Pemodelan Fertilitas Di Indonesia Tahun 2017 Menggunakan Pendekatan Regresi Nonparametrik Kernel dan Spline

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pola hubungan Total Fertility Rate (TFR) dengan Contraceptive Prevalence Rate (CPR). Analisis yang sering digunakan untuk pemodelan adalah analisis regresi. Analisis regresi menurut pendekatannya dapat dibedakan menjadi dua, parametrik dan nonparametrik. Metode regresi nonparametrik yang sering digunakan adalah regresi kernel dan spline. Pada penelitian ini untuk regresi kernel yang digunakan adalah regresi kernel dengan metode penaksir Nadaraya-Watson (NWE) dan penaksir polinomial lokal (LPE), sedangkan untuk regresi spline yang digunakan adalah smoothing spline dan b-splines. Hasil pengepasan kurva (fitting curve) menunjukkan bahwa model regresi nonparametrik terbaik adalah model regresi b-splines dengan degree 2 dan jumlah knot 5. Hal ini dikarenakan model regresi b-splines memiliki kurva yang halus dan terlihat lebih mengikuti sebaran data dibandingkan kurva model regresi lainnya. Model regresi b-splines terpilih memiliki nilai koefisien determinasi R² sebesar 76.86%, artinya besarnya variasi variabel TFR yang dijelaskan oleh model regresi b-splines sebesar 76.86%, sedangkan sisanya 23.14% dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak dimasukkan ke dalam model.