Abstrak — Pemakaian  Metode  Kontrasepsi  Jangka  Panjang (MKJP) pada peserta KB aktif di Provinsi Jawa Timur sebagai cara mengatur kehamilan sebanyak 1,75 juta jiwa lebih rendah dibandingkan  dengan  pemakaian  non-MKJP  yang  mencapai 4,35  juta  jiwa.  MKJP  merupakan  alat/cara  kontrasepsi  yang efektif  dan  efisien  dipakai  dalam  jangka  waktu  lama  untuk tujuan  menjarangkan  kehamilan  atau  mengakhiri  kehamilan pada  pasangan  yang  sudah  tidak  ingin  menambah  anak  lagi. Sedangkan  peserta  KB  aktif  merupakan  akseptor  Pasangan Usia  Subur  (PUS)  usia  15-49  tahun  yang  saat  ini  sedang menggunakan  salah  satu  alat/cara  kontrasepsi.  Faktor-faktor yang  diduga  berpengaruh  tidak  membentuk  suatu  pola tertentu, sehingga menggunakan metode regresi nonparametrik  spline truncated .  Model  terbaik  diperoleh  dari titik  knot  optimum  berdasarkan  nilai Generalized  Cross Validation (GCV)  minimum.  Lima  variabel  yang  berpengaruh signifikan  yaitu  persentase  perempuan  usia  15-49  tahun berstatus  kawin  memiliki  anak  masih  hidup  lebih  dari  dua, persentase  perempuan  usia  35  tahun  keatas  berstatus  kawin, persentase  perempuan  usia  15-49  tahun  berstatus  kawin pernah  menggunakan  alat/cara  KB,  persentase  perempuan usia 15-49 tahun berstatus kawin yang bekerja, dan persentase perempuan  usia  15  tahun  keatas  berstatus  kawin  dengan  usia kawin  pertama  kurang  dari  19  tahun.  Pemodelan  terbaik dengan  GCV  paling  minimum  pada  tiga  titik  knot  atau kombinasi  titik  knot  (3,3,3,3,3)  sebesar  31,91.  Nilai R 2 yang dihasilkan model sebesar 90,69%.
Kata Kunci — Generalized Cross Validation , Metode Kontrasepsi Jangka  Panjang,  Peserta  KB  Aktif,  Regresi  Nonparametrik Spline Truncated , Titik Knot

## I. PENDAHULUAN
EBERHASILAN pembangunan tidak hanya mencakup pada  meningkatnya  perekonomian  dan  pembangunan fisik,  akan  tetapi  juga  pada  pembangunan  manusia  di  suatu negara.  Pembangunan  manusia  saat  ini  menjadi  tujuan dalam  model  pembangunan  di  Indonesia,  salah  satunya pembangunan  kependudukan  dan  keluarga  berencana.  Hal tersebut  sesuai  dengan  Rencana  Pembangunan  Jangka Menengah  Nasional  (RPJMN)  tahun  2015-2019  dalam Agenda Prioritas Pembangunan (Nawacita) terutama nomor 5 (lima),  yaitu “ Meningkatkan Kualitas Hidup Manusia dan Masyarakat
Indonesia ” melalui “ Pembangunan Kependudukan dan Keluarga Berencana ” [1]. Sasaran pokok pembangunan  KKB  adalah  menurunnya  rata-rata  laju pertumbuhan penduduk dan Total Fertility Rate (TFR), serta meningkatnya Contraceptive  Prevalence  Rate (CPR). Indonesia  sebagai  negara  peringkat  ke-4  dengan  jumlah penduduk  tertinggi  di  dunia  pada  tahun  2016  memerlukan
pencapaian  sasaran  pokok  tersebut  sebagai  upaya  menekan jumlah  penduduk  sehingga  mobilitas  penduduk  lebih terarahkan dalam mewujudkan masyarakat tumbuh seimbang yaitu melalui program Keluarga Berencana (KB).
Jawa  Timur  merupakan  salah  satu  provinsi  di  Indonesia dengan  jumlah  penduduk  tertinggi  kedua  setelah  Provinsi Jawa  Barat  yaitu  pada  tahun  2016  sebesar  39,08  juta  jiwa. Sejalan  dengan  semakin  meningkatnya  jumlah  penduduk tersebut,  CPR  di  Provinsi  Jawa  Timur  justru  menurun  dari tahun 2015 sebesar 76,64% (6,30 juta peserta KB aktif dari 8,22 juta PUS) menjadi 75,78% (6,10 juta peserta KB aktif dari  8,05 juta  PUS)  tahun  2016  [2].  Sulitnya  meningkatkan CPR disebabkan karena masih tingginya kekhawatiran PUS terhadap efek samping pemakaian alat/cara kontrasepsi. Upaya dalam rangka mempercepat pengendalian fertilitas dan  mengurangi  kegagalan  KB  yaitu  melalui  pemakaian kontrasepsi  yang  lebih  diarahkan  pada  Metode  Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) pada peserta KB aktif. MKJP pada peserta  KB  aktif  di  Provinsi  Jawa  Timur  sebagai  cara mengatur  kehamilan  pada  tahun  2016  sebanyak  1,75  juta jiwa lebih rendah dibandingkan pemakaian non-MKJP yang mencapai 4,35 juta jiwa. MKJP adalah alat/cara kontrasepsi yang  dapat  dipakai  dalam  jangka  waktu  lama,  lebih  dari dua  tahun,  efektif,  dan  efisien  untuk  tujuan  pemakaian menjarangkan  kelahiran  lebih  dari  tiga  tahun  atau  meng- akhiri  kehamilan  pada  pasangan  yang  sudah  tidak  ingin menambah  anak  lagi  [3].  Jenis  alat/cara  yang  termasuk dalam  MKJP  diantaranya  IUD  ( Intra  Uterine  Device ), MOW  (Metode  Operasional  Wanita),  MOP  (Metode Operasional Pria), dan Implant/Susuk.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pemodelan  menggunakan regresi  linier  berganda  terlebih  dahulu.  Hal  ini  untuk membuktikan bahwa regresi nonparametrik spline truncated lebih  tepat  digunakan  daripada  regresi  linier  berganda. Berdasarkan  pola  data  pada  variabel  prediktor  terhadap variabel respon tidak mengikuti suatu pola tertentu sehingga pemodelan  menggunakan  metode  regresi  nonparametrik spline truncated .  Regresi  nonparametrik  menghasilkan model  yang  memiliki  interpretasi  statistik  dan  interpretasi visual  serta  memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik  untuk digeneralisasikan  pada  pemodelan  statistika  yang  kompleks dan  rumit  [4].  Salah  satu  pendekatan  dalam  regresi nonparametrik  adalah  pendekatan  regresi  nonparametrik spline. Spline mampu menangani karakter data yang bersifat mulus  ( smooth )  [5].  Variabel-variabel  yang  digunakan berdasarkan  penelitian  terdahulu  yaitu  meliputi  persentase perempuan usia 15-49 tahun berstatus kawin memiliki anak masih  hidup  lebih  dari  dua,  persentase  perempuan  usia  15- 49  tahun  berstatus  kawin  dengan  pendidikan  tertinggi  yang

