Abstrak — 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  ( x 1 ), satu titik knot pada variabel cakupan tempat pelayanan KB  ( x 2 ),  dua  titik  knot  pada  variabel  persentase keluarga  miskin  ( x 3 ),  serta  dua  titik  knot  pada  variabel persentase  pendidikan  terakhir  lebih  dari  SMA  yang ditamatkan  oleh  KK  ( x 4 ).  Nilai  koefisien  determinasi yang dihasilkan dari model ini adalah sebesar 88,09%.
Kata  Kunci — GCV, Unmet  Need ,  Regresi  Nonparametrik, Spline Truncated , Titik Knot.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA merupakan negara dengan jumlah penduduk terbanyak di dunia, dimana Indonesia berada di posisi ke- 4  dengan  jumlah  penduduk  sebesar  253,60  juta  jiwa  yang bersaing  dengan  Brasil  di  posisi  ke-5  [1].  Salah  satu  upaya untuk  menekan  ledakan  penduduk  yaitu  dengan  pencangan program  KB.  Provinsi  Jawa  Timur  tergolong  dalam penyumbang  penduduk  terbanyak  di  Indonesia,  sehingga Perwakilan  BKKBN  Jawa  Timur  masih  akan  menghadapi tantangan  di  masa  mendatang  dimana  BKKBN  akan  terus memberikan pelayanan KB kepada pasangan usia subur dan mengingatkan  pentingnya  program  KB.  Kabupaten  Gresik adalah  salah  satu  wilayah  di  Provinsi  Jawa  Timur  yang sukses dalam bidang mengatasi fertilitas dengan penggunaan KB  pada  tahun  2015.  Namun  pada  tahun  2017  hal  tersebut berbanding  terbalik  dimana  data  KBPP&PA  Kabupaten Gresik  menunjukkan  bahwa  keikutsertaan  KB  dari  tahun 2014 hingga 2017 tergolong stagnan sedangkan jumlah PUS
semakin meningkat. Salah satu cara untuk meningkatkan dan mempertahankan prestasi yang telah berhasil dilakukan oleh Kabupaten  Gresik  dalam  keikutsertaan  KB  ini  dengan merujuk ke sasaran KB yaitu menurunnya kebutuhan ber-KB yang  tidak  terpenuhi  ( unmet  need )  [2].  Hal  tersebut membuat  menurun  akibat  adanya  PUS  yang  tergolong keluarga bukan peserta KB tersebut hingga mencapai 15,6% pada  tahun  2017.  Persentase unmet  need di  Kabupaten Gresik  meningkat  lebih  dari  2  kali  lipat  target  yang dicanangkan pemerintah yaitu sebesar 7,03 persen setelah  3 tahun  berturut-turut  berhasil  menurunkan  persentase unmet need tersebut.  Selain  itu  juga  persentase unmet  need Kabupaten  Gresik  tersebut  membuat  rentang  yang  sangat jauh  dibawah  persentase  unmet  need  Provinsi  Jawa  Timur yang  mencapai  10,45  persen  di  tahun  2017.  Hal  tersebut berawal dari 16 kecamatan dari 18 kecamatan di Kabupaten Gresik  yang  memiliki  persentase unmet  need cukup  tinggi atau diatas 7,03% hingga terdapat persentase yang lebih dari 4  kali  dari  target  pemerintah  yaitu  Kecamatan  Bungah. Selanjutnya, pemerintah Kabupaten Gresik diharapkan dapat meningkatkan pencapaian Kabupaten Gresik dalam program KB dan fertilitas dengan pengoptimalan ketersediaan sumber daya pelayanan KB. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk  mengetahui  besarnya  faktor  yang  mempengaruhi tingginya  persentase unmet  need tiap  wilayah  kecamatan  di Kabupaten  Gresik.  Faktor  yang  mempengaruhi  kondisi unmet  need di  wilayah  tersebut  yaitu  ketersediaan  sumber daya  pelayanan  KB  seperti  jumlah  petugas  penyuluh informasi  mengenai  KB  di  kecamatan.  Faktor  yang selanjutnya  yaitu  fasilitas  kesehatan  yang  tersedia  di  tiap kecamatan,  karena  kemudahan  dalam  menjangkau  fasilitas kesehatan  yang  ada  di  kecamatan  tersebut  membuat masyarakat  lebih  terasa  efisien  untuk  mengikuti  program KB.  Selain  kedua  faktor  tersebut  terdapat  faktor  tingkat kemiskinan  keluarga  dimana  apabila  sebuah  keluarga semakin  memiliki  tingkat  kemiskinan  dibawah  rata-rata maka  akan  mengakibatkan  naiknya  kondisi unmet  need tersebut. Faktor yang terakhir yaitu pendidikan terakhir lebih dari  SMA  yang  ditamatkan  kepala  keluarga,  dimana  ketika kepala  keluarga  memiliki  latar  belakang  pendidikan  yang tergolong tinggi, maka kepala keluarga/suami tersebut dapat membantu  istri  dalam  penentuan  penggunaan  kontrasepsi. Sehingga  metode  yang  sesuai  digunakan  dalam  penelitian yaitu  analisis  regresi  nonparametrik Spline  Truncated , karena  kondisi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tidak membentuk  suatu  pola  tertentu.  Serta  akan  diketahui karakteristik  dari  persentase unmet  need yang  dipengaruhi

## Regresi Nonparametrik
Spline Truncated untuk Memodelkan Persentase Unmet Need di Kabupaten Gresik
Camelia Nanda Sholicha, I Nyoman Budiantara, dan Madu Ratna Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi dan Sains Data Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : i_nyoman_b@statistika.its.ac.id
I
oleh faktor-faktor tersebut. Dalam penelitian ini menggunakan  metode  regresi  spline  linier  1  orde  dengan  1 titik  knot,  2  titik  knot  dan  kombinasi  titik  knot.  Sedangkan untuk  pemilihan  titik  knot  yang  optimal  menggunakan metode GCV atau Generalized Cross Validation .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika  Deskriptif  merupakan  bagian  statistik  yang membahas  tentang  metode-metode  untuk  menyajikan  data sehingga menarik dan informatif. Dalam statistika deskriptif, terdapat  2  jenis  ukuran  data  yaitu  ukuran  pemusatan  dan penyebaran data [3].

