## ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL MENGENAI FAKTOR-FAKTOR YANG

## MEMPENGARUHI TINGKAT PENDIKAN ANAK DI DESA SAYANG - SAYANG
Baiq Dewi Kusuma Ananda 1 , Zulmi Insani 2 , Baiq Rika Ayu Febrilia 3* , Dwi Utami Setyawati 4
1,2,3,4 Universitas Pendidikan Mandalika Email : 1 dkusuma2780@gmail.com , 2 zulmiinsani4@gmail.com , 3 rikafebrilia@ikipmataram.ac.id,
3 utamiwi.25@gmail.com
* Penulis Korespondensi
Abstract . The  economic  condition  of  the  parents  and  their  level  of  education  are  the determining factors for the level of education of the children. The purpose of this study was  to  analyze  the  factors  affecting  the  level  of  education  of  children  (socioeconomic status  of  parents  and  parents'  latest  education).  The  subjects  in  this  study  were  100 people  of  Sayang-Sayang  Village  who  were  determined  by  simple  random  sampling technique. Data collection was  carried out  online using a survey sheet  or  questionnaire developed  with  the  help  of  Google  Form.  The  method  in  analyzing  this  causal relationship uses ordinal logistic regression analysis. The results showed that the ordinal logistic  regression  analysis  provided  two  logit  models,  in  which  socioeconomic  status had  a  significant  effect  on  the  child's  education  level,  while  the  parents'  last  education level did not have a significant effect on the child's education level. The first logit model is a logit model that explains the causal relationship between socioeconomic status and the last  level  of  education of high-category children, while the second model  is  for the middle category level. Research is expected to be one of the references both in the use of ordinal logistic regression and in observing the factors that affect the level of children's education.
Keywords: Ordinal logistics regression, factors, level of children’s education
Abstrak. Kondisi  ekonomi  orang  tua  dan  tingkatan  pendidikannya  menjadi  faktor penentu  tinggi  rendahnya  pendidikan  anak.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  pendidikan  anak  (status sosial  ekonomi  orang  tua  dan  pendidikan  terakhir  orang  tua).  Subjek  dalam penelitian  ini  adalah  masyarakat  Desa  Sayang-Sayang  sebanyak  100  orang  yang ditentukan  dengan  teknik  sampel  acak  sederhana.  Pengumpulan  data  dilakukan secara  online  dengan  menggunakan  lembar  survei  atau  angket  yang  dikembangkan dengan  bantuan  Google  Form.  Metode  dalam  menganalisis  hubungan  sebab  akibat ini  menggunakan  analisis  regresi  logistik  ordinal.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  analisis  regresi  logistik  ordinal  memberikan  dua  model  logit,  yang  mana status  sosial  ekonomi  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  pendidikan  anak, sedangkan  tingkat  pendidikan  terakhir  orang  tua  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  tingkat  pendididkan  anak.  Model  logit  petama  adalah  model  logit  yang menjelaskan  hubungan  sebab  akibat  antara  status  sosial  ekonomi  dengan  tingkat pendidikan  terakhir  anak  kategori  tinggi,  sedangkan  model  kedua  untuk  tingkat
124 p-ISSN: 2621-6019 e-ISSN: 2621-6035 https://doi.org/10.14710/jfma.v3i2.7811
JOURNAL OF FUNDAMENTAL MATHEMATICS AND APPLICATIONS (JFMA) VOL. 3 NO. 2 (NOV 2020) Available online at www.jfma.math.fsm.undip.ac.id
kategori  menengah.  Penelitian  diharapkan  menjadi  salah  satu  referensi  baik  dalam penggunaan  regresi  logistik  ordinal  maupun  dalam  mengamati  faktor-faktor yangmempengaruhi tingkat pendidikan anak.
Kata Kunci: Regresi logistik ordinal, factor, tingkat pendidikan anak

## I. PENDAHULUAN
Pendidikan adalah salah satu wadah pembentukan generasi muda yang maju, cerdas, dan sejahtera. Pendidikan memiliki peranan penting dalam mempersiapkan peserta didik di masa depan sehingga mampu diandalkan oleh masyarakat di masa depan  [1]. Terdapat dua faktor yang  mempengaruhi  keberhasilan  pendidikan,  di  antaranya  faktor  internal  dan  faktor eksternal.  Faktor  eksternal  terdiri  dari  lingkungan  sedangkan  faktor  internal  terdiri  keluarga dan  orang  tua.  Orang  tua  memiliki  tanggung  jawab  atas  pendidikan  anaknya.  Menurut  [2], untuk  memenuhi  kebutuhan  pendidikan  seorang  anak  adalah  tugas  dari  orang  tua.  Akan tetapi, kondisi ekonomi orang tua menjadi faktor penentu tinggi rendahnya pendidikan anak. Hal  ini  sejalan  dengan  [3]  menyatakan  bahwa  tingkat  pendidikan  seorang  anak  dipengaruhi oleh  hasil  pendapatan  orang  tua  karena  status  sosial  ekonomi  masing-masing  orang  itu berbeda  dan  memiliki  kelas  masing-masing,  ada  yang  berada  pada  kelas  tinggi,  sedang  dan rendah.