## Pemodelan Persentase Peserta KB Aktif Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated
Novalia Dwita Pramitasari dan I Nyoman Budiantara Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : i_nyoman_b@statistika.its.ac.id
K
ditamatkan  minimal  SMP  sederajat,  persentase  perempuan usia 35 tahun keatas ber-status kawin, persentase perempuan usia  15-49  tahun  ber-status  kawin  pernah  menggunakan alat/cara  KB,  persentase  perempuan  usia  15-49  tahun berstatus  kawin  yang  bekerja,  dan  persentase  usia  kawin pertama kurang dari 19 tahun.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Regresi Linier Berganda
Regresi  linier  berganda  merupakan  metode  yang memodelkan  hubungan  antara  variabel  respon  (y)  dan variabel prediktor ( x 1 , x 2 , …, x p ). Model regresi linier untuk p variabel prediktor secara umum ditulis sebagai berikut [6].
0 1 p i k ik i k y X        
dengan y i : observasi variabel respon pada pengamatan ke- i , i = 1,2,…, n x ik : observasi variabel prediktor ke- k pada pengamatan ke- i β 0 : intersep dalam model regresi β k : koefisien regresi untuk variabel prediktor ke- k , k = 1,2,.., p ɛ i : error ke - i 2 ( (0, )) i IIDN  
Pendugaan  parameter  model  regresi  linier  diperoleh menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) dengan meminimumkan  jumlah  kuadrat  error  diperoleh  persamaan sebagai berikut [7].
T -1 T ˆ (X X) X y   dengan
y : vektor variabel respon
X : matriks variabel prediktor
ˆ  : vektor parameter dalam model regresi
B. Regresi Nonparametrik Spline Truncated Regresi nonparametrik spline truncated merupakan suatu regresi  yang  memiliki kurva  regresi dirancang dengan cara modifikasi  fungsi  polinomial  [8].  Salah  satu  model  regresi nonparametrik yang memiliki interpretasi statistik dan visual sangat  khusus  dan  sangat  baik  yaitu  spline [9].  Dalam analisis  regresi  nonparametrik  spline truncated ,  apabila terdapat  satu  variabel  respon  dan  satu  variabel  prediktor maka  disebut  regresi  nonparametrik  spline truncated univariabel.  Sedangkan  jika  terdapat  satu  variabel  respon dengan  lebih  dari  satu  variabel  prediktor  maka  dinamakan regresi  nonparametrik  spline truncated multivariabel [10][11]. Diberikan data berpasangan ( x 1i , x 2i ,…, x pi , y i ), i = 1,  2,  …, n dan  hubungan  kedua  data  tersebut  diasumsikan mengikuti  model  regresi  nonparametrik dengan  persamaan sebagai berikut [12]. 
 1 2 , , ,
, 1, 2, , i i i pi i y f x x x i n    
dimana error random ɛ i diasumsikan  identik,  independen, dan berdistribusi normal dengan E ( ɛ i ) = 0 dan var( ɛ i ) = σ 2 . Apabila kurva regresi f merupakan model aditif, maka dapat dijabarkan menjadi [13]:
          1 2 1 1 2 2 1 , , , , 1, 2, , i i pi i i p pi p j ji j f x x x f x f x f x f x i n        
Fungsi spline truncated diperoleh berdasarkan penjumlahan  antara  fungsi  polinomial  dengan  fungsi
truncated .  Kurva  regresi f j ( x ji ) diasumsikan  termuat  pada ruang spline berorde m dengan titik-titik knot K 1 j , K 2 j , …, K rj ; j = 1, 2, …, p diberikan oleh persamaan berikut [12].
      0 1 m r m u j ji ju ji ji jk j m k u k f x x x K    
       Sehingga diperoleh persamaan model regresi nonparametrik  spline truncated multivariabel  sebagai berikut [12].
    0 1 1 1 1 p p m r m u i ju ji ji jk i j m k j u j k y x x K                  
Fungsi  ( ) m ji jk x K   merupakan  fungsi truncated yang diberikan oleh [12]:
( ) ,
( ) 0               ,
m ji jk ji jk m ji jk ji jk x K x K x K x K          
dengan
ju  : parameter model polinomial, j = 1, 2, …, p ;
u = 0, 1, …, m
ji x : variabel prediktor j ke i  , 1, 2, , i n    j m k   : parameter komponen truncated , 1, 2, , k r  r : banyak knot jk K : titik-titik knot
C. Estimasi Parameter
Estimasi  parameter  model  regresi  nonparametrik  spline truncated menggunakan  metode  OLS  ( Ordinary  Least Square ) sebagai berikut.
2 1 ( ) β    n i i Q 
Dapat ditulis dalam bentuk  matriks pada persamaan berikut [14].
           1 1 2 2 1 1 2 2 ( ) 2 ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' β y X β X β y X β X β y X β y Xβ y X β y Xβ
y y β X y y Xβ β X Xβ
y y β X y β X y β X Xβ y y β X y β X Xβ
                      Q
Selanjutnya  diselesaikan  dengan  metode  derivatif  parsial hingga diperoleh persamaan sebagai berikut.
1 1 1 ( ) 0 ˆ 2 2 0 ˆ ˆ ˆ ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' β β X y+ (X X) β (X X) β X y (X X) (X X) β (X X) X y β (X X) X y            Q D. Pemilihan Titik Knot Optimal
Model regresi nonparametrik spline truncated dikatakan baik apabila memiliki titik knot optimum. Knot merupakan titik dari sebuah garis regresi untuk membentuk region dari suatu  fungsi  regresi  [15].  Salah  satu  metode  yang  sering digunakan  untuk  menentukan  titik  knot  optimum  adalah Generalized  Cross  Validation (GCV).  Titik  knot  optimum diperoleh  berdasarkan  nilai  GCV  yang  minimum.  Metode GCV dituliskan pada persamaan berikut [16].
(1) (2)
(4)
(5)
(6)
(7)
(3) (8)
(9)
(10)
1 2 1 2 1 2 1 2 ( , , , ) ( , , , ) [ ( ( , , , ))] I - A r r r MSE K K K GCV K K K n trace K K K   dengan     2 1 1 2 1 ˆ ( , , , ) n r i i i MSE K K K n y f x     
dimana I merupakan  matriks  identitas, n adalah  jumlah pengamatan,  dan
1 2 , , , r K K K merupakan  titik-titik  knot serta   -1 T T A = X X X X .

