Vol 2, No 1, Juni 2021, Hal 16-20 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Penerapan Algoritma Regresi Linier Berganda dalam Mengestimasi Jumlah Perceraian di Pengadilan Agama Simalungun
Rafiah Aini Samosir, Muhammad Fachrur Rozy, Agus Perdana Windarto
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 rafiahsamosir1@gmail.com, 2 rojak.x8@gmail.com, 3 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak −Angka perceraian setiap tahunnya yang terus mengalamai peningkatan, termasuk yang sedang terjadi di Pengadilan Agama Simalungun.  Perceraian  yang  dilakuka  oleh  pihak  laki  –  laki  yang  disebut  dengan  cerai  talak  dan  yang  dilakukan  oleh  pihak perempuan dan disebut dengan cerai gugat. Banyak aspek yang menyebabkan terjadinya perceraian disetiap tahunnya. Dengan terus meni  ngkatnya  angka  perceraian  yang  terjadi  ini  maka  pegawai  yang  bekerja  harus  melaksanakan  pekerjaan  dengan  seefektif mungkin.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merekomendasikan  pengestimasian  jumlah  angka  perceraian  di  pengadilan  agama simalungun.  Peneliti  menggunakan  metode  penerapan  data  mining  algoritma  regresi  linier  berganda.  Sumber  data  penelitian  ini diperoleh dengan cara wawancara dan observasi langsung ke bagian kepaniteraan yang berada di pengadilan agama simalungun.
Kata Kunci: Perceraian; Metode; Data Mining; Estimasi; Regresi Linier Berganda
Abstract −The number of divorces each year continues to increase, including what is happening at the Simalungun Religious Court. Divorce  by  the  male  party  is  called  divorce  talak  and  that  is  done  by  the  woman  and  is  called  divorce  suicidal.  There  are  many aspects that cause divorce every year. With the continuing increase in the divorce rate that is happening, employees who work must carry out their work as effectively as possible. This study aims to recommend estimating the number of divorces in the Simalungun religious  court.  Researchers  use  the  method  of  applying  data  mining  multiple  linear  regression  algorithms.  The  source  of  this research data was obtained by means of interviews and direct observation to the secretariat in the Simalungun religious court.
Keywords : Divorce; Method; Data Mining; Estimate; Mulitiple Linear Regression

## 1. PENDAHULUAN
Didalam islam Allah telah mengatur semua tentang aspek kehidupan yang diatur didalam Al  – Quran dan Hadist [1]. Dan  diantara  aspek  kehidupan  yang  diatur  adalah  tentang  pernikahan.  Pernikahan  adalah  salah  satu  tanda  kekuasaan Allah dengan menjadikan manusia berpasang – pasangan. Didalam pernikahan akan selalu ada bahtera yang terjadi, dan tidak sedikit yang dapat melewati bahtera rumah tangga pada akhirnya perceraian yang terjadi[2]. Banyak perkara yang masuk  disebabkan  oleh  faktor  ekonomi  sehingga  menimbulkan  perselisihan  dan  pertengkaran  antara  pasangan  suami istri  dan  menarik  keputusan  secara  satu  pihak  untuk  meninggalkan  pihak  yang  lain , bahkan  tidak  adanya  landasan agama yang menjadi aspek terpenting dalam berumah tangga, sehingga terjadilah perceraian.
