INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 7302-7313 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengaruh Faktor Jenis Tempat Tinggal, Indeks Kekayaan dan Tingkat Pendidikan Terhadap Tingkat Fertilitas Wanita Menikah
di Indonesia (Analisis Data Survei Demografi Kesehatan Indonesia Tahun 2017)
Hibatillah Lu’lu’in Nuril L aily 1 ✉ , Dwi Febriani 2 , Widiati Marsuni 3 , Yuni Rahmawati 4
Pembangunan Ekonomi Kewilayahan, Universitas Gadjah Mada Email : hibatillah.luluin.nuril.laily@mail.ugm.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Permasalahan  terkait  kependudukan  sampai  saat  ini  masih  menjadi  permasalahan  yang  sangat kompleks. Salah satu dari permasalahannya adalah pertumbuhan penduduk terutama di Indonesia yang masih tergolong tinggi, yang mana hal ini tidak terlepas dari total anak yang dilahirkan oleh wanita  yang  sudah  menikah.  Beberapa  faktor  yang  diduga  dapat  berhubungan  dengan  total anak yang dilahirkan ini adalah jenis tempat tinggal yang ditempati, indeks kekayaan, dan tingkat pendidikan. Penelitian ini menggunakan desain studi probit logit dengan data cross section yang bersumber dari data SDKI tahun 2017 yang melibatkan 29.538  sampel. Tujuan dari  penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh dari jenis tempat tinggal, tingkat pendidikan, pekerjaan wanita dan indeks kekayaan terhadap total anak yang dilahirkan oleh wanita menikah di Indonesia. Dari hasil pengolahan  data  didapatkan  hasil  bahwa  jenis  tempat  tinggal,  indeks  kekayaan,  dan  tingkat pendidikan berpengaruh secara signifikan terhadap total anak yang dilahirkan oleh wanita menikah di Indonesia.
Kata kunci: Indeks Kekayaan, Tingkat Pendidikan, Probit-Logit, Tempat Tinggal, Total Anak
PENDAHULUAN
Dewasa  ini  masalah  terkait  kependudukan  masih  sangat  kompleks  dikarenakan ketidakseimbangan antara pertumbuhan jumlah penduduk dengan lahan yang tersedia di bumi. Kondisi tersebut tentu berpengaruh terhadap Indonesia yang berada pada peringkat 4  negara  dengan  populasi  tertinggi  di  dunia  (Suwandi  &  Trihandini,  2022).  Indonesia diperkirakan  akan  mencapai  puncak  bonus  demografi  di  tahun  2030.  Kondisi  tersebut diiringi  dengan  semakin meningkatnya laju  pertumbuhan  penduduk. Banyaknya jumlah penduduk dan tingginya laju pertumbuhan penduduk ini tentunya juga dirasakan pada tiap provinsi di Indonesia.
Salah satu dari bagian pertumbuhan penduduk tersebut merupakan jumlah anak lahir  hidup  (Suwandi  &  Trihandini,  2022).  Suatu  hal  yang  tidak  dapat  dipisahkan  dari permasalahan  pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia  adalah  jumlah  anak  lahir  hidup. Jumlah tersebut mencerminkan seberapa banyak angka kelahiran yang masih hidup dari kelompok wanita selama masa reproduksinya.
Berbagai faktor  dapat mempengaruhi  jumlah  kelahiran  anak, salah satunya  oleh faktor demografi berupa tempat tinggal. Tempat tinggal atau disebut dengan residence terbagi menjadi dua kategori, yakni rural atau pedesaan dan urban atau perkotaan, sesuai dengan  ketentuan  administratif  dari  wilayah  tersebut  (SDKI,  2017).  Kondisi  tersebut dijelaskan dengan bantuan Teori Sosial Umum ( General Social Theories) yang disampaikan oleh Hendershot dalam teori Social Disorganization Theory, bahwa tingkat kemampuan
Abstract
Problems related to population are still very complex. One of the problems is population growth, especially in Indonesia, which is still relatively high, which is inseparable from the total number of children born to married women. Several factors that are thought to be related to the total number of children born are the type of residence occupied, the wealth index, and the level of education. This study used a probit logit study design with cross-sectional data sourced from the 2017 IDHS data  involving  29,538  samples.  The  purpose  of  this  study  was  to  see  the  effect  of  the  type  of residence, level of education, women's occupation and wealth index on the total number of children born to married women in Indonesia. From the results of data processing, it was found that the type of residence, wealth index, and level of education significantly influence the total number of children born to married women in Indonesia.
