ABSTRAK

Curah  hujan  merupakan  indikator  penting  dalam  proses  kehidupan manusia terutama pada  sektor  pertanian. Hujan  merupakan  salah satu  sumber ketersediaan air untuk kehidupan di permukaan bumi dan dapat dijadikan sebagai dasar dalam penilaian, perencanaan, dan pengelolaan sumber daya air. Menurut Badan meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) terdapat 3 faktor yang diduga  memengaruhi  curah  hujan  yaitu  kelembaban,  pencahayaan,  dan  suhu udara.  Pengaruh  faktor-faktor  tersebut  terhadap  curah  hujan  dapat  diketahui melalui  model  regresi.  Terdapat  2  pendekatan  pada  model  regresi,   yaitu parametrik dan nonparametrik. Pendekatan model regresi ditentukan berdasarkan pola datanya.
Apabila data curah hujan dan 3 faktor tersebut diplotkan kemudian pola data tidak mengikuti pola data tertentu, maka pada data curah hujan di Jawa Tengah dapat diterapkan model regresi pendekatan nonparametrik. Metode yang dapat digunakan pada model regresi nonparametrik adalah spline. Model regresi nonparametrik spline dapat dikembangkan dalam bentuk regresi nonparametrik smoothing  spline  dengan  cara menambahkan  fungsi  penghalus.  Model  regresi nonparametrik smoothing spline terbaik dipengaruhi oleh pemilihan orde dan titik knot optimal. Pemilihan titik knot optimal berdasarkan nilai Generalized Cross Validation (GCV) minimun. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan model regresi nonparametrik smoothing spline orde satu dengan 3,4, dan 5 titik knot pada data curah hujan di Jawa Tengah serta menentukan faktor yang memengaruhi curah hujan di Jawa Tengah.
Berdasarkan penelitian diperoleh model regresi nonparametrik smoothing spline terbaik pada data curah hujan di Jawa Tengah dengan kombinasi 5-5-5-4 titik knot optimal pada masing-masing variabel prediktor. Selanjutnya, kelayakan model   regresi nonparametrik smoothing spline diukur berdasarkan koefisien determinasi         . Nilai       adalah 0.945 yang mengindikasikan curah hujan di Jawa Tengah dapat dijelaskan sebesar 94.5% oleh kelembaban. Sisanya 5.5% merupakan presentase faktor lainnya yang tidak teramati dalam penelitian.

Kata kunci: curah hujan, model regresi nonparametrik smoothing spline, titik knot optimal.