Abstrak —Jawa Timur menjadi provinsi penyumbang angka perceraian tertinggi di Indonesia beberapa tahun terakhir. Pada tahun 2019, jumlah kasus perceraian di Jawa Timur meningkat sebesar 6.052 kasus dari tahun sebelumnya dan menyumbang 21,6% perceraian di Indonesia. Kabupaten Bojonegoro menjadi salah satu penyumbang tingginya angka perceraian di Jawa Timur. Perceraian menurut kasusnya dibagi menjadi dua yaitu cerai gugat dan cerai talak sehingga salah satu metode yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi faktor signifikan penyebab perceraian adalah metode regresi logistik. Akan tetapi, kasus perceraian di Kabupaten Bojonegoro tahun 2020 merupakan data imbalanced dengan perbandingan cerai gugat dan  cerai talak adalah 71,4% dan 28,6% sehingga pada penelitian ini digunakan metode pengembangan regresi logistik untuk data imbalanced yaitu Rare Event Weighted Logistic Regression (RE- WLR). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa usia penggugat atau  pemohon  dan tergugat  atau  termohon ketika menikah, pekerjaan penggugat  atau  permohon dan tergugat  atau termohon, serta sebab perceraian berpengaruh signifikan terhadap jenis perceraian di Kabupaten Bojonegoro dengan nilai ketepatan klasifikasi AUC yang dihasilkan sebesar 85,2% dan termasuk dalam Good Classification .
Kata Kunci —Jenis Perceraian, Rare Event Weighted Logistic Regression (RE-WLR) .

## I. PENDAHULUAN
ERCERAIAN merupakan pengakhiran suatu perkawinan karena sesuatu sebab dengan keputusan hakim atas tuntutan dari salah satu pihak atau kedua belah pihak dalam perkawinan  [1].  Putusnya perkawinan yang disebabkan karena perceraian dapat terjadi karena dua hal, yaitu talak (suami menjatuhkan cerai kepada istri) ataupun berdasarkan gugatan perceraian dari istri kepada suami.  Terdapat beberapa alasan yang mengakibatkan perceraian di antaranya adalah zina, meninggalkan tempat tinggal bersama dengan itikad jahat selama 5 tahun, mendapat hukuman penjara 5 tahun atau lebih karena dipersalahkan melakukan kejahatan, dan penganiayaan berat yang dilakukan suami terhadap istri atau sebaliknya.
Kasus perceraian di Indonesia tahun 2014 hingga 2019 terus mengalami peningkatan. Salah satu provinsi yang menjadi penyumbang besar kasus perceraian di Indonesia adalah Provinsi Jawa Timur. Jawa Timur menjadi provinsi pertama dengan jumlah kasus perceraian tertinggi di Indonesia mulai tahun 2014 hingga 2018  [2]. Pada tahun 2019, Jawa timur menyumbang 21,6% dari total kasus perceraian di Indonesia. Tingginya kasus perceraian di Jawa Timur diikuti dengan meningkatnya kasus perceraian pada beberapa kabupaten/kota, salah satunya adalah Kabupaten
Bojonegoro. Kasus perceraian di Kabupaten Bojonegoro mengalami peningkatan dari tahun 2018 dan pada tahun 2020 terdapat 2.577 kasus perceraian dimana 56,3% penyebabnya adalah masalah ekonomi.
Dalam upaya menurunkan jumlah kasus perceraian yang terjadi di Kabupaten Bojonegoro, salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya perceraian.  Beberapa penelitian tentang kasus perceraian telah dilakukan sebelumnya, penelitian terakhir adalah penelitian Nisva tahun 2020 yang memodelkan faktor yang mempengaruhi jenis perceraian di Kabupaten Lumajang menggunakan Regresi Logistik Biner [3]. Penelitian tersebut menghasilkan 7 variabel penyebab jenis perceraian yang signifikan dari 10 variabel yang digunakan. Namun pada penelitian tersebut dihasilkan nilai specificity yang tinggi sementara nilai sensitifity yang relatif rendah yakni secara berurutan sebesar 0,9 dan 0,7. Hal ini diduga disebabkan oleh penggunaan metode regresi logistik biner tanpa memperhatikan data imbalanced sehingga dapat mengurangi ketepatan klasifikasi pada kelas minoritas.
Penelitian ini menggunakan data kasus perceraian dan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi jenis perceraian di Kabupaten Bojonegoro tahun 2020 dimana kasus perceraiannya terdiri dari 71,4% cerai gugat dan 28,6% cerai talak  [4]. Hal tersebut mengindikasikan adanya ketidakseimbangan data atau termasuk dalam kategori data imbalanced . Salah satu penanganan kasus data imbalanced pada regresi logistik adalah menggunakan metode Rare Event Weighted Logistic Regression ((RE-WLR). RE-WLR merupakan pengembangan metode regresi logistik dengan melakukan regularisasi, pembobotan, dan koreksi bias sehingga dapat dihasilkan model yang baik untuk data yang imbalanced [5].  Penelitian ini akan menggunakan metode RE-WLR dan hasil  dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar terkait upaya menurunkan jumlah kasus perceraian di Kabupaten Bojonegoro berdasarkan karakteristik dan faktor signifikan penyebab jenis perceraian di Kabupaten Bojonegoro.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif merupakan metode hanya memberikan informasi karakteristik suatu keadaan secara deskriptif tanpa mengambil  suatu  keputusan atau menarik kesimpulan (inferensia) dari data atau keadaan yang sedang diamati [6]. Statistika deskriptif juga dapat berupa penyajian data seperti

## Penerapan Metode Rare Event Weighted Logistic Regression untuk Kasus Data

## Imbalanced (Studi Kasus: Jenis Perceraian di Kabupaten Bojonegoro)
Cinde Pristi Kurnia Merdiko dan Vita Ratnasari Departemen Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : vita_ratna@statistika.its.ac.id
P
diagram dan grafik.

## B. Regresi Logistik Biner
Regresi logistik biner merupakan suatu metode analisis data yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel respon ( y ) yang bersifat biner atau dikotomus dengan variabel prediktor ( x ) yang bersifat  kualitatif, kuantitatif, atau kombinasi dari keduanya [7]. Outcome dari variabel respon y mengikuti distribusi binomial dengan p adalah banyaknya variabel prediktor untuk n pengamatan. Fungsi probabilitas untuk setiap observasi dituliskan pada persamaan 1.