## B. Analisis Regresi Nonparametrik Spline Truncated
Regresi nonparametrik digunakan apabila bentuk kurva regresi  tidak  diketahui  atau  informasi  tentang  bentuk  pola data  dimasa  lalu  tidak  lengkap.  Salah  satu  metode  estimasi regresi  nonparametrik  adalah Spline [4].  Metode Spline ini sangat baik dalam memodelkan data yang polanya berubah- ubah pada sub interval tertentu [5] Fungsi spline f(x) berorde q dengan  titik  knot K 1 ,  K 2 ,  …,  K r dapat  dituliskan  sebagai berikut.
0 1 ( ) ( ) q r u q u q k k u k f x x x K    
       (1)
dengan fungsi truncated
( )  ,
( ) 0              , q q k k k k x K x K x K x K           (2)
Dalam  pembahasan  ini,  diberikan  data  berpasangan
1 2 ( , , , , ) i i pi i x x x y dimana i =1,2,…, n dan j =1,2,…, p .  Selan- jutnya ( ) j ji f x termuat  pada  ruang Spline derajat  1  dengan r titik knot yang dituliskan seperti persamaan berikut [6].
1 1 (1 ) 0 1 ( ) ( ) r u j ji ju ji j k ji jk u k f x x x K            (3)
Berdasarkan ( ) j ji f x tersebut, model regresi nonparametrik Spline  Truncated multivariabel  dapat dituliskan seperti per-samaan berikut [7].
* 0 1 (1 ) 1 1 1 ( ) p p r i j ji j k ji jk i j j k y x x K                 (4)
Dimana * 0 0 1 p j j      dengan  fungsi Truncated seperti  pada persamaan berikut [8].
( )  , ( ) 0                , ji jk ji jk ji jk ji jk x K x K x K x K           (5)
Model  regresi Spline  Truncated multivariabel  tersebut dapat  disajikan  dalam  bentuk   y X β ε dimana  uraian  ma- triksnya ditunjukkan oleh persamaan berikut [9].
1.1 1.1 11 1.1 1 .1 .1 11 .1 1.2 1.2 11 1.2 1 .2 .2 11 .2 1. 1. 11 1. 1 . . 11 . 1 ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) ( ) 1 ( ) ( ) ( ) ( ) r p p p pr r p p p pr n n n r p n p n p n pr x x K x K x x K x K x x K x K x x K x K x x K x K x x K x K        
                              
Χ (6)
* 0
1,1 1,2
1 1 1,(1 ) 2 2 ,1 ,2 ,(1 ) , , r p n n p p r y y y                                                                              y β ε (7)

## C. Pemilihan Titik Knot Optimal
Salah satu metode untuk mencari titik knot optimal yang sering  dipakai  adalah  GCV  [10].  Jika  dibandingkan  dengan metode  lain  misalnya  Cross  Validation  (CV),  metode  GCV memiliki sifat optimal asimtotik [11].
  1 2 1 2 1 2 1 2 (K , K ,..., K ) (K , K ,..., K ) ( (K , K ,..., K ) ) r r r MSE GCV n trace A    I (7)
dengan I adalah  matriks  identitas,  n  adalah  jumlah  penga- matan,
1 2 (K , K ,..., K ) r A adalah  matriks T -1 T X(X X) X dan 1 2
(K , K ,..., K ) r MSE sebagai berikut [5].
1 2 1 2 1 ˆ (K , K ,..., K ) ( ) n r i i i MSE n y y      (8)

## D. Estimasi Parameter Model Regresi Nonparametrik
Spline Truncated Untuk mendapatkan estimasi
model regresi nonparametrik Spline  Truncated multivariabel  dapat menggunakan  metode  OLS  ( Ordinary  Least  square ) sehingga  diperoleh  jumlah  kuadrat  error  pada  persamaan berikut.
2 1 2 * 0 1 (1 ) 1 1 1 1 ( ) ( ) n i i p p n r i j ji j k ji jk i j j k Q y x x K                                           (9)
Bentuk ( ) Q β tersebut  juga  dapat  dituliskan  dalam bentuk  persamaan ( ) ' 2 ' ' ' '
Q    β y y β X y β X Xβ .  Setelah didapatakan  persamaan  tersebut  maka  diderivatifkan  parsial dan  di  sama  dengankan  nol,  lalu  dikalikan  dengan 1 ( ' )  X X untuk
kedua ruas sehingga akan diperoleh persamaan 1 ( ' ) '   β X X X y [12].

## E. Pengujian Signifikansi Parameter Model
Pengujian  parameter  model  regresi  dilakukan  untuk mengetahui  signifikansi  hubungan  antara  variabel  respon dengan variabel prediktor.
1. Uji Serentak
Hipotesis  yang  digunakan  untuk  parameter-parameter model  regresi  nonparametrik Spline  Truncated orde  q  dan titik-titik knot K 1 , K 2 , ..., K r sebagai berikut.
0 11 12 (1 ) : 0 p r H         1 H : minimal ada satu 0 jl   , j=1,2, .., p ; l=1,2, .., 1+r
Tabel 1. ANOVA Untuk Regresi Nonparametrik Spline Truncated
Sumber Variasi Derajat Bebas Jumlah Kuadrat Rataan Kuadrat F hitung Regresi p(1+r)    n i i y y 1 2 ) ˆ ( 2 1 ˆ ( ) (1 ) n i i y y p r     MSE MSR
Sumber Variasi Derajat Bebas Jumlah Kuadrat Rataan Kuadrat F hitung Error n-(p(1+r))-1    n i i i y y 1 2 ) ˆ ( 2 1 ( ) ( (1 )) 1 n i i i y y n p r       Total n-1    n i i i y y 1 2 ) (
Dapat  diambil  keputusan  daerah  penolakan H 0 apabila nilai F hitung >F α(p+pr;n -(p+pr)-1) ,  yang  berarti  minimal  terdapat satu  parameter  pada  model  regresi spline yang  signifikan, atau  minimal  terdapat  satu  variabel  prediktor  yang berpengaruh terhadap respon.
2. Uji Parsial Hipotesis dari pengujian parsial sebagai berikut. H 0 : 0 jl  
H 1 : 0 jl   , j=1, 2, ..., p ; l=1,2, .., 1+r
Statistik uji :
ˆ ˆ ( ) hitung jl jl t se    (10) ˆ ( ) jl se  adalah standart eror dari ˆ jl  dimana
,(1 ) ,(1 )
ˆ ˆ ( ) var( ) j k j k
se      ,  dengan ˆ var( ) jl  merupakan  elemen diagonal  ke- jl dari  matriks ˆ var( )  .    Daerah  penolakan  H 0 adalah ( , ( ( )) 1) 2 hitung n p q r t t      .
Suatu model dikatakan baik ketika jika nilai R 2 yang diperoleh  cukup  tinggi.  Nilai R 2 dapat  dihitung  dengan rumus pada persamaan berikut.
2 2 1 2 1 ( ) ( ) n i i n i i y y SSR R SST y y         (11)

