Abstrak—Program KB yang dikelola oleh BKKBN merupakan upaya pemerintah untuk mengendalikan fertilitas di Indonesia. Penelitian ini dilakukan untuk memodelkan faktor yang diduga mempengaruhi  persentase  wanita  aktif  KB  di  Provinsi  Jawa Tengah  menggunakan  metode  regresi  nonparametrik  spline truncated. Metode ini dipilih karena empat variabel prediktor yang diduga berpengaruh memiliki perubahan pola data pada sub-sub  interval  tertentu.  Variabel  prediktor  yang  digunakan adalah  jumlah  PPKBD,  jumlah  klinik  KB,  persentase  wanita usia  perkawinan  pertama  >  17  tahun,  dan  persentase  wanita bekerja.  Dilihat  dari  nilai  GCV  yang  paling  minimum,  model terbaik  adalah  menggunakan  tiga  titik  knot  (3,3,3,3)  dengan unit  observasi  sebanyak  35  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Tengah.  Hasil  pengujian  signifikansi  parameter  menunjukkan bahwa  seluruh  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian berpengaruh signifikan terhadap persentase wanita aktif KB di Jawa  Tengah.  Semua  asumsi  residual  terpenuhi  dengan  nilai koefisien determinasi dari model sama dengan 95,24 persen.
Kata Kunci—GCV, Jawa Tengah, KB, Regresi Nonparametrik, Spline Truncated, Titik Knot

## I. PENDAHULUAN
SU  kependudukan  menjadi  prioritas  penting  bagi pemerintah  Indonesia.  Undang-undang  Nomor  52  Tahun 2009 tentang Perkembangan Kependudukan dan Pembangunan  Keluarga  mengamanatkan  penduduk  sebagai titik sentral pembangunan berkelanjutan di Indonesia dalam upaya  membangun  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas [1]. Provinsi Jawa Tengah terbagi menjadi 29 kabupaten dan 6 kota dengan jumlah penduduk tertinggi  ke tiga di Indonesia setelah Provinsi Jawa Timur. Jumlah penduduk di  Provinsi Jawa Tengah selalu meningkat dari  tahun 2015 hingga tahun 2018 mancapai 34.490.835 penduduk [2].
Menurut  BKKBN,  penduduk  akan  tumbuh  seimbang  di Indonesia jika angka kelahiran total ( Total  Fertility Rate atau TFR) mencapai angka 2,1 yang berarti bahwa seorang wanita di  Indonesia  rata-rata  melahirkan  2  anak  selama  masa  usia suburnya.  TFR  di  Provinsi  Jawa  Tengah  merupakan  TFR tertinggi kedua di Pulau Jawa yaitu sebesar 2,3. Berdasarkan hal tersebut, beberapa upaya untuk mengendalikan fertilitas di  Indonesia  telah  dilakukan  pemerintah  salah  satunya melalui  program  Keluarga  Berencana  (KB)  yang  saat  ini dikelola oleh Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN).  Keluarga Berencana (KB) adalah upaya untuk
mewujudkan  keluarga  yang  berkualitas  dengan  cara menentukan usia kawin yang ideal, mengatur jumlah, jarak, dan usia ideal dalam melahirkan anak, mengatur kehamilan dan membina ketahanan dan kesejahteraan anak [3]. Menurut data  Statistik  Kesejahteraan  Rakyat  Provinsi  Jawa  Tengah, persentase  wanita  berumur  15-49  tahun  yang  pernah  kawin dan  sedang  menggunakan  alat/cara  KB  di  Provinsi  Jawa Tengah  tergolong  masih  rendah  dan  mengalami  penurunan dari  tahun  2016  ke  tahun  2017  yaitu  dari  58,18  persen menjadi 57,73 persen.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memodelkan  faktor-faktor yang mempengaruhi persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah dengan variabel respon yaitu persentase wanita yang  sedang  menggunakan  alat  kontrasepsi/KB  di  Provinsi Jawa  Tengah  dan  variabel  prediktor  yang  diduga mempengaruhi  yaitu  persentase  wanita  bekerja,  persentase wanita  usia  perkawinan  pertama  >  17  tahun,  jumlah  klinik KB,  serta  jumlah  PPKBD.  Metode  yang  digunakan  yaitu regresi  nonparametrik Spline  Truncated karena  memiliki kelebihan  yaitu  menggunakan  titik-titik  knot  yang  dapat menunjukkan  terjadinya  perubahan  pola  data.  Sehingga mempunyai kemampuan yang sangat baik untuk memodelkan  data  yang  memiliki  perubahan  pola  data  pada sub-sub  interval  tertentu  [4].  Diharapkan  dengan  hasil penelitian  ini  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi kebijakan  maupun  peneliti  selanjutnya  dalam  rangka meningkatkan  persentase  wanita  aktif  KB  di  Provinsi  Jawa Tengah.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  merupakan  metode  statistika  yang berkaitan  dengan  pengumpulan  dan  penyajian  data  yang digunakan  untuk  memperoleh  suatu  informasi.  Beberapa penyajian  data  pada  metode  statistika  deskriptif  umumnya dalam  bentuk    tabel,  grafik,  diagram,  dan  sebagainya  yang mampu mendeskripsikan  data [5].

## B. Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan sebuah metode statistika yang bertujuan  untuk  menentukan  hubungan  sebab-akibat  antara dua  variabel  atau  lebih  [6].  Pola  hubungan  antara  variabel respon  dan variabel  prediktor  dapat  disajikan  dalam  bentuk scatterplot .

## Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Persentase Wanita Aktif KB di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan  Regresi Nonparametrik

## Spline Truncated
Ayu Ukhti Mufidah, Madu Ratna dan I Nyoman Budiantara Departemen Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : madu_r@statistika.its.ac.id
I

## C. Regresi Nonparametrik
Model  regresi  nonparametrik  secara  umum  dapat  ditulis pada (1) [7].
𝑦 𝑖 = 𝑓(𝑥 𝑖 ) + 𝜀 𝑖 , 𝑖 = 1,2, … . , 𝑛 (1)
dimana 𝑦 𝑖 merupakan variabel respon ke-i, 𝑓(𝑥 𝑖 ) merupakan nilai  dari  fungsi  regresi  nonparametrik,  serta 𝜀 𝑖 merupakan residual  yang  diasumsikan  identik,  independen,  dan berdistribusi normal dengan mean nol dan variansi 𝜎 2 .

## D. Regresi Nonparametrik Spline Truncated
Regresi nonparametrik Spline Truncated memiliki bentuk kurva  yang  terpotong-potong.  Model  ini  menggunakan bantuan titik-titik knot yang menunjukkan adanya perubahan pola  dari  suatu  fungsi  pada  sub-sub  interval  yang  berbeda. Fungsi spline truncated multivariabel berorde q dengan titik knot 1 2 , ,...., r K K K dapat dituliskan menjadi (2)
𝑓 𝑖 (𝑥 𝑖 ) = ∑ 𝛽 𝑗𝑙 𝑥 𝑗 𝑙 𝑞 𝑙=0 + ∑ 𝛽 𝑗(𝑞+𝑘) 𝑟 𝑘=1 (𝑥 𝑗 − 𝐾 𝑗𝑘 ) + 𝑞 (2)
Persamaan  (3)  merupakan  model  regresi  nonparametrik spline truncated,
𝑦 = 𝛽 0 + ∑ ∑ 𝛽 𝑗𝑙 𝑥 𝑗 𝑙 𝑞 𝑙=1 𝑝 𝑗=1 + ∑ ∑ 𝛽 𝑗(𝑞+𝑘) 𝑟 𝑘=1 𝑝 𝑗=1 (𝑥 𝑗 − 𝐾 𝑗𝑘 ) + 𝑞 + 𝜀 (3)
dimana
(𝑥 𝑗 − 𝐾 𝑗𝑘 ) + 𝑞 = { (𝑥 𝑗 − 𝐾 𝑗𝑘 ) 𝑞 , 𝑥 𝑗 ≥ 𝐾 𝑗𝑘 0                  , 𝑥 𝑗 < 𝐾 𝑗𝑘 (4)
Fungsi Spline yang  digunakan  merupakan spline linear dengan derajat 𝑞 = 1.

## E. Pemilihan Titik Knot Optimum
Metode yang digunakan untuk memilih titik knot optimal adalah  metode Generalized  Cross  Validation (GCV). Kelebihan  metode  GCV  yaitu  mempunyai  sifat  optimal asimtotik,  tidak  memuat  varians  populasi  ( 2  )  yang  tidak diketahui, invariance terhadap transformasi [8]. Artinya yaitu perhitungan menggunakan GCV lebih sederhana, efisien, dan jika  asumsi  residual  tidak  terpenuhi  maka  dapat  dilakukan transformasi. Untuk mendapatkan titik knot optimal dengan melihat  nilai  GCV  terkecil.  Metode  GCV  dapat  dituliskan seperti (5).
𝐺𝐶𝑉(𝐾 1 , 𝐾 2, … . . , 𝐾 𝑟 ) = 𝑀𝑆𝐸(𝐾 1 ,𝐾 2, …..,𝐾 𝑟 ) [𝑛 −1 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒(𝐈−𝐀)] 2 (5)
I merupakan  matriks  identitas  dan 𝐾 = (𝐾 1 , 𝐾 2, … . . , 𝐾 𝑟 ) merupakan titik-titik knot.

## F. Pengujian Parameter Model Regresi
Estimasi  parameter  pada  regresi  nonparametrik  spline t runcated menggunakan  metode Ordinary  Least  Square (OLS). Pengujian parameter model regresi digunakan untuk mengetahui  apakah  variabel  prediktor  memiliki  pengaruh signifikan terhadap variabel respon. Pengujian ini terdiri dari pengujian  secara  serentak  dan  pengujian  secara  parsial. Hipotesis untuk pengujian parameter secara serentak adalah sebagai berikut.
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ … . = 𝛽 𝑝+𝑟 = 0
𝐻 1 : 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙 𝑎𝑑𝑎 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝛽 𝑖 ≠ 0, 𝑗 = 1,2, … . , 𝑝 + 𝑟
dimana p adalah  jumlah  variabel  prediktor  dan r adalah jumlah titik knot. Pengujian parameter model secara serentak dapat disajikan menggunakan Analysis of Varians (ANOVA) yang disajikan dalam Tabel 1.
Sedangkan p+r adalah banyaknya parameter dalam model. Tolak 𝐻 0 jika 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 (∞,(𝑝+𝑟);𝑛−(𝑝+𝑟)−1 sehingga menghasilkan kesimpulan bahwa minimal ada  satu  variabel prediktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel respon.
Pengujian  secara  parsial  dilakukan  jika  pada  pengujian parameter  model  secara  serentak  minimal  terdapat  satu parameter  yang  signifikan.  Berikut  merupakan  hipotesis untuk pengujian secara parsial.
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0
𝐻 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0, 𝑗 = 1,2, … . , 𝑝 + 𝑟
Pengujian secara  parsial  dilakukan  dengan  menggunakan uji t yang disajikan pada (6).
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 ̂ 𝑗 𝑆𝐸(𝛽 ̂ 𝑗 ) (6)
𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑗 ) adalah standart  error 𝛽̂ 𝑗 dimana 𝑆𝐸(𝛽̂ 𝑗 ) = √𝑉𝑎𝑟(𝛽̂ 𝑗 ) dengan 𝑉𝑎𝑟(𝛽̂ 𝑗 ) merupakan  elemen  diagonal utama ke- j dari matriks 𝑉𝑎𝑟(𝛃 ̂) , 1, 2, , j p r = + . Tolak 𝐻 0 jika |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝛼 2 ;(𝑛−(𝑝+𝑟)−1) sehingga menghasikan  kesimpulan  bahwa  variabel  prediktor  ke-j berpengaruh signifikan terhadap variabel respon [6].
G. Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengetahui kebaikan  suatu  model.  Semakin  tinggi  nilai  R 2 dari  suatu model, maka semakin baik variabel-variabel prediktor dalam model  tersebut  dalam  menjelaskan  variabilitas  variabel respon  [6][3].  Persamaan  (7)  adalah  rumus  untuk mendapatkan nilai R 2 .
𝑅 2 = 𝑆𝑆 𝑅𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑆𝑆 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (7)