𝑓𝑓 ( 𝑦𝑦 𝑖𝑖 ) = 𝜋𝜋 𝑖𝑖 𝑦𝑦 𝑖𝑖 (1 − 𝜋𝜋 𝑖𝑖 ) 1−𝑦𝑦 𝑖𝑖 ; 𝑦𝑦 = 0,1 (1)
Dimana ketika y = 0 maka 𝑓𝑓 ( 𝑦𝑦 ) = 1 − 𝜋𝜋 dan ketika y = 1 maka 𝑓𝑓 ( 𝑦𝑦 ) = 𝜋𝜋 . Model regresi logistik dan bentuk logitnya secara berurutan dapat dituliskan pada persamaan 2 dan 3.
𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) = 𝜋𝜋 𝑖𝑖 = 𝑒𝑒 ( 𝛽𝛽0+𝛽𝛽1𝑥𝑥𝑖𝑖1+⋯+𝛽𝛽𝑝𝑝𝑥𝑥𝑖𝑖𝑝𝑝 ) 1+𝑒𝑒 ( 𝛽𝛽0+𝛽𝛽1𝑥𝑥𝑖𝑖1+⋯+𝛽𝛽𝑝𝑝𝑥𝑥𝑖𝑖𝑝𝑝 ) = 𝑒𝑒 𝒙𝒙𝒊𝒊𝑻𝑻𝜷𝜷 1+𝑒𝑒 𝒙𝒙𝒊𝒊𝑻𝑻𝜷𝜷 = 1 1+𝑒𝑒 −𝒙𝒙𝒊𝒊𝑻𝑻𝜷𝜷 (2) 𝑔𝑔 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) = 𝑙𝑙𝑙𝑙 � 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 1−𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) � = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑥𝑥 1 + ⋯ + 𝛽𝛽 𝑝𝑝 𝑥𝑥 𝑝𝑝 (3)
Metode yang digunakan dalam mengestimasi parameter model regresi logistik adalah metode Maximum Likelihood Estimator (MLE). Estimasi parameter menggunakan metode MLE dilakukan dengan memaksimumkan fungsi likelihood yang dituliskan pada persamaan 4 dan 5.
𝐿𝐿 ( 𝜷𝜷 ) = ∏ 𝑓𝑓 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 = ∏ 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 𝑖𝑖 (1 − 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 )) 1−𝑦𝑦 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (4)
𝑙𝑙𝑙𝑙 𝐿𝐿 ( 𝜷𝜷 ) = ∑ �𝑦𝑦 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑙𝑙 � 𝑒𝑒 𝒙𝒙𝒊𝒊𝑻𝑻𝜷𝜷 1+𝑒𝑒 𝒙𝒙𝒊𝒊𝑻𝑻𝜷𝜷 � + (1 − 𝑦𝑦 𝑖𝑖 ) 𝑙𝑙𝑙𝑙 � 1 1+𝑒𝑒 𝒙𝒙𝒊𝒊𝑻𝑻𝜷𝜷 �� 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (5)
Estimasi parameter dengan metode MLE tidak menghasilkan solusi yang berbentuk closed form , sehingga estimasi parameter pada regresi logistik biner dengan metode MLE ini diperoleh menggunakan metode optimasi numerik yaitu iterasi Newton-Raphson [8].

## C. Regularization
Permasalahan yang sering muncul pada proses klasifikasi adalah terjadinya over fitting pada data training dimana model yang dihasilkan bagus untuk digunakan pada data training tetapi menghasilkan performa yang jelek untuk data baru (data testing )  [7]. Salah satu pendekatan yang dapat mengurangi over fitting adalah menggunakan regularization dengan fungsi regularized log likelihood didefinisikan sebagai berikut.
𝑙𝑙𝑙𝑙 𝐿𝐿 ( 𝜷𝜷 ) = ∑ 𝑙𝑙𝑙𝑙 � 𝑒𝑒 𝑦𝑦𝑖𝑖𝒙𝒙𝒊𝒊𝑻𝑻𝜷𝜷 1+𝑒𝑒 𝒙𝒙𝒊𝒊𝑻𝑻𝜷𝜷 � 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 − 𝜆𝜆 2 ‖𝜷𝜷‖ 2 (6)
Dimana nilai ‖𝜷𝜷‖ 2 = 𝛽𝛽 1 2 + 𝛽𝛽 2 2 + ⋯ + 𝛽𝛽 𝑝𝑝 2 adalah penalty dan 𝜆𝜆 > 0 adalah parameter regularisasi. Penambahan unsur 𝜆𝜆 2 ‖𝜷𝜷‖ 2 berfungsi sebagai regularisasi atau penalti yang digunakan untuk meningkatkan kinerja generalisasi dan mengatasi masalah over fitting .
D. Rare Event Weighted Logistic Regression (RE-WLR) Metode RE-WLR merupakan pengembangan dari Rare Event Weighted Kernel Logistic Regression (RE-WKLR) yang dikembangkan oleh Maalouf dan Siddiqi tahun 2014 untuk mengatasi permasalahan data imbalanced berukuran besar. RE-WLR merupakan regularisasi, weighting , dan bias correction pada regresi logistik  [9]. Data imbalanced atau
rare events merupakan suatu kejadian dimana frekuensi kejadian substansial lebih kecil daripada frekuensi kejadian pada umumnya.
Metode RE-WLR dimulai dengan melakukan regularisasi pada model regresi logistik seperti pada persamaan 7, kemudian dilanjutkan dengan memboboti fungsi log likelihood tersebut yang dituliskan pada persamaan 7 (menjadi fungsi regularized weighted log likelihood ).
