Vol. 20, No. 2, January 2024, pp. 398-415 DOI: 10.20956/j.v20i2.31964
Factors Influencing Individual Income Level in Cikanyere Village Using Ordinal Logistic Regression Model

## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pendapatan Individu di Desa Cikanyere Menggunakan Model Regresi
Logistik Ordinal

## Hagni Wijayanti,  Herman
1 Program Studi Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Pakuan
2 Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pakuan Email: hagnijantix@unpak.ac.id 1 , herman_fhz@unpak.ac.id 2

## Abstract
Income is an element in the process of economic development that serves as an indicator of the standard of living for individuals, families, or the population. Cikanyere is a village located in, West Java, Cianjur, which still has low economic growth. Economic growth can be observed from the level of income obtained by the population. Based on the aforementioned issue, the original purpose of this research is to identify the factors that influence the level of individual income  in  Cikanyere  Village.  One  type  of  regression  analysis  is  ordinal  logistic  regression, which is used to test the correlation between independent variables and dependent variables that have multiple categories or polychotomous, meaning variables that have two or more categories and are in ordinal scale. Ordinal logistic regression is used because the dependent variable in this  study  is  the  income  level,  while  the  independent  variables  include  education  level,  age, marital status, number of dependents, and gender. All these independent variables are measured on  an  ordinal  scale.  In  this  study,  the  influence  of  each  component  on  the  income  level  is measured partially using the Pearson Chi-Square test. The results show that age, education level, and  the  number  of  dependents  to  the  components  that  affect  the  income  level  in  Cikanyere Village. Gender and marital status do not affect the income level. The obtained ordinal logistic regression model provides the likelihood of individual income improvement based on changes in age, education level, and the number of dependents.
Keywords: Income Level, Ordinal Logistic Regression, Education Level, Age, Number of Dependents.

## Abstrak
Pendapatan  artinya  elemen  dalam  proses  pembangunan  ekonomi  yang  berfungsi  sebagai indikator  taraf  kehidupan  individu,  keluarga,  atau  rakyat.  Cikanyere  adalah  nama  desa  yang berada  di  Cianjur  Jawa  Barat  yang  masih  memiliki  pertumbuhan  ekonomi  yang  rendah. Pertumbuhan ekonomi dapat dicermati berasal tingkat pendapatan yang diperoleh oleh rakyat.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Hagni Wijayanti, Herman
berdasarkan duduk perkara tadi, tujuan asal penelitian ini merupakan buat menemukan faktor- faktor yang berpengaruh terhadap tingkat pendapatan individu di Desa Cikanyere. salah satu jenis  analisis  regresi  yaitu  regresi  logistik  ordinal,  yang  dipergunakan  buat  menguji  korelasi antara variabel bebas dan  variabel terikat yang mempunyai beberapa kategori atau polikotomus, yaitu variabel yang memiliki dua atau lebih kategori dan  berupa skala ordinal. Regresi logistik ordinal digunakan karena Variabel terikat pada penelitian ini merupakan tingkat pendapatan, sedangkan  variabel  bebas  meliputi  tingkat  pendidikan,  usia,  status  pernikahan,  jumlah tanggungan,  dan    jenis  kelamin.  semua  variabel  bebas  tersebut  diukur  dalam  skala  ordinal. dalam penelitian ini, pengaruh masing-masing komponen terhadap tingkat pendapatan diukur secara parsial dengan metode uji Pearson Chi-Square. Hasilnya menjelaskan bahwa usia, tingkat pendidikan,  serta  jumlah  tanggungan  ialah  komponen  yang  mempengaruhi  taraf  pendapatan Desa Cikanyere. Jenis kelamin serta status pernikahan tidak mempengaruhi tingkat pendapatan. model  regresi  logistik  ordinal  yang  diperoleh  memberikan  nilai  peluang  peningkatan pendapatan individu terhadap perubahan pada variabel usia, tingkat pendidikan, serta jumlah tanggungan.
Kata kunci: Tingkat  Pendapatan,  Regresi  Logistik  Ordinal,  Tingkat  Pendidikan,  Usia, Jumlah Tanggungan.

