Penerapan Regresi Nonparametrik Spline dengan Satu Titik Knot pada Kasus Kematian Bayi di Jawa Tengah

Regresi Nonparametrik adalah salah satu metode Statistika yang digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen yang memiliki pola hubungan tidak linier. Regresi Nonparametrik Spline adalah suatu metode yang digunakan agar didapatkan dugaan kurva regresi dengan pendekatan pengepasan data. Pada Regresi Nonparametrik Spline dalam menentukan titik knot optimal menjadi hal yang sangat penting. Karena model Regresi Nonparametrik Spline terbaik dihasilkan dari pemilihan titik knot yang paling optimal. Penelitian ini membahas tentang model Regresi Nonparametrik Spline dengan menggunakan metode Generalized Cross Validation (GCV) pada jumlah kematian bayi di Jawa Tengah tahun 2016. Knot optimum ditentukan bedasarkan nilai GCV terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kabupaten/Kota dengan jumlah kematian bayi tertinggi adalah Kabupaten Brebes dengan jumlah kematian bayi sebesar 444 sedangkan Kabupaten/Kota dengan jumlah kematian bayi terendah adalah Kota Magelang yaitu 16. Hasil pemilihan titik knot optimal dengan perbandingan nilai GCV minimum dari satu titik knot menunjukkan nilai GCV minimum untuk model Regresi Nonparametrik Spline dengan satu titik knot pada variabel Persentase Bayi yang Diberi ASI Ekslusif adalah sebesar 7577,186. Nilai tersebut diperoleh dari satu knot optimal pada knot 227,090. Sedangkan nilai GCV minimum untuk model Regresi Nonparametrik Spline dengan satu titik knot pada variabel Persentase Ibu Bersalin dengan Tenaga Medis adalah sebesar 7858,772. Nilai tersebut diperoleh dari satu knot optimal pada knot 129,294. Dalam penelitian ini variabel prediktor yang signifikan yakni persentase bayi yang diberi ASI ekslusif dengan nilai R 2 sebesar 36,85%.