𝑙𝑙𝑙𝑙 𝐿𝐿 𝑊𝑊 ( 𝜷𝜷 ) = ∑ 𝑤𝑤 𝑖𝑖 𝑙𝑙𝑙𝑙 � 𝑒𝑒 𝑦𝑦𝑖𝑖𝒙𝒙𝒊𝒊𝑻𝑻𝜷𝜷 1+𝑒𝑒 𝒙𝒙𝒊𝒊𝑻𝑻𝜷𝜷 � 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 − 𝜆𝜆 2 ‖𝜷𝜷‖ 2 (7)
Dimana 𝑤𝑤 𝑖𝑖 = � 𝜏𝜏 𝑦𝑦̄ � 𝑦𝑦 𝑖𝑖 + � 1−𝜏𝜏 1−𝑦𝑦̄ � (1 − 𝑦𝑦 𝑖𝑖 ) , 𝑦𝑦̄ adalah proporsi kejadian dalam sampel/data training , 𝜏𝜏 adalah  proporsi kejadian dalam populasi /keseluruhan data, dan w i adalah bobot pada RE-WLR. Selanjutnya vektor gradien dan matriks Hessian dapat diperoleh dari turunan pertama dan kedua fungsi regularized weighted log likelihood yang secara berurutan dituliskan pada persamaan 8 dan 9.
𝒈𝒈 ( 𝜷𝜷 ) = 𝑿𝑿 𝑻𝑻 𝑾𝑾 ( 𝒚𝒚 − 𝝅𝝅 ) − 𝜆𝜆𝜷𝜷 (8) 𝑯𝑯 ( 𝜷𝜷 ) = −𝑿𝑿 𝑻𝑻 𝑫𝑫𝑿𝑿 − 𝜆𝜆𝑰𝑰 (9)
Keterangan:
𝑾𝑾 = 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑔𝑔 ( 𝑤𝑤 1 , 𝑤𝑤 2 , ⋯ , 𝑤𝑤 𝑛𝑛 ) (10) 𝑫𝑫 = 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑔𝑔 ( 𝑣𝑣 𝑖𝑖 𝑤𝑤 𝑖𝑖 ); 𝑣𝑣 𝑖𝑖 = 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 )(1 − 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 )) (11)
Estimasi parameter regularized weighted log likelihood menggunakan metode iterasi Newton-Raphson dengan rumus update Newton-Raphson ditunjukkan pada persamaan 12.
𝜷𝜷� ( 𝒕𝒕+𝟏𝟏 ) = ( 𝑿𝑿 𝑻𝑻 𝑫𝑫𝑿𝑿 + 𝜆𝜆𝑰𝑰 ) −𝟏𝟏 𝑿𝑿 𝑻𝑻 𝑫𝑫𝒛𝒛 ( 𝒕𝒕 ) (12)
Dengan 𝒛𝒛 ( 𝒕𝒕 ) = 𝑿𝑿𝜷𝜷� ( 𝒕𝒕 ) + 𝑫𝑫 −𝟏𝟏 ( 𝒚𝒚 − 𝒑𝒑 ) merupakan variabel dependen yang disesuaikan. Berdasarkan persamaan 12 diperoleh subproblem untuk weighted least square yaitu invers matriks Hessian bernilai sangat besar sehingga proses komputasinya sangat lama. Untuk mengatasi hal tersebut, maka digunakan metode Conjugate Gradient (CG) Linear yang dilakukan dengan memberikan nilai limit tertentu pada jumlah iterasi untuk menghindari perhitungan komputer yang terlalu lama. Setelah diperoleh estimasi parameternya, maka dilanjutkan dengan koreksi bias yang bertujuan untuk mengatasi bias pada proses estimasi parameter dengan metode MLE pada data yang imbalanced . Vektor bias correction dituliskan pada persamaan 13.
𝑩𝑩�𝜷𝜷�� = ( 𝑿𝑿 𝑻𝑻 𝑫𝑫𝑿𝑿 ) −𝟏𝟏 𝑿𝑿 𝑻𝑻 𝑫𝑫𝑫𝑫 (13)
Dimana elemen ke- i vektor 𝑫𝑫 untuk model WLR adalah 𝜉𝜉 𝑖𝑖 = 0,5 𝑄𝑄 𝑖𝑖𝑖𝑖 (1 + 𝑤𝑤 1 𝜋𝜋� 𝑖𝑖 − 𝑤𝑤 1 ) dan Q ii merupakan elemen diagonal matriks Q yang setelah diboboti menjadi 𝑸𝑸 = 𝑿𝑿�𝑿𝑿 𝑻𝑻 𝑫𝑫𝑿𝑿� −𝟏𝟏 𝑿𝑿 𝑻𝑻 serta D telah didefinisikan pada persamaan 11. Bias juga diperoleh melalui iterasi dengan algoritma CG Linear seperti pada saat memperoleh estimasi parameter regularized weighted log likelihood . Selanjutnya, dapat dituliskan estimasi parameter dengan koreksi bias pada RE-WLR pada persamaan 14.
𝜷𝜷� = 𝜷𝜷� − 𝑩𝑩�𝜷𝜷�� (14)
Setelah diperoleh estimasi parameter terkoreksi menggunakan algoritma linier CG, maka dilanjutkan dengan memasukkan estimasi parameter tersebut ke dalam
persamaan logit untuk memperoleh prediksi peluang. Formula persamaan RE-WLR dituliskan pada persamaan 15.
𝜋𝜋� 𝑖𝑖 = 𝑒𝑒 𝒙𝒙𝑖𝑖𝑇𝑇𝜷𝜷� 1+𝑒𝑒 𝒙𝒙𝑖𝑖𝑇𝑇𝜷𝜷�
(15)
Pengujian signifikansi parameter dari model RE-WLR
secara parsial, dapat  menggunakan statistik uji Wald [7]. Hipotesis pengujian dari uji Wald dituliskan sebagai berikut. 𝐻𝐻 0 : 𝛽𝛽 𝑗𝑗 = 0 (variabel  prediktor  ke- j tidak  berpengaruh signifikan terhadap variabel respon) 𝐻𝐻 0 : 𝛽𝛽 𝑗𝑗 ≠ 0; 𝑗𝑗 = 1,2, … , 𝑝𝑝 (variabel prediktor ke- j
berpengaruh signifikan terhadap variabel respon) Statistik Uji:
𝑊𝑊 𝑗𝑗 2 = 𝛽𝛽� 𝑗𝑗 2 �𝑆𝑆𝑆𝑆�𝛽𝛽� 𝐽𝐽 �� 2 , dengan 𝑗𝑗 =  1,2, . . , 𝑝𝑝 (16)
Statistik uji W 2 mengikuti distribusi Chi-Squared derajat bebas satu. Formula 𝑆𝑆𝑆𝑆�𝜷𝜷�� untuk model RE-WLR adalah sebagai berikut [9].
