Identifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab  Terjadinya  Perceraian  Di  Kabupaten  Pinrang Menggunakan Metode Regresi Logistik

## Muh Irwan
Prodi Matematika FST, UINAM, muhirwan@uin-alauddin.ac.id
Risnawati Ibnas Prodi Matematika FST, UINAM, risnawati.ibnas@uin-alauddin.ac.id

## Nur Azisa
Mahasiswa Program Studi Matematika-FST, UINAM, 60600118015@uin-alauddin.ac.id
ABSTRAK ,  Penelitian  ini  membahas  tentang  faktor penyebab  terjadinya Perceraian  di  Kab Pinrang menggunakan  Metode  Regresi  Logistik  Biner.  Regresi Logistik Biner merupakan metode yang digunakan untuk mengetahui  hubungan  variabel  independent  terhadap variabel  dependen  dimana  datanya  berupa  data  yang bersifat kategorik. Adapun tujuan penelitian ini yaitu untuk memperoleh  model  dan  mengetahui  faktor  yang berpengaruh  signifikan  terhadap  penyebab  terjadinya perceraian  di  Kab  Pinrang.  Berdasarkan  hasil  penelitian diperoleh model regresi logistik biner yaitu 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [𝜋(𝑥)] = −1,88270 + 0,72718𝑋 7 + 𝑒 dengan faktor yang berpengaruh secara signifikan yaitu Faktor Ekonomi (𝑋 7 ) .
Kata  Kunci:  Regresi  Logistik,  Perceraian,  Faktor Berpengaruh

## 1. PENDAHULUAN
Perceraian adalah
penghapusan
perkawinan dengan putusan hakim atau tuntutan salah satu pihak dalam perkawinan. Pelaksanaan perceraian  harus  memiliki  alasan  yang  kuat dimana  perceraian  adalah  jalan  terakhir  yang ditempuh oleh suami dan istri. Perceraian hanya dapat  dilakukan  di  depan  pengadilan    agama, baik  itu  karena  suami  yang  menjatuhkan  talak atau  karena  istri  yang  meminta  hak  talak  (cerai gugat)    Berdasarkan  pasal  38  Undang-Undang Nomor  1  Tahun  1974  yang  dimaksud  dengan perceraian adalah putusnya perkawinan. [1]
Jumlah  kasus  cerai  di  Indonesia  tercatat mengalami  kenaikan  pada  tahun  2021  menurut laporan Badan Pusat Statistik Indonesia, jumlah kasus perceraian di Tanah Air mencapai 447,743 kasus  dibandingkan  dengan  tahun  2020  dengan kasus yang hanya mencapai 291.667 kasus. Pada data  provinsi,  Sulawesi  Selatan  merupakan provinsi  ke-6  tertinggi  dari  34  provinsi  dengan kasus  perceraian sebanyak 15.575 kasus dengan kasus  cerai  gugat  sebanyak  12.169  dan  cerai talak  sebanyak  3.406  pada  tahun  2021  kasus
dengan  kota  Pare-pare  merupakan  kota  dengan kasus perceraian terbanyak terdapat 3.898 kasus. Lalu  kemudian  disusul  oleh  kabupaten  Wajo, Soppeng,  Sidenreng  Rappang  dan  kemudian Kabuparen  Pinrang  berada  pada  urutan  ke-5 dengan  jumlah  kasus  perceraian  sebanyak  962 kasus. . Berdasarkan data Badan Pusat Statistika Kabupaten  Pinrang  dalam  empat  tahun  terakhir kasus  perceraian  mengalami  kenaikan  dimana pada tahun 2018 terdapat 786 kasus, tahun 2019 terdapat  898  kasus  dan  kembali  mengalami kenaikan pada tahun 2020 yaitu 997 kasus. [2] Kasus  perceraian  di  Kabupaten  Pinrang  yang mengalami kenaikan setiap tahunnya yang tanpa adanya  penurunan,  perlu  dilakukan  penelitian untuk  mengetahui  faktor  yang  berpengaruh signifikan terhadap perceraian.
Dalam  statistika,  model  yang  sesuai untuk  perbedaan  pencapaian  pada  keadaan tersebut  dikenal  dengan  metode  regresi  logistik biner.  variabel  responnya  bersifat  katagori dimana  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan variabel independent terhadap variabel dependen.  Seperti  halnya  dalam  penelitian  ini dengan kategorik data cerai dan tidak cerai, [3] Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  ini bertujuan untuk  memperoleh model  terbaik  dan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya perceraian di Kab Pinrang menggunakan Metode Regresi Logistik [4]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA Analisis Regresi
Analisis  regresi  merupakan  salah  satu analisis  yang  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh  suatu  variabel  terhadap  variabel  lain. Analisis  regresi  adalah  analisis  statistik  yang mempengaruhi  hubungan  antara  dua  variabel atau  lebih  variabel  kuantitatif  sehingga  suatu
variabel  dapat  diramalkan (predicted) dari variabel lainnya. Model regresi paling sederhana adalah  model  regresi  linear  sederhana  dengan bentuk persamaan
𝑌 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 + 𝜀 , (2.1)

## Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  merupakan  suatu  analisis regresi  yang  digunakan  untuk  menggambarkan hubungan  antara  variabel  respon  yang  bersifat dikotomus  (berskala  nominal  atau  ordinal dengan dua kategori) atau polytomous (berskala nominal  atau  ordinal  dengan  lebih  dari  dua kategori) dengan sekumpulan variabel independen  bersifat  kontinu  atau  kategori. Adapun  bentuk  umum  Regresi  Logistik  Biner dapat diformulasikan sebagai berikut :
𝜋(𝑥) = 𝑒𝑥𝑝 (𝛽 0 +𝛽 1 𝑋 1 +⋯+𝛽 𝑛 𝑋 𝑛 ) 1+(𝛽 0 +𝛽 1 𝑋 1 +⋯+𝛽 𝑛 𝑋 𝑛 ) (2.2)

## Estimasi Parameter
Pendugaan  parameter  dapat  dilakukan menggunakan  metode  kemungkinan  maksimum ( maximum  likelihood) dengan  asumsi  amatan yang  satu  dengan  yang  lainnya  saling  bebas, berikut merupakan fungsi kemungkinan maksimum:
l (β) = ∑ 𝜋(𝑥 𝑖 ) 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 [1 − 𝜋(𝑥 𝑖 )] 1−𝑦 𝑖 (2.3)