Keywords: Wealth Index, Education Level, Probit-Logit, Place of Residence, Total Children
Keywords: Wealth Index, Level of Education, Probit-Logit, Residence, Total Children
menghasilkan  keturunan  untuk  penduduk  migran  cenderung  tinggi  jika  dibandingkan dengan penduduk kota serta non migran atau di daerah mereka berasal.
Selain itu, tingkat kelahiran hidup turut dipengaruhi oleh faktor demografi seperti pendidikan, jenis tempat tinggal, hingga jenis pekerjaan ibu yang melahirkan meskipun secara tidak langsung (Arsyad, S. S., dan Nurhayati, S., 2017). Tingkat pendidikan adalah sebuah kegiatan seseorang berkaitan dengan pengembangan kemampuan sikap, perilaku, dan bentuk tingkah laku di masa mendatang yang mana melalui suatu organisasi tertentu ataupun  tidak  terorganisasi  (Amaliah,  R.  N.,  2022).  Pernyataan  tersebut  sejalan  dengan (Suwandi & Trihandini, 2022) kelompok wanita yang berumur dibawah 45 tahun, variabel pendidikan,  status  pekerjaan,  usia  menikah,  dan  preferensi  jumlah  anak  yang  ideal mempunyai hubungan dengan anak lahir hidup.
Pengaruh  tingkat  fertilitas  dari  sisi  non  demografi  dapat  dilihat  melalui  indeks kekayaan. Indeks kekayaan atau wealth index merupakan sebuah ukuran gabungan jumlah standar  hidup  rumah  tangga  yang  perhitungannya  menggunakan  data  seperti kepemilikanterhadap  aset  seperti  televisi,  sepeda  motor,  jenis  air  bersih,  dan  fasilitas sanitasi yang dimiliki oleh rumah tangga tersebut berpengaruh signifikan terhadap sektor kesehatan (Arcana, I. & Setiadi, Y., 2017). Hal tersebut sesuai dengan pernyataan (Wijayanti, 2022) bahwa terdapat keterkaitan faktor non demografi terhadap tingkat fertilitas.
Penelitian ini bertujuan untuk melihat kaitan dan pengaruh jenis tempat tinggal, tingkat  pendidikan  terakhir,  dan  indeks  kekayaan  terhadap  total  anak  yang  dilahirkan berdasarkan  data cross  section  Indonesia  Tahun  2017.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat digunakan  menjadi  salah  satu  bahan  pertimbangan  pemerintah  dalam  penyusunan program yang berkaitan dengan tingkat kelahiran anak pada kelompok wanita yang sudah menikah.
Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan, diantaranya sebagai berikut: 1) Data yang digunakan merupakan jenis data sekunder yang mana dapat terjadi kesalahan saat melakukan  input  data  berupa  angka;  2)  Hanya  terbatas  pada  data  Survei  Demografi Kesehatan Indonesia pada tahun 2017; 3) Kurangnya literatur-literatur pendukung yang diperoleh mengenai pengaruh dari faktor demografi dan indeks kekayaan terhadap tingkat fertilitas wanita menikah di Indonesia.