Anak-anak  yang  memiliki  latar  belakang  ekonomi  menengah  ke  atas  akan  mendapatkan banyak  pengetahuan  dan  arahan  mengenai  pendidikan  untuk  masa  depannya.  Anak-anak yang berstatus ekonomi rendah akan kesulitan mendapatkan informasi dan arahan mengenai pendidikan  untuk  masa  depannya  [4].  Anak-anak  dengan  kondisi  ekonomi  rendah  akan mendapatkan  informasi  yang  terbatas  dari  orang  tua  mengenai  pendidikan  untuk  masa depannya, karena orang tuanya lebih memfokuskan untuk memenuhi kebutuhan hidup sehari- hari.  Tinggi  rendahnya  status  ekonomi  keluarga  memberikan  pengaruh  yang  besar  terhadap tingkat pendidikan anak, karena anak membutuhkan biaya untuk memenuhi kebutuhan dalam menyelesaikan pendidikannya [5].
Tidak  hanya  latar  belakang  ekonomi,  status  ekonomi  dan  pendidikan    terakhir  orang  tua sangat berpengaruh terhadap pendidikan,. Hal ini sejalan dengan [6] yang menyatakan bahwa pendidikan  merupakan  perihal  yang  penting,  namun  hal  tersebut  dipengaruhi  oleh  status ekonomi, tingkat pendidikan dan budaya pada suatu daerah. Orang tua yang memiliki tingkat pendidikan  yang  tinggi  dan  pengetahuan  yang  cukup  luas  akan  mempengaruhi  sikap kepemimpinannya di dalam keluarga, maka orang tua yang memiliki tingkat pendidikan yang tinggi  akan  bertambah  luas  pengetahuan  dan  pengalaman  dalam  menata  keluarganya  [7]. Dengan  demikian,  orang  tua  dengan  tingkat  pendidikan  yang  tinggi  dapat  mengarahkan anaknya untuk memiliki tingkat pendidikan yang tinggi pula.
Berkaitan dengan analisis faktor yang mempengaruhi tingkat pendidikan anak, salah satu analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  logistik  ordinal.  Regresi  logistik  ordinal adalah  perpanjangan  dari  regresi  multinomial  [8].  Analisis  regresi  logistik  dinamai  sesuai dengan  struktur  variabel  dependen  yang  mana  pada  variabel  tersebut  transformasi  logit diterapkan [9]. Pada dasarnya, ada dua kategori umum dari model regresi, yaitu model regresi linier  dan  model  regresi  logistik  yang  mana  keputusan  untuk  memilih  regresi  linier  atau regresi  logistik  bergantung  pada  skala  pengukuran  variabel  dependen  [10].  Pendapat  lain menyatakan bahwa regresi sendiri memiliki banyak model yang mana model yang memiliki
125 p-ISSN: 2621-6019 e-ISSN: 2621-6035 https://doi.org/10.14710/jfma.v3i2.7811
JOURNAL OF FUNDAMENTAL MATHEMATICS AND APPLICATIONS (JFMA) VOL. 3 NO. 2 (NOV 2020) Available online at www.jfma.math.fsm.undip.ac.id
variabel dependen kategoris bernama regresi logistik sedangkan untuk variabel respon ordinal dengan urutan bernama regresi logistik ordinal [11]. Regresi logistik ordinal digunakan untuk menganalisis  hubungan  antara  variabel  respon  dan  variabel  prediktor,  di  mana  variabel respon memiliki karakter polikotomous dengan skala ordinal [12] [13][14]. Lebih jauh, [15] menjelaskan  bahwa  variabel  prediktor  dapat  berupa  kategori,  interval  atau  suatu  variabel skala rasio. Regresi logistik ordinal akan menghasilkan model logit [16] yang merupakan log peluang  ( odds )  terjadinya  suatu  peristiwa  [15].  Rasio  peluang  ( odds  ratio )  untuk  setiap prediktor  dianggap  konstan  di  semua  kemungkinan  variabel  respon.  Dalam  model  regresi logistik  ordinal  terdapat  asumsi  penting  yang  termasuk  dalam odds ordinal.  Menurut  [17], parameter asumsi  ini tidak boleh berubah untuk  kategori  yang berbeda.  Ketika asumsi  yang dapat  diuji  terpenuhi,  rasio  peluang  dalam  model  logit  kumulatif  diinterpretasikan  sebagai peluang menjadi "lebih rendah" atau "lebih tinggi" pada variabel respon.