## 1. PENDAHULUAN
Perekonomian ialah salah satu aspek kehidupan nasional yang krusial bagi suatu negara dengan tujuan  meningkatkan  pendapatan,  pelayanan  kesehatan  secara  merata,  dan  membuka  akses pendidikan secara luas [1] . Beberapa penelitian menunjukkan bahwa tingkat pendapatan memiliki korelasi positif dengan kebahagiaan individu, terutama di negara-negara berpenghasilan rendah [2] . Di Indonesia, perbedaan tingkat pendapatan antar daerah masih signifikan [3] , termasuk di Desa Cikanyere. Cikanyere ialah nama desa yang berada di Kabupaten Jawa Barat. Meskipun berada di wilayah yang subur dengan banyak sumber daya alam yang dapat diakses, namun desa memiliki pertumbuhan ekonomi yang rendah berdasarkan skor SDGs Desa dilansir dari website kementrian desa ( https://sid.kemendesa.go.id ).
Faktor yang menyebabkan perbedaan pendapatan yaitu perbedaan pendidikan setiap individu, jenis  pekerjaan,  kemampuan  fisik  dan  mental,  usaha  atau  kerja  keras,  serta  kesempatan  yang dimiliki pekerja [4] . Karena pendidikan memiliki pengaruh terhadap masa depan, setiap individu berupaya  untuk  meningkatkan  tingkat  pendidikan  mereka.  Sementara  itu,  di  Desa  Cikanyere persentase lulusan SMA maupun perguruan tinggi masih sedikit. Perbedaan pendapatan individu dapat  dilihat  berdasarkan  perbedaan  jenis  kelamin.  Pengalaman  kerja  yang  dimiliki  perempuan cenderung  lebih  rendah  dibanding  laki-laki,  karena  tradisionalnya  perempuan  diharapkan memberikan  sebagian  besar  perhatiannya  kepada  keluarga [5] .  Begitupun  di  Desa  Cikanyere, jumlah laki-laki yang bekerja lebih dominan dibandingkan perempuan. Faktor lain penyebab dari perbedaan  pendapatan  yaitu  kemampuan  fisik  dan  mental  yang  dapat  dipengaruhi  oleh  usia [6] . Kelompok  penduduk  usia  15-64  tahun  dianggap  sebagai  kelompok  umur  produktif [7] .  Di  desa Cikanyere, persentase penduduk dengan usia produktif mencapai 66%. Dari masalah yang telah dipaparkan, Perlu dilakukan suatu studi untuk mengenali faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah pendapatan individu di Desa Cikanyere.
Tujuan dari studi ini adalah untuk mengidentifikasi hubungan antara usia, jenis kelamin, jumlah tanggungan,  status  pernikahan,  dan  tingkat  pendidikan  dengan  pendapatan  individu  di  Desa Cikanyere,  kemudian  mengidentifikasi  faktor  yang  paling  dominan.  Diharapkan  penelitian  ini memberikan gambaran tentang komponen yang mempengaruhi pendapatan setiap individu di Desa Cikanyere  dan  membantu  dalam  perumusan  kebijakan  yang  tepat  guna  meningkatkan kesejahteraan masyarakat.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Hagni Wijayanti, Herman
Julianto  dan  Utari [8] menganalisis  hubungan  antara  tingkat  pendidikan  dan  pendapatan individu di Sumatera Barat dengan menggunakan analisis regresi logistik. Temuan dari penelitian tersebut mengindikasikan bahwa pendidikan, gender , usia, dan lokasi memiliki dampak terhadap pendapatan  perorangan.  Studi  yang  dilakukan  oleh  tim  peneliti  yang  dipimpin  oleh  Hariyati [9] berfokus  pada  dampak  tingkat  pendidikan  terhadap  pendapatan  keluarga  di  Desa  Subuduh, Kabupaten  Sanggau.  Akbariandhini [4] menganalisis  hubungan  antara  pendapatan  di  Indonesia dengan  status  perkawinan,  jenis  kelamin,  dan  tingkat  pendidikan.  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan ketiga faktor tersebut berpengaruh signifikan terhadap tingkat pendidikan.
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  model  regresi  logistik  untuk  memeriksa  korelasi  antara variabel-variabel baik variabel bebas (pendidikan, jenis kelamin, usia, dan lokasi) maupun variabel terikat (penghasilan individu). Salah satu jenis analisis regresi yaitu regresi logistik ordinal, yang digunakan  untuk  memeriksa  hubungan  antara  variabel  bebas  dan  variabel  terikat  yang  bersifat polikotomus, yaitu variabel yang memiliki dua atau lebih kategori dan berupa skala ordinal [10] . Penelitian ini memiliki potensi untuk menjadi referensi bagi penelitian masa depan dan diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam membantu pembuat kebijakan, masyarakat, dan peneliti dalam mengembangkan strategi yang efektif untuk meningkatkan pendapatan individu di Desa Cikanyere.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Model Regresi Logistik Ordinal
Model  regresi  logistik  sederhana  adalah  pendekatan  statistik  yang  digunakan  untuk menganalisis hubungan antara satu variabel prediktor ( X) dan variabel respon ( Y ) yang memiliki skala  biner  (misalnya,  variabel  yang  hanya  memiliki  dua  kategori).  Model  ini  bertujuan  untuk memprediksi probabilitas atau peluang kejadian suatu kategori berdasarkan nilai variabel prediktor, di  mana  ( Y) bersifat  dikotomi,  yaitu  memiliki  dua  nilai  mungkin,  yakni  1  dan  0.  Nilai  1 mengindikasikan keberadaan suatu karakteristik tertentu, sementara nilai 0 menunjukkan ketiadaan karakteristik tersebut.
Dalam  konteks  regresi  logistik  ordinal,  ordinal  berarti  urutan  kategori.  Regresi  logistik ordinal adalah teknik regresi yang digunakan ketika variabel respon diukur pada tingkat ordinal, diberikan  satu  atau  lebih  variabel  prediktor  yang  bisa  bersifat  ordinal,  kontinu,  atau  kategorikal [11] .Variabel  respon  dalam  model  regresi  logistik  ordinal  berbentuk  data  multilevel  yang direpresentasikan oleh 1, 2, 3, ..., q , dengan q merupakan jumlah variabel respon kategorikal. Model regresi logistik ordinal membandingkan peluang kumulatif, yaitu peluang kurang dari atau sama dengan kategori respons ke- k pada p prediktor yang diwakili dalam vektor i x . Formulasi peluang kumulatif didefinisikan sebagai berikut [12,13]: ( ) ( ) 1 1 exp ( ) ( | ) 1 exp p k j ij j k i i p k j ij j x x P Y k x x      = = + =  = + +  
(2.1)
dengan 1, 2,..., 1 k q = − .  Selanjutnya,  dengan  menggunakan  parameter  regresi , k j   dan mengamati  variabel  prediktor i x dari  sejumlah p variabel  prediktor,  model  regresi  logistik  ini mengaplikasikan transformasi logit .
  1 ( | )
( | ) ( ) ln 1 ( | ) p i i k i k j ij j i P Y k x logit P Y k x g x x P Y k x   =   = =
= + −   (2.2)
dengan nilai j  untuk 1, 2,..., j p = bernilai sama pada setiap regresi logistik ordinal.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Hagni Wijayanti, Herman
Proses yang mempermudah perhitungan dan interpretasi koefisien regresi pada model regresi dilakukan  menngunakan  transformasi logit ( logarithmic  unit )  dengan  tujuan  membentuk  fungsi linear dari parameternya dan memiliki rentang nilai dari −∞ hingga ∞, yang bergantung terhadap rentang variabel prediktor x .

## 2.2. Estimasi Parameter
Metode maximum likelihood dapat digunakan untuk mengestimasi parameter dari model regresi logistik ordinal [10] . Fungsi likelihood didefinisikan sebagai perkalian n fungsi multinomial yang  merupakan  fungsi  peluang  bersama  dari 1 2 ( , ,..., ) n Y Y Y .  Fungsi likelihood diformulasikan sebagai berikut [13] :
1 2 1 2
1 ( , ) ( ) ( ) ( ) iq i i n y y y ip ip q ip i L x x x      =   =    K (2.3)
Untuk  memudahkan  mencari  turunan  dari  fungsi likelihood ,  digunakan  ln- likelihood sebagai berikut.
1 1 2 2 1 ( , ) ln ( ) ln ( ) ... ln ( ) n i ip i ip iq q ip i l y x y x y x      =       = + + +      
 (2.4)
Parameter , k j   ditentukan dengan memaksimumkan fungsi likelihood (2.4).

## 2.3. Multikolinearitas
Menurut Daoud [14] , Multikolinearitas adalah kondisi di mana terdapat hubungan linear atau korelasi  yang  signifikan  antara  variabel-variabel  bebas  dalam  sebuah  model  regresi.  Deteksi multikolinearitas dapat dilakukan dengan memeriksa nilai Variance Inflation Factor (VIF) dihitung menggunakan formula sebagai berikut:
2 1 1 j j VIF R = − (2.5)
dengan 2 j R merupakan  koefisien  determinasi  antara  satu  variabel  prediktor j X dengan  variabel prediktor yang lain. Variabel prediktor memiliki multikolinearitas jika nilai VIF > 10.
2.4. Uji Chi-square Uji Chi-square adalah  metode  uji  perbandingan  non-parametrik  yang  digunakan  untuk menganalisis  hubungan  antara  dua  variabel  yang  memiliki  skala  data  nominal.  Rumus  yang digunakan untuk Uji Chi-square adalah sebagai berikut [15] .
( ) 2 2 1 n i i i i O E E  = − =  (2.6)
Keterangan:
2  : Sebaran Chi-square
i O : Nilai pengamatan ke- i

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Hagni Wijayanti, Herman
i E : Nilai harapan ke- i
Tahapan  dalam  uji Chi-square terdiri  dari:  (1)  menentukan  hipotesis  nol  (H 0 ) dan  hipotesis alternatif  (H 1 )  dengan  H 0 menyatakan  ketiadaan  pengaruh  dan  H 1 adanya  pengaruh  antara  dua variabel, (2) menghitung nilai frekuensi harapan dengan rumus
(total baris)(total kolom) untuk setiap sel
total keseluruhan i E = (2.7)
Langkah  selanjutnya  yaitu  (3)  mengevaluasi  sebaran Chi-square ,  (4)  menentukan  taraf signifikansi  ,  (5)  mencari  nilai  kritis  dari  tabel  distribusi Chi-square ,  (6)  menetapkan  kriteria pengujian, yaitu jika nilai Chi-square yang dihitung ( 2  hitung) lebih kecil atau sama dengan dari nilai kritis ( 2  tabel), maka H 0 diterima; sebaliknya, jika 2  hitung lebih besar dari 2  tabel, H0 ditolak. Evaluasi berdasarkan nilai Signifikansi ( Sig .), di mana jika Sig . > 0,05, maka H 0 diterima, dan jika Sig . < 0,05, H 0 ditolak. Langkah (7) menentukan keputusan dan (8) kesimpulan.