## Uji Signifikansi Parameter
Uji  signifikansi  parameter  digunakan untuk  mengetahui  apakah  variabel  independen berpengaruh  signifikan  terhadap  model  secara serentak,  dan  uji  masing-masing  parameter digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  besar pengaruhnya parameter terhadap model. Adapun penjelasan  dari  uji  G  dan  Uji  Wald  adalah sebagai berikut:
1. Uji Serentak (Uji G)
Uji  serentak  (Uji  G)  dilakukan  untuk mengetahui signifikansi Parameter 𝛽 terhadap variabel dependen secara keseluruhan. Adapun  hipotesis  yang  digunakan  sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 𝑝 = 0 (variabel predictor  tidak  memberikan  pengaruh  yang signifikan terhadap variabel respon) 𝐻 1 :  minimal  satu 𝛽 𝑗 ≠ 0 dengan  j=1,2,…p (minimal  terdapat  satu  variabel  independen memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel respon).
Statistika uji :
𝐺 = −2 𝑙𝑛 [ 𝑛1 𝑛 ] 𝑛1 [ 𝑛0 𝑛 ] 𝑛0 ∏ 𝜋 ̂ 𝑗 𝑦𝑗 [1−𝜋 ̂ 𝑗 ] 1−𝑦𝑗 𝑛 𝑗=1 , (2.4)
Statistika uji G mengikuti distribusi Chi  Square dan  jika  ditentukan  signifikansi  sebesar 𝛼 dan derajat  bebas p, dengan  hipotesis  pengambilan keputusan sebagai berikut:
𝐻 0 ditolak jika 𝐺 > 𝑥 2 (𝑎, 𝑝)
𝐻 1 diterima jika 𝐺 < 𝑥 2 (𝑎, 𝑝)
Dengan kesimpulan tolak 𝐻 0 , artinya model yang mengandung  variabel  independen  signifikan secara serentak terhadap model.
2. Uji Parsial (Uji Wald)
Pengujian parsial digunakan untuk menguji  pengaruh  setiap 𝛽 𝑖 secara  individual dalam  model  yang  diperoleh,  hasil  pengujian secara  pasrial/individual  akan  menunjukkan apakah  suatu  variabel  prediktor  layak  untuk masuk  dalam  model  atau  tidak..  Adapun pengujian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah;
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0 (  variabel  independen  tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel independent)
𝐻 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0 dengan  j=1,2,…,p  (variabel independen memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel independen).
Statistika uji:
𝑊 = 𝛽 ̂ 𝑖 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑖 ) ,                         (2.5) Statistika  uji 𝑊 2 mengikuti  distribusi Chi- Square dan  jika  ditentukan  tingkat  signifikansi sebesar 𝛼 dan  derajat  bebas  adalah v dengan hipotesis pengambilan keputusan sebagai berikut:
𝐻 0 ditolak jika 𝑊 > 𝑥 2 (𝑎, 𝑝) 𝐻 1 diterima jika 𝑊 < 𝑥 2 (𝑎, 𝑝)
Dengan  kesimpulan  tolak 𝐻 0 ,  artinya  variabel independen  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel independen.

## Interpretasi Odds Rasio
Interpretasi dalam regresi logistik menggunakan odds rasio. Odds rasio dinotasikan 𝜓 untuk 𝑥 = 1 terhadap odds untuk 𝑥 = 0 , yang dapat dituliskan dalam persamaan berikut:
𝜓 = 𝜋1 (1−𝜋1) 𝜋0 1−𝜋0 = 𝑒 (𝛽0+𝛽1) 𝑒 𝛽0 = exp(𝛽̂ 1 ) , (2.6)
Interpretasi  odds  rasio  untuk  peubah  acak penjelas  x  yang  berskala  nominal  dan  ordinal, yaitu  kecenderungan  untuk Y =  1  pada X =  1 sebesar 𝜓 kali dibandingkan pada x = 0

## Uji Kesesuain Model
Uji  kesesuain  model  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengetahui  apakah  tidak  ada perbedaan  antara  hasil  observasi  dengan menggunakan hasil prediksi model. Uji kesesuain  model  memiliki  hipotesis  pengujian sebagai berikut:
𝐻 0 : model yang digunakan sesuai dengan data 𝐻 1 : model yang digunakan tidak sesuai dengan data.
Statistka uji
𝐶̂ =   ∑ (𝑂 𝑗 −𝑛 𝑗 ′ 𝜋 ̅ 𝑗 ) 2 𝑛 𝑗 ′ 𝜋 ̅ 𝑗 (1−𝜋 ̅ 𝑗 ) 𝑔 𝑙=1 , (2.7)
Statistika  uji  Homes  Lemeshow  mengikuti distribusi Chi-Square dengan  derajat  bebas 𝑝 − 2 dan jika ditentukan tingkat signifikansi sebesar 𝛼 .  dengan  hipotesis  pengambilan  keputusan sebagai berikut:
𝐻 0 ditolak jika nilai 𝐶̂ > 𝑥 2 (𝑝 − 2)
𝐻 1 diterima jika nilai 𝐶̂ < 𝑥 2 (𝑝 − 2)
Dengan  kesimpulan  tolak 𝐻 0 jika  model  yang dibentuk  sudah  sesuai  dengan  data  yang digunakan.
3. METODOLOGI
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari laporan perkara  yang  masuk  di  Pengadilan  Agama Pinrang  tahun  2021.  Variabel  yang  digunakan pada penelitian ini adalah Perceraian (𝑌) Umur Suami (𝑋 1 ) , Umur Istri (𝑋 2 ) , Pendidikan Suami (𝑋 3 ) ,  Pendidikan  Istri (𝑋 4 ) ,  Tidak  Harmonis (𝑋 5 ) ,  KDRT (𝑋 6 ) dan Faktor Ekonomi (𝑋 7 ) .

