ABSTRAK
Model regresi nonparametrik dapat diterapkan pada data laju pertumbuhan
penduduk di Indonesia karena plot data memiliki pola yang acak dan tidak
teratur. Salah satu teknik penghalusan dalam regresi nonparametrik adalah regresi
nonparametrik B-Spline. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan
model regresi nonparametrik B-Spline pada data laju pertumbuhan penduduk
di Indonesia dan membandingkan tingkat akurasi model regresi B-Spline terbaik
berdasarkan kriteria CV dan GCV.
Dalam pemilihan regresi nonparametrik B-Spline terbaik diperlukan penentuan
titik knot optimal. Penentuan titik knot optimal ini dilakukan dengan
menggunakan kriteria CV dan GCV dengan memperhatikan banyak data, titik
knot, variabel respon, elemen diagonal dari matriks S
dan fungsi regresi. Pada
GCV elemen diagonal ke-i dari matriks S diubah menjadi trace dari matriks S
.
Berdasarkan pembahasan dapat disimpulkan bahwa model regresi nonpara-
metrik B-Spline menggunakan kriteria GCV lebih baik dari pada model regresi
nonparametrik B-Spline kriteria CV. Pada model regresi nonparametrik B-Spline
dengan kriteria GCV diperoleh nilai MSE sebesar 0.109, MAE sebesar 0.244, dan
MAPE sebesar 0.159. Sedangkan pada model regresi nonparametrik B-Spline
dengan kriteria CV diperoleh nilai MSE sebesar 0.157, MAE sebesar 0.314 dan,
MAPE sebesar 0.196
Kata Kunci: Laju pertumbuhan penduduk, B-Spline, CV, GCV