## 2.5. Usia
Referensi [16] ,  menyatakan  bahwa  usia  mengacu  pada  rentang  waktu  sejak  individu  lahir sampai mencapai waktu ulang tahunnya. Rizkiawati dan Asandimitra [17] berpendapat bahwa usia merupakan  batasan  atau  tingkat  ukuran  kehidupan  yang  mempengaruhi  kondisi  fisik  seseorang. Beberapa fase perkembangan melibatkan berbagai rentang usia, seperti fase awal masa anak-anak (2 hingga 6 tahun), fase akhir masa anak-anak (6 hingga 10 atau 12 tahun), praremaja (10 atau 12 hingga 13 atau 14 tahun), masa remaja (13 atau 14 hingga 18 tahun), awal dewasa (18 hingga 24 tahun),  usia  pertengahan  (40  hingga  60  tahun)  dan  tahap  lansia  atau  tua  (60  tahun  hingga meninggal), yang digunakan untuk mengkategorikan perkembangan usia [18] .

## 2.6. Jenis Kelamin
Jenis  kelamin  merujuk  pada  perbedaan  biologis  dan  fisiologis  yang  memisahkan  antara individu laki-laki dan perempuan [19] . Di sisi lain, Badan Pusat Statistik  mendefinisikan gender sebagai perbedaan dalam peran, posisi, tanggung jawab, dan pembagian pekerjaan yang ditetapkan oleh  masyarakat  berdasarkan  karakteristik  yang  dianggap  sesuai  dengan  norma,  adat  istiadat, kepercayaan, atau kebiasaan masyarakat.

## 2.7. Tingkat Pendidikan
Pendidikan  merupakan  proses  pengembangan  semua  kemampuan  individu  agar  dapat menguasai  lingkungan  sekitar  dan  mewujudkan  potensi-potensi  yang  dimiliki.  Pendidikan membantu  seseorang  mencapai  kesuksesan  dalam  berbagai  aspek  kehidupan  dan  menghadapi tantangan  hidup  serta  mengambil  kendali  atas  keadaan  sekitarnya.  Pendidikan  dapat  mengatasi hambatan, mengembangkan kreativitas, membangun hubungan sosial, dan menjadi individu yang berdaya dan berkembang [20] . Pendidikan meliputi segala aspek yang memengaruhi pertumbuhan, transformasi,  dan  keadaan  setiap  individu.  Perubahan  yang  terjadi  termasuk  perkembangan pengetahuan, keterampilan, dan sikap anak didik dalam kehidupan [21] .

## 2.8. State Of The Art
Julianto dan Utari [8] menganalisis hubungan tingkat pendidikan terhadap pendapatan individu di Sumatera Barat dengan menggunakan analisis regresi logistik 0/1 pada faktor pendidikan, usia, jenis kelamin, dan lokasi.  Berdasarkan penelitian yang dilakukan, menghasilkan bahwa keempat

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Hagni Wijayanti, Herman
variabel  berpengaruh  signifikan  terhadap  pendapatan.  Penelitian  lain  terkait  pengaruh  tingkat pendidikan  terhadap  pendapatan  rumah  tangga  di  Desa  Subuduh  Kabupaten  Sanggau  juga dilakukan  menggunakan  analisis  regresi  berganda [9] .  Penelitian  tersebut  menujukan  bahwa pendaptan rumah tangga di pengaruhi oleh tingkat pendidikan. Analisis regresi linear berganda juga dilakukan pada Penelitian [4] untuk menganalisa faktor-faktor seperti, status perkawinan, tingkat pendidikan, dan jenis kelamin, terhadap pendapatan di wilayah Indonesia. Statistika deskriptif dan regresi  linear  berganda digunakan  dalam  studi  mengenai  faktor  apa  saja  yang  yang  berdampak terhadap pendapatan bagi nelayan tradisional di Kecamatan Galesong [22] . Hasil penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  pengalaman  melaut,  jumlah  melaut,  jumlah  pekerja,  dan  variabel dummy memiliki pengaruh signifikan positif terhadap kenaikan pendapatan nelayan. Di sisi lain, tingkat pendidikan  dan  jumlah  anggota  keluarga  mempengaruhi  pendapatan  nelayan  secara  positif, meskipun tidak signifikan.
Budistiharah  dkk [10] menggunakan  analisis  regresi  logistik  ordinal  dengan  memperhatikan efek dispersi lokasi untuk membangun model prediksi terkait status gizi balita di Puskesmas Pekkae Kabupaten Barru, dengan variabel independen berfokus pada indeks tinggi badan menurut umur (TB/U). Hasil penelitian menunjukkan faktor usia, jenis kelamin, dan tinggi badan mempengaruhi status gizi balita. Setyawati [23] menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi IPK mahasiswa menggunakan  regresi  logistik  ordinal.  Faktor  jurusan  SMA  dan  asal  daerah  berpengaruh  secara signifikan terhadap IPK mahasiswa. Amelia dkk [24] melakukan analisis parameter regresi logistik ordinal dengan memperhatikan bobot sampling menggunakan metode pseudo maximum likelihood khususnya dalam kerangka desain sampling SUSENAS dengan data yang digunakan yaitu Survei Sosial Ekonomi Nasional. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi logistik ordinal dengan bobot sampling lebih mewakili populasi dan lebih mampu memprediksi kategori minoritas dari variabel respon (status kesehatan buruk dan sedang) dibandingkan tanpa bobot sampling.
Penelitian  ini  juga  menggunakan  pendekatan  analisis  regresi  logistik  ordinal  untuk menginvestigasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat pendidikan anak di Desa Sayang-Sayang, Provinsi Nusa Tenggara Barat [25] . Temuan penelitian mengindikasikan bahwa status ekonomi dan sosial  orang tua memiliki dampak  signifikan terhadap  tingkat pendidikan  anak di  desa  tersebut. Meskipun demikian, Tingkat pendidikan terakhir dari orang tua tidak memberikan dampak yang signifikan. Lelisho dkk [26] mengidentifikasi prediktor status sosial ekonomi rumah tangga di kota Tepi, Ethiopia Barat Daya, dengan mengembangkan model regresi logistik ordinal. Indikator yang paling  mungkin  terkait  dengan  status  sosial  ekonomi  keluarga  di  kota  tersebut  adalah  jumlah keluarga,  usia,  kebiasaan  menabung,  dan  tingkat  pendidikan.    Penelitian  yang  bertujuan  untuk menentukan  tingkat  dukungan  sosial  di  antara  pasien  kanker  di  pusat  kanker  komprehensif  di Ethiopia telah dilakukan oleh Atinafu dkk [27] . Tingkat dukungan sosial yang lemah, sedang, dan kuat  di  antara  pasien  kanker  masing-masing  sebesar  45,3%,  34,2%,  dan  20,5%.  Usia,  status perkawinan,  tempat  tinggal,  status  pendidikan,  stadium  3  ditemukan  menjadi  faktor  signifikan untuk tingkat dukungan sosial.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Jenis Data dan Variabel Penelitian
Penelitian  ini  memanfaatkan  data  primer  yang  diperoleh  secara  langsung  melalui  distribusi kuesioner kepada responden. Jumlah responden sebanyak 165 dipilih dengan menerapkan rumus Slovin [28] sebagaimana dijelaskan dalam referensi yang disebutkan.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Hagni Wijayanti, Herman
2 1 ( ) N n N e = + (3.1)
dengan n merupakan jumlah  sampel, N jumlah  populasi,  dan e batas  toleransi.  Jumlah  populasi masyarakat  Desa  Cikanyere  yang  memiliki  usia  produktif  yakni  4340  orang  dan  dengan menggunakan  batas toleransi  8%,  didapatkan  sampel sebanyak  165.  Kuesioner  yang  disebarkan kepada  responden  berisi  pertanyaan  mengenai  variabel-variabel  yang  menjadi  fokus  penelitian, yaitu usia, jenis kelamin, status pernikahan, pendidikan, dan tingkat pendapatan.
Variabel yang dijadikan fokus dalam penelitian ini terdiri dari variabel terikat, yaitu tingkat pendapatan,  dan  variabel  bebas  yang  melibatkan  usia,  jenis  kelamin,  status  pernikahan,  tingkat pendidikan, dan tingkat pendapatan. Rincian mengenai variabel-variabel tersebut dapat ditemukan pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Variabel Penelitian
Variabel  Nama Variabel  Tipe Variabel Keterangan/Satuan Y Tingkat Pendapatan Kontinu 0: < Rp500.000 1: Rp500.000 – Rp1.000.000 2: Rp1.000.000 – Rp3.000.000 3: Rp.3.000.000 – 5.000.000 4: > Rp5.000.000 1 X Usia Diskrit Tahun 2 X Jenis Kelamin Kategorik 0: Laki-laki 1: Perempuan 3 X Status Pernikahan Kategorik 0: Menikah 1: Belum/tidak menikah 4 X Pendidikan Kategorik 0: SD 1: SMP 2: SMA 3: D I-III 4: S1/D4 5 X Jumlah Tanggungan Diskrit Orang