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  yang  menjadi  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  mengenai  regresi  logistik  ordinal  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat pendidikan  anak  pada  masyarakat  Desa  Sayang-Sayang.  Penelitian  menitikberatkan  pada pengamatan  dari  sisi  sosial  ekonomi  dan  pendidikan  terakhir  orang  tua.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  menjadi  salah  satu  bahan  referensi  dalam  penggunaan  regresi  logistik ordinal  dan  tambahan  wawasan  mengenai  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  pendidikan anak.

## II. METODE
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuntitatif.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer  yang  diambil  secara  langsung melalui 100 orang masyarakat Desa Sayang-Sayang Kecamatan Cakranegara, Kota Mataram, Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  (NTB)  sebagai  subjek  penelitian.  Sebaran  jenis  kelamin  dari 100  responden  adalah  48  perempuan  dan  52  laki-laki.  Pemilihan  sampel  diambil menggunakan  teknik  sampel  acak  sederhana.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data penghasilan orang tua per bulan sebagai  data sosial ekonomi orang tua,  pendidikan terakhir orang  tua,  dan  tingkat  pendidikan  anak.  Setiap  responden  atau  sampel  mengisi  data menggunakan lembar survei online yang dikembangkan dari aplikasi Google Form. Masing- masing data yang dikumpulkan berperan sebagai variabel respon dan prediktor seperti yang diuraikan berikut.
Variabel  Y  adalah  data  tingkat  pendidikan  terakhir  anak  yang  dikategorikan  menjadi  tiga, yaitu
1. Tinggi, untuk tingkat pendidikan Diploma, S1, S2, S3 (Y 1 )
2. Menengah, untuk tingkat pendidikan SMA/SMK/MA sederajat (Y 2 )
3. Dasar, untuk tingkat pendidikan SMP/MTs, SD, tidak sekolah (Y 3 )
Variabel X1 yang digunakan adalah status sosial ekonomi dengan 3 kategori yaitu :
1. Tinggi, untuk penghasilan orang tua per bulan yang lebih dari 3 juta rupiah (X 1,1 )
2. Sedang, untuk penghasilan orang tua per bulan di antara Rp 1.500.00 – Rp 3.000.000 (X 1,2 )
3. Rendah, untuk penghasilan orang tua per bulan di antara Rp 0 – Rp 1.500.000 (X 1,3 )
p-ISSN: 2621-6019 e-ISSN: 2621-6035 https://doi.org/10.14710/jfma.v3i2.7811

## JOURNAL OF FUNDAMENTAL MATHEMATICS
AND APPLICATIONS (JFMA) VOL. 3 NO. 2 (NOV 2020) Available online at www.jfma.math.fsm.undip.ac.id
Variabel  X2  adalah  data  tingkat  pendidikan  terakhir  orang  tua  dengan  kategori  yang  sama dengan kategori Y.
1. Tinggi, untuk tingkat pendidikan Diploma, S1, S2, S3 (X 2,1 )
2. Menengah, untuk tingkat pendidikan SMA/SMK/MA sederajat (X 2,2 )
3. Dasar, untuk tingkat pendidikan SMP/MTs, SD, tidak sekolah (X 2,3 )
Analisis dengan menggunakan model regresi logistik ordinal dibantu oleh software SPSS dan  hasil  analisisnya  memuat  beberapa  tabel  yaitu  tabel  deskriptif,  tabel  kesesuaian  model, tabel uji keseluruhan model dan tabel estimasi parameter. Penelitian ini terdiri dari beberapa langkah. Langkah pertama adalah membuat tabel sebaran tingkat pendidikan anak dan tabel tabulasi  silang  untuk  menganalisis  karakteristik  tingkat  pendidikan  dari  100  responden berdasarkan  setiap  variable  prediktornya  kemudian  memberikan  interpretasinya.  Langkah kedua  adalah  menguji  kesesuaian  model  dengan  menggunakan  selang  kepercayaan  95%. Dengan  kata  lain,  nilai  taraf  signifikansi  yang  akan  menjadi  pembanding  adalah  5%  atau 0,05. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut.