Pada  hakekatnya  pernikahan  yang  ideal  dilangsungkan  untuk  selama-lamanya,  bukan  untuk  jangka  waktu tertentu  saja.  Pasangan  suami  istri  idealnya  hanya  dipisahkan  oleh  kematian.  Namun  demikian  tidak  semua  pasangan suami  istri  mampu  mempertahankan  perkawinannya.  Kesalahpahaman  yang  terjadi  menjurus  kepada  pertikaian  dan konflik  serta  berakhir  dengan  perceraian,  baik  cerai  atas  permohonan  suami  maupun  gugatan  istri  melalui  sidang pengadilan.  Dengan  demikian  menunjukkan,  bahwa  kehidupan  keluarga  tidak  selalu  terjadi  dengan  harmonis. Pengadilan  Agama  adalah  pengadilan  tingkat  pertama  yang  akan  melaksanakan  penegakan  hukum  dan  keadilan  bagi masyarakat  beragama  Islam.  Dengan  meningkatnya  jumlah  perkara  perceraian  yang  masuk  di Indonesia  terutama  di pengadilan agama simalungun membuat pegawai harus bekerja seefektif  mungkin. Data mining merupakan salah satu bagian  cabang  ilmu  kecerdasan  buatan  (artificial  intelligence)  yang  mengandung  berbagai  jenis  metode,  termasuk prediksi, asosiasi, klasifikasi, klasifikasi dan estimasi, sesuai dengan pemanfaatannya [3]–[6].
Regresi  linier  merupakan  salah  satu  bagian  Data  mining  dimana  metode  ini  merupakan  metode  statistik  yang menguji sejauh mana hubungan sebab akibat variabel penyebab (X) terhadap variabel akibat. Faktor penyebab biasanya disebut  sebagai  X  atau  prediktor,  sedangkan  variabel  efek disebut  dengan  Y  atau  jawabannya  [7].  Regresi  linier  juga merupakan  metode  statistik  untuk  memprediksi  atau  memprediksi  kualitas  dan  kuantitas  yang  digunakan  dalam produksi [8]. Dengan memprediksi jumlah perceraian yang masuk diharapkan dapat meminimalisir peningkatan jumlah perceraian dengan memanfaatkan metode regresi linear .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Suatu  proses  yang  memperkerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  computer  (machine  learning)  yang  dapat menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge) swcara otomatis disebut dara mining. Knowledge Discovery in Databases (KDD) adalah penerapan metode saintifik pada  data mining. Dalam konteks ini data mining merupakan satu langkah daro proses KDD [9].
2.2 Estimasi
Vol 2, No 1, Juni 2021, Hal 16-20 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Estimasi adalah suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai populasi dengan memakai nilai sampel. Estimasi biasanya diperlukan untuk mendukung keputusan yang baik, menjadwalkan pekerjaan, menentukan berapa lama proyek perlu  dilakukan  dan  berapa  biayanya,  menentukan  apakah  proyek  layak  dikerjakan,  mengembangkan  kebutuhan  arus kas,  menentukan  seberapa  baik  kemajuan  proyek,  menyusun  anggaran  time  phased  dan  menetapkan  baseline proyek[10].

## 2.3 Regresi Linier Berganda
Regresi  linier  berganda  merupakan  analisis  yang  memilkiki  variabel  bebas  lebih  dari  satu.  Teknik  regresi  linier berganda digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh signifikan dua atau lebih variabel bebas (X1,X2,X3,..Xk) terhadap variabel terikat (Y)[11]. Persamaan Regresi Linier Berganda adalah sebagai berikut:
𝒀 ̂= a + 𝑿𝟏 + 𝒃𝟐𝑿𝟐 + 𝒃𝟑𝑿𝟑 + ...  + 𝒃𝒌𝑿𝒌 + e (1) Keterangan : - 𝑌 ̂
: Variabel terikat (nilai duga Y)
- 𝑋 1,2, 𝑋 3, …, 𝑋𝑘 : Variabel bebas - a, 𝑏 1, 𝑏 2, 𝑏 3, ..., 𝑏𝑘 :  Koefisen regresi - e
:  Kesalahan pengganggu (disturbance term )
Untuk memperoleh koefisien regresi b0, b1, b2 .... bk dapat di peroleh dengan cara simulasi dari tiga persamaan berikut: an + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 2 = ∑ 𝑌 (2)
a∑ 𝑋 1 +  1 ∑ 𝑋 1 2 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 = ∑ 𝑋 1 𝑌 (3)
a∑ 𝑋 2  + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1 𝑋 2  + 𝑏 2 ∑ 𝑋 2 2 = ∑ 𝑋 2 𝑌 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  mengestimasi  jumlah  perceraian  ada  beberapa  tahapan  didalam  menyelesaikan  permasalahan  dengan  metode regresi linier berganda diantaranya yaitu [11]:
a) Tahapan pertama, persiapkan data training terlebih dahulu. Data training biasa diambil dari data hostori yang pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan menjadi kelas – kelas tertentu.