𝑆𝑆𝑆𝑆�𝜷𝜷�� = �� 𝑛𝑛 𝑛𝑛+𝑝𝑝 � 2 ( 𝑿𝑿 𝑻𝑻 𝑫𝑫𝑿𝑿 ) −1 (17)
Daerah penolakan uji Wald adalah jika 𝑊𝑊 2 > 𝜒𝜒 ( 1 , 𝛼𝛼 ) 2 atau p- value < α.

## E. Uji Kesesuaian Model
Uji kesesuaian model atau goodness of fit test dilakukan untuk mengetahui apakah tidak terdapat perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi  [7]. Hipotesis pengujian pada uji kesesuaian model dituliskan
Tabel 5. Ketepatan Klasifikasi
Predicted Membership Total 𝜋𝜋 1 𝜋𝜋 0 Actual Membership 𝜋𝜋 1 n 11 n 10 n 1 𝜋𝜋 0 n 01 n 00 n 0 Tabel 6. Kriteria Nilai AUC Nilai AUC Kriteria 0,9 – 1,0 Excellent Classification 0,8 – 0,9 Good Classification 0,7 – 0,8 Fair Classification 0,6 – 0,7 Poor Classification 0,5 – 0,6 Failed Tabel 7. Variabel Penelitian Variabel  Nama Variabel Kategori Skala Y Jenis Perceraian 0: Cerai Gugat 1: Cerai Talak Nominal X 1 Usia penggugat/ pemohon ketika menikah - Rasio X 2 Usia tergugat/ter- mohon ketika menikah - Rasio X 3 Pendidikan penggugat/ pemohon 0: SD/sederajat 1: SMP/sederajat 2: SMA/sederajat 3: Perguruan Tinggi Ordinal X 4 Pendidikan tergugat/ter- mohon Sama dengan kategori X 3 Ordinal X 5 Pekerjaan penggugat/ pemohon
0: Tidak bekerja 1: Petani/Peternak/ Nelayan 2: ART/TKI/ Buruh/Kuli/ Tukang/Sopir/ Ojek/Kernet/
Satpam/
Security / Baby sitter
3: Karyawan/Sales
4: Jasa/Pedagang/ Wirausaha/ Swasta/ Kontraktor 5: Guru/ Pegawai/ PNS/TNI/ POLRI/ Tenaga  Kesehatan/ Tenaga Professional
Lain
Nominal
X 6 Pekerjaan tergugat/ter- mohon Sama dengan kategori X 5 Nominal X 7 Lama pernikahan - Rasio X 8 Keadaan percerian 0: Ba’da Duhul 1: Qobla Duhul Nominal X 9 Sebab perceraian 0: Meninggalkan Kewajiban 1: Moral 2: Penganiayaan Nomnal
Tabel 1. Karakteristik Jenis Perceraian Menurut Usia Ketika Menikah dan Lama Pernikahan Variabel Y Mean Varians  Min  Maks Usia Penggugat Cerai Gugat  31,642 75,004  17,000 70,000 Cerai Talak  37,001 104,806 20,000 78,000 Usia Tergugat Cerai Gugat  36,492 82,497  18,000 76,000 Cerai Talak  33,300 105,697 17,000 73,000 Lama Pernikahan Cerai Gugat  8,915  54,031  0,000  44,000 Cerai Talak  8,476  63,973  0,000  44,000 Tabel 2. Signifikansi Parameter Model RE-WLR Terbaik Koefisien Estimasi St. Error t-hitung P-Value Konstanta -1,768 0,373 22,443 0,000 X 1 0,282 0,016 299,527 0,000 X 2 -0,266 0,016 272,879 0,000 X 5(1) 2,595 0,314 68,368 0,000 X 5(2) 2,906 0,290 100,352 0,000 X 5(3) 1,537 0,273 31,729 0,000 X 5(4) 1,527 0,274 31,051 0,000 X 5(5) 1,009 0,403 6,275 0,012 X 6(1) -1,898 0,253 56,425 0,000 X 6(2) -2,891 0,252 132,029 0,000 X 6(3) -1,505 0,217 47,802 0,000 X 6(4) -1,709 0,217 62,099 0,000 X 6(5) -1,367 0,371 13,539 0,001 X 9(1) -0,726 0,819 0,786 0,375 X 9(2) 0,919 0,150 37,405 0,000 Tabel 3. Hasil Uji Kesesuaian Model Deviance Chi-Square 𝜒𝜒 ( 2052 ; 0 , 05 ) 2 Derajat Bebas P-Value 1157,313 2162,601 2056 1,000 Tabel 4. Hasil Ketepatan Klasifikasi Model RE-WLR Terbaik Observasi Prediksi Cerai Talak Cerai Gugat Cerai Talak 446 144 Cerai Gugat 76 1396
sebagai berikut. H 0 : Model sesuai (tidak terdapat perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan prediksi model) H 1 : Model tidak sesuai (terdapat perbedaan antara hasil observasi dengan kemungkinan prediksi model) Statistik Uji:
( ) ( )
2 1 ˆ 2ln
2 ln 2 1 i n y i DEV L e e λ = = −     = − × −   +   ∑ T i T i x β x β β β β (18)
Daerah penolakan uji kesesuaian model adalah jika 𝐷𝐷𝑆𝑆𝐷𝐷�𝜷𝜷�� > 𝜒𝜒 ( 𝑛𝑛−𝑝𝑝−1 , 𝛼𝛼 ) 2 .

## F. Evaluasi Ketepatan Klasifikasi
Regresi logistik biner merupakan salah satu metode klasifikasi, sehingga perlu diketahui ketepatan model regresi logistik dalam mengklasifikasikan suatu kategori yang sedang diamati.  Perhitungan ketepatan klasifikasi dapat menggunakan bantuan tabel ketepatan klasifikasi yang dituliskan pada Tabel 1 [9]. Berdasaarkan Tabel 1, beberapa simbol memiliki keterangan sebagai berikut:
n 11 = Jumlah prediksi 𝜋𝜋 1 yang tepat terklasifikasi pada 𝜋𝜋 1 ( true positive ) n 10 = Jumlah prediksi 𝜋𝜋 1 yang salah terklasifikasi pada 𝜋𝜋 0 ( false negative )
Gambar 5. Jumlah kasus perceraian berdasarkan jenisnya.