## 3.2 Tahapan Analisis Data
Berikut adalah langkah-langkah menganalisis data dalam penelitian ini.
1. Deskripsi data menggunakan statistika deskriptif
2. Uji Multikolinearitas setiap variabel bebas menggunakan persamaan (2.5)
3. Pengujian  hubungan  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  secara  parsial menggunakan uji Chi-square berdasarkan persamaan (2.6)
4. Uji kelayakan model
5. Estimasi  parameter  dan  pembentukan  model  regresi  logistik  ordinal  mengacu  pada (2.1), (2.2), (2.3), dan (2.4)
6. Interpretasi model
4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Deskripsi Data

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Hagni Wijayanti, Herman
Data  dijelaskan  menggunakan  statistika  deskriptif  dari  setiap  variabel  penelitian.  Terdapat deskripsi data yang meliputi pendapatan, status pernikahan, jenis kelamin, dan jumlah tanggungan serta status pernikahan. Statistika deskriptif untuk setiap variabel ditentukan dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Excel.
4.1.1 Pendapatan
Gambar 4.1 Diagram Pie Pendapatan
Berdasarkan data yang diberikan, dalam sampel tersebut terdapat persentase pendapatan sebagai berikut:
(a) Sebanyak 73,94% responden memiliki pendapatan dalam kategori 2.
(b) Sebanyak 13,94% responden memiliki pendapatan dalam kategori 3.
(c) Sebanyak 07,88% responden memiliki pendapatan dalam kategori 1.
(d) Sebanyak 02,42% responden memiliki pendapatan dalam kategori 0.
(e) Sebanyak 01,82% responden memiliki pendapatan dalam kategori 4.

## 4.1.2 Usia
Tabel 4.1 Statistika Deskriptif untuk Usia Statistika Deskriptif Nilai Rata-rata Usia Responden 41,4909091 Standard Error 1,11247107 Median 41 Mode 44 Standard Deviation 14,2899496 Sample Variance 204,202661 Usia Responden Termuda 19 Usia Responden Tertua 75 Jumlah Responden 165
Tabel 4.1 menggambarkan data usia dari 165 responden. Dalam sampel tersebut, rata-rata usia  responden  adalah  41,49  tahun,  dengan  standar  eror  sebesar  1,11.  Rata-rata  ini  merupakan perkiraan usia dari seluruh populasi, dengan tingkat ketidakpastian yang diindikasikan oleh standar error.
Median usia responden adalah 41 tahun. Ini berarti setengah dari responden memiliki usia di bawah 41 tahun, sementara setengahnya lagi memiliki usia di atas 41 tahun. Mode usia, atau nilai yang paling sering muncul dalam sampel, adalah 44.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Hagni Wijayanti, Herman
Penyebaran  usia  responden  dapat  dilihat  dari  nilai  standar  deviasi  yaitu  14,29.  Standar deviasi  menggambarkan  tingkat  variasi  atau  penyebaran  data  usia  di  sekitar  rata-rata.  Semakin tinggi standar deviasi, semakin besar variasi usia di antara responden.
Variansi sampel usia, yang merupakan kuadrat dari standar deviasi, adalah 204,20. Variansi ini memberikan gambaran tentang variabilitas usia dalam sampel tersebut.
Usia  responden  termuda  dalam  sampel  adalah  19  tahun,  sementara  usia  responden  tertua adalah 75 tahun. Usia responden dalam penelitian ini beragam, mulai dari 19 hingga 75 tahun.

## 4.1.3 Jenis Kelamin
Gambar 4.2 Diagram Pie Jenis Kelamin Menurut diagram pie diatas, dalam sampel tersebut terdapat 78,8% responden yang merupakan laki-laki, sedangkan 21,2% responden merupakan perempuan.

## 4.1.4 Status Pernikahan
Gambar 4.3 Diagram Pie Status Pernikahan Dari diagram pie pada Gambar 4.3 dapat dilihat bahwa dalam sampel tersebut terdapat 75,76% responden yang telah menikah, sedangkan 24,24% responden masih belum atau tidak menikah. 4.1.5 Pendidikan
Gambar 4.4 Diagram Pie Tingkat Pendidikan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Hagni Wijayanti, Herman
Berdasarkan diagram pie di atas dapat dilihat dalam sampel tersebut terdapat persentase pendidikan sebagai berikut:
(a) Sebanyak 54,55% responden memiliki latar belakang pendidikan pada tingkat Sekolah Dasar (SD).
(b) Sebanyak  26,67%  responden  memiliki  latar  belakang  pendidikan  pada  tingkat  Sekolah Menengah Atas (SMA).
(c) Sebanyak  13,33%  responden  memiliki  latar  belakang  pendidikan  pada  tingkat  Sekolah Menengah Pertama (SMP).
(d) Sebanyak 03,03% responden memiliki latar belakang pendidikan pada tingkat Diploma I/III.
(e) Sebanyak 01,82% responden memiliki latar belakang pendidikan pada tingkat Sarjana (S1).
(f) Sebanyak 00,61% responden memiliki latar belakang pendidikan pada tingkat Diploma I/II.