Pendekatan kuantitatif digunakan dalam analisis ini, yakni dengan metode analisis deskriptif  berupa  analisis  angka  data  statistik  yang  bertujuan  untuk  melihat  serta menganalisis  pengaruh  dari  faktor  demografi  dan  indeks  kekayaan  terhadap  tingkat fertilitas  wanita  menikah  di  Indonesia.  Yang  mana  menggunakan  data cross  section bersumber dari data hasil survei dan perhitungan dari Survei Sosial Demografi Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2017. Berdasarkan data SDKI 2017, responden adalah wanita yang telah  menikah  dan  telah  melahirkan  anak  di  dalam  lingkup  Indonesia  sejumlah  29.538 sampel. Variabel dependen yaitu tingkat fertilitas dilihat dari total anak yang dilahirkan oleh wanita yang sudah menikah, dan variabel independennya adalah faktor demografi yang terdiri  dari  jenis  tempat  tinggal,  tingkat  pendidikan  terakhir,  dan  indeks  kekayaan. Pengukuran  dan  pengaruh  keterkaitan  antara  variabel  dependen  dan  independen dilakukan  melalui  pendekatan  metode  regresi  logit  probit.  Regresi  digunakan  untuk mengetahui pengaruh variabel dependen dan juga untuk memprediksi variabel dependen menggunakan  variabel  independen  (Dahlan,  S.,  2014).  Penelitian  yang  dilakukan sebelumnya  oleh  (Nawangsih,  E.,  &  Bendesa,  I,  2013)  menghasilkan  hasil  bahwasanya perbandingan pada model logit dan probit menghasilkan model terbaik yaitu model logit. Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  (Palupi,  W.G.G.,  &  Abadyo,  2013)  menghasilkan penelitian dengan model probit yang terbaik. Perbandingan tersebut akan menghasilkan model  yang  terbaik  yang  akan  menghasilkan  interpretasi  yang  lebih  akurat.  Aplikasi pengolah data yang digunakan untuk membantu penelitian ini adalah jenis Stata versi 17. Untuk  variabel,  kode  kuesioner,  definisi  operasional  dan  klasifikasi  yang  digunakan  di dalam penelitian ini disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Variabel dan Definisi Operasional yang digunakan dalam penelitian
Variabel  Kode Kuisioner  Definisi Operasional Klasifikasi Total Anak yang dilahirkan oleh wanita yang menikah v201 Jumlah anak yang dilahirkan oleh wanita yang sudah menikah 0 = kurang dari 2 1 = lebih dari 2 Jenis Tempat Tinggal v102 Tipe tempat tinggal responden saat survei berlangsung 0 = perkotaan 1 = pedesaan
Tingkat Pendidikan Terakhir v106 Tingkat pendidikan formal terakhir yang ditamatkan oleh responden sampai saat wawancara dilakukan 0 = tingkat pendidikan rendah 1 = tingkat pendidikan tinggi Indeks Kekayaan v190 Karakteristik latar belakang yang digunakan sebagai pendekatan untuk mengukur standar hidup rumah tangga dalam jangka panjang 0 = sangat miskin hingga menengah 1 = menengah hingga sangat kaya

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Statistik Deskriptif
Dalam penelitian ini sampel yang digunakan adalah:
Tabel. 2 Variabel dan Sampel yang digunakan
Berdasarkan  tabel  di  atas  diketahui  bahwa  penelitian  ini  menggunakan  variabel dummy pada variabel tertentu. berdasarkan data dari seluruh jumlah observasi sebanyak 29.358  individu wanita yang telah menikah di Indonesia diketahui bahwa:
Variabel Observasi Mean Std. Dev. Min Max Total Anak yang dilahirkan oleh wanita yang menikah 29,358 .5983378    .4902427   0 1 Jenis Tempat Tinggal 29,358 .485217 .4997899   0 1 Indeks Kekayaan 29,358 .3877648   .4872488 0 1 Tingkat Pendidikan Terakhir   29,358 .1320253 .3385241 0 1
a. Variabel  dependen  total  anak  yang  dilahirkan  oleh  wanita  yang  menikah  pada penelitian ini diketahui individu dengan kategori memiliki anak di bawah 2 ditunjukkan dengan angka 0 berjumlah 10,704 responden, dan angka 1 yang menunjukkan total anak  lebih dari 2 berjumlah 16,354 responden.
b. Variabel  Jenis  Tempat  Tinggal  menggunakan  variabel  dummy  dengan  angka  0 menunjukkan  bahwa  responden  tinggal  di  daerah  perkotaan  berjumlah  14,004 responden, dan angka 1 menunjukkan responden yang tinggal di pedesaan berjumlah 13,054 responden.
c. Variabel Tingkat Pendidikan Terakhir menggunakan variabel dummy dengan angka 0 menunjukkan  bahwa  responden  dengan  tingkat  pendidikan  rendah  (tidak berpendidikan  sampai  level  kedua)  berjumlah  16,468  responden,  dan  angka  1 menunjukkan  responden  dengan  tingkat  pendidikan  tinggi  berjumlah  10,590 responden.
d. Variabel  Indeks  Kekayaan  menggunakan  variabel  dummy  dengan  angka  0 menunjukkan bahwa responden yang memiliki indeks kekayaan sangat miskin sampai menengah berjumlah 23,545 responden, dan angka 1 menunjukkan responden dengan indeks kekayaan menengah hingga sangat kaya berjumlah 27,058 responden.