Gambar 6. Persebaran jenis kasus perceraian pada tiap kecamatan di Kabupaten Bojonegoro.
Gambar 7. Karakteristik pendidikan terakhir penggugat/pemohon.
Gambar 8. Karakteristik pendidikan terakhir tergugat/termohon.
Gambar 1. Karakteristik jenis pekerjaan penggugat/pemohon.
Gambar 2. Karakteristik jenis pekerjaan tergugat/termohon.
Gambar 3. Karakteristik keadaan perceraian.
Gambar 4. Karakteristik sebab perceraian.
n 00 = Jumlah prediksi 𝜋𝜋 0 yang tepat terklasifikasi pada 𝜋𝜋 0 ( true negative ) n 01 = Jumlah prediksi 𝜋𝜋 0 yang salah terklasifikasi pada 𝜋𝜋 1 ( false positive ) Beberapa ukuran ketepatan klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan Area Under Receive Operating Characteristics Curve (AUC). AUC menunjukkan luasan atau area di bawah kurva ROC, yaitu kurva yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara sensitivitas dan spesifisitas untuk setiap cut off yang mungkin. Sementara itu, sensitivitas disebut juga dengan true positive rate , yaitu proporsi kelas positif (kelas 𝜋𝜋 1 ) yang tepat terklasifikasi, sedangkan spesifisitas disebut juga true negative rate , yaitu proporsi kelas negatif (kelas 𝜋𝜋 0 ) yang tepat terklasifikasi. Masing-masing formula ukuran ketepatan klasifikasi dituliskan pada persamaan berikut.
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑑𝑑𝐴𝐴𝑑𝑑 = 1 − 𝑛𝑛 10 +𝑛𝑛 01 𝑛𝑛 1 +𝑛𝑛 2 (19) 𝑆𝑆𝑆𝑆𝑙𝑙𝐴𝐴𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝑣𝑣𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝐴𝐴 = 𝑛𝑛 11 𝑛𝑛 11 +𝑛𝑛 10 (20) 𝑆𝑆𝑝𝑝𝑆𝑆𝐴𝐴𝑑𝑑𝑓𝑓𝑑𝑑𝐴𝐴𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝐴𝐴 = 𝑛𝑛 00 𝑛𝑛 00 +𝑛𝑛 01 (21)
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 = 1 2 ( 𝐴𝐴𝑆𝑆𝑙𝑙𝐴𝐴𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝑣𝑣𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝐴𝐴 + 𝐴𝐴𝑝𝑝𝑆𝑆𝐴𝐴𝑑𝑑𝑓𝑓𝑑𝑑𝐴𝐴𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝐴𝐴 ) (22)
Nilai AUC yang semakin mendekati 1 menunjukkan bahwa model klasifikasi yang terbentuk  semakin akurat. Terdapat beberapa kriteria keakuratan hasil klasifikasi berdasarkan AUC yang ditampilkan pada Tabel 2 [10].

## G. Perceraian
Menurut P.N.H. Simanjuntak dalam bukunya, Hukum Perdata Indonesia perceraian merupakan pengakhiran suatu
perkawinan karena sesuatu sebab dengan keputusan hakim atas tuntutan dari salah satu pihak atau kedua belah pihak dalam perkawinan  [1]. Berdasarkan Peraturan Pemerintah No. 9 Tahun 1975, perceraian dibagi menjadi dua bagian yaitu cerai talak dan cerai gugat. Cerai talak merupakan perceraian yang dijatuhkan oleh suami terhadap istrinya, sementara cerai gugat merupakan perceraian yang didasarkan atas adanya suatu gugatan yang diajukan oleh pihak istri.
Alasan terjadinya suatu perceraian disebabkan oleh banyak hal. Berdasarkan penelitian Nisva tahun 2020, diketahui terdapat enam faktor yang signifikan mempengaruhi jenis perceraian di Kabupaten Lumajang yaitu usia penggugat/pemohon dan tergugat/termohon saat menikah, pendidikan tergugat/termohon, pekerjaan penggugat/pemohon dan tergugat/termohon, keadaan istri saat jatuh talak, dan penyebab perceraian [3].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari laporan perkara perceraian di Pengadilan Agama Bojonegoro Kelas 1A. Data tersebut merupakan data laporan perkara perceraian yang terjadi di Kabupaten Bojonegoro pada tahun 2020 dengan total jumlah perkara adalah 2.577 perkara. Unit sampling pada penelitian ini adalah perkara perceraian.

## B. Variabel Penelitian
Variabel penelitian pada penelitian ini disajikan pada Tabel 3.
Gambar 9. AUC data testing setiap skema partisi data.
Gambar 10. AUC data testing skema 80:20 untuk setiap 𝜆𝜆 .

## C. Langkah Analisis
Langkah-langkah analisis data pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Mengumpulkan data kasus perceraian di Kabupaten Bojonegoro.
2. Mendeskripsikan karakteristik data kasus perceraian di Kabupaten Bojonegoro.
3. Menentukan skema pembagian data training dan data testing menggunakan sampling stratifikasi dengan langkah-langkah dan skema partisi data 50:50, 60:40, 70:30, 75:25, 80:20, 85:15, dan 90:10  serta parameter regularisasi  1-10 dengan increment 1 serta dicobakan parameter regularisasi tambahan yaitu 0,5; 1,5; dan 2,5 untuk skema partisi data terpilih.
4. Memperoleh model RE-WLR terbaik untuk klasifikasi jenis perceraian di Kabupaten Bojonegoro dengan tahapan sebagai berikut:
a. Mendapatkan estimasi parameter model RE-WLR.
b. Menghitung probabilitas optimum ( 𝜋𝜋� 𝑖𝑖 ) dari masing- masing observasi menggunakan persamaan 14.
c. Mendapatkan confusion matrix data training dan data testing sehingga dapat dihitung nilai sensitivity (persamaan 20), specificity (persamaan 21), dan AUC (persamaan 22) dari model RE-WLR.
d. Memilih skema partisi data dan  parameter regularisasi ( 𝜆𝜆 ) terbaik berdasarkan nilai AUC tertinggi data testing .
e. Menetapkan model RE-WLR terbaik.