## F. Pengujian Asumsi Residual IIDN
Asumsi residual yang harus dipenuhi adalah identik, independen dan berdistribusi normal.
1. Uji Asumsi Identik
Asumsi  identik  terpenuhi  adalah  ketika  varians  residual bersifat homoskedastisitas [13]. Pendeteksian heteroskedastisitas  residual  dapat  secara  visual  yaitu membuat  plot  antara  residual  dan  estimasi  respon  serta dengan  uji  parsial  yang  dilakukan  dengan  cara  melakukan regresi  antara  absolut  residual  model  dengan  variabel predictor [14].
2. Uji Asumsi Independen
Untuk melihat asumsi residual independen terpenuhi atau tidak  maka  dapat  menggunakan  plot  ACF  ( Autocorrelation Function )  dari  residual  [15].  Uji  independen  atau  uji autokorelasi  residual  untuk  mengetahui  apakah  ada  korelasi antar  residual,  dapat  juga  dilakukan  melalui  uji Durbin- Watson [16].
3. Uji Asumsi Distribusi Normal
Untuk  melihat  asumsi  residual  berdistribusi  normal terpenuhi  maka  dapat  dilihat  ketika  plot  residual  cenderung mengikuti  garis  normal  dan  pada  histogram  menunjukkan bentuk yang menyerupai kurva normal (lonceng). Pengujian dapat dilakukan dengan uji Kolmogorov Smirnov [17] .
H. Konsep Berpikir dan Kerangka Konsep
Menurut  BKKBN,  yang  menggambarkan  perilaku seseorang atau masyarakat yang berkaitan dengan kesehatan
mereka ditentukan oleh tiga faktor yaitu yang pertama faktor predisposisi  terdiri  dari  pengetahuan,  pendidikan,  sikap, umur,  budaya, dan ekonomi. Kedua yaitu faktor pemungkin yang  terdiri  dari  sarana  dan  prasarana  dan  informasi kesehatan  serta  yang  terakhir  yaitu  faktor  pendorong  yang terdiri  dari  sikap  petugas  kesehatan,  perilaku  tokoh masyarakat dan komitmen daerah.
Berdasarkan  konsep  tersebut  menimbulkan  faktor-faktor yang akan mempengaruhi unmet need di Kabupaten Gresik. Faktor  tersebut  adalah  pengetahuan  yang  dapat  dilihat  pada pentingnya  KB  yang  disampaikan  melalui  bantuan PKB/PLKB,  pengetahuan  keluaraga  mengenai  KB  cukup penting  untuk  menurunkan  anak  tidak  dikehendaki  dalam keluarga yang tidak menggunakan KB, Sarana dan prasarana seperti  tempat  pelayanan  KB  merupakan  tempat  dimana layanan  KB  bagi  masyarakat  disuatu  daerah  dapat  diakses dan dipenuhi, serta yang terakhir ekonomi dapat dilihat dari hasil  pentahapan  keluarga  dimana  keluarga  dengan perekonomian  rendah  termasuk  dalam  kurang  mengikuti program  KB.  Ketimpangan  antar  penduduk  miskin  terjadi pada  penduduk  berstrata  ekonomi  serta  tingkat  pendidikan yang rendah [18].

## I. Kebutuhan KB yang Belum Terpenuhi (Unmet Need)
PUS  yang  ingin  anak  ditunda  dan  tidak  ingin  anak  lagi, ingin  ber-KB  tetapi  belum  terlayani  atau  belum  terpenuhi disebut unmet need [19] .
15 49 ( ) % 100% IAT TIAL Jumlah PUS tak KB unmet need Jumlah PUS     (12)
J. Sumber Daya Pelayanan KB Unmet need digunakan untuk mengukur akses dan kualitas pelayanan  KB  yang    tidak  terpenuhi  disuatu  daerah,  besar kemungkinan  akan  terjadi  kehamilan yang tidak diinginkan. Kondisi  ini  dipengaruhi  oleh  komitmen  daerah  dalam pemenuhan akses informasi, jangkauan, dukungan dana, dan kualitas  (tenaga,  sarana  dan  prasarana)  pelayanan  KB  [11]. Namun  pada  penelitian  ini  menggunakan  pemenuhan  akses informasi  yang  diperhitungkan  dari  cakupan  layanan PKB/PLKB  serta  sarana  dan  prasarana  yang  dilihat  dari cakupan tempat layanan KB.

## K. Kriteria Pengukuran Kemiskinan
Sebuah keluarga dikategorikan sebagai Pra-KS bila belum memenuhi kebutuhan dasarnya (basic needs) secara minimal atau  belum  bisa  memnuhi  indikator  1  hingga  5,  KS1  bila memnuhi  indikator  1  sampai  5,  KS2  bila  memenuhi indikator  1  hingga  14,  KS3  bila  memenuhi  indikator  1 hingga  21,  dan  dikategorikan  KS3  plus  bila  memenuhi seluruh indikator 1 hingga 23 [20].

## L. Pendidikan
Pembagian pendidikan menurut Depdiknas yaitu pendidikan  dasar  (SD,  SMP),  pendidikan  menengah  (SMA, MA, MAK), dan pendidikan tinggi (Akademi, PT). Tingkat pendidikan  turut  pula  menentukan  mudah  tidaknya seseorang  menyerap  dan  memahami  pengetahuan  yang mereka  peroleh,  pada  umumnya  semakin  tinggi  pendidikan seseorang makin baik pula pengetahuannya [21]. Pendidikan memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  secara  psikologis dan fisiologis dalam menggunakan alat atau cara KB tertentu dan  akan  mengurangi  kemungkinan  terjadinya unmet  need [22].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  merupakan  data sekunder pada Buku Program KBPP&PA Kabupaten Gresik dalam  Angka  tahun  2017  yang  didapatkan  dari  Badan Keluarga Berencana dan Pemberdayaan Perempuan Kabupaten Gresik.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  respon  (y)  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu persentase  unmet  di  Kabupaten  Gresik  pada  tahun  2017  dengan variabel  prediktor  dan  sumber  dari  penelitian  sebelumnya  sebagai berikut.
Tabel 2. Variabel Penelitian Indikator Variabel Sumber X 1 Cakupan PKB/PLKB KBPP & PA, 2017 X 2 Cakupan Tempat Pelayanan KB KBPP & PA, 2017 X 3 Persentase Keluarga Miskin KBPP & PA, 2017 X 4 Persentase Pendidikan Terakhir Lebih dari SMA yang di Tamatkan Kepala Keluarga KBPP & PA, 2017

## C. Struktur Data
Struktur  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  unit  observasi  yaitu  18  kecamatan  di Kabupaten Gresik sebagai berikut.
Tabel 3. Struktur Data Kecamatan Y X 1 X 2 X 3 X 4 1 Y 1 X 1,1 X 2,1 X 3,1 X 4,1             18 Y 18 X 1,18 X 2,18 X 3,18 X 4,18