## H. Pengujian Asumsi Residual
Terdapat  tiga  asumsi  residual  yang  harus  dipenuhi  yaitu identik,  independen,  dan  berdistribusi  normal.  Asumsi identik  digunakan  untuk  mengetahui  homogenitas  dari variansi residual. Uji identik dapat menggunakan uji Glejser [9]. Perumusan hipotesisnya adalah sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝜎 1 2 = 𝜎 2 2 = ⋯ … . = 𝜎 𝑛 2 = 𝜎 2
𝐻 1 : minimal ada satu 𝜎 2 𝑖 ≠ 𝜎 2 , 𝑖 = 1,2, … . , 𝑛
Statistik uji yang digunakan dirumuskan pada (8)
𝐹 𝐻𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = ∑ (|𝜀̂𝑖|−|𝜀̅| 2) 𝑛 𝑖=1 𝑣 ∑ (|𝜀𝑖|−|𝜀̂𝑖| 2 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛−𝑣−1 (8)
dimana  nilai  v  menunjukkan  banyaknya  parameter  model Glejser  dengan  v=p+r.  Tolak  H 0 apabila 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 𝛼;(𝑣,𝑛−𝑣−1) yang  berarti  bahwa  asumsi  identik  tidak terpenuhi.
Asumsi independen merupakan asumsi dari model regresi yang mengharuskan tidak terdapat korelasi antar residual atau autokorelasi. Asumsi independen dapat dideteksi
menggunakan  ACF  ( Autocorrelation  Function ).  Adapun persamaan ACF disajikan pada (9)[10].
𝑝̂ 𝑘 = ∑ (𝜀 𝑡−𝑘 −𝜀̅)(𝜀 𝑡 −𝜀̅) 𝑛 𝑡=𝑘+1 ∑ (𝜀 𝑡 −𝜀̅) 2 𝑛 𝑡=1 (9)
Dimana interval konfidensi disajikan pada (10)
−𝑡 𝛼 2 ⁄ ,𝑛−1 𝑆𝐸(𝜌̂ 𝑘 ) < 𝜌̂ 𝑘 < 𝑡 𝛼 2 ⁄ ,𝑛−1 𝑆𝐸(𝜌̂ 𝑘 ) (10)
Apabila  tidak  terdapat  ACF  yang  keluar  dari  interval konfidensi,  maka  asumsi  independen  terpenuhi  atau  tidak terdapat kasus autokorelasi.
Pengujian  asumsi  distribusi  normal  dilakukan  untuk mengetahui residual mengikuti distribusi normal atau tidak. Pengujian  ini  menggunakan  uji Shapiro - Wilk dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 : 𝐹 𝑛 (𝜀) = 𝐹 0 (𝜀) (residual mengikuti distribusi normal)
H 1 : 𝐹 𝑛 (𝜀) ≠ 𝐹 0 (𝜀) (residual  tidak  mengikuti  distribusi normal)
Statistik uji Shapiro-Wilk dirumuskan pada (11) [11].
𝑊 = 𝑏 2 (𝑛−1)𝑠 2 (11)
dimana b dapat dirumuskan pada (12).
𝑏 = ∑ 𝑎 𝑛−𝑖+1 (𝑥 (𝑛−𝑖+1) − 𝑥 (𝑖) ) 𝑛/2 𝑖=1 (12)
dan s 2 dapat dirumuskan pada (13)
𝑠 2 = ∑ (𝑥 𝑖 −𝑥̅) 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 (13)
( ) n F  merupakan  nilai  peluang  kumulatif  (fungsi distribusi kumulatif) berdasarkan data sampel, 0 ( ) F  adalah nilai peluang kumulatif (fungsi distribusi kumulatif) dibawah H 0 . Daerah penolakannya yaitu gagal tolak H 0 atau residual berdistribusi normal apabila p-value > α .

## I. Keluarga Berencana
Definisi  keluarga  berencana  menurut  Juliantoro  (2000) diartikan sebagai upaya meningkatkan kepedulian dan peran serta  masyarakat  melalui  pendewasaan  usia  perkawinan, pengaturan  kelahiran,  pembinaan  ketahanan  keluarga,  serta meningkatkan  kesejahteraan  keluarga  untuk  mewujudkan keluarga  kecil  bahagia  dan  sejahtera  [12].  Tujuan  program KB  yaitu  membentuk  keluarga  kecil  melalui  pengaturan kelahiran  anak  agar  terbentuk  suatu  keluarga  yang  bahagia dan sejahtera serta dapat memenuhi kebutuhan hidup sehari- hari.