## E. Koefisien Determinasi (R 2 )
Semakin  tinggi  nilai  R 2 yang  dihasilkan  suatu  model, maka  semakin  baik  pula  variabel-variabel  prediktor  dalam model  tersebut  dalam  menjelaskan  variabilitas  variabel respon [7]. Berikut ini adalah rumus untuk menghitung nilai R 2 .
2 R 1 SSE SST  
F. Pengujian Parameter Model
1. Uji Serentak
Uji  serentak  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah variabel  prediktor  dalam  model  memberikan  pengaruh secara keseluruhan. Berikut merupakan tabel ANOVA pada pengujian  parameter  secara  serentak  untuk  model  regresi nonparametrik spline truncated .
Tabel 1.

## Tabel ANOVA Model Regresi
Perumusan  hipotesis  pada  uji  serentak  adalah  sebagai berikut.
0 1 2 1 H  : ... 0 H  : minimal ada satu 0;  j 1, 2,..., m r j m r            
Statistik uji :
hitung MSR F MSE  Daerah penolakan H 0 adalah   , ( ) 1;
hitung m r n m r F F       atau P- value < α.
2. Uji Parsial Uji  parsial  digunakan  untuk  mendeteksi  apakah parameter  secara  individual  mempunyai  pengaruh  yang signifikan terhadap variabel respon. Hipotesis :
0 1 H : 0 H : 0, 1, 2,..., j j j m r      
Statistik uji:
  ˆ ˆ SE j hitung j t    
dengan   ˆ j SE   adalah standart  error ˆ j  yang  diperoleh dari akar elemen diagonal ke- j, j =1, 2, …, m+r dari matriks variance-covariance   ˆ Var   sebagai berikut.
                ˆ ( ) var var ' ( ) Var         
              
   1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 % % % β X'X X'y X'X X' (y) X'X X'X X'X X' I X X'X
X'X X'X X'X
X'X
Pada  umumnya  variansi  populasi  2 tidak  diketahui.  Oleh karena  itu,  2 diestimasi  dengan  menggunakan MSE [12].
Keputusan  H 0 ditolak  apabila   ( ) 1; / 2 hitung n m r t t      atau
P-value < α .
G. Pengujian Asumsi Residual
1. Uji Asumsi Identik
Asumsi  identik  terpenuhi  apabila  varians  antar  residual homogen  dan  tidak  terjadi  heteroskedastisitas  [17]. Pengujian  dilakukan  menggunakan  uji Glejser dengan hipotesis sebagai berikut.
0 1 2 1 H  : 0 H  : minimal ada satu 0 ; 1, 2, , p j i p          
Statistik uji:
   
    2 1 2 1 ˆ ( ) ˆ ( ) 1 n i i hitung n i i i e e p F e e n p          Tolak H 0 apabila hitung F >   ,( 1); p n p F    atau P - value < α.
2. Uji Asumsi Independen Asumsi  kedua  yaitu  ssumsi  independen  yang  berarti tidak  terdapat  autokorelasi  atau  korelasi  antar  residual.  Uji yang digunakan untuk mendeteksi kasus autokorelasi adalah uji Durbin - Watson yang  hanya  autokorelasi  pada  lag pertama dengan hipotesis sebagai berikut [7].
0 1 H : 0
  (tidak terjadi autokorelasi)
1 1 H : 0   (terjadi autokorelasi)
Statistik Uji :
2 1 2 2 1 ( ) n i i i n i i e e d e       
Daerah keputusan terbagi menjadi beberapa bagian yaitu: a. Jika L d d  atau (4 ) L d d   , maka tolak H 0 .
b. Jika U d d  atau U (4 ) d d   , maka gagal tolak H 0 . c. Jika U L d d d   atau U (4 ) L d d d    ,  maka  tidak  ada keputusan.
3. Uji Asumsi Distribusi Normal
Pengujian  asumsi  distribusi  normal  dapat  menggunakan uji Kolmogorov  Smirnov [18].  Hipotesis  yang  digunakan adalah sebagai berikut.
H 0 : F n ( ɛ ) = F 0 ( ɛ ) (residual mengikuti distribusi normal) H 1 : F n ( ɛ) ≠ F 0 ( ɛ ) (residual tidak mengikuti distribusi normal)
Statistik uji :
0 ( ) ( ) n D Sup F F     
Sumber variasi
df Sum of Square (SS) Mean Square (MS) F hitung Regresi m+r   2 1 ˆ n i i y y    regresi regresi SS df Error n-(m+r)- 1   2 1 ˆ n i i i y y
   error error SS df regresi error MS
MS
Total n-1   2 1 n i i y y     (11) (12) (13)
(14)
(15)
(16) (17) (18) (19)
Daerah penolakan adalah   1 D q    pada tabel Kolmogorov Smirnov atau P-value < α.

## H. Metode Kontrasepsi Jangka Panjang
MKJP  adalah  alat/cara  kontrasepsi  yang  dapat  dipakai dalam  jangka  waktu  lama,  lebih  dari  dua  tahun,  efektif  dan efisien  untuk  tujuan  pemakaian  menjarangkan  kelahiran lebih  dari  tiga  tahun  atau  mengakhiri  kehamilan  pada pasangan  yang  sudah  tidak  ingin  menambah  anak  lagi  [3]. Jenis  metode  yang termasuk  dalam  kelompok MKJP antara lain [19]:
1. IUD  ( Intra  Uterine  Device )  atau  alat  kontrasepsi  dalam rahim  merupakan  kontrasepsi  non  hormonal  yang dipasang di dalam rahim, contohnya spiral.
2. MOW  (Metode  Operasional  Wanita)  atau tubektomi merupakan tindakan pengikatan atau pemotongan kedua saluran telur ( Tuba Fallopi ) yang menyebabkan sel telur ( ovum ) dari indung telur ( ovarium ) tidak akan mencapai uterus dan tidak bertemu dengan sperma, sehingga tidak terjadi kehamilan.
3. MOP  (Metode  Operasional  Pria)  atau vasektomi dilakukan dengan cara memotong vas deferens sehingga alur  transportasi  sperma  terhambat  dan  fertilisasi  tidak terjadi.
4. Implant  atau  Susuk  merupakan  alat  kontrasepsi  yang disisipkan atau dipasang di bawah kulit.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder dengan unit pengamatan 38 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur.  Data  diperoleh  dari  Publikasi  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  antara  lain  Statistik  Kesejahteraan  Rakyat  Provinsi Jawa  Timur  Tahun  2016,  Provinsi  Jawa  Timur  Dalam Angka Tahun 2017, dan data mikro Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) Tahun 2016.