## D. Langkah Analisis
Berikut  ini  merupakan  langkah  analisis  yang  digunakan dalam melakukan penelitian sebagai berikut.
1. Menginput  data  faktor  yang  mempengaruhi  terhadap persentase unmet  need tiap  wilayah  kecamatan  di Kabupaten Gresik.
2. Mendeskripsikan karakteristik  faktor yang mempengaruhi terhadap  persentase unmet  need tiap  wilayah  kecamatan di  Kabupaten  Gresik  dengan  menggunakan  statistika deskriptif.
3. Membuat scatterplot antara  variabel  respon  dengan masing-masing variabel prediktor.
4. Memodelkan  data  menggunakan  regresi  nonparametrik spline dengan  satu  knot,  dua  knot  dan  kombinasi  knot agar hasil pemodelan tidak rumit
5. Menentukan  titik  knot  optimal  pada  satu  knot,  dua  knot dan kombinasi knot berdasarkan nilai GCV minimum.
6. Menetapkan  model  terbaik  regresi  nonparametrik spline dari  nilai  GCV  minimum  satu  knot,  dua  knot  dan kombinasi knot.
7. Menguji  signifikansi  parameter  regresi spline secara serentak dan parsial.
8. Menghitung nilai koefisien determinasi (R 2 ).
9. Menguji Asumsi Residual Identik, Independen, Distribusi Normal.
10. Melakukan interpretasi tiap faktor dari model yang sudah didapatkan dan menarik kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Unmet Need
Unmet  need merupakan  salah  satu  sasaran  yang  dirujuk oleh  BKKBN  dalam  mengatasi  masalah  kependudukan khususnya dalam bidang Keluarga Berencana (KB).
Gambar 1. Diagram Batang Persentase Unmet Need di Kabupaten Gresik.
Diagram  batang  diatas  menunjukkan  bahwa  persentase unmet  need tertinggi  berada  di  Kecamatan  Bungah  yang mencapai  29,92  persen,  hal  tersebut  dapat  mengakibatkan kehamilan  yang  tidak  diinginkan  serta  anak  yang  tumbuh kurang  dari  kasih  sayang  orang  tua  meningkat  di  wilayah tersebut. Sedangkan Kecamatan Sangkapura memiliki unmet need terendah di Kabupaten Gresik sebesar 1,51 persen, hal tersebut  juga  menandakan  bahwa  kepala  keluarga  didaerah tersebut  banyak  yang  merantau  ke  Pulau  Jawa  maupun  ke luar  negeri  sehingga  seorang  istri  memilih  untuk menjarangkan kehamilannya. Dari 18 kecamatan yang ada di Kabupaten  Gresik  terdapat  16  kecamatan  yang  memiliki nilai unmet  need lebih  besar  dari  target  yang  dicanangkan BKKBN  Jawa  Timur  yaitu  sebesar  7,03  persen.  Berikut  ini adalah  karakteristik  dari  keempat  variabel  yang  diduga memengaruhi unmet need di Kabupaten Gresik.
Tabel 4. Unmet Need Tiap Kecamatan di Kabupaten Gresik Variabel Rata-rata Varians Minimum Maksimum x 1 7,117 3,885 3,200 17,000 x 2 3,962 3,424 1,042 15,345 x 3 28,66 7,918 15,61 40,61 x 4 38,13 16,003 19,98 72,58
Rata-rata  PKB  dan  PKB  ( x 1 )  dalam  menangani  dan menjalankan  tugasnya  yaitu  sebesar  7,117  yang  berarti  1 orang PKB/PLKB di Kabupaten Gresik rata-rata menangani 7-8  desa  dengan  standar  deviasi  sebesar  3,885.  Cakupan PKB/PLKB  tertinggi  pada  Kecamatan  Sangkapura,  dimana 1 orang PKB/PLKB di kecamatan tersebut harus menangani 17 desa.
Rata-rata  tempat  layanan  KB  ( x 2 )  di  Kabupaten  Gresik yaitu sekitar 3-4 tempat pelayanan dengan keragaman tempat pelayanan  KB  diseluruh  kecamatan  di  Kabupaten  Gresik mencapai  3,424.  Untuk  kecamatan  dengan  cakupan  tempat pelayanan  KB  tertinggi  berada  pada  Kecamatan  Gresik sebesar  15,345  yang  berarti  bahwa  PUS  di  Kecamatan Gresik  memiliki  kesempatan  untuk  mendapatkan  pelayanan KB di tempat tinggalnya cukup tinggi.
Rata-rata  persentase  keluarga  miskin  ( x 3 )  di  Kabupaten Gresik mencapai 28,66 persen dengan keragaman persentase keluarga  miskin  di  Kabupaten  Gresik  cukup  tinggi  yaitu 7,918.  Persentase  keluarga  miskin  terendah  di  Kabupaten Gresik berada di Kecamatan Driyorejo.
Rata-rata  persentase  pendidikan  lebih  dari  SMA  yang ditamatkan  KK  ( x 4 )  di  Kabupaten  Gresik  sebesar  38,13 persen  dengan  keragaman  data  yang  sangat  tinggi  antar kecamatan  di  Kabupaten  Gresik  sebesar  16,003.  Persentase pendidikan  terakhir  lebih  dari  SMA  yang  ditamatkan  oleh KK  tertinggi  berada  di  Kecamatan  Manyar  yaitu  sebesar 72,58 persen.

## B. Pemodelan Persentase Unmet Need di Kabupaten Gresik Menggunakan  Pendekatan  Regresi  Nonparametrik Spline Truncated
Sebelumnya  dilakukan  analisis  deskriptif  dari  variabel- variabel  yang  diduga  berpengaruh Unmet  Need di Kabupaten Gresik untuk memastikan bahwa komponen yang digunakan merupakan komponen nonparametrik.
i. Pola  Hubungan  Unmet  Need  di  Kabupaten  Gresik dengan Faktor-faktor yang Diduga Mempengaruhi
Salah  satu  analisis  deskriptif  dari  variabel-variabel  yang diduga  berpengaruh  terhadap unmet  need di  Kabupaten Gresik adalah membuat scatterplot
15 10 5 16 12 8 4 0 30 20 10 0 40 30 20 30 20 10 0 80 60 40 20 x1 y x2 x3 x4
Gambar 2. Pola Hubungan Unmet Need dengan Variabel Prediktor.
Gambar 2 menunjukkan bahwa seluruh variabel prediktor dengan  persentase unmet  need di  Kabupaten  Gresik  tidak membentuk  suatu  pola  tertentu  sehingga  variabel-variabel tersebut termasuk dalam komponen nonparametrik. Selanjutnya  akan  dilakukan  analisis  menggunakan  regresi nonparametrik spline truncated . ii. Pemilihan Titik Knot Optimum Pada  penelitian  ini,  regesi  nonparametrik spline truncated dengan  derajat  satu  atau  linier.  Titik  knot  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  satu  knot,  dua  knot, dan  kombinasi  knot.  Dari  ketiga  titik  knot  tersebut,  untuk membentuk  model  digunakan  titik  knot  optimum  yang diperoleh  dari  nilai  GCV  yang  minimum.  Berikut  hasil yang didapatkan.
1. Pemilihan Titik Knot dengan Satu Titik Knot Estimasi  model  regresi  nonparametrik spline  truncated dengan satu titik knot pada unmet need di Kabupaten Gresik adalah sebagai berikut.