Pengujian Model Penelitian
a. Uji Penentuan Model (log Likelihood Probit dan Logit) Berikut merupakan hasil yang diperoleh:
Tabel 3. Hasil Uji Penentuan Model Log Likelihood Probit -19580.744 Log Likelihood Logit -19580.44
Tabel diatas menunjukkan bahwa nilai log likelihood probit (-19580.744) lebih besar dari pada log likelihood logit (-19580.44), dengan membandingkan keduanya untuk mendapatkan nilai log likelihood maksimum. Dapat disimpulkan, model logit lebih baik karena bernilai lebih besar daripada model probit.

## b. Koefisien Determinasi (Pseudo R2)
Tabel 4. Hasil Uji Koefisien Determinasi

## Hasil Uji
Pseudo R-Squared 0.0100
Dari  tabel  tersebut  memiliki  memperlihatkan  hasil  pseudo  R-squared bernilai  0.0100  atau 1%.
c. Kelayakan Model Regresi (Ho smer and Lemeshow’s Goodness of fit Test)
Tabel 5. Hasil Uji Kelayakan Model Regresi Jumlah Observasi 29,358 Hosmer-Lemeshow chi(4) 8.77 Prob > chi 2 0.0672
Tabel tersebut menunjukkan bahwa hasil Uji untuk uji kelayakan model menunjukkan nilai  probabilitas  chi-square  sebesar   0.0672  dimana  nilai  tersebut  lebih  besar  dari (0,05), menunjukkan bahwa model tidak mendeteksi adanya perbedaan antara data probit  yang  diestimasi  dan  data  pengamatan  penelitian.  Keadaan  ini  menunjukkan bahwa model regresi layak dan  cocok (sudah sesuai) untuk digunakan dalam penelitian ini.
d. Model Analisis Regresi Logistik
Untuk mengetahui interpretasi dari perhitungan model logit dapat dilihat melalui nilai odd  ratio.  Berikut  merupakan  hasil  regresi  logistik  berdasarkan  data menggunakan  29,358 observasi.
Tabel 6. Hasil Regresi Logistik Variabel Koefisien Odd Ratio P-value Jenis Tempat Tinggal -.0946675 -0.2574956 0.000 Indeks Kekayaan .1365045 0.37129224 0.000 Tingkat Pendidikan Terakhir .6031929 1.640684688 0.000 c .3196432 0.869429504 0.000
Berdasarkan  pada  perhitungan  Odd  Ratio  tersebut,  model  regresi  Logistik  yang terbentuk, yaitu:
Y = 0.8694 - 0.2574X1 + 0.3712X2 + 1.6406X3
Hasil Pengujian Hipotesis
a. Uji Parsial
Tabel 7. Hasil Uji Parsial Variabel P-value Jenis Tempat Tinggal 0.000 Indeks Kekayaan 0.000 Tingkat Pendidikan Terakhir 0.000
Dari  hasil  tabel  tersebut  dapat  dijabarkan  bahwa  berdasarkan  hasil  output  dengan tingkat kepercayaan 95% dapat diinterpretasikan bahwa seluruh variabel tersebut (jenis tempat tinggal, tingkat pendidikan terakhir, indeks kekayaan) berpengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasaan hidup individu.

## b. Uji Simultan
Tabel 8. Hasil Uji Simultan Prob. > Chi 2 0.0000 Pseudo R 2 0.0100
Berdasarkan  tabel  tersebut,  diperoleh  hasil  Prob.  Chi2  sebesar  0.000  dimana  nilai tersebut  kurang  dari  0.05  maka  dapat  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  faktor independen  secara  bersamaan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat kelahiran pada wanita yang telah menikah.
c. Marginal Effect
Berikut merupakan tabel marginal effect dari hasil regresi logistik untuk mengetahui variabel apa saja yang dapat mempengaruhi kepuasan hidup individu.