## B. Variabel Penelitian
Berikut  merupakan  variabel-variabel  yang  digunakan pada penelitian ini.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Skala y Persentase Peserta KB Aktif MKJP Rasio 𝑥 1 Persentase  Perempuan  Usia  15-49  Tahun Berstatus  Kawin  Memiliki  Anak  Masih  Hidup Lebih Dari Dua Rasio 𝑥 2 Persentase  Perempuan  Usia  15-49  Tahun Berstatus  Kawin  dengan  Pendidikan  Tertinggi yang Ditamatkan Minimal SMP sederajat Rasio 𝑥 3 Persentase  Perempuan  Usia  35  Tahun  Keatas Berstatus Kawin Rasio 𝑥 4 Persentase  Perempuan  Usia  15-49  Tahun Berstatus Kawin Pernah Menggunakan Alat/Cara KB Rasio 𝑥 5 Persentase  Perempuan  Usia  15-49  Tahun Berstatus Kawin yang Bekerja Rasio 𝑥 6 Persentase  Perempuan  Usia  15  Tahun  Keatas Berstatus  Kawin  dengan  Usia  Kawin  Pertama Kurang Dari 19 Tahun Rasio
C. Langkah - Langkah Penelitian
Langkah-langkah  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut.
1. Menganalisis  karakteristik  persentase  peserta  KB  aktif MKJP  berdasarkan  faktor - faktor  yang  diduga berpengaruh di Provinsi Jawa Timur tahun 2016.
2. Pemodelan  persentase  peserta  KB  aktif  MKJP  setiap kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  berdasarkan faktor - faktor  yang  diduga  berpengaruh  menggunakan model regresi nonparametrik spline truncated . Langkah - langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut.
a. Membuat scatter plot antara variabel respon dengan masing - masing  variabel  prediktor  untuk  identifikasi pola data yang terbentuk.
b. Melakukan  analisis  menggunakan  regresi  linier berganda untuk  mengetahui hubungan antara faktor - faktor  yang  diduga  berpengaruh  di  kabupaten/kota Provinsi  Jawa  Timur  dengan  persentase  peserta  KB aktif MKJP.
c. Memodelkan  data  menggunakan  pendekatan  spline dengan satu, dua, tiga, serta kombinasi titik knot.
d. Memilih  titik  knot  optimum  berdasarkan  nilai  GCV yang paling minimum.
e. Membuat  model  regresi  nonparametrik  spline truncated dengan titik knot optimum.
f. Melakukan  pengujian  signifikansi  parameter  secara serentak dan pengujian secara parsial.
g. Melakukan  pengujian  asumsi  residual  identik, independen, dan distribusi normal (IIDN) dari model regresi nonparametrik spline truncated .
h. Mengintepretasikan model dan menarik kesimpulan.
IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik  Persentase  Peserta  KB  Aktif  MKJP  di Provinsi Jawa Timur Karakteristik  persentase  peserta  KB  aktif  MKJP  setiap kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur beserta faktor - faktor yang diduga berpengaruh disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3.

## Statistika Deskriptif Variabel Penelitian
Variabel Rata-rata Varians Minimum Maksimum y 30,43 78,95 12,66 53,01 x 1 17,922 31,751 10,410 35,950 x 2 52,22 188,03 25,47 81,64 x 3 71,891 13,128 64,870 80,820 x 4 10,217 14,692 4,260 21,150 x 5 55,31 65,20 38,24 75,05 x 6 38,37 208,91 14,60 70,76
Tabel  3  menunjukkan  karakteristik  dari  variabel  respon ( y )  yaitu  persentase  peserta  KB  aktif  MKJP  setiap kabupaten/  kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun  2016 memiliki  rata-rata  sebesar  30,43%.  Persentase  peserta  KB aktif  MKJP  terendah  sebesar  12,66%  berada  di  Kab. Sumenep,  sedangkan  tertinggi  sebesar  53,01%  berada  di Kab.  Ponorogo.  Kab.  Sumenep  dengan  persentase  peserta KB  aktif  MKJP  terendah  perlu  meningkatan  kembali program KB terutama KB dengan menggunakan MKJP.
Variabel x 1 merupakan persentase perempuan usia 15-49 tahun berstatus kawin memiliki anak masih hidup lebih dari dua.  Nilai  rata-rata  sebesar  17,922%.  Persentase  tertinggi terdapat  di  Kab.  Bangkalan  sebesar  35,950%.  Persentase terendah  berada  di  Kab.  Pacitan  dengan  nilai  sebesar 10,410%. Variabel x 2 merupakan persentase perempuan usia 15-49  tahun  berstatus  kawin  dengan  pendidikan  tertinggi yang ditamatkan minimal SMP sederajat memiliki nilai rata- rata sebesar 52,22%. Nilai tertinggi terdapat di Kota Madiun
sebesar  81,64%.  Nilai  terendah  terdapat  di  Kab.  Sampang sebesar  25,47%.  Variabel x 3 merupakan  persentase perempuan  usia  35  tahun  keatas  berstatus  kawin  memiliki rata-rata  sebesar  71,891%.  Persentase  tertinggi  berada  di Kab. Magetan sebesar 80,82%. Persentase terendah terdapat di  Kab.  Sampang  sebesar  64,870.  Variabel x 4 merupakan persentase  perempuan  usia  15-49  tahun  berstatus  kawin pernah  menggunakan  alat/cara  KB  memiliki  nilai  rata-rata sebesar 10,217%. Nilai tertinggi terdapat di Kab. Pamekasan yakni  21,150%.  Nilai  terendah  terdapat  di  Kab.  Pasuruan yakni 4,260%. Variabel x 5 merupakan persentase perempuan usia  15-49  tahun  berstatus  kawin  yang  bekerja  memiliki rata-rata  sebesar  55,31%.  Persentase  tertinggi  terdapat  di Kab.  Pacitan  sebesar  75,05%.  Persentase  terendah  terdapat di  Kab.  Jember  sebesar  38,24%.  Variabel x 6 merupakan persentase  perempuan  usia  15  tahun  keatas  berstatus  kawin dengan  usia  kawin  pertama  kurang  dari  19  tahun  memiliki nilai  rata-rata  sebesar  38,37%.  Kab.  Bondowoso  memiliki persentase  tertinggi  yaitu  sebesar  70,76%.  Sedangkan persentase  terendah  berada  di  Kab.  Sidoarjo  sebesar 14,60%.
Terdapat  15  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur yang  masih  berada  di  bawah  persentase  peserta  KB  aktif MKJP  Provinsi  Jawa  Timur  keseluruhan,  yaitu  28,72%. Meskipun  sebagian  besar  kabupaten/kota  memiliki  nilai lebih besar dari persentase peserta KB aktif MKJP Provinsi Jawa  Timur  keseluruhan,  namun  pemakaian  MKJP  di Jawa Timur  masih  rendah  dibandingkan  pemakaian  non-MKJP. Sehingga perlu ditingkatkan  karena MKJP lebih efektif dan efisien dalam menurunkan fertilitas.