## Prosedur Analisis
Adapun  analisis  data  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Mengambil  data  perceraian  pada  Pengadilan Agama  Pinrang  berupa  data  putusan  yang diberikan  langsung  oleh  pihak  Pengadilan Agama Pinrang.
2. Membuat deskriptif data
3. Melakukan  pendugaan  parameter  dengan menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE) .
4. Untuk mengetahui variabel yang berpengaruh secara  signifikan  maka  perlu  dilakukan pengujian parameter menggunakan Uji Simultan (G) dan Uji Parsial (Wald) 5. Membentuk Model Regresi Logistik Biner
6. Melakukan  uji  kecocokan  Model  Regresi Logistik Biner.
7. Menginterpretasikan  model  menggunakan odds rasio.
8. Menarik kesimpulan berdasarkan hasil analisis yang telah diperoleh.

## 4. PEMBAHASAN
Data  penelitian  yang  didapatkan  pada tahun  2021  di  Pengadilan  Agama  terhitung cukup banyak terhitung 962 kasus. Dimana kasus bercerai sebanyak 752 kasus atau sekitar 78,18% dan  yang  tidak  cerai  sebanyak  210  atau  sekitar 21,28%. Diantara kasus yang masuk terdapat dua jenis  perceraian  yaitu  Cerai  Gugat  (CG)  dan Cerai  Talak  (CT).  kasus  CG  dinyatakan sebanyak  730  kasus  atau  75,89%  dan  CT sebanyak 232 atau 24,11% kasus.

## Menduga Parameter
Berdasarkan hasil analisis regresi logistik biner menggunakan maximum likelihood estimation (MLE) didapatkan nilai estimasi atau dugaan dari setiap variabel.
Tabel 4.1 Estimasi Parameter Variabel Estimasi 𝒀 𝛽 0 -1,88270 𝑿 𝟏 𝛽 1 =  1.34199 𝑿 𝟐 𝛽 2 = −1.73865 𝑿 𝟑 𝛽 3 = 0.04965 𝑿 𝟒 𝛽 4 = 0.22926 𝑿 𝟓 𝛽 5 = 0.56832 𝑿 𝟔 𝛽 6 = 0.07017 𝑿 𝟕 𝛽 7 = 0.72718