       0 11 1 12 1 11 21 2 22 2 21 31 3 32 3 31 41 4 42 4 41 i i i i i i i i i i y x x K x x K x x K x x K                            
Nilai  GCV  pada  satu  titik  knot  dengan  empat  komponen nonparametrik  yang  paling  minimum  adalah  69,501  dengan titik  knot  optimum  yaitu  variabel  cakupan  PKB/PLKB  ( x 1 ) pada  titik  11,367;  variabel  cakupan  tempat  pelayanan  KB ( x 2 ) pada titik 9,503; variabel persentase keluarga miskin ( x 3 ) pada  titik  30,406;  serta  variabel  pendidikan  terakhir  lebih dari SMA yang ditamatkan KK ( x 4 ) pada titik 51,11.
2. Pemilihan Titik Knot dengan Dua Titik Knot
Estimasi  model  regresi  nonparametrik spline  truncated dengan dua titik knot pada unmet need di Kabupaten Gresik adalah sebagai berikut.
                0 11 1 12 1 11 13 1 12 21 2 22 2 21 23 2 22 31 3 32 3 31 33 3 32 41 4 42 4 41 43 4 42 i i i i i i i i i i i i i i y x x K x K x x K x K x x K x K x x K x K                   
                       

Nilai  GCV  pada  dua  titik  knot  dengan  empat  komponen nonparametrik  yang  paling  minimum  adalah  53,12  dengan titik  knot  optimum  yaitu  variabel  cakupan  PKB/PLKB  ( x 1 ) pada  titik  8,551  dan  9,114;  variabel  cakupan  tempat pelayanan  KB  ( x 2 )  pada  titik  6,585  dan  7.169;  variabel persentase  keluarga  miskin  ( x 3 )  pada  titik  25,304  dan 26,324;  serta  variabel  pendidikan  terakhir  lebih  dari  SMA yang ditamatkan KK ( x 4 ) pada titik 40,376 dan 42,523. 3. Pemilihan Titik Knot dengan Kombinasi Titik Knot Nilai  GCV  pada  kombinasi  titik  knot  dengan  empat komponen  nonparametrik  yang  paling  minimum  adalah 38,285  dengan  titik  knot  optimum  yaitu  variabel  cakupan PKB/PLKB  ( x 1 )  pada  titik 11,367; variabel cakupan tempat pelayanan  KB  ( x 2 )  pada  titik  9,503;  variabel  persentase keluarga  miskin  ( x 3 )  pada  titik  25,304,  dan  26,324;  serta variabel  pendidikan  terakhir  lebih  dari  SMA  yang ditamatkan KK ( x 4 ) pada titik 40,376 dan 42,523. iii. Pemilihan Model Terbaik Setelah  mendapatkan  nilai  GCV  minimum  pada pemilihan titik knot optimum dengan satu titik knot, dua titik knot  dan  kombinasi  knot,  selanjutnya  dilakukan  pemilihan model terbaik dengan membandingkan nilai GCV.
Tabel 5. Perbandingan Nilai GCV Minimum Jumlah Knot GCV Minimum Satu Titik Knot 69.50142 Dua Titik Knot 53.11973 Kombinasi Titik Knot 38.285
Berdasarkan  Tabel  5  diketahui  bahwa  pemodelan  yang menghasilkan  nilai  GCV  terkecil  adalah  pemodelan  regresi nonparametrik spline  truncated dengan  menggunakan kombinasi  titik  knot  pada  empat  variabel  prediktor  yang seluruhnya termasuk komponen nonparametrik.
iv. Pemodelan Unmet  Need di  Kabupaten  Gresik  dengan Menggunakan Titik Knot Optimum Estimasi  model  untuk  regresi  nonparametrik spline truncated linier  dengan  derajat  satu  dengan  kombinasi  titik knot dengan rincian satu titik knot variabel x 1 , satu titik knot pada  variabel x 2 ,  dua  titik  knot  pada  variabel x 3 ,  serta  dua titik knot pada variabel x 4 adalah sebagai berikut.
1 1 2 2 3 3 3 4 4
4 ˆ 8, 452 0,744 2,666( 11,367) 0,724 4,099( 9,503) 1,905 23, 449( 25,304) 21,61( 26,324) 1,097 8,554( 40,376) 8,036( 42,523)
y x x x x x x x x x x                       
v. Pengujian  Signifikansi  Parameter  Model  Regresi Nonparametrik Spline Truncated
Pengujian  dilakukan  dengan  dua  tahap,  yaitu  pengujian parameter secara serentak dan individu.
1. Pengujian Serentak
Hipotesis  yang  digunakan  untuk  pengujian  secara serentak adalah sebagai berikut.
H 0 : 11 12 43 ... 0      

H 1 : minimal terdapat satu 0 jl   ; dengan 1,2,...,10 j  ;
1, 2, ,1 l r  
Tabel 6. Hasil Pengujian Serentak Sumber df SS MS Fhit P- Value Regresi 10 771.551 77.155 5.182 0.0198 Error 7 104.22 14.889 Total 17 875.772
F  hitung  yang  didapatkan  dari  uji  signifikansi parameter  secara  serentak  pada  pemodelan  regresi nonparametrik spline truncated yaitu sebesar 5,18 dan p- value sebesar  0,0198.  Taraf  signifikansi (α) yang digunakan sebesar 10% maka didapatkan keputusan tolak H 0 karena nilai F lebih besar dari F (0,1;10,7) , yaitu 5,182 > 2,702  dan P-value <  α, sehingga  dapat  disimpulkan bahwa minimal terdapat satu parameter pada model yang signifikan.
Koefisien  determinasi  ( R 2 )  yang  diperoleh  adalah 88,09%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  mampu menjelaskan keragaman unmet need di Kabupaten Gresik sebesar  88,09%,  sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh variabel lain yang tidak masuk dalam model.
2. Pengujian Individu Berikut merupakan perumusan hipotesis yang digunakan. H 0 : 0 jl   H 1 :
0, j 1, 2,3, 4 ; 1, 2, ,1 jl l r      Tabel 7. Hasil Pengujian Individu Variabel Parameter Estimasi t Keputusan Kesimpulan x 1 11  0,744 1,520 Gagal tolak Berpengaruh 12  -2,666 -2,004 Tolak x 2 21  -0,724 -1,038 Gagal tolak Berpengaruh 22  4,099 2,594 Tolak x 3 31  -1,905 -2,058 Tolak Berpengaruh 32  23,449 3,357 Tolak 33  -21,610 -3,419 Tolak
x 4 41  1,097
4,578 Tolak Berpengaruh 42  -8,554 -3,015 Tolak 43  8,036 2,856 Tolak
Hasil dari pengujian individu dengan taraf signifikan (α)  sebesar  10% ,  seluruh  variabel  berpengaruh signifikan.  Dari  10  parameter  pada  model  regresi nonparametrik spline  truncated ,  terdapat  8  parameter yang signifikan dan 2 parameter yang tidak signifikan. vi. Pengujian Asumsi Residual
1. Pengujian Asumsi Identik Hasil uji Glejser akan ditampilkan pada Tabel berikut.
Tabel 8. ANOVA Uji Glejser Sumber DF SS MS F-Hitung P- Value Regresi 4 14,208 3,552 1,71 0,208 Error 13 27,012 2,078 Total 17 41,219
Berdasarkan  Tabel  4.8  diketahui  bahwa  nilai  F  yang dihasilkan  adalah  1,71  dan P-value sebesar  0,208.  Dengan taraf  signifikansi  (α)  sebesar 10%  maka  didapatkan keputusan gagal tolak H 0 karena nilai F < F (0,1;4,13) , yaitu 1,71 < 2,434 dan P-value > α, sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak  terjadi  heteroskedastisitas  atau  variansi  antar  residual sama.  Hal  ini  berarti  bahwa  asumsi  residual  identik  telah terpenuhi.
2. Pengujian Asumsi Independen
Cara  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya  autokorelasi antar residual adalah dengan menggunakan Plot Autocorrelation Function (ACF).
16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A u to c o rr e la ti o n