H 0 : Model sesuai H 1 : Model tidak sesuai
H 0 akan diterima apabila nilai signifikansi dari Deviance lebih dari 0,05 dan apabila yang terjadi  malah  sebaliknya,  maka  H 0 akan  ditolak.  Nilai deviance disini  digunakan  untuk menguji  kecocokan  model  ( goodness  of  fit )  [18][10]. Langkah  ketiga  adalah  melakukan  uji model  secara  menyeluruh  yang  lebih  menekankan  pada  pengujian  konstanta  model  dengan menggunakan hipotesis berikut.
H 0 : α 1 = α 1 = 0 H 1 : Minimal ada satu α k ≠ 0, k = 1, 2
Apabila  nilai  signifikansi  menyeluruh  kurang  dari  0,05  maka  keputusannya  adalah  H 0 ditolak atau dengan kata lain terdapat minimal satu parameter yang signifikan sehingga perlu dilanjutkan  pada  pengujian  secara  parsial.  Langkah  keempat  adalah  pengujian  setiap parameter model atau uji parsial, dengan menggunakan hipotesis:
H 0 : α s = 0 H 1 : α s ≠ 0, s = 1,2 .
Nilai  signifikansi  variabel  yang  kurang  dari  0,05  akan  mendorong  kepada  keputusan  H 0 ditolak. Banyaknya model logit dilihat melalui banyaknya konstanta yang muncul dan model ini juga dipengaruhi oleh setiap nilai parameter yang memiliki nilai signifikansi < 0,05 [19]. Model logit yang dihasilkan mengikuti formulasi berikut [15].
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝑃[𝑌 ≤ 𝑟|𝑥]) = 𝛼 0𝑟 + ∑ 𝛼 𝑠 𝑥 𝑖𝑠 𝑡 𝑠=1
https://doi.org/10.14710/jfma.v3i2.7811
JOURNAL OF FUNDAMENTAL MATHEMATICS AND APPLICATIONS (JFMA) VOL. 3 NO. 2 (NOV 2020) Available online at www.jfma.math.fsm.undip.ac.id

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data,  diperoleh  informasi  bahwa  tingkat  pendidikan  dari  100 responden  mengikuti  pola  seperti  pada  Tabel  1  yang  mana  42%  dari  responden  memiliki tingkat pendidikan Diploma/S1, 46% memiliki tingkat pendidikan SMA/SMK/MA sederajat dan 12% memiliki tingkat pendidikan hingga SMP/MTs, SD dan tidak sekolah.
Tabel 1. Sebaran tingkat pendidikan anak No Tingkat Pendidikan Anak Frekuensi Kategori 1 Diploma/S1 42(42%) Tinggi 2 SMA/SMK/MA sederajat 46(46%) Menengah 3 SMP/MTs, SD, tidak sekolah 12(12%) Dasar
Jika ditinjau dari status sosial ekonomi orang tua, maka karakteristik tingkat pendidikan anak mengikuti sebaran pada Tabel 2.
Tabel 2. Karakteristik tingkat pendidikan anak berdasarkan status sosial ekonomi
orang tua X 1 Y Tinggi Menengah Dasar Total Tinggi: >3 juta rupiah 13(59,1%) 8(36,4%) 1(4,5%) 22(100%) Sedang: Rp 1.500.000 – Rp 3.000.000 18(48,6%) 18(48,6%) 1(2,8%) 37(100%) Rendah: Rp 0 – Rp 1.500.000 11(26,8%) 20(48,7%) 10(24,4%)  41(100%)
Tabel 2 menunjukkan besar penghasilan orang tua untuk mengukur status sosial ekonomi karena status  sosial  ekonomi  adalah  latar  belakang  ekonomi  keluarga  atau  orang  tua  yang diukur  dengan  tingkat  pendidikan,  tingkat  pendapatan,  pemilikan  kekayaan,  atau  fasilitas serta  jenis  pekerjaan  [20]. Pada  tabel  tersebut  diperoleh  informasi  bahwa  status  sosial ekonomi  masyarakat  Desa  Sayang-Sayang  berada  pada  level  sedang  dan  rendah.  Selain  itu, kuantitas terbesar dari anak yang hanya memiliki tingkat pendidikan sampai pada SMP/MTs, SD  bahkan  yang  tidak  sekolah  memiliki  status  sosial  ekonomi  orang  tua  dalam  kategori rendah. Dari sini terlihat bahwa status sosial ekonomi orang tua sangat mempengaruhi tingkat pendidikan anak karena  untuk  mencapai  atau menyelesaikan tingkat  pendidikan yang tinggi dibutuhkan biaya yang tinggi pula.