b) Menentukan variable bebas dan variable tidak bebas. Variable bebas yaitu :
Cerai Talak (X1) Cerai Gugat (X2) Variable tidak bebas yaitu : Jumlah Perceraian (Y).
c) Mencari nilai persamaan regresi linier berganda  Y = a + b1.x1 + b2.x2
d) Menentukan nilai konstanta dan kofisien regresi
Dalam kasus ini, data perceraian tahun 2015 – 2019 diambil di bagian kepaniteraan yang berada di Pengadilan Agama Simalungun.  Data  tersebut  akan  digunakan  dalam  perhitungan  metode  regresi  linier  berganda  untuk  menganalisa mengenai estimasi jumlah perceraian. Data jumlah perceraian tersebut akan dilakukan pra – proses untuk menghasilkan data khusus yang sudah siap untuk dibentuk menjadi sebuah informasi baru.
Tabel 1. Akumulasi Data Perceraian Tahun 2015 – 2019
Tahun Cerai Talak (X1) Cerai Gugat (X2) Jumlah Perceraian 2015 130 448 578 2016 125 491 616 2017 169 612 781 2018 209 731 940 2019 264 836 1100 Jumlah 897 3118 4015 Tabel 2. Akumulasi Penyederhanaan Data Perceraian (dibagi 1000) Tahun Cerai Talak (X1) Cerai Gugat (X2) Jumlah Perceraian 2015 0,13 0,448 0,578 2016 0,125 0,491 0,616 2017 0,169 0,612 0,781 2018 0,209 0,731 0,94 2019 0,264 0,836 1,1 Jumlah 0,897 3,118 4,015
Vol 2, No 1, Juni 2021, Hal 16-20 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 3. Learning Dataset Tahun X1^2 X1*X2 X1*Y X2^2 X2*Y 2015 0,0169 0,05824 0,07514  0,200704  0,258944 2016 0,015625  0,061375 0,077  0,241081  0,302456 2017 0,028561 0,103 0,132  0,374544  0,477972 2018 0,043681  0,152779 0,19646  0,534361 0,68714 2019 0,069696  2,796846 0,2904  0,698896 0,9196
Jumlah  0,174463  3,172668  0,770989  2,049586  2,646112
Tabel 4. Ikhtisar Perhitungan Tahun X1^2 X1*X2 X1*Y X2^2 X2*Y 2015 0,0000169 0,00005824 0,00007514  0,000200704  0,000258944 2016 0,000015625  0,000061375 0,000077  0,000241081  0,000302456 2017 0,000028561 0,000 0,000 0,000374544  0,000477972 2018 0,000043681  0,000152779 0,00019646  0,000534361 0,00068714 2019 0,000069696  0,002796846 0,0002904  0,000698896 0,0009196 Jumlah  0,000174463  0,003172668  0,000770989  0,002049586  0,002646112
Untuk  memperoleh  koefisien  regresi  a,  b1  dan  b2  dapat  diperoleh  dengan  cara  simultan  dari  tiga  persamaan sebagai berikut:
an + b1ΣX1 + b2ΣX2 = ΣY (1) aΣX1 + b1ΣX1^2 + b2ΣX1X2 = ΣX1Y (2) aΣX2 + b1ΣX1X2 + b2ΣX2^2 = ΣX2Y (3)
Kemudian masukkan angka yang telah didapat pada ikhtisar perhitungan (tabel 4) dan nilai ΣX1, ΣX2 dan ΣY (dari Tabel.2) sehingga diperoleh hasil persamaan 1, 2 dan 3. a5+ b1(0,897) + b2(3,118) = 4,015 a(0,897) + b1(0,174463) + b2(3,172668) = 0,770989 a(3,118) + b1(3,172668) + b2(2,049586) = 2,646112
Kemudian ketiga persamaan diatas diselesaikan hingga memperoleh nilai pada a, b1, dan b2. Langkah – langkah penyelesaiannya adalah sebagai berikut :