## B. Pemodelan Menggunakan Regresi Linier Berganda
Penelitian  ini  ingin  menganalisis  pemodelan  persentase peserta  KB  aktif  MKJP  menggunakan  regresi  linier berganda terlebih dahulu sebelum pemodelan dengan regresi nonparametrik  spline truncated .  Pada  analisis  diperoleh model regresi seperti persamaan berikut.
1 2 3 4 5 6
ˆ 25,9 0,633 0,130 0,516 0,160 0,067 0,322 y x x x x x x       
Hasil  pengujian  parsial  model  regresi  linier  berganda ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Uji Parsial Regresi Linier Berganda Variabel P-value Konstan 0,621 x 1 0,106 x 2
0,543 x 3 0,326 x 4 0,748 x 5
0,734 x 6 0,177
Berdasarkan  analisis  pemodelan  menggunakan  regresi linier berganda tersebut, diperoleh nilai R 2 yang kecil yakni sebesar  33,99%  dan  semua  variabel  prediktor  tidak berpengaruh signifikan terhadap persentase peserta KB aktif MKJP  dilihat  pada  Tabel  4  semua  variabel  prediktor memiliki P-value >  α=0,05 .  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini dilakukan  pemodelan  menggunakan  regresi  nonparametrik spline truncated dengan kemungkinan hasil yang lebih baik.
C. Pola  Hubungan  Persentase  Peserta  KB  Aktif  MKJP dengan Faktor - Faktor yang Diduga Berpengaruh
Pola  hubungan  antara  variabel  respon  dan  variabel prediktor  dapat  diidentifikasi  menggunakan scatterplot untuk  mengetahui  apakah  terdapat  pola  hubungan  tertentu atau tidak. Berikut  merupakan scatterplot yang  mendeteksi
bentuk  pola  hubungan  antara  persentase  peserta  KB  aktif MKJP dan faktor - faktor yang diduga mempengaruhinya.
Gambar  1.  Pola  Hubungan  Persentase  Peserta  KB  Aktif  MKJP  dengan Variabel Prediktor.
Berdasarkan  Gambar  1.  diketahui  bahwa  seluruh variabel  prediktor  tidak  membentuk  pola  tertentu  atau sebaran data acak. Sehingga metode yang digunakan adalah regresi nonparametrik spline truncated .
D. Pemilihan Titik Knot Optimum
Nilai GCV minimum pada pemilihan titik knot optimum dengan  satu  titik  knot,  dua  titik  knot,  tiga  titik  knot,  dan kombinasi titik knot disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Nilai GCV Minimum Keenam Variabel Jumlah Titik Knot GCV Minimum Satu Knot 85,85 Dua Knot 65,76 Tiga Knot 36.09 Kombinasi Knot (2,3,3,3,1,3) 30,48
Berdasarkan  Tabel  5  diketahui  bahwa  nilai  GCV  paling minimum  yaitu  sebesar  30,48  terletak  pada  pemodelan dengan kombinasi titik knot (2,3,3,3,1,3).
E. Pengujian  Signifikansi  Parameter  Model  Regresi Nonparametrik Spline Truncated
1. Pengujian Secara Serentak Berikut adalah perumusan hipotesis pada uji serentak.
0 11 12 64 1 ( ) H  : ... 0 H  : minimal ada satu 0; 1, 2,..., 6 ; 0,1, ,3 j m r j r            
Hasil pengujian secara serentak disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. ANOVA Pengujian Serentak Sumber Variasi df SS MS F P-value Regresi 21 2689,298 128,0618 8,838495 0,00003 Error 16 231,8255 14,4891 Total 37 2921,123
Berdasarkan  Tabel  6  diperoleh  keputusan  tolak  H 0 karena  nilai  F  >  F (0,05;21;16) =  1,98  dan P-value < α =0,05 sehingga  disimpulkan  bahwa  minimal  terdapat  satu parameter  model  yang  signifikan.  Nilai R 2 yang  diperoleh adalah 94,09%.
2. Pengujian Secara Parsial Berikut adalah perumusan hipotesis pada uji parsial.
0 ( ) 1 ( ) H : 0 H : 0, 1, 2,..., 6 ; 0,1, ,3 j m r
j m r j r        
Hasil  pengujian  signifikansi  parameter  model  regresi secara parsial disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Parameter Secara Parsial Variabel Parameter Estimasi Parameter P-value Kesimpulan
1 x 𝛽̂ 11
1,32 0,39 Tidak Signifikan 𝛽̂ 12 -34,24 0,00 Signifikan 𝛽̂ 13 32,57 0,00
Signifikan
2 x 𝛽̂ 21 -1,59 0,53 Tidak signifikan 𝛽̂ 22 -9,12 0,24 Tidak signifikan 𝛽̂ 23 15,73 0,12 Tidak signifikan 𝛽̂ 24 -5,26 0,16 Tidak signifikan 3 x 𝛽̂ 31 -1,22
0,39 Tidak Signifikan 𝛽̂ 32 75,81 0,00 Signifikan 𝛽̂ 33 -130,64 0,00 Signifikan 𝛽̂ 34 57,48 0,00 Signifikan 4 x 𝛽̂ 41 43,67 0,00 Signifikan 𝛽̂ 42 -69,94 0,00 Signifikan 𝛽̂ 43 38,91 0,00 Signifikan 𝛽̂ 44 -12,37 0,01 Signifikan 5 x 𝛽̂ 51 -1,43 0,04 Signifikan 𝛽̂ 52 1,09 0,13 Tidak Signifikan
6 x 𝛽̂ 61 0,27 0,82 Tidak Signifikan 𝛽̂ 62 7,32 0,07 Tidak Signifikan 𝛽̂ 63 -17,23 0,01 Signifikan 𝛽̂ 64 9,15 0,01 Signifikan
Tabel  7  menunjukkan  lima  variabel  yang  berpengaruh signifikan  yakni  persentase  perempuan  usia  15-49  tahun memiliki  anak  masih  hidup  lebih  dari  dua  ( x 1 ),  persentase perempuan  usia  35  tahun  keatas  berstatus  kawin  ( x 3 ), persentase perempuan usia 15-49 tahun berstatus kawin per- nah  menggunakan  alat/cara  KB  ( x 4 ),  persentase  perempuan usia  15-49  tahun  berstatus  kawin  yang  bekerja  ( x 5 ),  dan persentase  perempuan  usia  15  tahun  keatas  berstatus  kawin dengan  usia  kawin  pertama  kurang  dari  19  tahun  ( x 6 ).  Satu variabel  yang tidak  berpengaruh  signifikan  yaitu persentase perempuan  usia  15-49  tahun  berstatus  kawin  dengan  pen- didikan  terakhir  yang  ditamatkan  minimal  SMP  sederajat ( x 2 ).  Variabel  dianggap  berpengaruh  apabila  terdapat  mini- mal satu parameter yang signifikan.
F. Pemilihan Titik Knot Optimum Tanpa Variabel x 2 Selanjutnya  melakukan  pemodelan  kembali  tanpa menyertakan  variabel  yang  tidak  signifikan.  Berikut  nilai GCV  minimum  pada  model  tanpa  variabel x 2 ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8.
Perbandingan Nilai GCV Minimum Tanpa Variabel x 2 Jumlah Titik Knot GCV Minimum Satu Knot 77,04 Dua Knot 55,20 Tiga Knot 31.91 Kombinasi Knot (3,3,3,3,3) 31,91
Berdasarkan  Tabel  8  diketahui  bahwa  nilai  GCV  paling minimum  sebesar  31,91  terletak  pada  pemodelan  dengan tiga titik knot atau kombinasi titik knot (3,3,3,3,3).
G. Pengujian  Signifikansi  Parameter  Model  Regresi Nonparametrik Spline Truncated Tanpa Variabel x 2
1. Pengujian Secara Serentak Berikut adalah perumusan hipotesis pada uji serentak.
0 11 12 64 1 ( )
H  : ... 0
H  : minimal ada satu 0; 1, 2,...,5 ; 0,1, ,3 j m r j r 
          
