Pengangguran merupakan salah satu masalah ketenagakerjaan yang dihadapi Indonesia. Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi dengan tingkat pengangguran yang cukup tinggi. Tingkat pengangguran yang tinggi akan menimbulkan berbagai permasalahan sosial dan menyebabkan tingkat pendapatan nasional dan tingkat kemakmuran masyarakat tidak mencapai potensi maksimal. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan tingkat pengangguran terbuka dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi nonparametrik spline truncated dengan metode Generalized Cross Validation (GCV) dan  Unbiased Risk (UBR) sebagai metode pemilihan titik knot optimal pada kasus tingkat pengangguran terbuka di Jawa Tengah. Regresi spline dapat menangani data yang memiliki perilaku berubah-ubah pada subinterval tertentu sehingga dapat menyesuaikan terhadap perubahan pola data dengan bantuan titik knot. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi nonparametrik spline truncated terbaik dari metode GCV diperoleh dengan menggunakan tiga titik knot yang menghasilkan nilai MSE sebesar 0,1381 dan R_Adj^2 sebesar 95,69%. Sementara itu, dengan model regresi nonparametrik spline truncated terbaik dari metode UBR diperoleh dengan menggunakan tiga titik knot yang menghasilkan nilai MSE sebesar 0,5199 dan R_Adj^2 sebesar 83,77%. Dari kedua analisis tersebut, metode yang lebih tepat digunakan untuk pemilihan titik knot optimal adalah metode GCV karena menghasilkan nilai MSE yang lebih kecil dan R_Adj^2 yang lebih besar dibandingkan dengan metode UBR.