a) Pertama, persamaan 1 dan 2 di eliminasi 5a+ b1(0,897) + b2(3,118) = 4,015 x  0.897 a (0,897) + b1(0,174463) + b2(3,172668) = 2,646112 x  5
a (4,485)  + b1 (0,804609)  + b2 (2,796846)
= 3,601455 a (4,485)  + b1 (0,872315)  + b2 (15,86334)
= 13,23056 b1 ( -0,067706)  +  b2 (-13,066494) = -9,629105 b1 ( -0,068)  +  b2 (-13,066) = -9,629 b) Pertama, persamaan 1 dan 3 di eliminasi 5a+ b1(0,897) + b2(3,118) = 4,015 x  3,118 a (3,118) + b1(3,172668) + b2(2,049586) = 2,646112 x  5 a (15,59)  + b1 (2,796846)  + b2 (9,721924) = 12,51877 a (15,59)  + b1 (15,86334)  + b2 (10,24793) = 13,23056 b1 ( -13,066)  +  b2 (-0,526) = -0,712 c) Pertama, persamaan 4 dan 5 di eliminasi b1(-0,068) + b2(-13,066) = -9,629 x  -13,066 b1(-13,066) + b2(-0,526) = -0,12 x  -0,068 b1 (0,888)  + b2 (170,72) = 125,765 b1 (0,888)  + b2 (0,036) = 0,048 b2 (170,72) = 125,765 b2 = 125,765 b2 = 125,765 : 179,684 b2 = 0,737 d) Kemudian masukkan nilai b2 kedalam persamaan 4 dengan mensubsitusikan.
b1 (-0,068) + b2 (-13,066) = -9,629 b1 (-0,068) + 0,737 (-13,066) = -9,629 -0,068 b1 + 9,630 = -9,629 b1 -0,068 = -9,629 + 9,630
Vol 2, No 1, Juni 2021, Hal 16-20 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
b1 -0,068 = 0,001 b1 = 0,001 : 0,068 b1 = 0,015 e) Kelima, masukkan nilai b1 dan b2 ke persamaan 1 dengan mensubsitusikan.
5a + b1 (0,897) + b2 (3,118) = 4,015 5a + (0,015) 0,897 + 0,737 (3,118) = 4,015 5a + 0,013 + 2,298 = 4,015 5a = 4,015 – 2,311 5a = 1,704 a = 1,704 : 5 a = 0,3408
Jadi sekarang telah didapat nilai a, b1, b2 dimana nilai-nilainya adalah sebagai berikut : a = 0,3408 b1 = 0,015 b2 = 0, 737 Sehingga menghasilkan persamaan regresi sebagai berikut : Y = 0,3408 + 0,015 X1 + 0,737 X2
Setelah  persamaan  regresi  linear  didapatkan,  maka  untuk  mengestimasi  jumlah  perceraian  dapat  diperoleh  dengan mudah. Dengan memasukkan nilai x1 dan x2 pada periode tahun terakhir (tahun 2019) yaitu nilai x1 sebesar 0,264 dan nilai  x2  sebesar  0,836.  Maka  menghitung  mengestimasi  jumlah  perceraian  adalah  dengan  menggunakan  persamaan regresi linear berganda diatas, sehingga:
Y = a + b1.x1 + b2.x2 = 0,3408 + 0,015 . 0,264 + 0,737 . 0,836 = 0,3408 + 0,00396 + 0,616132 = 0,960892 * 1000 = 961 perceraian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  regresi  linear  berganda    dapat menyelesaian permasalahan dalam mengestimasi jumlah perceraian. Dengan  menggunakan  variable bebas: cerai talak (X1), cerai gugat (X2), dan variable titdak bebas:  jumlah perceraian (Y). Hasil dari perhitungan  regresi linear berganda pada periode tahun terakhir (tahun 2019) yaitu nilai X1 sebesar 0,264 dan nilai X2 sebesar 0,836. Maka estimasi jumlah perceraian adalah 961 perceraian.