## J. Layanan KB
Fasilitas  layanan  KB  merupakan  salah  satu  faktor  yang memengaruhi  persentase  wanita  aktif  KB.  Layanan  KB diantaranya  yaitu  klinik  KB  dan  PPKBD  (Pos  Pelayanan Keluarga  Berencana  Desa).  Klinik  KB  merupakan  fasilitas kesehatan  yang  memberikan  pelayanan  mengenai  KB. PPKBD  merupakan  sarana  pembinaan  dan  pelayanan keluarga  berencana  melalui  sistem  kelompok-kelompok akseptor  keluarga  berencana  yang  mula-mula  timbul  atas inisiatif dan kesadaran masyarakat sendiri di desa/kelurahan untuk  mencapai  kelestarian  akseptor  keluarga  berencana menuju ke arah keluarga kecil yang sejahtera.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder dengan unit observasi sebanyak 29 kabupaten dan 6 kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Data  diperoleh  dari  buku publikasi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  yaitu  Keadaan Angkatan Kerja Jawa  Tengah Agustus 2017,  Provinsi Jawa Tengah  Dalam  Angka  2018,  dan  Statistik  Kesejahteraan Rakyat Provinsi Jawa Tengah 2017 .

## B. Variabel Penelitian
Variabel  respon  dan  prediktor  yang  digunakan  dalam penelitian dijelaskan pada Tabel 2.

## C. Langkah Penelitian
Langkah-langkah  analisis  data  yang  digunakan  dalam melakukan penelitian ini sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa  Tengah  tahun  2017  beserta  faktor  yang  diduga mempengaruhi.
2. Membuat  scatterplot  antara  variabel  respon  dengan masing-masing variabel prediktor.
3. Memodelkan  variabel  respon  menggunakan  model regresi  nonparametrik  Spline  Truncated  dengan  satu, dua, tiga dan kombinasi titik knot.
4. Menentukan  titik  knot  optimal  berdasarkan  nilai  GCV yang paling minimum.
5. Mendapatkan  model  regresi  nonparametrik  Spline Truncated dengan titik knot optimal.
6. Melakukan  pengujian  signifikansi  parameter  secara serentak dan parsial.
7. Melakukan uji asumsi residual identik, independen, dan berdistribusi  normal  (IIDN)  pada  model  regresi nonparametrik Spline Truncated.
8. Menghitung nilai koefisien determinasi R2.
9. Menginterpretasikan model dan menarik kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik  Persentase  Wanita  Aktif  KB  di  Jawa Tengah dan Faktor-Faktor yang Diduga Mempengaruhinya.
Program  KB  direncanakan  untuk  mengatur  jumlah  anak dan  jarak  kelahiran  anak.  Persentase  wanita  berumur  15-49 tahun yang pernah kawin dan sedang menggunakan alat KB di  Provinsi  Jawa  Tengah  masih  rendah  dan  mengalami penurunan  dari  tahun  2016  ke  tahun  2017  yaitu  dari  58,18 persen  menjadi  57,73  persen.  Gambar  1  menampilkan persentase  wanita  aktif  KB  di  Provinsi  Jawa  Tengah berdasarkan kabupaten/kota tahun 2017.
Wilayah Jawa Tengah terbagi ke dalam 29 kabupaten dan 6  kota.  Pada  Gambar  1  diketahui  bahwa  Kabupaten Wonosobo  merupakan  wilayah  dengan  persentase  wanita aktif KB yang tertinggi di Jawa Tengah yaitu sebesar 68,41 persen atau di antara 100 wanita terdapat 69 wanita yang aktif KB. Tertinggi kedua yaitu Kabupaten Banjarnegara sebesar 67  persen  yang  selisihnya  tidak  terlalu  banyak  dengan Kabupaten Wonosobo. Persentase wanita aktif KB terendah yaitu  di  Kota  Surakarta  sebesar  44,1  persen.  Karakteristik wanita  aktif  KB  di  Jawa  Tengah  beserta  faktor-faktor  yang diduga  mempengaruhinya  dapat  diketahui  melalui  statistika deskriptif pada Tabel 3.
Berdasarkan  Tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  rata-rata persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah sebesar 56,994 persen yang artinya dari 100 wanita di Provinsi Jawa Tengah  terdapat  57  wanita  yang  aktif  KB.  Dari  Gambar  1 dapat  dilihat  bahwa  terdapat  18  kabupaten/kota  dengan persentase  wanita  aktif  KB  di  atas  rata-rata.  Nilai  varians persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah sebesar 34,309.  Persentase  wanita  aktif  KB  terendah  yaitu  44,1 persen yaitu Kota Surakarta dan persentase tertinggi sebesar 68,41 persen yaitu Kabupaten Wonosobo.
B. Pola  Hubungan  antara  Persentase  Wanita  Aktif  KB dengan Faktor-Faktor yang Diduga Mempengaruhinya
Salah  satu  analisis  deskriptif  dari  variabel  yang  diduga berpengaruh terhadap persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah adalah dengan membuat scatterplot . Scatterplot antara  persentase  wanita  aktif  KB  dengan  masing-masing variabel  yang  diduga  berpengaruh  yaitu  persentase  wanita bekerja,  persentase  wanita  usia  perkawinan  pertama  >  17 tahun, jumlah klinik KB, dan jumlah PPKBD disajikan pada Gambar 2.
Pada  Gambar  2  diketahui  bahwa scatterplot antara persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah dengan keempat  variabel  yang  diduga  berpengaruh  terdapat perubahan  pola  data  pada  sub-sub  interval  tertentu.  Pada variabel  x 2 terlihat  bahwa  terdapat  perubahan  pola  untuk interval  sekitar  kurang  dari  85  variabel  y  cenderung  turun tajam  dan  untuk  interval  sekitar  lebih  dari  85  y  cenderung turun tidak  terlalu  tajam.  Oleh  karena  itu  dalam  pemodelan regresi yang digunakan adalah regresi nonparametrik Spline Truncated.