## 4.1.6 Jumlah Tanggungan
Tabel 4.2 Statistik Deskriptif untuk Jumlah Tanggungan Jumlah Tanggungan Rata-rata Jumlah Tanggungan 2,280488 Standard Error 0,124612 Mode 3 Standard Deviation 1,59581 Sample Variance 2,546611 Jumlah Tanggungan Terkecil 0 Jumlah Tanggungan Terbesar 8 Total Jumlah Tanggungan 165
Data yang diberikan adalah tentang jumlah tanggungan dalam suatu sampel. Berikut adalah deskripsi dari data tersebut:
(a) Rata-rata  jumlah  tanggungan  adalah  2,280488.  Ini  merupakan  perkiraan  nilai  tengah  dari jumlah tanggungan dalam sampel.
(b) Standar eror sebesar 0,124612 mengindikasikan tingkat ketidakpastian dalam perkiraan rata- rata jumlah tanggungan.
(c) Median  jumlah  tanggungan  adalah  2.  Median  merupakan  nilai  tengah  yang  membagi  data menjadi dua bagian yang sama jumlahnya.
(d) Mode jumlah tanggungan adalah 3. Mode merupakan nilai yang paling sering muncul dalam sampel.
(e) Standar  deviasi  jumlah  tanggungan  adalah  1,59581. Standar  deviasi  mengukur  sejauh  mana data jumlah tanggungan menyebar dari rata-rata.
(f) Variansi  sampel  jumlah  tanggungan  adalah  2,546611.  Variansi  merupakan  ukuran  statistik yang menggambarkan variasi jumlah tanggungan dalam sampel.
(g) Jumlah tanggungan terkecil dalam sampel adalah 0, menunjukkan adanya responden yang tidak memiliki tanggungan.
(h) Jumlah tanggungan terbesar dalam sampel adalah 8, menunjukkan adanya responden dengan jumlah tanggungan tertinggi.
(i) Jumlah total responden dalam sampel adalah 165, yaitu jumlah individu yang dihitung dalam analisis ini.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Hagni Wijayanti, Herman

## 4.2 Uji Multikolinearitas
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  multikolinieritas  adalah dengan menghitung  nilai VIF  menggunakan  Persamaan  (2.3).  Jika  nilai  VIF  melebihi  10,  maka menunjukkan adanya multikolinieritas antara kovariat. Tabel 4.3 menampilkan hasil perhitungan nilai VIF untuk setiap kovariat menggunakan perangkat lunak SPSS.
Tabel 4.3 Output uji Multikolinearitas Faktor VIF Usia 1,226 Jenis Kelamin 1,180 Status Pernikahan 1,742 Pendidikan 1,127 Jumlah Tanggungan 1,757
Dari Tabel 4.3, dapat disimpulkan bahwa semua faktor independen, seperti usia, jenis kelamin, status pernikahan, tingkat pendidikan, dan jumlah tanggungan, menunjukkan tingkat toleransi yang melebihi  0,10  dan  nilai  VIF  yang  kurang  dari  10,00.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  tidak  ada indikasi  multikolinieritas  antara  variabel-variabel  tersebut.  Dengan  demikian,  dalam  pembuatan model regresi, tidak terdapat masalah multikolinieritas yang perlu dikhawatirkan.

## 4.3 Uji Chi-Square ( )
2 
Penentuan  Inklusi  variabel  dalam  model  menngunakan  Uji Chi-square ( ) 2  independensi. Model Regresi Logistik Ordinal digunakan untuk mengevaluasi variabel yang berhubungan secara langsung  dengan  tingkat  pendapatan.  Variabel  yang  memiliki  hubungan  statistik  dan  signifikan dengan tingkat pendapatan pada tingkat signifikansi 5% (Sig ≤ 0,05) digunakan untuk analisis lebih lanjut menggunakan model Regresi Logistik Ordinal.
Uji Chi-square digunakan untuk pengujian hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas secara parsial. Adapun hipotesis pengujian ini sebagai berikut.
H 0 : tidak ada hubungan yang signifikan antara variabel H 1 : ada hubungan yang signifikan antara variabel Keputusan  diambil  berdasarkan  jika  nilai  si g .  lebih  dari  0,05,  maka  H 0 diterima.  Tabel  berikut menampilkan nilai Sig. yang dihitung dengan menggunakan perangkat lunak SPSS:
Tabel 4.4 Tabel Uji Chi-square antara usia dan pendapatan Nilai Pearson Chi- square Sig. Keputusan 269,667 0,001 Tolak H 0
Dari data yang tercantum pada Tabel 4.4, terlihat bahwa nilai signifikansi uji Pearson Chi-Square  adalah  0,001,  dan  karena  nilai  signifikansinya  (0,001)  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi yang ditetapkan (0,05), dapat disimpulkan bahwa ada hubungan yang signifikan antara usia dan pendapatan.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Hagni Wijayanti, Herman
Tabel 4.5 Tabel Uji Chi-square antara Jenis Kelamin dan Pendapatan Nilai Pearson Chi- square Sig. Keputusan 26,362 0,100 Terima H 0
Tabel 4.5, menujukan nilai signifikansi uji Pearson Chi-Square adalah 0,100. Karena nilai yang ditetapkan  (0,05)  lebih  kecil  dari  nilai  signifikansi  (0,100)  maka  disimpulkan  bahwa  hubungan antara jenis kelamin dan pendapatan tidak ada.
Tabel 4.6 Tabel Uji Chi-square antara Status Pernikahan dan Pendapatan Nilai Pearson Chi- square Sig. Keputusan 9,126 0,058 Terima H 0
Tabel 4.6, memperlihatkan nilai signifikansi uji Pearson Chi-Square sebesar 0,058. Dengan nilai  signifikansi  (0,058)  yang  lebih  besar  daripada  tingkat  signifikansi  yang  ditetapkan  (0,05), maka disimpulkan bahwa hubungan antara status perkawinan dan pendapatan tidak signifikan.
Tabel 4.7 Tabel Uji Chi-square antara Tingkat Pendidikan dan Pendapatan Nilai Pearson Chi- square Sig. Keputusan 63,097 0,001 Tolak H 0
Berdasarkan  informasi  dari  Tabel  4.7,  terlihat  bahwa  nilai  signifikansi  uji  Pearson  Chi- Square adalah 0,001 dan nilai signifikansi 0,001 < 0,05. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara pendidikan dan pendapatan berdasarkan data tersebut.
Tabel 4.8 Tabel Uji Chi-square antara Jumlah Tanggungan dan Pendapatan Nilai Pearson Chi- square Sig. Keputusan 27,749 0,478 Tolak H 0
Dari data yang terdapat pada Tabel 4.8, terlihat bahwa nilai signifikansi uji Pearson Chi-Square adalah 0,478. Karena nilai signifikansi tersebut (0,478) lebih besar dari tingkat signifikansi yang ditetapkan  (0,05),  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan  antara  jumlah tanggungan dengan pendapatan berdasarkan hasil tersebut.

## 4.4 Uji Kelayakan Model Regresi Linear Logistik Ordinal
Metode Logistik Ordinal diterapkan pada variabel yang telah lulus uji Chi-square . Dari lima variabel  yang  ada,  hanya  tiga  variabel  yang  menunjukkan  nilai  signifikansi  di  bawah  0,05.  Ini berarti  hanya  tiga  variabel  yang  berhasil  lulus  uji  Chi-square  dan  dapat  digunakan  dalam membangun  model  regresi  logistik  ordinal.  Uji  kelayakan  model  diperlukan  untuk  memastikan bahwa model regresi logistik yang dibangun merupakan model yang layak. Berikut pengujian yang dilakukan menggunakan software SPSS untuk menentukan kelayakan model.
Tabel 4.9 Kesesuaian Model
Hagni Wijayanti, Herman
-2 Log Likelihood Chi-Square Derajat Kebebasan Sig. 240,157 31,741 6 0,000
Dari Tabel 4.9, dapat dilihat nilai signifikansi yaitu 0,000. Jika dilihat dari nilai signifikansi tersebut  mengindikasikan  bahwa  model  telah  sesuai  dan  dapat  dilanjutkan  untuk  analisis selanjutnya.
Tabel 4.10 Keluaran Pseudo Coefficient of Determination R-Square Nilai Cox and Snell 0,176 Nagelkerke 0,213 McFadden 0,110
Dalam  Tabel  4.10,  terdapat  tiga  nilai R-Square yang  dihasilkan  dari  tiga  pendekatan berbeda. Dalam konteks analisis ini, metode Nagelkerke memiliki nilai R-Square mencapai 0,213 atau setara dengan 21,3%. Hasil ini mengindikasikan bahwa variabel bebas mampu menjelaskan sekitar 21,3% dari variasi pada variabel terikat.