5. Melakukan uji kesesuaian model RE-WLR terbaik untuk data training.
6. Menguji signifikansi parameter parsial model RE-WLR terbaik  untuk data training . Jika terdapat variabel prediktor yang tidak signifikan, maka variabel prediktor tersebut  dikeluarkan dari model dan dimodelkan ulang (eliminasi backward ).
7. Menginterpretasikan model RE-WLR terbaik untuk data training .
8. Mengidentifikasi ketepatan klasifikasi model RE-WLR terbaik untuk data training .
9. Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Kasus Perceraian di Kabupaten
Bojonegoro
Perceraian menurut jenisnya terbagi menjadi 2, yaitu cerai gugat dan cerai talak. Perbandingan jumlah cerai gugat dan cerai talak di Kabupaten Bojonegoro tahun 2020 disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1 menunjukkan bahwa terdapat 1.840 kasus cerai gugat atau sebesar 71,4% dari 2.577 kasus perceraian yang ada di Kabupaten Bojonegoro, sementara kasus cerai talak sebesar 28,6% atau sebanyak 737 kasus. Kondisi ini merupakan kondisi data imbalanced dimana kelas minoritas yaitu cerai talak memiliki persentase kurang dari 35% [11]. Selanjutnya persebaran jenis perceraian pada masing-masing kecamatan di Kabupaten Bojonegoro disajikan pada Gambar 2. Gambar 2 menunjukkan bahwa pada seluruh kecamatan di Kabupaten Bojonegoro didominasi oleh kasus cerai gugat, dimana kecamatan dengan jumlah kasus perceraian tertinggi
adalah Kecamatan  Dander dengan 227 kasus. Sementara kecamatan dengan kasus perceraian terendah adalah Kecamatan Ngambon dengan total 19 kasus.
Pada Tabel 4 disajikan karakteristik jenis perceraian menurut variabel usia ketika menikah dan lama pernikahan. Tabel 4 memberikan informasi bahwa rata-rata pasangan yang bercerai di Kabupaten Bojonegoro tahun 2020 adalah pasangan yang berusia sekitar 30 tahun dengan variasi yang tinggi. Selain itu diketahui pula bahwa rata-rata lama pernikahan pasangan cerai di Kabupaten Bojonegoro tahun 2020 pada kedua jenis perceraian adalah pasangan yang telah menikah selama 8 hingga 9 tahun dan juga terjadi variasi yang tinggi. Selanjutnya, Gambar 3 menyaajikan karakteristik pendidikan terakhir penggugat/pemohon.
Penggugat/pemohon merupakan pihak yang mengajukan perceraian. Pada tahun 2020, penggugat/pemohon perceraian di Kabupaten Bojonegoro mayoritas adalah memiliki pendidikan terakhir SMA/sederajat yaitu sebanyak 920 orang atau 36% dari total penggugat/pemohon. Sementara hanya 180 orang atau 7% penggugat/pemohon dengan pendidikan terakhir Perguruan Tinggi. Sementara itu Gambar 4 menyajikan karakteristik pendidikan terakhir pihak tergugat/termohon (Tabel 5).
Gambar 4 menginformasikan bahwa mayoritas pendidikan terakhir tergugat/termohon sama dengan pendidikan terakhir penggugat/pemohon yaitu SMA/sederajat yaitu sebanyak 886 orang atau 34% dari total tergugat/termohon. Sementara hanya 135 orang atau 5% tergugat/termohon yang berpendidikan terakhir Perguruan Tinggi. Penjelasan berikutnya adalah mengenai pekerjaan penggugat/pemohon dan tergugat/termohon yang secara berurutan disajikan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Berdasarkan Gambar 5, diketahui bahwa pekerjaan sebanyak 638 penggugat/pemohon adalah tidak bekerja seperti ibu rumah tangga, pensiunan, mahasiswa, serta yang menjawab tidak tahu. Sementara itu, jenis pekerjaan dengan jumlah paling rendah adalah jenis pekerjaan tenaga profesional, yaitu hanya terdiri dari 89 orang. Pada Gambar 5 diketahui bahwa tergugat/termohon mayoritas memiliki pekerjaan sebagai asisten rumah tangga, TKI/TKW, buruh, dan lain-lain yang sejenis sejumlah 598 orang. Selain itu, juga diinformasikan bahwa tergugat/termohon yang bekerja sebagai tenaga profesional hanya 85 orang, lebih sedikit dibandingkan penggugat/pemohon.
Selanjutnya dijelaskan karakteristik keadaan perceraian pada Gambar 7. Pada Gambar 7 diketahui bahwa 98% kasus perceraian di Kabupaten Bojonegoro tahun 2020 adalah keadaan ba’da duhul (perceraian yang dilakukan setelah terjadi hubungan suami istri) dan hanya 2% yang termasuk dalam qobla duhul. Berikutnya adalah karakteristik sebab perceraian yang disajikan pada Gambar 8.
Gambar 8 menunjukkan bahwa sebanyak 1800 kasus perceraian atau sebesar 70% dari 2.577 kasus perceraian di Kabupaten Bojonegoro tahun 2020 disebabkan karena masalah meninggalkan kewajiban yang meliputi meninggalkan salah satu pihak, dihukum penjara, cacat badan, kawin paksa, murtad, ekonomi, dan poligami. Sementara itu, alasan sebab terjadinya perceraian yang paling sedikit yaitu hanya 39 kasus atau 1% dari total kasus perceraian adalah terkait dengan moral seperti zina, mabuk, mandat, dan judi.
B. Pemodelan Rare Event Weighted Logistic Regression

## (RE-WLR)
1) Penentuan Skema Partisi Data Terbaik dan Parameter Regularisasi Optimum
Pembentukan model RE-WLR berbeda dengan pemodelan pada Regresi Logistik pada umumnya. Perbedaannya terletak pada asumsi bebas multikolinieritas. Pada pemodelan RE- WLR, tidak memerlukan identifikasi multikolinieritas seperti pada pemodelan Regresi Logistik dikarenakan pada RE- WLR sudah terdapat tahapan regularisasi yang bertujuan untuk menangani kasus multikolinieritas seperti pada Regresi Ridge . Oleh karena itu, pada penelitian ini pemodelan RE- WLR dimulai dengan membentuk model dengan 70 skema yang meliputi 7 skema partisi data dan 10 parameter regularisasi. Selanjutnya, ditentukan model dengan skema partisi dan parameter regularisasi yang menghasilkan nilai AUC data testing tertinggi.