Tabel 9. Marginal Effect Variabel dy/dx Std. Error P>|z| Jenis Tempat Tinggal -.0224568    .0061572 0.000 Indeks Kekayaan .0323812 .0065646 0.000 Tingkat Pendidikan Terakhir .1430877 .0093135 0.000
Berdasarkan  tabel  di  atas,  dapat  diinterpretasikan  mengenai  variabel-variabel  yang berhubungan  terhadap  total  anak  yang  dilahirkan  variabel  jenis  tempat  tinggal  (X1) memiliki  nilai  marginal  effect  sebesar  [  -0.0224568  yang  berarti  jika  responden bertempat tinggal di pedesaan, mereka memiliki kecenderungan untuk  memiliki total anak yang dilahirkan sebesar 2,24% dibandingkan dengan responden yang bertempat tinggal di perkotaan. Lalu, indeks kekayaan (X2) memiliki nilai marginal effect sebesar 0.0328 artinya jika responden memiliki indeks kekayaan lebih tinggi, mereka memiliki kecenderungan untuk memiliki total anak yang dilahirkan sebesar 3,28% lebih tinggi dibandingkan responden dengan indeks kekayaan rendah. Selanjutnya, variabel tingkat pendidikan   (X3)  memiliki  nilai  marginal  effect  sebesar  0.1430877  artinya  apabila responden  memiliki  tingkat  pendidikan  yang  lebih  tinggi  maka  mereka  memiliki kecenderungan untuk memiliki total anak yang dilahirkan sebesar 14,30% lebih tinggi daripada responden yang memiliki tingkat pendidikan yang lebih rendah.

## Analisis dan Pembahasan
Pengaruh  Jenis  Tempat  Tinggal  Terhadap  Tingkat  Fertilitas  Pada  Wanita  menikah  di Indonesia
Hasil  regresi  Logistik  terhadap  hipotesis  pertama  (H1)  menunjukkan  bahwa  jenis tempat tinggal berpengaruh signifikan terhadap tingkat fertilitas pada wanita menikah di Indonesia. Hubungan tersebut ditunjukkan dengan nilai dari probabilitas sebesar 0.00 serta koefisien  regresi  bernilai  negatif,  artinya  semakin  layak  tempat  tinggal  maka  tingkat fertilitas pada wanita  yang telah menikah mengalami  penurunan. Dalam hal ini tempat tinggal dibagi menjadi dua, yaitu pedesaan dan perkotaan. Hasil tersebut sejalan dengan Umar (2004: 102) bahwa berdasarkan pada daerah tempat tinggal persentase total anak di pedesaan lebih banyak daripada perkotaan. Selain itu, jenis tempat tinggal berpengaruh terhadap fertilitas (Nasir, 2012).
Pengaruh Indeks Kekayaan Terhadap Tingkat Fertilitas Pada Wanita menikah di Indonesia Hasil  regresi  Logistik  terhadap  hipotesis  kedua  (H2)  menunjukkan  bahwa  indeks kekayaan  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  fertilitas  pada  wanita  menikah  di Indonesia. Hubungan tersebut ditunjukkan dengan nilai dari probabilitas sebesar 0.00 serta koefisien  regresi  bernilai  positif,  artinya  semakin  tinggi  tingkat  kekayaan  maka  tingkat fertilitas pada wanita yang telah menikah di Indonesia akan semakin tinggi. Hal ini dapat dilihat  dari  sisi  pengeluaran  rumah  tangga.  Pengeluaran  rumah  tangga  berpengaruh sangat penting terhadap tingkat fertilitas atau jumlah anak yang dilahirkan, karena proses kelahiran tidak akan berjalan tanpa adanya biaya yang memadai (Larasati, dkk., 2019). Pengaruh Tingkat Pendidikan Terakhir Terhadap Tingkat Fertilitas Pada Wanita menikah di Indonesia
Hasil regresi Logistik terhadap hipotesis ketiga (H3) menunjukkan bahwa tingkat pendidikan terakhir berpengaruh signifikan terhadap tingkat fertilitas pada wanita menikah di Indonesia. Hubungan tersebut ditunjukkan dengan nilai dari probabilitas sebesar 0.00 serta koefisien regresi bernilai positif, artinya  semakin tinggi tingkat pendidikan terakhir maka fertilitas pada wanita menikah di Indonesia semakin tinggi. Hal tersebut dibuktikan bahwa masih terdapat pandangan bahwa anak merupakan anugerah dan rezeki yang tidak dapat  ditolak,  penerus  keturunan,  penerus  sejarah,  dan  anak  sebagai  sebuah  tanda keberhasilan  wanita  dalam  sebuah  perkawinan.  Selain  itu,  keluarga  yang  belum mendapatkan anak dengan jenis kelamin yang diinginkan maka mereka cenderung akan meningkatkan jumlah anaknya (Sitorus, Simarmata, & Siregar, 2020).