## C. Pemilihan Titik Knot Optimal
Pemilihan model terbaik dilakukan dengan membandingkan  hasil  knot  optimum  yang  diperoleh  pada satu,  dua,  serta  tiga  titik  knot.  Model  terbaik  merupakan model yang memiliki nilai GCV terkecil. Berikut merupakan perbandingan nilai GCV dari masing-masing knot.
Berdasarkan  Tabel  4.  dapat  diketahui  bahwa  nilai  GCV yang  paling  minimum  pada  tiap  titik  knot  terdapat  pada model spline tiga titik knot. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa  model  regresi  nonparametrik  Spline  Truncated  yang
terbaik adalah model spline dengan tiga titik knot dan jumlah parameter sebanyak 17 parameter termasuk parameter β 0 .

## D. Penaksiran Parameter
Penaksiran  parameter  menggunakan  metode  Ordinary Least  Square  (OLS).  Berikut  merupakan  hasil  estimasi parameter  dengan  tiga  titik  knot  (3,3,3,3)  sebagai  titik  knot optimal.
𝑦̂ = 0,2186 + 1,9908 𝑥 1 − 4,3536 (𝑥 1 − 92,8818) + + 21,1940(𝑥 1 − 95,5635) + − 20,6948(𝑥 1 − 96,0104) + − 1,3844𝑥 2 + 0,7369(𝑥 2 − 78,5886) + + 5,1155(𝑥 2 − 86,1229) + − 5,4741(𝑥 2 − 87,3786) + − 0,5373𝑥 3 + 0,5481(𝑥 3 − 27,3878) + − 0,2819(𝑥 3 − 57,5102) + + 0,4106(𝑥 3 − 62,5206) + − 0,0991𝑥 4 + 0,1727(𝑥 4 − 94,8776) + − 0,1629(𝑥 4 − 270,1020) + + 0,0569(𝑥 4 − 299,3061) +

## E. Pengujian Signifikansi Parameter
Pengujian  parameter  model  terdiri  dari  pengujian  secara serentak  dan  pengujian  secara  parsial  (individu).  Hipotesis yang  digunakan  untuk  pengujian  parameter  secara  serentak adalah sebagai berikut
H 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = ⋯ = 𝛽 16 = 0
H 1 : Minimal 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡 satu 𝛽 𝑗 ≠ 0, 𝑗 = 1,2, … ,16
Dengan  menggunakan  taraf  kepercayaan  95  persen diperoleh F (0,05;16;18), =2,25. Hasil pengujian parameter secara serentak ditampilan pada Tabel 5.
Berdasarkan Tabel 5. diketahui bahwa nilai F hitung sebesar 22,5318 > F (0,05;16;18) sebesar 2,25 maka diperoleh keputusan Tolak H 0 . Hal ini menunjukkan bahwa terdapat minimal satu variabel  predictor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap persentase  wanita  aktif  KB  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Sehingga  dapat  dilanjutkan  pengujian  parameter  secara parsial  (individu).  Berikut  hipotesis  untuk  melakukan  uji parameter secara parsial.
H 0 : 𝛽 𝑗 = 0 H 1 : 𝛽 𝑗 ≠ 0, 𝑗 = 1,2, … ,16
Tabel 3. Karakteristik Persentase Wanita Aktif KB dan Faktor-Faktor yang
Diduga Mempengaruhi Variabel Mean Varians Min Maks y 56,994 34,309 44,1 68,41 𝑥 1 96,003 2,921 91,69 98,99 𝑥 2 85,58 35,96 75,24 95,75 𝑥 3 48,43 286,84 14 96 𝑥 4 250,9 13625,4 17 494
Tabel 4. Perbandingan Nilai GCV
Banyak Titik Knot GCV Minimum Satu Titik Knot 13,1677 Dua Titik Knot 8,4983 Tiga Titik Knot 5,3773 Tabel 5. Analysis of Variance Sumber Variasi df SS MS F P-Value Regresi 16 1110,82 69,4263 22,5318 1,048x10 -8 Error 18 55,4626 3,0813
Total 34 1166,283
Tabel 1.
Analysis of Varians (ANOVA) Uji Parameter Sumber Variasi Df Sum of Square (SS) Mean Square (MS) F hitung Regresi p r + ∑(𝑦̂ 𝑖 𝑛 𝑖=1 − 𝑦̅) 2
𝑆𝑆 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑑𝑓 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑀𝑆 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑀𝑓 𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙
Error ( ) 1 n p r − + − ∑(𝑦̂ 𝑖 𝑛 𝑖=1 − 𝑦̅) 2 𝑆𝑆 𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 𝑑𝑓 𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙
Total 1 n − ∑(𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 − 𝑦̅) 2 Tabel 2 . Variabel Penelitian
Variabel Keterangan y Persentase Wanita Aktif KB 𝑥 1
Persentase Wanita Bekerja 𝑥 2 Persentase Wanita Usia Perkawinan Pertama > 17 Tahun
Pengujian  parameter  secara  parsial  akan  dibandingkan dengan t (0,025;18) =2,1  menggunakan  taraf  kepercayaan  95 persen.
Tabel  6.  menunjukkan  bahwa  dari  ke-17  parameter terdapat empat parameter yaitu parameter β 6 , β 11 , β 12 , dan β 16 yang  tidak  signifikan  terhadap  model.  Karena  nilai
(0, ) 025;18 hitung t t  sebesar 2,1. Jika terdapat satu parameter yang signifikan dalam satu variabel prediktor maka variabel tersebut  dikatakan  signifikan.  Sehingga  semua  variabel prediktor berpengaruh signifikan terhadap persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah secara parsial (individu).