Berkaitan dengan tingkat pendidikan orang tua, karakteristik dari tingkat pendidikan anak ditunjukkan oleh Tabel 3.
Tabel 3. Karakteristik tingkat pendidikan anak berdasarkan pendidikan terakhir
orang tua X 2 Y Tinggi Menengah Dasar Total Tinggi 6(75%) 2(25%) 0(0%) 8(100%) Menengah 15(51,8%) 14(48,2%) 0(0%) 29(100%) Dasar 21(33,3%) 29(46%) 13(20,7%) 63(100%)
128 p-ISSN: 2621-6019 e-ISSN: 2621-6035 https://doi.org/10.14710/jfma.v3i2.7811
JOURNAL OF FUNDAMENTAL MATHEMATICS AND APPLICATIONS (JFMA) VOL. 3 NO. 2 (NOV 2020) Available online at www.jfma.math.fsm.undip.ac.id
Tabel  3  menginformasikan  bahwa  tingkat  pendidikan  orang  tua  di  Desa  Sayang-sayang didominasi  oleh  pendidikan  tingkat  menengah  dan  dasar.  Lebih  jauh  dapat  diamati  pula bahwa Hanya orang tua dengan tingkat pendidikan hingga SMP/MTs, SD dan tidak sekolah yang  memiliki  anak  dengan  tingkat  pendidikan  pada  kategori  rendah.  Hal  itu  dikarenakan orang  tua  dengan  tingkat  pendidikan  yang  rendah  tidak  memiliki  pengetahuan  yang  cukup luas  mengenai  pendidikan  untuk  anak-anaknya,  sehingga  anak-anaknya  juga  tidak  memiliki kemauan  atau  minat  yang  tinggi  untuk  mengejar  atau  mencapai  tingkat  pendidikan  yang tinggi.  Tingkat  pendidikan  orang  tua  yang  rendah  cenderung  memiliki  pengetahuan  yang sempit  terhadap  pendidikan. Mereka beranggapan bahwa lulus dengan kategori  dasar dirasa sudah cukup. Hal ini berbeda dengan pemikiran orang tua dengsn tingkat pendidikan dalam kategori  tinggi  yang pengetahuannya lebih  luas mengenai  pendidikan  anak  [21]. Dukungan, perhatian,  pengetahuan,  dan  pengalaman  yang  diberikan  orang  tua  memiliki  pengaruh  yang sangat besar bagi masa depan seorang anak.
Untuk  melihat  lebih  jauh  mengenai  hasil  analisis  regresi  logistik  ordinal  antara  tingkat pendidikan  anak,  tingkat  pendidikan  orang  tua  dan  status  sosial  ekonomi  orang  tua,  maka tahapan  berikutnya  adalah  melihat  bagaimana  kesesuaian  model  yang  diperoleh  dari  data survei  dengan  model  regresi  logistik  ordinal.  Uji  kesesuaian  model  ini  mengikuti  hipotesis H 0 : model sesuai dan H 1 : model tidak sesuai. Hasil pengujiannya disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Uji kesesuaian model Chi- Square Derajat Bebas Nilai Signifikansi Keputusan Deviance 12.810 12 0,383 H 0 diterima
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  dari  model  yang  diuji  adalah  0,383  yang mana  nilai  ini  kurang  dari  nilai  P  yang  digunakan,  yaitu  0,05.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan bahwa model yang diperoleh dari data survei sudah sesuai dengan model regresi logistik  ordinal.  Tahap  berikutnya  adalah  menganalisis  parameter  yanag  dihasilkan  model secara  menyeluruh  [11].  Tes  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  Uji  -2log  likelihood  atau juga dikenal  sebagai  Uji  Rasio  Kemungkinan (Likelihood  Ratio). Hasil analisis ditunjukkan pada Tabel 5 dan hipotesis yang digunakan sebagai dasar adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Uji keseluruhan model menggunakan likelihood ratio Model -2Log Likelihood Chi-Square Derajat Bebas Nilai Signifikansi Keputusan Intercept Only 56,742 Final 40,703 16,039 4 0,003 H 0 diolak
Pengujian pada tabel 5 menggunakan hipotesis berikut H 0 : 𝛼 1 = 𝛼 1 = 0 H 1 : Minimal ada satu 𝛼 𝑘 ≠ 0, 𝑘 = 1, 2
Fokus dari pengujian yang hasilnya disajikan pada Tabel 5 adalah menguji nilai konstanta 1 dan 2 yang diperoleh dari model (lihat Tabel 6). Berdasarkan Tabel 5 diperoleh informasi
129 p-ISSN: 2621-6019 e-ISSN: 2621-6035 https://doi.org/10.14710/jfma.v3i2.7811
JOURNAL OF FUNDAMENTAL MATHEMATICS AND APPLICATIONS (JFMA) VOL. 3 NO. 2 (NOV 2020) Available online at www.jfma.math.fsm.undip.ac.id
bahwa  nilai  signifikansi  =  0,003  <  0,05  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  parameter  yang diperoleh (konstanta 1 dan 2) signifikan untuk model regresi logistik ordinal.