Pada Gambar 9 diketahui bahwa skema partisi data yang menghasilkan nilai AUC data testing tertinggi adalah skema 80:20. Oleh karena itu, pada tahapan selanjutnya, digunakan skema partisi data 80:20 kemudian dibandingkan untuk setiap nilai 𝜆𝜆 . Pada penelitian ini, digunakan nilai 𝜆𝜆 tambahan yaitu 0,5; 1,5; dan 2,5 dengan perbandingan nilai AUC data testing disajikan pada Gambar 10.
Gambar 10 menginformasikan bahwa terdapat dua 𝜆𝜆 yang menghasilkan nilai AUC data testing tertinggi yaitu 𝜆𝜆 = 1,5 dan 𝜆𝜆 = 2 dengan nilai AUC data testing sebesar 0,895. Untuk menentukan nilai 𝜆𝜆 optimum, digunakan pembanding lain yaitu nilai AUC data training dimana model dengan 𝜆𝜆 = 1,5 memiliki nilai AUC data training yang lebih tinggi yaitu 0,859 sementara pada model dengan 𝜆𝜆 = 2 memiliki nilai AUC data training 0,858. Berdasarkan hal tersebut, terpilih skema pemodelan terbaik adalah skema dengan partisi data 80:20 dan 𝜆𝜆 = 1,5 (Tabel 6).
2) Pembentukan Model RE-WLR dengan Seluruh Variabel
Model RE-WLR dengan skema terpilih yang melibatkan seluruh variabel prediktor dituliskan pada persamaan 21 berikut.
𝜋𝜋� 𝑖𝑖 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) = 𝑒𝑒 𝒙𝒙𝑖𝑖𝑇𝑇𝜷𝜷� 1+𝑒𝑒 𝒙𝒙𝑖𝑖𝑇𝑇𝜷𝜷� (21)
Dimana:
1 2 3(1) 3(2) 3(3) 4(1) 4(2) 4(3) 5(1) 5(2) 5(3) 5(4) 5(5) 6(1) 6(2) 6(3) 6(4) 1,286 0,282 0,262 0,153 0,359 0,100 0,007 0,470 0,138 2,618 2,950 1,527 1,540 1,113 1,917 2,869 1,462 1,655 1,386 T i X X X X X X X X X X X X X X X X X
= − + − − + + + − − + + + + + − − + − − − x β  6(5) 7 8(1) 9(1) 9(2) 0,011 0,488 0,724 0,920 X X X X X − − +
− +
Berdasarkan hasil pengujian signifikansi untuk model lengkap,  diketahui  bahwa  dengan  taraf  signifikansi  (α) sebesar 5% maka diperoleh enam variabel yang signifikan berpengaruh dalam model. Variabel tersebut yaitu X 1 (usia penggugat/ pemohon ketika menikah), X 2 (usia tergugat/termohon ketika menikah), X 4 (pendidikan tergugat/termohon), X 5 (pekerjaan penggugat/pemohon), X 6 (pekerjaan tergugat/termohon), dan X 9 (sebab perceraian).
3) Pembentukan Model RE-WLR Terbaik dengan Eliminasi
Backward
Setelah diperoleh model dengan skema partisi data dan parameter regularisasi yang akan digunakan, selanjutnya perlu ditentukan model terbaik yang hanya melibatkan variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap respon yaitu menggunakan eliminasi backward . Melalui eliminasi backward , diperoleh model RE-WLR terbaik dengan lima variabel prediktor signifikan pada taraf signifikansi 5% yaitu variabel X 1 (usia penggugat/ pemohon ketika menikah), X 2 (usia tergugat/termohon ketika menikah), X 5 (pekerjaan penggugat/pemohon), X 6 (pekerjaan tergugat/termohon), dan X 9 (sebab perceraian). Hasil pengujian signifikansi parameter parsial model terbaik selengkapnya disajikan pada Tabel 7.
Setelah diketahui signifikansi parameter model secara parsial yang disajikan pada Tabel 7 maka perlu diketahui apakah model terbaik yang terbentuk menghasilkan model yang sudah sesuai untuk mengklasifikasikan jenis perceraian di Kabupaten Bojonegoro.
Tabel  7  menunjukkan nilai Deviance Chi- Square< Chi- Square tabel serta p- value>0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa pada taraf signifikansi 5% model terbaik yang diperoleh sudah sesuai, artinya tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model. Berikutnya, model RE-WLR terbaik yang terbentuk dituliskan pada persamaan 22.
𝜋𝜋� 𝑖𝑖 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) = 𝑒𝑒 𝒙𝒙𝑖𝑖𝑇𝑇𝜷𝜷� 1+𝑒𝑒 𝒙𝒙𝑖𝑖𝑇𝑇𝜷𝜷� (22)
Dimana:
1 2 5(1) 5(2) 5(3) 5(4) 5(5) 6(1) 6(2) 6(3) 6(4) 6(5) 9(1) 9(2) 1,768 0,282 0,266 2,595 2,906 1,537 1,527 1,009 1,898 2,891 1,505 1,709 1,367 0,726 0,919 T i X X X X X X X X X X
X X X X = − + − + + + + + − − − − − − + x β 
Berikut merupakan interpretasi hasil model RE-WLR terbaik menggunakan nilai odds ratio untuk masing-masing variabel prediktor signifikan.
a. Odds Ratio X 1 : OR = exp (10*0,282) = 16,820 ≈ 17 A rtinya setiap kenaikan 10 tahun usia penggugat/pemohon, maka kecenderungan terklasifikasi ke jenis perceraian cerai talak sebesar 17 kali dibanding cerai gugat.
b. Odds R atio X 2 : OR = exp (10*-0,266) = 0,070 A rtinya setiap kenaikan 10 tahun usia tergugat/termohon, maka kecenderungan untuk terklasifikasi ke dalam cerai gugat 14,261 ≈ 15 kalinya dibandingkan untuk terklasifikasi ke dalam cerai talak.
c. Odds Ratio X 5(1) : OR = exp (2,595) = 13,401 ≈ 14 Artinya penggugat/pemohon yang memiliki pekerjaan sebagai petani/peternak/nelayan memiliki kecenderungan 14 kali untuk terklasifikasi dalam jenis perceraian cerai talak dibandingkan dengan penggugat/pemohon yang tidak bekerja.
d. Odds R atio X 6(1) : OR = exp (-1,898) = 0,150
Artinya tergugat/termohon dengan pekerjaan sebagai petani/peternak/nelayan memiliki kecenderungan sebesar 6,667 ≈ 7 kali untuk terklasifikasi pada jenis perceraian cerai
gugat dibandingkan dengan tergugat/termohon yang tidak bekerja.
e. Odds R atio X 9(2) : OR = exp (0,919) = 2,507 ≈ 3
Artinya kasus perceraian yang disebabkan karena penganiayaan memiliki kecenderungan untuk terklasifikasi dalam jenis cerai talak sebesar 3 kali dibandingkan kasus perceraian yang disebabkan karena meninggalkan kewajiban.