## F. Pengujian Asumsi Residual
Residual dari model regresi nonparametrik spline truncated harus memenuhi asumsi identik, independen dan berdistribusi  normal  (IIDN).  Berikut  merupakan  hasil pengujian asumsi residual. Pengujian asumsi residual identik dilakukan menggunakan uji Glejser dengan hipotesis sebagai berikut.
H 0 = 𝜎 1 2 = 𝜎 2 2 = ⋯ = 𝜎 𝑛 2 = 𝜎 2
H 1 = Minimal ada satu 𝜎 𝑖 2 ≠ 𝜎 2 ; 𝑖 = 1,2, … . ,35
Dengan  menggunakan  taraf  kepercayaan  95  persen diperoleh F (0,05;16;18) =2,25.  Hasil  pengujian  asumsi  identik ditampilkan pada Tabel 7.
Berdasarkan  Tabel  7.  dapat  diketahui  bahwa  nilai F hitung (1,7289) < F (0,05;16;18) (2,25).  Sehingga  diperoleh keputusan Gagal Tolak H 0. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi  heterokedastisitas  pada  residual  dan  asumsi  residual identik terpenuhi.
Asumsi  independen  dilakukan  untuk  mengetahui  bahwa tidak  terdapat  korelasi  antar  residual  atau  autokorelasi. Asumsi  independen  dapat  dideteksi  dengan  menggunakan Autocorrelation Function (ACF).
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  diketahui  bahwa  tidak  ada ACF  yang  keluar  dari  batas  interval  konfidensi.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  autokorelasi  antar residual.  Sehingga  asumsi  independen  pada  residual  model telah terpenuhi.
Gambar 1 . Persentase Wanita Aktif KB di Jawa Tengah Tahun 2017.
Gambar 2. Hubungan Variabel Respon dan Prediktor.
100 98 96 94 92 95 90 85 80 75 65 60 55 50 45 100 80 60 40 20 65 60 55 50 45 480 360 240 120 0 x1 y x2 x3 x4 Gambar 3. Asumsi Independen Residual.
Tabel 6. Hasil Pengujian Signifikansi Parameter Secara Individu Variabel Parameter Estimator t P-value Konstan β 0 0,2186 7,0472 1,4x10 -6 x 1 β 1 1,9908 4,1530
0,0006 β 2 -4,3536 -5,1147 7,2x10 -5 β 3 21,1940 6,0563
1x10 -5 β 4 -20,6948 -6,0626 9,9x10 -6 x 2
β 5 -1,3844 -2,3799
0,0286 β 6 0,7369 1,0106 0,3256 β 7 5,1155 4,0124 0,0008 β 8 -5,4741 -4,2731 0,0005 x 3
β 9 -0,5373 -3,0011 0,0077 β 10 0,5481 2,7703 0,0126 β 11 -0,2819 -0,8176 0,4243 β 12 0,4106 1,0917 0,2893 x 4 β 13 -0,0991 -2,7796 0,0124 β 14 0,1727 3,7220 0,0016 β 15 -0,1629 -2,4940 0,0226 β 16 0,0569 0,8972 0,3815 Tabel 7 . Hasil Pengujian Glejser Sumber Df SS MS Fhit P-value Regresi 16 14,491 5 0,9057 1,7289 0,1316 Error 18 9,4295 0,5239 Total 34 23,921
30 25 20 15 10 5 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A ut oc or re la tio n
Pengujian  asumsi  residual  distribusi  normal  dilakukan menggunakan  uji Shapiro-WIlk dengan  hipotesis  sebagai berikut
H 0 ∶ Residual berdistribusi normal
H 1 ∶ Residual tidak berdistribusi normal
Hasil  pengujian  asumsi  distribusi  normal  menunjukkan bahwa p-value >  0,05  yaitu  sebesar  0,094.  Sehingga menghasilkan  keputusan  gagal  tolak  H 0 dan  dapat  ditarik kesimpulan bahwa residual berdistribusi normal atau asumsi normalitas residual terpenuhi.
G. Kebaikan Model  (R 2 )
Nilai koefisien determinasi yang dihasilkan model terbaik yaitu  sebesar  95,24  persen.  Hal  ini  berarti  bahwa  model regresi nonparametrik spline truncated dengan menggunakan empat variabel prediktor dan tiga titik knot (3,3,3,3) mampu menjelaskan  variabilitas  persentase  wanita  aktif  KB  di Provinsi Jawa Tengah sebesar 95,24 persen. Sehingga dapat dikatakan bahwa persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah  dijelaskan  oleh  keempat  variabel  prediktor  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sebesar  95,24  persen  dan sisanya  dijelaskan  oleh  variabel-variabel  lain  yang  tidak terdapat dalam model.