Hasil pengujian secara serentak disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. ANOVA Pengujian Serentak Tanpa Variabel x 2 Sumber Variasi df SS MS F P-value Regresi 20 2649,068 132,4534 8,276642 0,00003 Error 17 272,0557 16,00328 Total 37 2921,123
Berdasarkan  Tabel  9  diperoleh  keputusan  tolak  H 0 karena  nilai  F  >  F (0,05;20;17) =  2,23  dan P-value < α =0,05. Sehingga  disimpulkan  bahwa  minimal  terdapat  satu parameter  model  yang  signifikan.  Nilai R 2 yang  diperoleh adalah 90,69%.
2. Pengujian Secara Parsial Berikut adalah perumusan hipotesis pada uji parsial.
0 ( ) 1 ( ) H : 0 H : 0, 1, 2,...,5 ; 0,1, ,3 j m r
j m r j r        
Hasil  pengujian  parameter  model  regresi  secara  parsial yang disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Pengujian Parameter Secara Parsial Tanpa Variabel x 2 Variabel Parameter Estimasi Parameter P-value Kesimpulan
1 x 𝛽̂ 11 0,51 0,775 Tidak Signifikan 𝛽̂ 12 -49,00 0,000 Signifikan 𝛽̂ 13 50,63 0,000 Signifikan 𝛽̂ 14 -2,76 0,003 Signifikan 3 x 𝛽̂ 31 1,43 0,774 Tidak Signifikan 𝛽̂ 32 -35,13 0,155 Tidak Signifikan 𝛽̂ 33 31,98 0,137 Tidak Signifikan 𝛽̂ 34 3,59 0,014 Signifikan 4 x 𝛽̂ 41 8,30 0,050 Signifikan 𝛽̂ 42 -51,49 0,005 Signifikan 𝛽̂ 43 46,08 0,003 Signifikan 𝛽̂ 44 -3,94 0,001 Signifikan
5 x 𝛽̂ 51 -2,41 0,768 Tidak Signifikan 𝛽̂ 52 -4,14 0,931 Tidak Signifikan 𝛽̂ 53 8,18 0,837 Tidak Signifikan 𝛽̂ 54 -2,31 0,003 Signifikan
6 x 𝛽̂ 61 0,63 0,541 Tidak Signifikan 𝛽̂ 62 -8,62 0,071 Tidak Signifikan 𝛽̂ 63 8,43 0,053 Tidak Signifikan 𝛽̂ 64 -0,89 0,018 Signifikan
Berdasarkan  Tabel  10  diketahui  bahwa  dengan  taraf signifikansi  α  sebesar  5%,  semua  variabel  prediktor berpengaruh  signifikan  terhadap  model.  Variabel  dianggap berpengaruh  apabila  terdapat  minimal  satu  parameter  yang signifikan.
H. Pemodelan  Persentase  Peserta  KB  Aktif  MKJP  di Jawa  Timur  Menggunakan  Titik  Knot  Optimum  Tanpa Variabel x 2
Estimasi  model  regresi  nonparametrik  spline truncated dengan  tiga  titik  knot  atau  kombinasi  titik  knot  adalah sebagai berikut.
1 1 1 1 3 3 3 3 4 4 4 4
5
ˆ 1,66 0,51 49( 13,02) 50,63( 13,54) 2,76( 20,31) 1,43 35,13( 66,50) 31,98( 66,82) 3,59( 71,05) 8,30 51, 49( 5,98) 46,08( 6,33) 3,94( 10,81)
2,41 i i i i i i i i i
i i i i i y x x x x x x x x x x x x x                         
      
5 5 5 6 6
6 6 4,14( 42) 8,18( 42,75) 2,31( 52,51) 0,63 8,62( 20,33) 8, 43( 21, 48) 0,89( 36,38) i i i i i i i x x x x x x x    
         