## Gambar 3. Plot ACF Residual.
Tidak  ada  nilai  autokeralasi  pada  lag  berapapun  yang keluar  dari  batas  atas  maupun  batas  bawah  (batas  interval konfidensi),  sehingga  tidak  terdapat  autokorelasi  antar residual.  Untuk  memperkuat  hasil  dilakukan  pengujian durbin watson dan hasil yang didapatkan yaitu sebesar 2,184 dengan  d u 1,6  maka  gagal  tolak  H 0 atau  tidak  terjadi  kasus autokorelasi.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  asumsi independen pada residual model telah terpenuhi.
3. Pengujian Asumsi Distribusi Normal Pengujian  ini  dilakukan  dengan  uji Kolmogorov- Smirnov. Hasil  uji Kolmogorov-Smirnov ditampilkan  pada gambar berikut.
5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 Mean -1,56048E-13 StDev 2,476 N 18 KS 0,117 P-Value >0,150 residual P e rc e n t
Gambar 4. Hasil uji Kolmogorov Smirnov.
Plot  residual  model  yang  telah  mendekati  garis  linier, selain  itu  juga  diketahui  nilai  Kolmogorov  Smirnov  0,117. Nilai tersebut lebih kecil dari q (1- α) pada taraf signifikansi (α) sebesar  10%  yaitu  dan  p- value yang  dihasilkan  lebih  besar dari  0,15  sehingga  gagal  tolak  H 0 .  Hal  ini  menunjukkan bahwa  residual  model  regresi  nonparametrik spline truncated telah memnuhi asumsi distribusi normal.
vii. Interpretasi  Model  Regresi  Nonparametrik Spline Truncated
Model  regesi  yang  terbentuk  menggunakan  titik  knot optimum,  yaitu  kombinasi  titik  knot  yang  ditunjukkan  pada persamaan sebagai berikut.
1. Pengaruh  variabel  cakupan  PKB/PLKB  ( x 1 )  terhadap unmet  need tiap  kecamatan  di  Kabupaten  Gresik  dengan mengasum-sikan  variabel  lainnya  konstan  dapat  ditulis sebagai berikut.
1 1 1 1 1 1 ˆ 0,744 2,666( 11,367) 0,744 +c                ; 11,367 30,304 1,922 +c  ; 11,367 y x x c x x x x         
  