## Tabel 4.11 Uji Simultan
-2 Log Likelihood Chi-Square Derajat Kebebasan Sig. 209,367 30,790 18 0,030
Nilai Chi-square yang didapatkan dari uji simultan sebesar 30,790 dan diperoleh juga  p-value yang  lebih  kecil  dari  nilai  siginifikansi,  yaitu  0,03  <  0,05.  Oleh  karena  itu,  hasil  tersebut mengindikasikan  dengan  interval  kepercayaan  95%,  model  yang  dihasilkan  adalah  model  yang baik.

## 4.5 Estimasi Parameter
Dalam  konstruksi  model  regresi  logistik  ordinal,  parameter  model  diestimasi  menggunakan Maximum Likelihood . Di bawah ini adalah hasil estimasi parameter yang diperoleh menggunakan perangkat lunak SPSS.

## Tabel 4.12 Estimasi Parameter
Variabel Estimasi Standar Eror Odds Ratio Sig. Selang Kepercayaan 95% Batas bawah Batas Atas Pendapatan kategori 0 -7,578 1,662 0,001 0,000 -10,835 -4,321 Pendapatan kategori 1 -6,208 1,621 0,002 0,000 -9,384 -3,032 Pendapatan kategori 2 -1,878 1,580 0,153 0,234 -4,974 1,218 Pendapatan kategori 3 2,041 1,584 7,698 0,198 -1,064 5,146 Usia -0,018 0,014 0,982 0,180 -0,045 0,008 Tanggungan 0,295 0,118 1,343 0,013 0,063 0,526 Pendidikan SD -4,478 1,480 0,011 0,002 -7,380 -1,577

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Hagni Wijayanti, Herman
Variabel Estimasi Standar Eror Odds Ratio Sig. Selang Kepercayaan 95% Batas bawah Batas Atas Pendidikan SMP -2,806 1,508 0,060 0,063 -5,761 0,149 Pendidikan SMA -3,457 1,496 0,032 0,021 -6,390 -0,524 Pendidikan D I-II -2,355 1,621 0,095 0,146 -5,532 0,822 Pendidikan S1 0 - 1 - - -
Nilai odds  ratio dihitung  dengan  rumus  eksponensial  dari  nilai  estimasi.  Hasil  analisis regresi  logistik  ordinal  pada  Tabel  4.12  mengindikasikan  bahwa  usia  memiliki  pengaruh  yang signifikan dengan tingkat signifikaaansi 5%. Nilai odds ratio pada variabel bebas usia sebesar 0,982 mengindikasikan  bahwa  jika  usia  seseorang  bertambah,  maka  besaran  pendapatannya  juga bertambah  sebesar  0,982.  Hasil  tersebut  memperlihatkan  bahwa  dengan  meningkatnya  tingkat pendidikan seiring dengan bertambahnya usia.
Hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  jumlah  tanggungan  berpengaruh  signifikan terhadapat  tingkat  pendapatan.  Nilai odds  ratio mengindikasikan  bahwa  pertambahan  jumlah tanggungan  menyebabkan  meningkatnya  pendapatan  sebesar  1,343.  Tingkat  pendidikan merupakan faktor  penting  lainnyaa  yang mempengaruhi tingkat  pendapatan  masyarakat  di  Desa Cikanyere. Seseorang yang berstatus pendidikan diploma memiliki kemungkinan 0,095 kali lebih kecil untuk memiliki pendapatan tinggi dibandingkan dengan individu yang berstatus pendidikan S1. Selain itu, individu yang memiliki status pendidikan SMA memiliki kemungkinan 0,032 lebih kecil untuk memiliki pendapatan tinggi dibandingkan dengan individu yang berstatus pendidikan S1. Begitupun dengan pendidikan SMP memiliki kemungkinan 0,060 lebih kecil dibandingkan S1.

## 5. PEMBAHASAN
Tujuan dari penelitian ini yaitu mengidentifikasi indikator yang memiliki pengaruh terhadap tingkat pendapatan masayarakat di Desa Cikanyere menggunakan model regresi logistik ordinal. Penelitian ini mempertimbangkan indikator jumlah tanggungan keluarga, status pernikahan, usia, status pendidikan, dan jenis kelamin. Variabel tingkat pendidikan didefinisikan sebagai data ordinal yang terdiri dari 5 kategori. Kategori 0 pendapatan kurang dari Rp500.000, kategori 1 memiliki pendapatan Rp500.000 hingga Rp1.000.000, Rp1.000.000 hingga Rp3.000.000 termasuk kategori 2, rentang Rp.3.000.000 sampai Rp5.000.000 termasuk kategori 3, dan kategori 4 pendapatan lebih dari  Rp5.000.000.  Penelitian  ini  mengikutsertakan  165  responden,  2,42%  responden  memiliki pendapatan  dalam  kategori  0,  7,88% responden  memiliki  pendapatan  dalam kategori  1,  73,94% memiliki pendapatan kategori 2, 13,94% responden memiliki pendapatan dalam kategori 3, 1,82% responden  memiliki  pendapatan  dalam  kategori  4.  Persentase  tersebut  menunjukkan  bahwa mendekati ¾ responden memiliki pendapatan dalam interval Rp500.000 – Rp1.000.000. Selain itu, temuan  penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  faktor  tingkat  pendidikan,  usia,  dan  jumlah tanggungan berpengaruh terhadap tingkat pendapatan secara signifikan.
Studi sebelumnya menunjukkan bahwa tingkat pendidikan memengaruhi pendapatan secara signifikan [8] . Dalam arti lain, tingkat pendidikan yang lebih tinggi sebanding dengan pendapatan. Dalam penelitian tersebut variabel terikat dan bebas berupa biner, sedangkan dalam penelitian ini berupa biner dan juga tingkatan. Penelitian lain yang menggunakan pendekatan regresi berganda juga menunjukkan bahwa pendidikan berpengaruh signifikan terhapat pendapatan [9] . Selain itu, penelitian ini juga menghasilkan kesimpulan bahwa seseorang yang berstatus pendidikan SD, SMP, SMA,  dan  Diploma  cenderung  memiliki  peluang  yang  lebih  rendah  untuk  memiliki  pendapatan tinggi jika dibandingkan terhadap individu yang dengan pendidikan S1.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Hagni Wijayanti, Herman
Jumlah  tanggungan  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  status  sosial  ekonomi keluarga [26] .  Penelitian  tersebut  menemukan  bahwa  seiring  bertambahnya  jumlah  keluarga, kemungkinan memiliki status sosial ekonomi yang tinggi menurun. Hal tersebut dapat dikaitkan dengan dengan fakta bahwa ukuran keluarga yang besar menyebabkan lebih banyak konsumsi yang diperlukan. Studi ini jyga menunjukkan bahwa kemungkinan memperoleh pendapatan tinggi lebih besar dengan jumlah tanggungan yang lebih besar.
Tingkat pendapatan juga dipengaruhi oleh usia, hasil tersebut sama dengan penelitian [8] . Penelitian tersebut menunjukkan usia kurang dari 30 memiliki pendapatan lebih kecil dibandingkan dengan  usia  lainnya.  Dalam  penelitian  ini,  peluang  memperoleh  pendapatan  yang  tinggi  akan bertambah seiring dengan pertambahan usia.
Penelitian yang dikutip dalam referensi [4] juga menggunakan pendekatan analisis multiple linear  regression untuk  menyelidiki  pengaruh  variabel  tingkat  pendidikan, gender ,  dan  status pernikahan  terhadap  pendapatan.  Hasilnya  menunjukkan  jika  pendidikan  sesorang  lebih  tinggi, jenis  kelamin  laki-laki,  atau  sudah  menikah  akan  mendapatkan  pendapatan  lebih  banyak dibandingkan pendidikan lebih rendah, perempuan, atau belum menikah. Dalam konteks penelitian ini, status pernikahan dan jenis kelamin tidak mempengaruhi pendapatan.
Analisis  linear  berganda  juga  digunakan  dalam  studi  mengenai  indikator  yang  dapat mempengaruhi  besar  pendapatan  dari  keluarga  yang  berprofesi  sebagai  nelayan  tradisional  di Kecamatan  Galesong [22] .  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  pengalaman  melaut, jumlah melaut, jumlah pekerja, dan variabel dummy dapat mempengaruhi peningkatan pendapatan nelayan. Di sisi lain, tingkat pendidikan dan jumlah anggota keluarga mempengaruhi pendapatan nelayan  secara  positif,  meskipun  tidak  signifikan.  Adapun  dalam  penelitian  ini,  pendapatan dipengaruhi secara signifikan oleh tingkat pendidikan dan jumlah tanggungan.
Indikator lain yang mungkin berpengaruh terhadap tingkat pendapatan individu seperti jenis, status, dan jumlah jam kerja dapat dipertimbangkan [29–31] .