Tabel 6. Parameter hasil estimasi Variabel Kategori Nilai Parameter (𝛼) Estimasi Standar Eror Exp (𝛼) Nilai Signifikansi Tingkat Pendidikan Anak (Y) Konstanta 1 (𝑌 1 ) -1,408 0,362 0,000 Konstanta 2 (𝑌 2 ) 1,192 0,355 0,001 Status Sosial Ekonomi Orang Tua (X 1 )
Tinggi (𝑋 1,1 ) -1,262 0,569 0,28 0,026 Sedang (𝑋 1,2 ) -1,045 0,471 0,35 0,027 Rendah 0 . . . Pendidikan Terakhir Orang Tua (X 2 ) Tinggi (𝑋 2,1 ) -1,167 0,786 0,31 0,137 Menengah (𝑋 2,2 ) -0,802 0,475 0,45 0,091 Dasar 0 . . .
Tabel  6 menyajikan nilai  konstanta dan koefisien dari setiap variabel dalam  model. Pada tabel  tersebut  terdapat  dua  konstanta  model  yang  menunjukkan  adanya  dua  variabel  respon pada  model  regresi  logistik  ordinal  [22].  Hal  ini  mengindikasikan  adanya  dua  model  logit yang  akan  diperoleh.  Melalui  tabel  ini  diperoleh  juga  informasi  mengenai  hasil  pengujian secara  parsial  mengenai  setiap  nilai  koefisien  dari  parameternya.  Hipotesis  pengujian mengacu pada hipotesis berikut:
H 0 : 𝜶 𝒔 = 𝟎 H 1 : 𝛼 𝑠 ≠ 0, 𝑠 = 1,2 .
Oleh  karena  nilai  signifikansi  dari  variabel (𝑿 𝟏,𝟏 ) dan (𝑿 𝟏,𝟐 ) kurang  dari  0,05  maka keputusan  yang  diambil  adalah  menolak  H0  atau  dengan  kata  lain  nilai  parameter  ini  yang signifikan. Dua nilai parameter lainnya tidak signifikan. Berdasarkan uraian ini, maka model logit yang diperoleh adalah
𝒍𝒐𝒈𝒊𝒕 (𝒀 𝟏 ) = 𝐥𝐨𝐠 ( 𝒀 𝟏 𝟏 − 𝒀 𝟏 ) = −𝟏, 𝟒𝟎𝟖 + (−𝟏, 𝟐𝟔𝟐 𝑿 𝟏,𝟏 ) + (−𝟏, 𝟎𝟒𝟓 𝑿 𝟏,𝟐 )
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡 (𝑌 2 ) = log ( 𝑌 2 1 − 𝑌 2 ) = 1,192 + (−1,262 𝑋 1,1 ) + (−1,045 𝑋 1,2 ).