Berdasarkan  model  diatas,  dapat  diketahui  bahwa  pada interval  pertama  yaitu  untuk  cakupan  PKB/PLKB  ( x 1 )  yang kurang dari 11.367 yang berarti apabila cakupan PKB/PLKB bertambah  satu  satuan  maka unmet  need di  Kabupaten
Gresik  akan  meningkat  sebesar  0.744.  Sedangkan  untuk interval  kedua  yaitu  cakupan  PKB/PLKB  ( x 1 )  yang  lebih dari  sama  dengan  11.367  yang  berarti  apabila  cakupan PKB/PLKB  bertambah  satu  satuan  maka unmet  need di Kabupaten  Gresik  akan  menurun  sebesar  1.922  .  Interval pertama  terdiri  dari  14  kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten Gresik  yaitu  Kecamatan  Tambak,  Panceng,  Ujungpangkah, Dukun,  Bungah,  Manyar,  Gresik,  Kebomas,  Cerme, Benjeng, Menganti, Kedamean,
Driyorejo
dan Wringinanom. Sedangkan untuk interval kedua terdiri dari 4 kecamatan yaitu Kecamatan Sangkapura, Sidayu, Duduksampeyan dan Balongpanggang.
2. Pengaruh  variabel  cakupan  tempat  pelayanan  KB  ( x 2 ) terhadap unmet  need tiap  kecamatan  di  Kabupaten  Gresik dengan  mengasumsikan  variabel  lainnya  konstan  dapat ditulis sebagai berikut.
2 2 2 2 2 1 ˆ 0,724 4,099( 9.503)
0,724 +c                ; 9,503
3,357 38,953 ; 9,503 y x x c x x x c x               
Berdasarkan  model  diatas,  dapat  diketahui  bahwa interval  pertama  yaitu  untuk  cakupan  tempat  pelayanan  KB ( x 2 )  yang  kurang  dari  9.503  yang  berarti  apabila  cakupan tempat  pelayanan  KB  bertambah  satu  satuan  maka persentase unmet  need akan  menurun  sebesar  0.742  di wilayah tersebut. Untuk interval kedua yaitu cakupan tempat pelayanan  KB  yang  lebih  dari  sama  dengan  9.503  dimana apabila  variabel  tersebut  bertambah  satu  satuan  maka persentase unmet  need akan  bertambah  sebesar  3.357  di wilayah  yang  terkait  interval  tersebut.  Kecamatan  yang masuk  dalam  interval  pertama  hampir  seluruh  kecamatan yang  ada  di  Kabupaten  Gresik  kecuali  Kecamatan  Gresik merupakan  satu-satunya  kecamatan  yang  masuk  dalam interval kedua.
3. Dengan mengasumsikan variabel prediktor selain persentase  keluarga  miskin  ( x 3 )  konstan,  maka  pengaruh variabel persentase keluarga miskin terhadap unmet need di Kabupaten Gresik dapat ditulis sebagai berikut.
3 3 3
3 3 3 3 3 3 ˆ 1,905 23, 449( 25,304) 21,61( 26,324) 1,905 +c                      ; 25,304 25,354 593,353 ; 25,304 26,324 3,744 24, 491 ; 26,324 y x x x c x x x c x x c x                      
Berdasarkan  model  diatas  didapatkan  tiga  interval  yang memperlihatkan  perubahan  pola  data  pada  persentase keluarga  miskin  di  Kabupaten  Gresik.  Interval  pertama merupakan  persentase  keluarga  miskin  yang  kurang  dari 25.304  persen,  yang  berarti  bahwa  apabila  persentase keluarga  miskin  meningkat  satu  persen  maka  persentase unmet  need di  kecamatan  tersebut  akan  meningkat  pula sebesar  1.905  persen.  Sedangkan  untuk  interval  kedua merupakan persentase keluarga miskin yang lebih dari sama dengan  25.354  persen  hingga  kurang  dari  26.324  persen, yang dapat dikatakan bahwa jika persentase keluarga miskin naik  satu  persen  pada  kecamatan  yang  tergolong  dalam interval  kedua  maka  persentase unmet  need di  kecamatan terkait  akan  meningkat  pula  sebesar 25.354 persen. Interval ketiga  merupakan  interval  untuk  kelompok  kecamatan  yang tergolong dalam persentase keluarga miskin lebih dari sama dengan 26.324 persen. Hal tersebut mengartikan bahwa tiap pertambahan  satu  persen  keluarga  miskin  pada  kecamatan yang termasuk dalam interval ketiga maka persentase unmet
need di  kecamatan  tersebut  akan  meningkat  sebesar  3.744 persen.  Persentase  keluarga  miskin  interval  pertama  yaitu Kecamatan  Sidayu,  Manyar,  Gresik,  Kebomas,  Cerme  dan Driyorejo.  Sedangkan  kecamatan  yang  tergolong  dalam interval  ketiga  mencakup  hampir  seluruh  kecamatan  yang ada  di  Kabupaten  Gresik  yaitu  Kecamatan  Tambak, Sangkapura,  Ujungpangkah,  Panceng,  Dukun,  Bungah, Duduksampeyan,  Benjeng,  Balongpanggang,  Menganti, Kedamean  dan  Wringinanom.  Untuk  interval  kedua  tidak terdapat  kecamatan  yang  tergolong  dalam  persentase keluarga miskin dalam rentang tersebut.
4. Dengan mengasumsikan variabel prediktor selain persentase  pendidikan  terakhir  lebih  dari  SMA  yang ditamatkan  KK  ( x 4 )  konstan,  maka  pengaruh  variabel persentase  pendidikan  terakhir  lebih  dari  SMA  yang ditamatkan  KK  terhadap unmet  need di  Kabupaten  Gresik dapat ditulis sebagai berikut
4 4 4
4 4 4 3 4 3 ˆ 1,097 8,554( 40,376) 8,036( 42,523) 1,097 +c                    ; 40,376 345,376 7.45 +c     ; 40,376 42,523 0,579 3,661 ; 42,523
y x x x c x x x x x c x                     
Berdasarkan  model  diatas  dapat  dilihat  bahwa  variabel persentase  pendidikan  terakhir  lebih  dari  SMA  yang ditamatkan KK ( x 4 ) terbagi menjadi tiga interval dengan tiap intervalnya memiliki kecamatan yang masuk dalam kategori interval  tersebut.  Interval  pertama  merupakan  persentase pendidikan  terakhir  lebih  dari  SMA  yang  ditamatkan  KK kurang  dari  40.376  ,  yang  berarti  bahwa  jika  persentase pendidikan  terakhir  lebih  dari  SMA  yang  ditamatkan  KK bertambah  satu  persen  maka  persentase unmet  need di kecamatan  tersebut  akan  meningkat  sebesar  1.097persen. Untuk  interval  kedua  merupakan  persentase  pendidikan terakhir  lebih  dari  SMA  yang  ditamatkan  KK  lebih  dari sama dengan 40.376 sampai kurang dari 42.523, yang berarti apabila persentase pendidikan terakhir lebih dari SMA yang ditamatkan  KK  meningkat  sebesar  satu  persen  maka persentase unmet  need akan  menurun  sebesar  7.45  persen. Yang  terakhir  untuk  interval  ketiga  dimana  persentase pendidikan  terakhir  lebih  dari  SMA  yang  ditamatkan  KK lebih dari sama dengan 42.523, yang dapat diartikan bahwa apabila  variabel  tersebut  naik  sebesar  satu  satuan  maka persentase unmet  need akan  meningkat  sebesar  0.579 persen. K ecamatan  yang  termasuk  dalam  interval  pertama yaitu  sebanyak  11  kecamatan  yang  terdiri  dari  Kecamatan Tambak, Sangkapura, Panceng, Dukun, Sidayu, Duduksampeyan, Cerme,
Benjeng, Balongpanggang, Kedamean  dan  Wringinanom.  Sedangkan  kecamatan  yang masuk  dalam interval kedua adalah Kecamatan Bungah dan Menganti,  sedangkan  wilayah  yang  masuk  interval  ketiga yaitu terdiri dari Kecamatan Ujungpangkah, Manyar, Gresik, Kebomas dan Driyorejo.
Setelah  dilakukan  interpretasi  mengenai  model unmet need di  Kabupaten  Gresik  tahun  2017  berdasarkan  faktor- faktor yang mempengaruhi tersebut, maka dapat dibandingkan hasil antara persentase unmet need aktual ( y ) dengan persentase unmet need taksiran ( ˆ y ) sebagai berikut.
(a)
(b)
Gambar  4.  Peta  Persentase Unmet  Need tiap  kecamatan  di  Kabupaten Gresik.
Gambar 4 (a) merupakan peta persentase unmet need aktual ( y )  sedangkan  Gambar  4  (b)  merupakan  persentase unmet need taksiran ( ˆ y ). Dapat dilihat bahwa pada peta persentase unmet  need aktual  ( y )  yang  tergolong  dalam  wilayah dengan  persentase unmet  need tinggi  adalah  Kecamatan Bungah,  Manyar,  Duduk  Sampeyan  dan  Gresik  sedangkan wilayah  yang  tergolong  persentase unmet  need rendah adalah Kecamatan Tambak dan Kecamatan Sangkapura yang berada di Pulau Bawean. Hal tersebut menjadi berbeda pada peta  persentase unmet  need taksiran  ( ˆ y )  yang  didapatkan berdasarkan model dengan faktor-faktor yang mempengaruhi.  Dapat  dilihat  bahwa  terdapat  bebrapa wilayah  yang  berubah  kategori  baik  semakin  meningkat ataupun  menurun,  seperti  pada  Kecamatan  Ujungpangkah yang semula tergolong dalam persentase unmet need sedang menjadi persentase unmet need tinggi setelah mempertimbangkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  serta begitu  pula  pada  Kecamatan  Menganti.  Terdapat  dua kecamatan  yang  semula  tergolong  dalam  persentase unmet need sedang  menjadi  persentase unmet  need rendah,  yaitu Kecamatan  Kedamean  dan  Sidayu.  Sedangkan  wilayah lainnya  masih  tergolong  pada  persentase unmet  need yang sama.  Berdasarkan  hasil  tersebut  seharusnya  pemerintah lebih  sesuai  dalam  memberikan  pelayanan  yang  secara optimal  baik  dari  segi  masyarakatnya  sendiri  ataupun  dari segi pendukungnya.