## 6. KESIMPULAN
1. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  pendapatan  di  Desa  Cikanyere  berdasarkan  uji Pearson Chi-quare yaitu jumlah tanggungan dan tingkat pendidikan serta usia. Sementara itu, pendapatan tidak terpengaruh secara signifikan oleh jenis kelamin dan status pernikahan.
2. Model regresi logistik ordinal menyatakan logit dari probabilitas setiap tingkat pendapatan di Desa Cikanyere, dengan parameternya di estimasi menggunakan maximum likelihood .

## Model 1
Logit(P(Pendapatan kategori 0)) = -7,578 + (-0,018 * Usia) + (0,295 * Tanggungan) + (- 4,478 * [SD]) + (-2,806 * [SMP]) + (3,457 * [SMA]) + (-2,355 * [D I-III])

## Model 2
Logit(P(pendapatan kategori 1)) = -6.208 + (-0,018 * Usia) + (0,295 * Tanggungan) + (- 4,478 * [SD]) + (-2,806 * [SMP]) + (3,457 * [SMA]) + (-2,355 * [D I-III])

## Model 3
Logit(P(pendapatan kategori 2)) = 1.878 + (-0,018 * Usia) + (0,295 * Tanggungan) + (-
4,478 * [SD]) + (-2,806 * [SMP]) + (3,457 * [SMA]) + (-2,355 * [D I-III])

## Model 4
Logit(P(pendapatan kategori 3)) = -2.041 + (-0,018 * Usia) + (0,295 * Tanggungan) + (- 4,478 * [SD]) + (-2,806 * [SMP]) + (3,457 * [SMA]) + (-2,355 * [D I-III])
Didapatkan 4 model dengan tingkat pendapatan yang berbeda. Pengaruh variabel bebas yaitu usia, jumlah  tanggungan,  dan  pendidikan  memiliki  nilai  sama  untuk  semua  kategori tingkat pendidikan.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Hagni Wijayanti, Herman
3. Berdasarkan nilai odds ratio , jika usia seseorang bertambah, maka besaran pendapatannya juga bertambah sebesar 0,982. Hasil tersebut memperlihatkan bahwa dengan meningkatnya tingkat pendidikan seiring dengan bertambahnya usia. Pertambahan jumlah tanggungan menyebabkan meningkatnya pendapatan sebesar 1,343. Sementara itu, seseorang yang berstatus pendidikan diploma  memiliki  kemungkinan  0,095  kali  lebih  kecil  untuk  memiliki  pendapatan  tinggi dibandingkan  dengan  individu  yang  berstatus  pendidikan  S1.  Selain  itu,  individu  yang memiliki  status  pendidikan  SMA  memiliki  kemungkinan  0,032  lebih  kecil  untuk  memiliki pendapatan  tinggi  dibandingkan  dengan  individu  yang  berstatus  pendidikan  S1.  Begitupun dengan pendidikan SMP memiliki kemungkinan 0,060 lebih kecil dibandingkan S1.

## ACKNOWLEDGEMENT
Ucapan terima kasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Pakuan atas  pendanaan  dan  dukungan  mereka  pada  penelitian  ini,  mengenai  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Tingkat  Pendapatan  Individu  di  Desa  Cikanyere  Menggunakan  Model  Regresi Logistik  Ordinal.  Bantuan  keuangan  yang  diberikan  sangat  penting  dalam  menyelesaikan penelitian ini dengan sukses. Ucapkan terima kasih yang tulus kepada Kepala Desa Cikanyere  dan warga atas partisipasi dan kontribusi berharga.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis menyatakan bahwa tidak memiliki konflik kepentingan terkait dengan penelitian yang berjudul  'Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Pendapatan  Individu  di  Desa  Cikanyere Menggunakan  Model  Regresi  Logistik  Ordinal.'  Tidak  ada  hubungan  finansial,  pribadi,  atau profesional  yang  dapat  mempengaruhi  atau  membiaskan  temuan,  analisis,  atau  interpretasi  data yang  disajikan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini  telah  dilakukan  dengan  obyektivitas  dan ketidakberpihakan yang maksimal.

## REFERENCES
1. Sudjana, 2019. Hakikat Konsepsi Ketahanan Nasional di Bidang Ekonomi sebagai Geostrategi Indonesia melalui Pendekatan Kesejahteraan. Jurnal Pancasila Dan Kewarganegaraan , 4 (2), 1–10. https://doi.org/10.24269/jpk.v4.n2.2019.pp1-10
2. Natalia, L., Sudhanshu, H., Petermana, A., Seidenfeldc, D., Tembod, G., On, & Team, behalf of the  Z.  C.  T.  E.,  2019.  Does  money  buy  happiness?  Evidence  from  an  unconditional  cash transfer in Zambia. SSM - Population Health , 4 , 225–235.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2018.02.002
3.  Putri,  N.  D.  K.,  &  Wulandari,  D.  K.  A.,  202.  Determinant  Analysis  of  Income  Inequality  in Indonesia 2015-2020. Indonesian Journal of Human Resource Management , 1 (1), 1–15.
4. Akbariandhini, M., & Prakoso, A. F., 2020. Analisis Faktor Tingkat Pendidikan, Jenis Kelamin, Dan  Status  Perkawinan  Terhadap  Pendapatan  Di  Indonesia  Berdasarkan  IFLS-5. Jurnal Pendidikan Ekonomi, Manajemen Dan Keuangan , 4 (1 (1)), 13–22.
https://doi.org/10.26740/jpeka.v4n1.p13-22
5. Peng, C., & She, P. W., 2020. Are women less likely to be managers in the UK labour market? Economic Modelling , 85 , 317–324. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2019.10.021
6. Luo, M. S., Chui, E. W. T., & Li, L. W., 2020. The Longitudinal Associations between Physical Health  and  Mental  Health  among  Older  Adults. Aging  and  Mental  Health , 24 (12),  1990– 1998. https://doi.org/10.1080/13607863.2019.1655706
7.  Susdarwono,  E.  T.,  2022.  Positive  Predictions  of  International  Institutions,  Demographic Bonuses  and  Covid-19:  Will  Indonesia  Really  Enjoy  the  Demographic  Bonus  Amid  the