## H. Interpretasi Model
Interpretasi  model  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh setiap variabel terhadap persentase wanita aktif KB. Berikut merupakan  interpretasi  model  pada  setiap  variabel  yang
signifikan  terhadap  persentase  wanita  aktif  KB  di  Provinsi Jawa Tengah.
1) Mengasumsikan semua variabel selain variabel 𝑥 1 Mengasumsikan  semua  variabel  selain  variabel 𝑥 1 adalah konstan,  maka  pengaruh  persentase  wanita  bekerja  ( 𝑥 1 ) terhadap persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah adalah sebagai berikut.
𝑦̂ = 0,2186 + 1,9908 𝑥 1 − 4,3536 (𝑥 1 − 92,8818) + + 21,1940(𝑥 1 − 95,5635) + − 20,6948(𝑥 1 − 96,0104) +
Pada  interval  pertama  dapat  dijelaskan  bahwa  apabila persentase wanita bekerja suatu kabupaten/kota  di Provinsi Jawa  Tengah  kurang  dari  92,8818  persen  dan  mengalami pertambahan  satu  satuan  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap, maka  persentase  wanita  aktif  KB  akan  naik  sebesar  1,9908 persen. Terdapat dua daerah yang termasuk pada interval ini yaitu  Kabupaten  Brebes  dan  Kota  Semarang.  Jika kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah memiliki persentase wanita bekerja antara 92,8818 persen sampai 95,5635 persen dan mengalami kenaikan satu satuan dengan asumsi variabel lain tetap maka persentase wanita aktif KB akan turun 2,3629 persen. Terdapat tiga belas daerah yang masuk pada interval ini. Interval selanjutnya, jika kabupaten/kota di Provinsi Jawa
= { 0,2186 + 1,9908 𝑥 1 404,5929 − 2,3629 𝑥 1 −1620,7826 + 18,8312 𝑥 1 366,1319 − 1,8636 𝑥 1 ; 𝑥 1 < 95,5635 ; 92,8818 ≤ 𝑥 1 ≤ 95,5635
; 95,5635 ≤   𝑥 1 < 96,0104
; 𝑥 1 ≥ 96,0104
Gambar 4. Kabupaten/Kota di Jawa Tengah menurut 𝑥 1 .
Gambar 5. Kabupaten/Kota di Jawa Tengah menurut 𝑥 2
Gambar 6. Kabupaten/Kota di Jawa Tengah menurut 𝑥 3 .
Gambar 7. Kabupaten/Kota di Jawa Tengah menurut 𝑥 4 .
Tengah  memiliki  persentase  wanita  bekerja  antara  95,5635 persen sampai 96,0104 persen dan mengalami kenaikan satu satuan  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap  maka  persentase wanita aktif KB akan naik sebesar 18,8312 persen. Terdapat lima  daerah  yang  masuk  pada  interval  ini.  Apabila kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah memiliki persentase wanita  bekerja  lebih  dari  96,0104  persen  dan  mengalami kenaikan satu satuan dengan asumsi variabel lain tetap maka persentase  wanita  aktif  KB  akan  turun  1,8636  persen. Terdapat lima belas daerah yang masuk ke dalam interval ini. Secara visual pengelompokkan wilayah dapat dilihat melalui Gambar 4.
Pada  Gambar  4.  dapat  diketahui  bahwa  sebagian  besar wilayah di Jawa Tengah memiliki persentase wanita bekerja lebih dari 96,01 persen.
2) Apabila 𝑥 1 , 𝑥 3 , dan 𝑥 4 adalah konstan,
Apabila 𝑥 1 , 𝑥 3 , dan 𝑥 4 adalah  konstan  maka  pengaruh persentase wanita usia perkawinan pertama > 17 tahun ( 𝑥 2 ) terhadap persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah adalah sebagai berikut.
𝑦̂ = 0,2186 − 1,3844𝑥 2 + 0,7369(𝑥 2 − 78,5886) + + 5,1155(𝑥 2 − 86,1229) + − 5,4741(𝑥 2 − 87,3786) +
Secara visual daerah yang terdapat dalam interval tersebut dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Apabila  kabupaten/kota  di Provinsi  Jawa  Tengah  dengan  persentase  wanita  usia perkawinan pertama > 17 tahun kurang dari 78,5886 persen dan  mengalami  pertambahan  satu  persen  dengan  asumsi variabel  lain  tetap,  maka  persentase  wanita  aktif  KB  di Provinsi  Jawa  Tengah  akan  turun  sebesar  1,3844  persen. Terdapat  lima  daerah  yang  termasuk  dalam  interval  ini. Interval  selanjutnya  yaitu  jika 𝑥 2 di  suatu  daerah  berada  di antara 86,1229 persen hingga 87,3786 persen dan mengalami pertambahan  satu  satuan  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap, maka  persentase  wanita  aktif  KB  di  Provinsi  Jawa  Tengah akan  naik  sebesar  4,4680  persen.  Kabupaten  Karanganyar, Kabupaten Banyumas, dan Kabupaten Magelang merupakan daerah  yang  berada  di  interval  ini.  Interpretasi  interval terakhir yaitu  apabila 𝑥 2 di suatu daerah lebih dari 87,3786 persen  dan  mengalami  pertambahan  satu  satuan  dengan asumsi variabel lain tetap, maka persentase wanita aktif KB di  Provinsi Jawa Tengah  akan  turun  sebesar 1,0061 persen. Terdapat empat belas daerah pada interval terakhir.
3) Mengasumsikan semua variabel selain variabel 𝑥 3 Mengasumsikan semua variabel selain variabel 𝑥 3 adalah konstan,  maka  pengaruh  jumlah  klinik  KB  ( 𝑥 3 )  terhadap persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah adalah sebagai berikut.
𝑦̂ = 0,2186 − 0,5373 𝑥 3 + 0,5481(𝑥 3 − 27,3878) + − 0,2819(𝑥 3 − 57,5102) + + 0,4106(𝑥 3 − 62,5306) +
Jika jumlah klinik KB di kabupaten/kota kurang dari 27,3878 dan  mengalami  pertambahan  sebesar  satu  satuan,  maka