Bentuk  logit  di  atas  digunakan  untuk  menentukan  peringkat  kepentingan  relatif  dari variabel  respon  [19].  Dalam  model  logit  tersebut  memperoleh  hasil  bahwa  status  sosial ekonomi  orang  tua  berpengaruh  signifikan  terhadap  tingkat  pendidikan  anak  dibandingkan dengan pendidikan terakhir orang tua. Model logit pertama mengindikasikan hubungan antara variabel  tingkat  pendidikan  terakhir  anak  kategori  tinggi  dengan  variabel  status  sosial
130 p-ISSN: 2621-6019 e-ISSN: 2621-6035 https://doi.org/10.14710/jfma.v3i2.7811
JOURNAL OF FUNDAMENTAL MATHEMATICS AND APPLICATIONS (JFMA) VOL. 3 NO. 2 (NOV 2020) Available online at www.jfma.math.fsm.undip.ac.id
ekonomi  kategori  tinggi  dan  sedang,  sedangkan  model  kedua  menjelaskan  hubungan  antara variabel  tingkat  pendidikan  terakhir  anak  kategori  sedang  dengan  variabel  status  sosial ekonomi kategori yang sama. Interpretasi model logit yang diperoleh menggunakan nilai Exp (𝛼) pada  Tabel  6  yang  juga  disebut  sebagai odds  ratio. Berdasarkan  Tabel  6,  nilai eksponensial  dari  nilai  parameter  variabel  status  sosial  ekonomi  orang  tua  kategori  sedang lebih  besar  dari  kategori  tinggi.  Ini  berarti  anak-anak  di  Desa  Sayang-sayang  yang  status sosial  ekonomi  orang  tuanya  sedang  lebih  memiliki  peluang  untuk  melanjutkan  pendidikan ke tingkat yang lebih tinggi dibandingkan anak-anak yang status sosial ekonomi orang tuanya termasuk dalam kategori tinggi.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  di  atas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa melalui analisis regresi  logistik ordinal,  faktor yang mempengaruhi tingkat  pendidikan anak di Desa Sayang-Sayang adalah status sosial ekonomi orang tua, yang diwakili oleh besarnya penghasilan  orang  tua.  Dalam  model  ini,  faktor  tingkat  pendidikan  terakhir  orang  tua  tidak berpengaruh  secara  signifikan.  Secara  umum  diperoleh  bahwa  tingkat  pendidikan  anak masyarakat  Desa  Sayang-Sayang  berada  dalam  kategori  tinggi  walaupun  status  ekonomi orang tuanya lebih banyak berada pada level sedang dan rendah.

## REFERENSI
[1] N. P. Suciningrum and E. S. Rahayu, “Pengaruh Status Sosial Ekonomi Orang Tua dan Motivasi Belajar Terhadap Minat Melanjutkan Studi ke Perguruan Tinggi pada Kelas XI di SMA Pusaka 1 Jakarta,” J. Pendidik. Ekon. dan Bisnis , vol. 3, no. 1, pp. 1–21, 2015.
[2] D. Areva, “Pengaruh Status Sosial Ekonomi Orang Tua dan Motivasi Orang Tua Terhadap Tingkat Pendidikan Anak Pedagang Toko/Kios di Pasar Raya Kota Padang,” Econ. J. Econ. Econ. Educ. , vol. 4, no. 1, pp. 52–60, 2015.
[3] Fitrianingsih, B. Genjik S., and R. Rosyid, “Pengaruh Pendapatan Orang Tua Terhadap Tingkat Pendidikan Anak Desa Sungai Asam Kabupaten Kubu Raya,” J. Pendidik. dan Pembelajaran , vol. 5, no. 5, pp. 1–11, 2016.
[4] S. Nurhayati, “Pengaruh Kondisi Ekonomi Terhadap Tingkat Pendidikan Anak di Desa Sinar Tebudak Kecamatan Tujuh Belas,” Pendidik. dan Pembelajaran , vol. 6, no. 7, pp. 1–8, 2017.
[5] M. Z. Abdullah, T. S. Putro, and Syapsan, “Pengaruh Kondisi Sosial Ekonomi Terhadap Tingkat Pendidikan Anak Nelayan di Desa Bekawan Kecamatan Mandah Kabupaten Indragiri Hilir,” J. Ekon. , vol. 25, no. September, pp. 71–84, 2017.
[6] B. Saputra and Y. Suasti, “Aspirasi Orang Tua Tentang Pendidikan Anak,” J. Buana , vol. 3, no. 1, pp. 7–14, 2019.
[7] A. C. J. Emor, A. L. Lonto, and T. Pangalila, “Pengaruh Tingkat Pendidikan Orang Tua Terhadap Pendidikan Anak di Kelurahan Pinasungkulan Kecamatan Ranowulu Kota Bitung,” J. Civ. Educ. , vol. 3, no. 1, pp. 45–57, 2019.
[8] P. Lu, H. Wang, and D. Tolliver, “Prediction of Bridge Component Ratings Using Ordinal Logistic Regression Model,” Math. Probl. Eng. , vol. 2019, pp. 1–11, 2019.
