumbuh kembang anak, dan kondisi ekonomi rumah tangga. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap perceraian di 34 provinsi Indonesia sekaligus menyusun rekomendasi kebijakan pencegahan yang berbasis data. Sumber data yang digunakan adalah publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2025, yang mencakup 13 faktor penyebab perceraian di seluruh provinsi. Metode analisis yang diterapkan meliputi Korelasi Pearson, Regresi Linear Sederhana, Regresi Linear Berganda, ANOVA One-Way, dan ANOVA Two-Way. Hasil analisis menunjukkan bahwa konflik dan konflik terus-menerus menjadi faktor paling dominan (r = 0,9844, R² = 0,9690), dirugikan oleh faktor ekonomi (r = 0,9794, R² = 0,9592). Ketika keduanya dimodelkan bersama dalam regresi berganda, diperoleh R² = 0,9985 dan Adjusted R² = 0,9984. Uji ANOVA One-Way menghasilkan nilai F = 4,8451 (p = 0,004), yang menandakan adanya perbedaan distribusi perceraian yang nyata antar wilayah. Hasil ini menunjukkan bahwa upaya pencegahan perceraian perlu difokuskan pada program mediasi pernikahan, penguatan ekonomi keluarga, dan layanan konseling pra-nikah.

Referensi

[1] Badan Pusat Statistik, “Jumlah Perceraian Menurut Provinsi dan Faktor Penyebab Perceraian (Perkara) 2025” dan “Nikah dan Cerai Menurut Provinsi (Kejadian) 2025,” BPS Republik Indonesia, Jakarta, 2025.

[2] S. Muhajannah, A. R. Kadisi, dan N. Wakhidah, “Penerapan Regresi Linear Terhadap Tingkat Perceraian Di Jawa Tengah Menggunakan Bahasa Python,” Jurnal TEKNO KOMPAK, vol. 19, no. 2, hal. 76–90, 2025.

[3] E. Purwaningsih dan E. Nurelasari, “Implementasi Metode K-Means Clustering Dengan Davies Bouldin Index Pada Analisis Faktor Penyebab Perceraian,” vol. 7, no. 2, hal. 134–143, 2023.

[4] R. A. Samosir, M. F. Rozy, dan A. P. Windarto, “Penerapan Algoritma Regresi Linier Berganda dalam Mengestimasi Jumlah Perceraian di Pengadilan Agama Simalungun,” vol. 2, no. 1, hal. 16–20, 2021.

[5] M. Irwan, R. Ibnas, dan N. Azisa, “Identifikasi Faktor-Faktor Penyebab Terjadinya Perceraian Di Kabupaten Pinrang Menggunakan Metode Regresi Logistik,” Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya, vol. 11, no. 1, hal. 113–117, 2023.

[6] N. S. Manna, S. Doriza, dan M. Oktaviani, “Cerai Gugat: Telaah Penyebab Perceraian Pada Keluarga Di Indonesia,” Jurnal Al-Azhar Indonesia Seri Humaniora, vol. 6, no. 1, hal. 11, 2021, doi: 10.36722/sh.v6i1.443.

[7] K. Khairuddin, “Fenomena Tren Perceraian di Indonesia: Apa Penyebabnya?,” Abdurrauf Science and Society, vol. 1, no. 1, hal. 1–8, 2024, doi: 10.70742/asoc.v1i1.95.

[8] T. U. Wijayanti, “Analisis Faktor Penyebab Perceraian Pada Masa Pandemi Covid-19 di Kabupaten Banyumas,” vol. 14, no. 1, 2021.

[9] Windarman, Sapri, dan E. Suryana, “Implementation of the Naïve Bayes Algorithm for Divorce Prediction at the Tais Religious Court,” vol. 2, no. 2, hal. 501–510, 2022.

[10] W. Mckinney, Python for Data Analysis, 2nd ed. O’Reilly Media, 2018.

[11] S. Raschka, J. Patterson, dan C. Nolet, “Machine Learning in Python: Main Developments and Technology Trends,” Information, vol. 11, no. 4, doi: 10.3390/info11040193, 2020.

[12] N. Suhandi, E. A. K. Putri, dan S. Agnisa, “Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk terhadap Jumlah Kemiskinan Menggunakan Metode Regresi Linear di Kota Palembang,” vol. 9, no. 2, hal. 77–82, 2018.

[13] Y. Aryani dan D. Gustian, “Sistem Informasi Penjualan Barang dengan Metode Regresi Linier Berganda,” vol. 2, no. 2, 2020.

[14] L. S. Febrianto, N. K. Dwiyanti, dan P. Hendikawati, “Perbandingan Metode Robust LMS dan Penduga S untuk Menangani Outlier pada Regresi Linier Berganda,” vol. 7, no. 1, hal. 83–95, 2018.

[15] J. S. Wowor, “Perceraian Akibat Pernikahan dibawah Umur (Usia Dini),” Jurnal Indonesia Sosial Sains, vol. 2, no. 5, hal. 814–820, 2021, doi: 10.59141/jiss.v2i05.278.

[16] Nur’eni dan L. Handayani, “Regresi Probit untuk Analisis Variabel-Variabel yang Mempengaruhi Perceraian di Sulawesi Tengah,” hal. 13–22, 2016.

[17] N. Januari, “Menggali Akar Masalah: Analisis Kasus Perceraian di Indonesia,” vol. 3, no. 3, hal. 120–130, 2023.

[18] U. D. Rahayu, N. L. Chusna, dan M. Fachri, “Analisis Kasus Perceraian Pada Pengadilan Negeri Bekasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” vol. 6, no. 1, hal. 165–172, 2022.