Regresi Nonparametrik Spline Truncated untuk Memodelkan Persentase Unmet Need di Kabupaten Gresik

Abstract

Kabupaten Gresik merupakan wilayah yang mengalami penurunan persentase unmet need sehingga pada tahun 2017 menjadi urutan terendah kedua di Provinsi Jawa Timur yaitu sebesar 15,6%. Faktor-faktor yang mempengaruhi seperti petugas penyuluh informasi, tempat pelayanan KB, persentase keluarga miskin dan persentase pendidikan terakhir lebih dari SMA yang ditamatakan kepala keluarga diduga cukup berpengaruh dalam capaian Kabupaten Gresik dalam menangani kejadian unmet need. Metode yang sesuai digunakan dalam penelitian yaitu analisis regresi nonparametrik Spline Truncated karena data tidak membentuk sebuah pola tertentu serta menggunakan titik knot optimum berdasarkan nilai Generalized Cross Validation (GCV) yang minimum. Dalam penelitian ini, karakteristik kecamatan dengan persentase unmet need di Kabupaten Gresik sangat tinggi dan tidak memenuhi SPM. Model regresi nonparametrik spline truncated terbaik dengan menggunakan kombinasi titik knot yaitu satu titik knot pada variabel cakupan PKB/PLKB (x1), satu titik knot pada variabel cakupan tempat pelayanan KB (x2), dua titik knot pada variabel persentase keluarga miskin (x3), serta dua titik knot pada variabel persentase pendidikan terakhir lebih dari SMA yang ditamatkan oleh KK (x4). Nilai koefisien determinasi yang dihasilkan dari model ini adalah sebesar 88,09%.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).