## viii. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Persentase unmet  need di  Kabupaten  Gresik  tahun  2017 menempati  urutan  kedua  terendah  di  Provinsi  Jawa Timur,hal ini ditunjukkan dengan adanya 16 kecamatan dari 18  kecamatan  yang  memiliki  persentase  jauh  diatas  target pemerintah.  Model  regresi  nonparametrik spline  truncated terbaik  dalam  pemodelan  persentase unmet  need di Kabupaten Gresik adalah menggunakan kombinasi titik knot, Seluruh  variabel  prediktor  berpengaruh  signifikan  dengan model sebagai berikut.
1 1 1 1 2 2 1 1 3 3 3 4 1 1 4 4 ˆ 8.452 0.744 2.666( 11.367) 0.724 4.099( 9.503) 1.905 23.449( 25.304) 21.61( 26.324) 1.097 8.554( 40.376) 8.036( 42.523) y x x x x x x x x x x                       
Nilai koefisien determinasi yang dihasilkan oleh model tersebut sebesar 88.09%.

## B. Saran
Saran  yang  diberikan  oleh  penulis  yaitu  sebaiknya pemerintah lebih memperhatikan faktor-faktor apa saja yang
berpengaruh  terhadap unmet  need ,  serta  memberikan perhatian lebih dari kondisi tiap wilayah yang ada. Selain itu juga  pemerintah  dapat  membuat  kebijakan  terkait  bidang kependudukan khusunya KB di Kabupaten Gresik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Purnomo, “ Negara  dengan  penduduk  terbanyak  di  dunia,  RI masuk  4  besar, ” finance.detik.com ,  2014.  [Online].  Available: http://finance.detik.com/read/2014/03/06/134053/2517461/4/neg ara-dengan-penduduk-terbanyak-di-dunia-ri-masuk-4-besar.
[2] BKKBN, “ Petunjuk  Teknis  Penggunaan  Dana  Alokasi  Khusus Subbidang Keluarga Berencana Tahun 2014, ” Jakarta, 2013.
[3] W.  R.  E., Pengantar  Statistika  Edisi  ke-3 .  Jakarta:  Gramedia
Pustaka Utama, 1995. [4]
I.  Budiantara, “ Estimator  Spline  Terbobot  dalam  Regresi Semiparametrik, ” Maj. Ilmu Pengetah. dan Teknol. , vol. 10, pp. 103 – 109, 1999.
[5] R. L. Eubank, Nonparametric Regression and Spline Smoothing, Second Edition . New York: Taylor & Francis, 1999.
[6] A.  A.  Fernandes,  I.  N.  Budiantara,  B.  W.  Otok, and Suhartono., “ Reproducing  Kernel  Hilbert  Space  for  Penalized  Regression Multi  Predictors :  Case  in  Longitudinal  Data,” Int.  J.  Math.
Anal. , vol. 8, no. 40, pp. 1951 – 1961, 2014.
[7] A.  A.  Fernandes,  I.  N.  Budiantara,  B.  W.  Otok, and Suhartono., “ Spline  Estimator  for  Bi-Response  and  Multi-Predictors Nonparametric Regression Model in Case of Longitudinal Data, ” J. Math. Stat. , vol. 11, no. 2, pp. 61 – 69, 2015.
[8] Sugiantari, Ayuk Putri, Budiantara, I Nyoman, “ Analisis Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Angka  Harapan  Hidup  di  Jawa Timur  Menggunakan  Regresi  Semiparametrik  Spline, ” J.  Sains dan Deni Pomits , vol. 2, 2013.
[9] I.  Budiantara, “ Penelitian  Bidang  Regresi  Spline  Menuju
Terwujudnya Penelitian Statistika yang Mandiri dan Berkarakter, ” in Makalah  Pembicara  Utama  pada  Seminar Nasional FMIPA , 2011.
[10] S.  F.  Nisa ’ and  I.  Budiantara, “ Analisis  Survival  dengan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression SPline pada Kasus Demam  Berdarah  Dengue  (DBD), ” J.  Sains  dan  Seni  ITS ,  pp. D318 – D323, 2012.
[11] G.  Wahba, Spline Models for Observation Data. Dalam CBMS- NSF  Regional  Conference  Series  in  Applied  Mathematic . Philadelphia: SIAM, 1990.
[12] A.  Tripena  and  I.  Budiantara, “ Fourier  Estimator  in Nonparametric  Regression, ” in International  Conference  on Natural and Applied Natural Science , 2006, pp. 2
– 4.
[13] B. Lestari, I. N. Budiantara, S. Sunaryo, and M. Mashuri, “ Spline Smoothing  for Multiresponse Nonparametric Regresssion Model in  Case  of  Heteroscedasiticity  of  Variace, ” J.  Math.  Stat. ,  pp.
377 – 384, 2012.
[14] D.  Montgomery, Desain  and  Analysis  of  Experiment ,  5th  ed. New York: John Wiley and Sons, Inc, 2001.
[15] W. W. S. Wei, Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods . Pearson Education, Inc, 2006.
[16] D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: Mc Graw Hill, 2004.
[17] W. Daniel, Statistika Non Parametrik . Jakarta: Gramedia, 1989.
[18] I.  Wulandari  and  I.  N.  Budiantara, “ Analisis  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi  Persentase  Penduduk  Miskin  dan  Pengeluaran Perkapita  Makanan  di  Jawa  Timur  Menggunakan  Regresi Nonparametrik  Birespon  Spline, ” J.  Sains  dan  Seni ,  pp.  D30 – D35, 2014.
[19] KBPP  Kabupaten  Gresik, “ Standar  Pelayanan  Minimal  (SPM), ” Gresik, 2015.
[20] A.  Suryahadi,  Akhmadi,  and  W.  Isdijoso, “ Penetapan  Kriteria dan  Variabel  Pendataan  Penduduk  Miskin  yang  Komprehensif dalam Rangka
Perlindungan Penduduk Miskin di Kabupaten/Kota, ” Kertas Kerja SMERU , pp. 5 – 6, 2014.
[21] Hary, Pengetahuan  Menurut  Tingkat  Pendidikan .  Bandung: Pustaka Harapan, 2006.
[22] M.  Isa, “ Determinan  Unmet  Need  Keluarga  Berencana  di Indonesia :  Analisis  Data  Survei  Demografi  dan  Kesehatan Indonesia 2007, ” Depok, 2009.