    
I. Pengujian Asumsi Residual

## 1. Pengujian Asumsi Identik
Pengujian asumsi identik dapat dilakukan  menggunakan uji Glejser dengan hipotesis sebagai berikut.
0 1 2 5 1 H  : 0
H  : minimal ada satu 0 ; 1, 2, ,5 j i          
Hasil pengujian asumsi identik disajikan pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Pengujian Asumsi Identik Residual Sumber Variasi df SS MS F P-value Regresi 5 11,27 2,25 0,79 0,56 Error 32 90,87 2,84 Total 37 102,14
Tabel 11 diperoleh keputusan gagal tolak H 0 karena nilai F  <  F (0,05;5;32) =2,51  dan P-value > α =0,05  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  varians  antar  residual  homogen  dan tidak terjadi heteroskedastisitas.
2. Pengujian Asumsi Independen
Pengujian  yang  digunakan  adalah  uji Durbin-Watson dengan hipotesis sebagai berikut.
0 1 H : 0   (tidak terjadi autokorelasi)
1 1 H : 0   (terjadi autokorelasi)
Berikut adalah hasil pengujian asumsi independen.
Tabel 12. Hasil Pengujian Asumsi Independen Residual d T (observasi) K (variabel) d L d U 1,894 38 6 1,204 1,792
Tabel 12 diperoleh keputusan gagal tolak H 0 karena d > d U atau  (4-d)  >  d U ,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  asumsi independen terpenuhi atau tidak terdapat autokorelasi. 3. Pengujian Asumsi Distribusi Normal
Pengujian  dapat  menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov dengan hipotesis sebagai berikut. H 0 : F n ( ɛ ) = F 0 ( ɛ ) (residual berdistribusi normal) H 1 : F n ( ɛ) ≠ F 0 ( ɛ ) (residual tidak berdistribusi normal) Hasil pengujian ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Plot distribusi normal residual.
Gambar  2  menunjukkan  nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar  0,098  lebih  kecil  dibandingkan q (1- α) pada  taraf signifikansi α =0,05 yaitu 0,215 dan P-value sebesar >0,150, maka  gagal  tolak  H 0 .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  residual telah memenuhi asumsi distribusi normal.
J. Perbandingan Hasil Pemodelan
Perbandingan  pemodelan  menggunakan  regresi  linier berganda dan regresi nonparametrik spline truncated terlihat pada hasil koefisien determinasi sebagai berikut.
Tabel 13. Perbandingan Hasil Pemodelan
Pemodelan R 2
Regresi Linier Berganda 33,99% Regresi Nonparametrik Spline Truncated 90,69%
Tabel  13  menunjukkan  hasil R 2 pemodelan  regresi  linier berganda  hanya  sebesar  33,99%  lebih  rendah  dibandingkan pemodelan  pada  regresi  nonparametrik  spline truncated yang mencapai  90,69%.  Selain  itu,  pengujian  parsial  regresi  linier berganda pada Tabel 4 semua variabel prediktor tidak berpengaruh signifikan  yang  terlihat  pada P-value lebih  besar  dari α =0,05. Sedangkan  pengujian  parsial  regresi  nonparametrik  spline truncated pada  Tabel  10  kelima  variabel  prediktor berpengaruh  signifikan. Oleh  karena itu, pada  penelitian ini menggunakan  pemodelan  dengan  regresi  nonparametrik spline truncated karena memiliki hasil lebih baik.

## K. Perbandingan  Pemetaan  Persentase  Peserta  KB  Aktif MKJP di Provinsi Jawa Timur
Hasil  perbandingan  data  asli  persentase  peserta  KB  aktif  MKJP dengan  data  nilai  dugaan  dari  model  terbaik  yang  diperoleh menggunakan regresi nonparametrik spline truncated dapat dilihat berdasarkan peta sebagai berikut.
Gambar 3. Peta Persentase Peserta KB Aktif MKJP di Provinsi Jawa Timur.
Gambar  4.  Peta  Nilai  Dugaan  Persentase  Peserta  KB  Aktif  MKJP  di Provinsi Jawa Timur.
Klasifikasi  daerah  berdasarkan  persentase  peserta  KB  aktif MKJP diperoleh dari nilai kuartil data asli dimana dapat dibedakan menjadi 4 yaitu kategori rendah (< 25.6%), kategori sedang (25.6- 29.78%),  kategori  tinggi  (30.78-32.92%),  dan  kategori  sangat tinggi (≥ 33.92%). Gambar 3 merupakan peta pada data persentase peserta  KB  aktif  MKJP  di  Provinsi  Jawa  Timur (𝑦) ,  sedangkan Gambar  4  merupakan  peta  pada  nilai  dugaan  model  terbaik  yang diperoleh  dengan  regresi  nonparametrik  spline truncated (𝑦̂) . Berdasarkan  kedua  gambar  tersebut  dari  38  kabupaten/kota  di Provinsi  Jawa  Timur  terdapat  11  kabupaten/kota  yang  mengalami perubahan  klasifikasi  yaitu  Kab.Jombang,  Kota  Surabaya, Kab.Banyuwangi, Kab.Nganjuk, Kab.Mojokerto, Kab.Bojonegoro, Kab.Malang,  Kab.Kediri,  Kab.Magetan,  Kota  Kediri,  dan Kab.Blitar.  Sedangkan  kabupaten/kota  sisanya  tidak  mengalami perubahan klasifikasi.
Kab.Jombang  yang  semula  kategori  rendah  atau  terdapat 25,48%  peserta  KB  aktif  MKJP,  setelah  dilakukan  pemodelan terdapat  26,06%  peserta  KB  aktif  MKJP  (kategori  sedang).  Kota Surabaya  juga  mengalami  perubahan  yang  semula  28,54%  atau kategori  sedang,  menjadi  32,62%  (kategori  tinggi)  setelah dilakukan  pemodelan.  Kab.Banyuwangi  yang  semula  termasuk kategori sedang yakni 29,12%, setelah pemodelan terdapat 23,80% (kategori rendah). Selain itu, Kab.Nganjuk semula terdapat 29,45% atau  termasuk  kategori  sedang  menjadi  31,28%  (kategori  tinggi) setelah  pemodelan.  Kab.Mojokerto  mengalami  perubahan  yang semula kategori sedang yakni 30,48%, setelah pemodelan menjadi
32,58%  (kategori  tinggi).  Kab.Bojonegoro  yang  semula  terdapat 30,78%  atau  kategori  sedang,  menjadi  32,11%  (kategori  tinggi). Kab.Malang  semula  termasuk  kategori  sedang  atau  terdapat 30,78%  peserta  KB  aktif  MKJP,  mengalami  perubahan  setelah pemodelan  yakni  24,89%  (kategori  rendah).  Kab.Kediri  yang semula  terdapat  30,9%  atau  temasuk  kategori  tinggi,  menjadi kategori  sedang  yakni  28,34%  setelah  pemodelan.  Kab.Magetan semula  termasuk  kategori  tinggi  yakni  terdapat  33,06%,  berubah menjadi  kategori  sangat  tinggi  atau  terdapat  34,81%  peserta  KB aktif MKJP. Kota Kediri mengalami hal yang serupa yaitu semula terdapat  33,22%  atau  kategori  tinggi  menjadi  35,09%  (kategori sangat  tinggi)  setelah  pemodelan.  Kemudian  Kab.Blitar  yang semula  kategori  sangat  tinggi  atau  terdapat  34,15%  mengalami perubahan setelah dilakukan pemodelan menjadi 30,11% (kategori sedang).