## Pengujian Parameter Model
Pada  pengujian  parameter  model  dibagi menjadi dua yaitu Uji Simultan dan Uji Parsial. Adapun pengujiannya sebagai berikut:
1. Uji Simultan
Hasil pengujian pada tabel 4.2 menunjukkan  nilai  G  sebesar  8.56831884 lebih  kecil  dari  nilai chi-square tabel    yaitu 14.017  maka    keputusan 𝐻 0 diterima  artinya seluruh  parameter  bernilai  sama  dengan  nol atau  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  satupun variabel independent yang memberikan
Tabel 4.2 Uji Simultan
G2 𝝌 (𝟕 ; 𝟎.𝟎𝟓) 𝟐 Df p-value 8.56831884 14.017 7 0.3297
pengaruh  signifikan  terhadap  faktor-faktor penyebab  terjadinya  perceraian,  namun  perlu dibuktikan  lebih  lanjut  dengan  melakukan  uji parsial.
2. Uji Parsial
Dari  hasil  uji  simultan  didapatkan  bahwa variabel independent tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. Sehingga perlu dilakukan uji Kembali secara parsial untuk mengetahui adanya pengaruh  terhadap  faktor  yang  mempengaruhi angka perceraian di Kabupaten Pinrang.
Tabel 4.4. Uji Parsial
Vari abel Estimasi Standard Error
wald p.value ket 𝒀 - 1.88270 0.58335 -3.227 0.00125 Signifi kan 𝑿 𝟏 1.34199 1.07263 1.251    0.21089 Tidak signifi kan 𝑿 𝟐 - 1.73865 1.16790 -1.489 0.13657 Tidak signifi kan 𝑿 𝟑 0.04965 0.31377 0.158 0.87426 Tidak signifi kan 𝑿 𝟒 0.22926 0.33663 0.681 0.49585 Tidak signifi kan 𝑿 𝟓 0.56832 0.40115 1.417 0.15656 Tidak signifi kan 𝑿 𝟔 0.07017 0.51241 0.137 0.89108 Tidak signifi kan 𝑿 𝟕 0.72718 0.36370 1.99 9 0.045 57 Signifi kan
Pada  tabel  4.4  menunjukan  diantara  ke  tujuh variabel  independent  hanya  satu  variabel  yang berpengaruh  signifikan.  Adapun  variabel  yang berpengaruh adalah faktor ekonomi (𝑋 7 ) . Ketika
p-value < 𝛼(0,05) atau 𝑊𝑎𝑙𝑑 > 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑍 𝑎/2 maka 𝐻 0 ditolak  yang  artinya 𝐻 1 diterima.  Untuk variabel 𝑥 7 Karena  nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 sama  dengan 0.04557 < 𝛼(0.050) dan  nilai 𝑤𝑎𝑙𝑑(1.999) lebih besar 𝑍 𝛼 2 (1.96) maka keputusan 𝐻 0 ditolak yang  artinya 𝐻 1 diterima  sehingga  didapatkan kesimpulan  bahwa  variabel  faktor  ekonomi berpengaruh  signifikan  secara  parsial  terhadap faktor  yang  mempengaruhi  penyebab  perceraian. di Kab Pinrang.

## Model Regresi Logistik Biner
Model regresi logistik biner menggunakan nilai estimasi β dari hasil uji statistik dapat dilihat pada  tabel  4.4  hasil  pengujian  yang  didapatkan variabel  yang  berpengaruh  secara  signifikan yaitu  faktor  ekonomi  ( 𝑥 7 ).  Sehingga  diperoleh model sebagai berikut:
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [𝜋(𝑥)] =   −1,88270 + 0,72718𝑋 7 + 𝜀

## Uji Kesesuaian Model
Tabel 4.4. Uji Hosmer dan Lemeshow (GOF)
Tabel 4.4 menunjukkan bahwa nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 didapatkan  sebesar  0.3754  dan  lebih  besar  dari nilai 𝛼 = 0.05 . sedangkan nilai 𝐶ℎ𝑖 − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 sebesar  8.6193  kurang  dari  nilai 𝐶ℎ𝑖 − 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒  𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (15,50731) .      Sehingga  dapat disimpulkan bahwa 𝐻 0 diterima   dan 𝐻 1 ditolak yang artinya . model yang digunakan sesuai atau tidak ada perbedaan nyata antara hasil observasi dengan hasil prediksi model.

