<mods:mods xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd" version="3.3" xmlns:mods="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><mods:titleInfo><mods:title>Penggunaan Model Regresi Logistik Biner untuk&#13;
Memodelkan Anak Usia 7-18 Tahun yang Tidak&#13;
Bersekolah Lagi di Sumatera Barat Tahun 2020</mods:title></mods:titleInfo><mods:name type="personal"><mods:namePart type="given">Panji</mods:namePart><mods:namePart type="family">Rahmadi</mods:namePart><mods:role><mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm></mods:role></mods:name><mods:abstract>Tidak bersekolah lagi merupakan peserta didik yang pernah mengikuti proses&#13;
pendidikan pada jenjang pendidikan tertentu, tetapi tidak mampu untuk&#13;
melanjutkan proses pendidikannya. Anak usia 7-18 tahun yang tidak bersekolah&#13;
apabila putus sekolah pada jenjang pendidikan yang rendah, kemudian tidak bekerja&#13;
atau berpenghasilan tetap, merupakan beban masyarakat bahkan sering&#13;
mengganggu ketenteraman masyarakat. Hal ini diakibatkan oleh kurangnya&#13;
pendidikan atau pengalaman intelektual, serta tidak memiliki keterampilan yang&#13;
dapat menopang kehidupan sehari-hari. Tujuan penelitian ini untuk membuat model&#13;
persamaan regresi logistik biner, serta mengetahui karakteristik tidak bersekolah&#13;
lagi di Provinsi Sumatera Barat.&#13;
Jenis Penelitian ini adalah penelitian terapan. Data yang digunakan adalah data&#13;
sekunder yang diperoleh dari data mikro Survei Sosial Ekonomi Nasional&#13;
(SUSENAS) Provinsi Sumatera Barat tahun 2020. Variabel respons (Y) dalam&#13;
penelitian ini yaitu karakteristik status sekolah di Provinsi Sumatera Barat dan&#13;
variabel penjelas (X) antara lain Usia (X1), jenis kelamin (X2), banyak anggota&#13;
rumah tangga (X3), kepemilikan kartu Indonesia pintar (X4), pendidikan terakhir&#13;
kepala rumah tangga (X5), pengeluaran perkapita (X6), dan daerah tempat tinggal&#13;
(X7). Analisis yang digunakan yaitu analisis Regresi Logistik Biner, maka&#13;
didapatkan hasil sebagai berikut.&#13;
�����(�(�)) = −1,714 − 2,814�1 − 0,771�2 + 0,985�3 − 0,254�4 − 0,638�5 − 0,5�6&#13;
Hasil yang didapat menunjukkan variabel usia (X1), jenis kelamin (X2),&#13;
banyak anggota rumah tangga (X3), kepemilikan kartu Indonesia pintar (X4),&#13;
pengeluaran perkapita (X5), dan daerah tempat tinggal (X6) yang berpengaruh nyata&#13;
terhadap tidak bersekolah lagi</mods:abstract><mods:classification authority="lcc">HA Statistics</mods:classification><mods:originInfo><mods:dateIssued encoding="iso8601">2022-02</mods:dateIssued></mods:originInfo><mods:originInfo><mods:publisher>Universitas Negeri Padang;D.III Statistika FMIPA UNP</mods:publisher></mods:originInfo><mods:genre>Thesis</mods:genre></mods:mods>