Langkah berikutnya adalah mengukur ketepatan klasifikasi dari model terbaik yang terbentuk untuk mengetahui kebaikan model RE-WLR dalam mengklasifikasikan jenis perceraian di Kabupaten Bojonegoro.
Berdasarkan nilai-nilai yang diperoleh pada Tabel 7, maka dapat ditentukan ukuran-ukuran ketepatan klasifikasi sebagai berikut.
𝑆𝑆𝑆𝑆𝑙𝑙𝐴𝐴𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝑣𝑣𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝐴𝐴 = 446 446 + 144 = 446 590 = 0,756
𝑆𝑆𝑝𝑝𝑆𝑆𝐴𝐴𝑑𝑑𝑓𝑓𝑑𝑑𝐴𝐴𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝐴𝐴 = 1396 1396 + 76 = 1396 1472 = 0,948
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 = 1 2 ( 𝐴𝐴𝑆𝑆𝑙𝑙𝐴𝐴𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝑣𝑣𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝐴𝐴 + 𝐴𝐴𝑝𝑝𝑆𝑆𝐴𝐴𝑑𝑑𝑓𝑓𝑑𝑑𝐴𝐴𝑑𝑑𝑆𝑆𝑑𝑑𝐴𝐴 )
= 1 2 (0,756 + 0,948) = 0,852
Berdasarkan nilai ukuran ketepatan klasifikasi yang diperoleh, dapat diketahui bahwa nilai sensitifitas yang diperoleh adalah 0,756 yang menunjukkan bahwa model RE- WLR yang terbentuk mampu mengklasifikasikan cerai talak dengan tepat sebesar 75,6%. Sementara nilai spesifisitas sebesar 0,948 berarti bahwa model RE-WLR mampu mengklasifikasikan cerai gugat dengan tepat sebesar 94,8%. Selanjutnya, untuk menentukan apakah model klasifikasi yang dihasilkan tergolong baik maka dapat diketahui melalui nilai AUC yaitu sebesar 0,852 atau 85,2% yang mana termasuk dalam kategori baik atau Good Classification .

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut: (1) Jenis perceraian di Kabupaten Bojonegoro tahun 2020 merupakan data imbalanced dengan perbandingan cerai gugat dan cerai talak adalah  71,4% dan 28,6% dari total 2.577 kasus. Kasus perceraian tertinggi terjadi di Kecamatan Dander dan
terendah di Kecamatan Ngambon. Penggugat wanita memiliki rata-rata usia yang lebih muda dibandingkan dengan penggugat  laki-laki. Mayoritas pendidikan pasangan cerai adalah SMA/sederajat. Pasangan cerai gugat memiliki lama pernikahan yang relatif lebih lama dibandingkan pasangan cerai talak. 98% kasus perceraian merupakan keadaan perceraian ba’da duhul dengan sebab perceraian 70% karena masalah meninggalkan kewajiban.  (2)  Faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap jenis perceraian di Kabupaten Bojonegoro menggunakan model RE-WLR dengan skema partisi data 80:20 dan 𝜆𝜆 = 1,5 meliputi usia penggugat/pemohon ketika menikah (X 1 ), usia tergugat/termohon ketika menikah (X 2 ), pekerjaan penggugat/pemohon (X 5 ), pekerjaan tergugat/termohon (X 6 ), dan sebab perceraian (X 9 ). Model menghasilkan nilai ketepatan klasifikasi AUC sebesar 85,2% dan termasuk dalam kategori Good Classification .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. Simanjuntak, Hukum Perdata Indonesia , 1st ed. Jakarta: PT. Fajar Interpratama Mandiri, 2017.
[2]  BPS, Statistik Indonesia 2020 , 1st ed. Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2020.
[3]  T. M. T. Nisva and V. Ratnasari, “Analisis regresi logistik biner pada faktor-faktor yang mempengaruhi jenis perceraian di Kabupaten Lumajang,” Inferensi , vol. 3, no. 1, pp. 29–36, 2020.
[4]  K. 1. Pengadilan Agama Bojonegoro, Laporan Faktor-Faktor Penyebab Terjadinya Perceraian pada Pengadilan Agama Bojonegoro Tahun 2020 , 1st ed. Kabupaten Bojonegoro: Pengadilan Agama Bojonegoro Kelas 1A, 2020.
[5]  I. Menarianti, “Klasifikasi data mining dalam menentukan pemberian kredit bagi nasabah koperasi,” J. Ilm. Teknosains , vol. 1, no. 1, 2015.
[6]  R. E. Walpole, Pengantar Metode Statistika, Diterjemahkan: Bambang Sumantri , 3rd ed. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 1955.
[7]  L. D. W. H. S., Applied Logistic Regression , 2nd ed. Canada: John Wiley & Sons, Inc., 2000.
[8]  X. Yan and X. Su, Linear Regression Analysis: Theory and Computing , 1st ed. Singapura: World Scientific, 2009.
[9]  M. Maalouf and M. Siddiqi, “Weighted logistic regression for large- scale imbalanced and rare events data,” Knowledge-Based Syst. , vol. 59, pp. 142–148, 2014.
[10]  R. A. Johnson and D. W. Wicherin, Applied Multivariate Statistical Analysis , 6th ed. New Jersey: Person Prentice Hall, 2007.
[11]  H. Li and J. Sun, “Forecasting business failure: the use of nearest- neighbour support vectors and correcting imbalanced samples-- Evidence from the Chinese hotel industry,” Tour. Manag. , vol. 33, no. 3, pp. 622–634, 2012.