[9] E. Bozpolat, “Investigation of the self-regulated learning strategies of students from the faculty of education using ordinal logistic regression analysis,” Kuram ve
131 p-ISSN: 2621-6019 e-ISSN: 2621-6035 https://doi.org/10.14710/jfma.v3i2.7811
JOURNAL OF FUNDAMENTAL MATHEMATICS
AND APPLICATIONS (JFMA) VOL. 3 NO. 2 (NOV 2020) Available online at www.jfma.math.fsm.undip.ac.id
Uygulamada Egit. Bilim. , vol. 16, no. 1, pp. 301–318, 2016.
[10]  A. Larasati, C. DeYong, and L. Slevitch, “Comparing Neural Network and Ordinal Logistic Regression to Analyze Attitude Responses,” Serv. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 304– 312, 2020.
[11]  D. R. S. Saputro and P. Widyaningsih, “Limited memory Broyden-Fletcher-Goldfarb- Shanno (L-BFGS) method for the parameter estimation on geographically weighted ordinal logistic regression model (GWOLR),” AIP Conf. Proc. , vol. 18, no. 68, pp. 040009-1-040009–9, 2017.
[12]  M. Nusrang, R. Bakri, A. S. Ahmad, and Asfar, “Analisis Regresi Logistik Ordinal Terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 Universitas Negeri Makasar,” in Prosiding Seminar Nasional Lembaga Penelitian UNM , 2017, vol. 2, no. 1, pp. 655–661.
[13]  F. M. Ali et al. , “Mapping of the DLQI scores to EQ-5D utility values using ordinal logistic regression,” Qual. Life Res. , vol. 26, no. 11, pp. 3025–3034, 2017.
[14]  V. F. Rochmah, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keberhasilan Nilai Raport Siswa SMP Kyai Hasyim Surabaya dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ordinal,” Institut Teknologi Sepuluh November, 2017.
[15]  A. O. Adejumo and A. A. Adetunji, “Application of Ordinal Logistic Regression in the Study of Students’ Performance,” Math. Theory Model. , vol. 3, no. 11, pp. 10–19, 2013.
[16]  V. Singh, S. N. Dwivedi, and S. V. S. Deo, “Ordinal logistic regression model describing factors associated with extent of nodal involvement in oral cancer patients and its prospective validation,” BMC Med. Res. Methodol. , vol. 20, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[17]  E. Ari and Z. Yildiz, “Paralel Lines Assumption in Ordinal Logisic Regression and Parallel Lines Assumption in Ordinal Logistic,” Int. Interdiscip. J. Sci. Res. , vol. 1, no. January 2014, pp. 8–23, 2016.
[18]  J. O. Moraes et al. , “An ordinal logistic regression approach to predict the variability on biofilm formation stages by five Salmonella enterica strains on polypropylene and glass surfaces as affected by pH, temperature and NaCl,” Food Microbiol. , vol. 83, no. April, pp. 95–103, 2019.
[19]  A. Ghasemzadeh, B. E. Hammit, M. M. Ahmed, and R. K. Young, “Parametric Ordinal Logistic Regression and Non-Parametric Decision Tree Approaches for Assessing the Impact of Weather Conditions on Driver Speed Selection Using Naturalistic Driving Data,” Transp. Res. Rec. , vol. 2672, no. 12, pp. 137–147, 2018.
[20]  R. P. F. Astuti, “Pengaruh Status Sosial Ekonomi dan Life Style Terhadap Perilaku Konsumsi Mahasiswa Jurusan Pendidikan Ekonomi IKIP PGRI Bojonegoro,” J. Edutama , vol. 3, no. 2, pp. 49–58, 2016.
[21]  A. S. Anjani, S. Dahlan, and S. Mayasari, “Hubungan Tingkat Pendidikan dan Tingkat Penghasilan Orang Tua terhadap Aspirasi Melanjutkan Studi,” ALIBKIN (Jurnal Bimbing. Konseling) , vol. 7, no. 2, 2019.
[22]  H. M. Fenta, D. L. Workie, D. T. Zike, B. W. Taye, and P. K. Swain, “Determinants of stunting among under-five years children in Ethiopia from the 2016 Ethiopia demographic and Health Survey: Application of ordinal logistic regression model using complex sampling designs,” Clin. Epidemiol. Glob. Heal. , vol. 8, no. 2, pp. 404– 413, 2020.
https://doi.org/10.14710/jfma.v3i2.7811
JOURNAL OF FUNDAMENTAL MATHEMATICS AND APPLICATIONS (JFMA) VOL. 3 NO. 2 (NOV 2020) Available online at www.jfma.math.fsm.undip.ac.id