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI

## Hagni Wijayanti, Herman
Raging  Covid-19  Pandemic? Jurnal  Ekonomi  Dan  Statistik  Indonesia , 2 (2),  134–141. https://doi.org/10.11594/jesi.02.02.01
8. Julianto, D., & Utari, A. P., 2019. Analisa Pengaruh Tingkat Pendidikan Terhadap Pendapatan Individu  Di  Sumatera  Barat. Journal  of  Physics  A:  Mathematical  and  Theoretical , 44 (8), 1689–1699.
9.  Haryati,  2021.  Pengaruh  Jenjang  Pendidikan  Terhadap  Pendapatan  Rumah  Tangga  Di  Desa Sebuduh Kabupaten Sanggau. Program Studi Pendidikan Ekonomi FKIP Untan Pontianak , 1 , 42–48.
10.  Budistiharah,  A.  U.,  Islamiyati,  2023.  Pemodelan  Regresi  Logistik  Ordinal dengan  Dispersi Efek Lokasi. Journal of Statistics and Its Application . Vol. 4, No. 2, Juli, 2023, Hal. 144-152 11.  Sesay,  R.  B.,  Kpangay,  M.,  &  Seppeh,  S.,  2021. An  Ordinal  Logistic  Regression  Model  to Identify  Factors  Influencing  Students  Academic  Performance  at  Njala  University . April . https://doi.org/10.51244/IJRSI.2021.8104
12.  Bustan,  M.  N.,  Tiro,  M.  A.,  Annas,  S.,  &  Adiatma,  2019.  Analysis  of  Ordinal  Logistic Regression Model on Breast Cancer Diagnosis by Birads Mammography. Indian Journal of Public  Helalth  Research  &  Development , 10 (1),  1199–1203.  https://doi.org/10.5958/0976- 5506.2019.00218.3
13.  Rifada,  M.,  Chamidah,  N.,  Nuraini,  P.,  &  Gunawan,  F.  D.,  2021. Determinants  of  Stunting Among  Under-Five  Years  Children  Using  the  Ordinal  Logistic  Regression  Model . 550 (Icmmed 2020), 405–411.
14. Daoud, J. I., 2018. Multicollinearity and Regression Analysis. Journal of Physics: Conference Series , 949 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/949/1/012009
15. Negara, I. C., & Prabowo, A., 2018. Penggunaan Uji Chi–Square untuk Mengetahui Pengaruh Tingkat  Pendidikan  dan  Umur  terhadap  Pengetahuan  Penasun  Mengenai  HIV–AIDS  di Provinsi DKI Jakarta. Prosiding Seminar Nasional Matematika Dan Terapannya 2018 , 1 (1), 1–8.
16.  Guzman,  F.,  Paswan,  A.,  &  Tripathy,  N.,  2019.  Consumer  centric  antecedents  to  personal financial planning. Journal of Consumer
Marketing , 36 (6), 858–868. https://doi.org/10.1108/JCM-01-2018-2514
17.  Rizkiawati,  N.  L.,  &  Asandimitra,  N.,  2018.  The  Influence  of  Demography,  Financial Knowledge, Financial Attitude, Locus of Control and Financial Self-Efficacy on the Financial Management Behavior of the Surabaya Community. Jurnal Ilmu Manajemen (JIM) , 6 (3), 93– 107.
18.  Hakim,  L.  N.,  2020.  Urgensi  Revisi  Undang-Undang  tentang  Kesejahteraan  Lanjut  Usia.
Aspirasi: Jurnal Masalah-Masalah Sosial , 11 (1), 43–55.
https://doi.org/10.46807/aspirasi.v11i1.1589
19. Colineaux, H., Neufcourt, L., Delpierre, C., Kelly-Irving, M., & Lepage, B., 2023. Explaining biological differences between men and women by gendered mechanisms. Emerging Themes in Epidemiology , 20 (1), 1–17. https://doi.org/10.1186/s12982-023-00121-6
20. Lamichhane, C. D., 2018. Understanding the Education Philosophy and Its Implications. NCC Journal , 3 (1), 24–29. https://doi.org/10.3126/nccj.v3i1.20245
21. Pristiwanti, D., Badariah, B., Hidayat, S., & Dewi, R. S., 2022. Pengertian Pendidikan. Jurnal Pendidikan Dan Konseling (JPDK) , 4 (6), 1707–1715.
22. Amir, Akhmad, Romadhoni, B., & Abidin, Z., 2022. Factors Affecting Household Income of Traditional Fishermen in Galesong District, Takalar Regency, Indonesia. European Journal of Business and Management Research , 7 (6), 22–25.
https://doi.org/10.24018/ejbmr.2022.7.6.1597

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Hagni Wijayanti, Herman
23. Setyawati, D. U., Korida, B. D., & Febrilia, B. R. A., 2020. Analisis Regresi Logistik Ordinal Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  IPK  Mahasiswa. Jurnal  Varian , 3 (2),  65–72. https://doi.org/10.30812/varian.v3i2.615
24. Amelia, R., Indahwati, & Erfiani., 2022. the Ordinal Logistic Regression Model With Socio- Economic Survey . 16 (4), 1355–1364.
25. Ananda, B. D. K., Insani, Z., Febrilia, B. R. A., & Setyawati, D. U., 2020. Analisis Regresi Logistik Ordinal Mengenai Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Pendikan Anak Di Desa Sayang-Sayang. Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) , 3 (2), 124–132. https://doi.org/10.14710/jfma.v3i2.7811
26. Lelisho, M. E., Wogi, A. A., & Tareke, S. A., 2022. Ordinal Logistic Regression Analysis in Determining  Factors  Associated  with  Socioeconomic  Status  of  Household  in  Tepi  Town, Southwest Ethiopia. Scientific World Journal , 2022 . https://doi.org/10.1155/2022/2415692 27.  Atinafu,  B.  T.,  Tarekegn,  F.  N., &  Kebede,  W. M.,  2023.  Assessment  of the level of  social support and associated factors among cancer patients in the comprehensive cancer center at Ethiopia: Ordinal logistic regression analysis level of social support and associated factors among cancer patients. Heliyon , 9 (5), e15688. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e15688 28.  Susanti,  A.,  Soemitro,  R.  A.  A.,  Suprayitno,  H.,  &  Ratnasari,  V.,  2019.  Searching  the Appropriate  Minimum  Sample  Size  Calculation  Method  for  Commuter  Train  Passenger Travel Behavior Survey. Journal of Infrastructure & Facility Asset Management , 1 (1), 47– 60. https://doi.org/10.12962/jifam.v1i1.5232
29. Desanti, G., & Ariusni, 2022. Pengaruh Umur, Jenis Kelamin, Jam Kerja, Status Pekerjaan Dan Pendidikan Terhadap Pendapatan Tenaga Kerja Di Kota Padang. 3, 17–26.
30. Bhaskara, A. A. Y., Wardana, I. G., & Marhaeni, A. A. I. N., 2019. Pengaruh Pendidikan, Jenis Kelamin, Dan Status Pekerjaan Terhadap Pendapatan Pekerja Di Bali. 8(9), 1947–1976.
31. Ichsan, M. W., & Suharto, R. B., 2021. Pengaruh pendapatan dan jumlah tanggungan keluarga terhadap konsumsi buruh ( studi terhadap buruh angkut di pasar segiri Samarinda ) The effect of income and the number of family dependents on labor consumption ( study of transport workers in the segiri market in Samarinda ) . 6 (3), 7–14.