## REFERENCES
[1] W.  J.  Andari  and E.  Buulolo,  “Implementasi  Algoritma  C4  .  5 Mengetahui  Penyebab  Perceraian  Dalam  Pernikahan  (  Studi Kasus :  Pengadilan  Agama  Medan  Kelas  I-A  ),” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  365–375,  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i3.2133.
[2] S. H. Sa’dah, M. Safii, and I. Parlina, “Analisa Metode K - Means dalam Mengelompokkan Perkara Perceraian Berdasarkan Daerah Simalungun,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , no. September, pp. 349–358, 2019.
[3] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi (Kasus Pandemi Covid-19 di Indonesia),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 855, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2312.
[4] A.  P.  Windarto,  J.  Na,  and  A.  Wanto,  “Bagian  2 :  Model  Arsitektur  Neural  Network  dengan  Kombinasi  K-  Medoids  dan Backpropagation pada kasus Pandemi COVID-19 di Indonesia,” vol. 4, pp. 1175–1180, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2505.
[5] A. Waluyo, H. Jatnika, M. R. S. Permatasari, T. Tuslaela, I. Purnamasari, and A. P. Windarto, “Data Mining Optimization uses C4.5 Classification and Particle Swarm Optimization (PSO) in the location selection of Student Boardinghouses,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 874, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/874/1/012024.
[6] Z.  R.  S.  Elsi et  al. ,  “Utilization  of  Data  Mining  Techniques  in  National  Food  Security  during  the  Covid-19  Pandemic  in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1594, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1594/1/012007.
[7] I.  L.  L.  Gaol,  S.  Sinurat,  and  E.  R.  Siagian,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Metode  Regresi  Linear  Berganda  Untuk Memprediksi  Data  Persediaan  Buku Pada  Pt.  Yudhistira  Ghalia  Indonesia  Area  Sumatera  Utara,” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 130–133, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1579.
[8] Hafizah,  Tugiono,  and  W.  R.  Maya,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Penumpang  Pada  CV  .  Surya Mandiri Sukses Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier,” J. Teknol. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 2, no. 1, pp. 54–61, 2019.
[9] R. Gunawan, N. B. Nugroho, and R. Arbianto, “Penerapan Data Mining Untuk Estimasi Laju Pertumbuhan Produk Domestik Regional  Bruto  (  PDRB  )  Perkapita  Atas  Dasar  Harga  Berlaku  Menurut  Lapangan  Usaha  Pada  Kota  Medan  Menggunakan Metode Regresi Linier Barganda,” J-SISKO TECH , vol. 1, no. 2, pp. 106–113, 2018.
[10]  Y. L. Nainel, E. Buulolo, and I. Lubis, “Penerapan Data Mining Untuk Estimasi Penjualan Obat Berdasarkan Pengaruh Brand Image Dengan Algoritma Expectation Maximization ( Studi Kasus : PT . Pyridam Farma Tbk ),” JURIKOM , vol. 7, no. 2, pp. 214–224, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2097.
[11]  P.  S.  Ramadhan  and  N.  Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan
Vol 2, No 1, Juni 2021, Hal 16-20 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” Sains dan Komput. , vol. 18, no. 1, pp. 55–61, 2019.