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil uji yang dilakukan metode regresi logistik merupakan metode terbaik  dalam  menganalisis  pengaruh  faktor  demografi  dan  indeks  kekayaan  terhadap tingkat fertilitas wanita. Pengaruh tiap variabel independen terhadap variabel dependen, yakni semakin baik atau layak tempat tinggal maka tingkat fertilitas pada wanita yang telah menikah  mengalami  penurunan.  Sedangkan  untuk  untuk  indeks  kekayaan  dan  tingkat pendidikan, semakin tinggi  keduanya maka fertilitas pada wanita menikah di Indonesia semakin tinggi.
Beberapa  rekomendasi  yang  dapat  dilakukan  dari  hasil  penelitian  ini  untuk menekan angka fertilitas pada wanita  yang sudah menikah yang berkaitan  dengan isu
bonus  demografi  di Indonesia,  pemerintah  dapat melakukan  kolaborasi  dengan  sektor swasta,  masyarakat  sipil,  dan  lembaga  internasional  untuk  menekan  jumlah  penduduk secara efektif. Selain itu, penting untuk terus memantau dan mengevaluasi kebijakan yang ada guna memastikan bahwa tujuan menekan bonus demografi dari tingkat pendidikan dan kekayaan dapat tercapai dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Amaliah,  R.  N.  (2022).  Pengaruh  Tingkat  Pendidikan  Dan  Budaya  Organisasi  Terhadap Kinerja  Karyawan  Pada  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Barru. Decision:  Jurnal Ekonomi dan Bisnis, 3(1), 24-31.
Arcana,  I.  &  Setiadi,  Y.  (2017). Pengaruh  Indeks  Kekayaan  dan  Faktor  Sosial  Demografi terhadap Proporsi Pengeluaran Makanan Rumah Tangga di Indonesia tahun 2026. Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (UPPM) Sekolah Tinggi Ilmu Statistika (STIS). Jakarta.
Arsyad,  S.  S.,  dan  Nurhayati,  S.  (2017).  Determinan  fertilitas  di  Indonesia. Jurnal Kependudukan Indonesia, 11(1), 1-14.
Dahlan, S. 2014. Regresi Ordinal. Epidemiologi Indonesia. Jakarta.
Larasati,  D.,  Idris,  I.,  &  Anis,  A.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Faktor  Sosial  Ekonomi  Rumah Tangga Terhadap Fertilitas Di Sumatera Barat. Jurnal Ecogen, 1(3), 648-658.
Nasir, M. (2012). Analisis Faktor-Faktor Ekonomi dan Sosial yang Mempengaruhi Fertilitas di Provinsi Aceh. Jurnal Ekonomika Indonesia.
Nawangsih, E., & Bendesa, I. 2013. Perbandingan Ketepatan Model Logit dan Probit dalam Memprediksi Kecenderungan Tingkat Hunian Kamar Usaha Akomodasi di Bali 2010. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan, 6(!),62-66.
Palupi, W.G.G., & Abadyo. 2013. Perbandingan Model Logistik Biner dengan Regresi Model Probit  terhadap  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Sikap  Siswa  SMP  pada  Mata Pelajaran Matematika. Jurnal Online Universitas Negeri Malang, 1(3),1-5.
Sitorus, M. A., Simarmata, R., & Siregar, P. A. (2020). Analisis Preferensi Jumlah Anak Ideal di Provinsi Sumatera Utara: Analisis Data Sekunder SDKI 2017. Contagion: Scientific Periodical Journal of Public Health and Coastal Health, 2(2), 87-98.
Suwandi, M., dan Trihandini, I. (2022). Hubungan Status Ekonomi  dengan  Jumlah Anak Lahir Hidup pada Wanita Kelompok Usia Kurang dari 45 Tahun dan Kelompok Usia
45-49 Tahun Kawin (Analisis Data SDKI 2017). Jurnal Biostatistik, Kependudukan, dan Informatika Kesehatan (BIKFOKES), 3(1), 50-61.
Wijayanti, U. T. (2022). Hubungan Faktor Demografi dan Non Demografi dengan Fertilitas di Perdesaan Provinsi Sulawesi Utara. Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP), 773-779.