## Keputusan Odds Ratio
Tabel 4.5 Odds Ratio OR 2.5% 97.5% (intercept) 0.1521790  0.045567488 0.4569235 𝑿 𝟕 2.0692319  1.013740793 4.2475156
Berdasarkan Tabel 4.5 menunjukkan odds rasio  pada  peubah 𝑋 7 dengan  menggunakan selang kepercayaan 95% dapat dijelaskan bahwa faktor  ekonomi  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  faktor-faktor  penyebab  terjadinya perceraian di Kab. Pinrang dengang nilai p-value
Chi- Square Chi-Square
tabel 𝝌 (𝟖 ; 𝟎.𝟎𝟓) 𝟐 Df p-value 8.6193 15,50731 8 0.3754
sebesar  0.04557  dan  nilai  odds  rasio  sebesar 2.069.
5. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1) Pada  model  regresi  logistik  biner  yang terbentuk  didapatkan  nilai  variabel  faktor ekonomi yang berpengaruh signifikan adalah 0,72718.  Adapun  model  yang  diperoleh adalah sebagai berikut:
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 [𝜋(𝑥)] =   −1,88270 + 0,72718𝑋 7 + 𝜀
2) Adapun  faktor-  faktor  yang  berpengaruh terhadap  penyebab  terjadinya  perceraian  di Kabupaten  Pinrang  dari  ketujuh  variabel independent  hanya  variabel  faktor  ekonomi (𝑋 7 ) yang  berpengaruh  signifikan  secara parsial.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Adrian  Yumira.  dkk.  2017. Analisis
Regresi  Logistik  Untuk  Menentukan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatis(Ipk) Mahasiswa FMIPA Universitas Sam Ratu Langi [2] Ardi Zardian, dkk. 2018. The Psychologi
Analisis  Of  Divorece  At  Early  Marriage.
Universitas Negri Padang. Vol2, No 2
[3] Awal,  Andi  Fitrah.  2018. (Perceraian Akibat  Perselingkuhan  Perspektif  Hukum Islam  di  Pengadilan  Agana  Pinrang) Institut  Agama  Islam  Negri  (IAIN)  Pare- Pare.
[4] Badan  Pusat  Statistika  Pinrang.  Jumlah Cerai 2018-2020 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1o 68jUww2wYu_IBvxrsaaInlPsnPTKPc0/e dit?usp=sharing&ouid=100123946488364
345410&rtpof=true&sd=true
[5] Garwan,  dkk.  2018.  Tingkat  Perceraian dan Pengaruh Faktor Ekonomi di
Kabupaten  Karawang”.  Jurnal  Ilmiah Hukum, Vol. 3, N0. 1.
[6] Kementrian  Agama  RI,  2018.  Al-Qur’an Cordoba Special
For Muslimah, Bandung:  PT.  Cordoba  Internasional
Indonesia.
[7] M.  Quraish  Shihab,  2002.  Tafsir  Al- Misbah: Pesan, kesan, dan Keserasian Al- qur’an. Jakarta: Lentera hati.
[8] Masrukha Taufiqotul,  dkk.  2020.  Analisis Regresi Logistik Biner pada Faktor-faktor yang Mempengaruhi Jenis Perceraian di Kabupaten Lumajang. Institut Teknologi Sepuluh November. Vol. 3 no 1
[9] Moerti  Hadiati  Soeroso,  2012.  Kekerasan Dalam  Rumah  Tangga:  Dalam  Perspektif Yuridis-Viktimologis Jakarta: Sinar
grafika, ed.1, cet. 3. [10] Nikie  Ramsi  Tamnge,  2016.  Regresi Logistik Biner Dalam Menentukan Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap  Kepuasan  Mahasiswa  fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan UniversitasMuhammadiyah Surabaya, Vol. 1 No.2 [11] Naura  Meta  Ceisarna.  2019.  Pemodelan Klasifikasi Rasa Trauma Dalam
Menghadapi  Bencana  Alam  Dengan Regresi Logistik Biner Dan Random Forest Institut  Pertanian Bogor.
[12] Pengesti, Sri. 2016. Model Linear Terapan Selatan: Universitas Terbuka.
[13] Sad  Saskomohadi,  2011.  Faktor  Yang Mempengaruhi  Keputusan  Wanita  Status Kawin  untuk  Ber-Keluarga  Berencana Analisis  Regresi  Logistik  Dan  Probit  Di Kabupaten Sukoharjo Surakarta:Tesis
Universitas Sebelas Maret,
[14] Tri  Urip  Wijayanti.  2021  Analisis  Faktor Penyebab Perceraian Pada Masa Pandemi Covid-19di Kabupaten Banyumas.Perwakilan Badan Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana Nasional Provinsi Jawa Tengah,
Semarang. Vol 14, No 1.
[15] Zuhra,  Jamhuri.  2018  “Konsep  Talak Menurut  Ibnu  Qayyum  Al-jauziyyah (Analisis  waktu  Dan  Jumlah  Penjatuhan Talak)”.  Media  Syari’ah,  Vol.  20,  No.  1,