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Beberapa kesimpulan yang didapatkan dari hasil analisis adalah sebagai berikut.
1. Persentase peserta KB aktif MKJP setiap kabupaten/kota di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2016  terendah  sebesar 12,66%  berada  di  Kab.Sumenep.  Sedangkan  persentase terendah di Kab.Ponorogo sebesar 53,01%. Terdapat 15 kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  yang  masih dibawah  persentase  peserta  KB  aktif  MKJP  Provinsi Jawa Timur keseluruhan (28,72%).
2. Analisis  pemodelan  menggunakan  regresi  linier berganda  diperoleh  nilai R 2 sebesar  33,99%  dan  semua variabel  prediktor  tidak  berpengaruh  signifikan.  Oleh karena  itu,  dilakukan  pemodelan  dengan  regresi nonparametrik  spline truncated dengan  kemungkinan hasil lebih baik.
3. Lima  variabel  yang  signifikan  yaitu  persentase perempuan  usia  15 - 49  tahun  berstatus  kawin  memiliki anak masih hidup lebih dari dua, persentase perempuan usia  35  tahun  keatas  berstatus  kawin,  persentase perempuan  usia  15 - 49  tahun  berstatus  kawin  pernah menggunakan  alat/cara  KB,  persentase  perempuan  usia 15 - 49  tahun  berstatus  kawin  yang  bekerja,  dan persentase  perempuan  usia  15  tahun  keatas  berstatus kawin dengan usia kawin pertama kurang dari 19 tahun. Model  regresi  nonparametrik  spline truncated terbaik yang  diperoleh  dalam  pemodelan  yaitu  menggunakan tiga  titik  knot  atau  kombinasi  titik  knot  (3,3,3,3,3) sebagai berikut.
1 1 1 1 3 3 3 3
4 4 4 4 5 ˆ 1,66 0,51 49( 13,02) 50,63( 13,54) 2,76( 20,31) 1,43 35,13( 66,50) 31,98( 66,82) 3,59( 71,05) 8,30 51, 49( 5,98) 46,08( 6,33) 3,94( 10,81) 2,41 i i i i i i i i i i i i i i y x x x x x x x x x x x x x      
                          5 5 5 6 6 6 6 4,14( 42) 8,18( 42,75) 2,31( 52,51) 0,63 8,62( 20,33) 8, 43( 21, 48) 0,89( 36,38) i i i i i i i x x x x x x x 
                  Nilai R 2 yang dihasilkan sebesar 90,69%. Asumsi IIDN (Identik,  Independen,  dan  Distribusi  Normal)  residual telah terpenuhi.
B. Saran Saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut.
1. Model  yang  diperoleh  diharapkan  mampu  memberikan konstribusi nyata bagi pemerintah mengambil kebijakan
dalam  meningkatkan  kesertaan  KB  MKJP  di  setiap kabupaten/kota  di  Jawa  Timur  guna  mempercepat pengendalian fertilitas serta meningkatkan kesehatan ibu dan anak.
2. Pemerintah  atau  instansi  terkait  lebih  memperhatikan kabupaten/kota di Jawa Timur yang memiliki persentase peserta KB aktif MKJP masih rendah. Upaya dilakukan dengan  meningkatkan  pengetahuan  kontrasepsi  MKJP baik melalui konseling atau media informasi. Kemudian meningkatkan pelayanan MKJP dengan  mempersiapkan sarana dan prasarana yang memadai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional, “ Evaluasi  Paruh Waktu RPJMN 2015-2019, ” Jakarta, 2017.
[2]
Badan  Pusat  Statistik, “ Provinsi  Jawa  Timur  Dalam  Angka 2017, ” Surabaya, 2017.
[3] L. Asih and H. Oesman, “ Faktor yang Mempengaruhi Pemakaian Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP), ” Jakarta, 2009.
[4] 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.
[5] B. Lestari, I. N. Budiantara, S. Sunaryo, and M. Mashuri, “ Spline Smoothing  for  Multiresponse  Nonparametric  Regression  Model in Case of Heteroscedasticity of Variance, ” J. Math. Stat. , vol. 8, no. 3, pp. 377 – 384, 2012.
[6] N.  Chamidah,  I.  N.  Budiantara,  S.  Sunaryo,  and  I.  Zain, “ Disigning  of  Child  Growth  Based  on  Multirespon  Local Polynomial Modeling, ” J. Math. Stat. , vol. 8, no. 3, pp. 342 – 347, 2012.
[7]
D.  N.R  and  S.  H., Analisis  Regresi  Terapan .  Jakarta:  Gramedia
Pustaka Utama, 1992. [8]
I.  Budiantara, “ Estimator  Spline  Terbobot  dalam  Regresi Semiparametrik, ” Maj.  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol. ,  vol.  10,  pp. 103 – 109, 1999.
[9] I.  N.  Budiantara, “ Penelitian  Bidang  Regresi  Spline  Menuju
Terwujudnya Penelitian Statistika yang Mandiri dan Berkarakter, ” in Seminar Nasional FMIPA , 2011.
[10] 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.
[11] 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.
[12] I.  Budiantara, “ Regresi  Nonparametrik  Spline  Truncated, ” ITS,
Surabaya, 2017.
[13] A.  Tripena  and  I.  Budiantara, “ Fourier  Estimator  in Nonparametric  Regression, ” in International  Conference  on Natural and Applied Natural Science , 2006, pp. 2 – 4.
[14] 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.
[15] 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.
[16] R. L. Eubank, Nonparametric Regression and Spline Smoothing, Second Edition . New York: Taylor & Francis, 1999.
[17] D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: Mc Graw Hill, 2004.
[18] W.  Daniel, Statistik  Nonparametrik  Terapan  (Terjemahan) . Jakarta: Gramedia, 1989.
[19] L.  Tedjo, “ Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pemilihan  Jenis Kontrasepsi yang Digunakan pada Keluarga Miskin, ” Semarang.