persentase  wanita  aktif  KB  di  Provinsi  Jawa  Tengah cenderung  turun  0,5373.  Kota  Tegal  dan  Kabupaten Rembang merupakan daerah yang berada dalam interval ini. Selanjutnya  pada  interval  kedua  apabila  jumlah  klinik  di kabupaten/kota berada pada interval 27,3878 hingga 57,5102 dan  naik  sebesar  satu  satuan,  maka  persentase  wanita  aktif KB  di  kabupaten/kota  tersebut  cenderung  naik  0,0108. Terdapat dua puluh lima daerah yang termasuk dalam interval kedua.  Secara  visual  pengelompokan  wilayah  berdasarkan titik knot pada variabel 𝑥 3 dapat dilihat pada Gambar 6.
4) Semua variabel selain variabel 𝑥 4 diasumsikan konstan Semua  variabel  selain  variabel 𝑥 4 diasumsikan  konstan maka  pengaruh  jumlah  PPKBD  ( 𝑥 4 )  terhadap  persentase wanita  aktif  KB  di  Provinsi  Jawa  Tengah  adalah  sebagai berikut.
𝑦̂ = 0,2186 − 0,0991 𝑥 4 + 0,1727(𝑥 4 − 94,8776) + − 0,1629(𝑥 4 − 270,1020) + + 0,0569(𝑥 4 − 299,3061) +
Secara visual daerah yang terdapat dalam interval tersebut dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Interpretasi  model  jumlah PPKBD ( 𝑥 4 ) terhadap persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah adalah apabila kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah  dengan  jumlah  PPKBD  kurang  dari  94,8776  dan mengalami pertambahan satu satuan dengan asumsi variabel lain tetap, maka persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah akan turun sebesar 0,0991. Daerah yang masuk dalam interval pertama yaitu Kota Magelang, Pekalongan, Salatiga, Surakarta, dan Tegal. Interval kedua dapat diinterpretasikan jika jumlah PPKBD di suatu daerah berada di antara 94,8776 hingga 270,1020 dan mengalami pertambahan satu kesatuan dengan  asumsi  variabel  lain  tetap,  maka  persentase  wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah akan naik sebesar 0,0736. Daerah  yang  berada  pada  interval  ini  yaitu  sebelas  daerah. Interval  selanjutnya  yaitu  jika 𝑥 4 di  suatu  daerah  berada  di antara 270,1020 hingga 299,3061 dan mengalami pertambahan  satu  satuan  dengan  asumsi  variabel  lain  tetap, maka  persentase  wanita  aktif  KB  di  Provinsi  Jawa  Tengah akan  turun  sebesar  0,0893.  Terdapat  sebelas  daerah  yang berada di interval ini.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  diperoleh kesimpulan.  Kabupaten  Wonosobo  merupakan  daerah dengan persentase wanita aktif KB tertinggi di Provinsi Jawa Tengah  pada  tahun  2017  yaitu  sebesar  68,41  persen. Sementara daerah yang memiliki persentase wanita aktif KB terendah  di  Provinsi  Jawa  Tengah  pada  tahun  2017  adalah Kota  Surakarta  yaitu  sebesar  44,1  persen.  Rata-rata persentase  wanita  aktif  KB  di  Provinsi  Jawa  Tengah  pada tahun  2017  sebesar  56,994  persen  dengan  varians  sebesar 34,309  persen.  Model  terbaik  yang  digunakan  untuk memodelkan persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa
= { 0,2186 − 0,5373 𝑥 3 −14,7914 + 0,0108 𝑥 3 1,4194 − 0,2711 𝑥 3 −24,2582 + 0,1395 𝑥 3
= { 0,2186 − 0,0991 𝑥 4 −16,1688 + 0,0736 𝑥 4 27,8252 − 0,0893 𝑥 4 10,7864 − 0,0324 𝑥 4 ; 𝑥 3 < 27,3878 ; 27,3878 ≤ 𝑥 3 ≤ 57,5102 ; 57,5102 ≤   𝑥 3 < 62,5306
; 𝑥 3 ≥ 62,5306
; 𝑥 2 < 78,5886 ; 78,5886 ≤ 𝑥 2 ≤ 86,1229
; 86,1229 ≤   𝑥 2 < 87,3786 ; 𝑥 2 ≥ 87,3786 = { 0,2186 − 1,3844 𝑥 2 −57,6956 − 0,6474 𝑥 2
−498,2544 + 4,4680 𝑥 2 −19,9342 − 1,0061 𝑥 2 ; 𝑥 4 < 94,8776 ; 94,8776 ≤ 𝑥 4 ≤ 270,1020 ; 270,1020 ≤   𝑥 4 < 299,3061 ; 𝑥 4 ≥ 299,3061
Tengah  tahun  2017  ialah  model  Regresi  Nonparametrik Spline  Truncated dengan  tiga  titik  knot  (3,3,3,3).  Semua variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  persentase  wanita  aktif  KB  di Provinsi  Jawa  Tengah  yaitu  variabel  persentase  wanita bekerja,  persentase  wanita  usia  perkawinan  pertama  >  17 tahun,  jumlah  klinik  KB,  dan  jumlah  PPKBD.  Model  telah memenuhi ketiga asumsi residual. Nilai koefisien determinasi yang dihasilkan yaitu sebesar 95,24 persen.
Saran  yang  dapat  direkomendasikan  oleh  penulis berdasarkan penelitian ini untuk penelitian selanjutnya adalah dapat menambahkan variabel-variabel lain diantaranya yaitu jumlah  anak  yang  masih  hidup  serta  pengguna  BPJS  yang diduga mempengaruhi persentase wanita aktif KB di Provinsi Jawa Tengah. Saran bagi pemerintah yaitu diharapkan adanya upaya  peningkatan  dari  pemerintah  dalam  meningkatkan fasilitas  dan  intensitas  penyuluhan  yang  berkaitan  dengan program KB.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  BPS, Laporan  Survei  Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia,  2017 .
Jakarta: Badan Pusat Statistik Republik Indonesia, 2017. [2]  BPS, Jumlah  Penduduk  dan  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah, 2015, 2016, 2017 dan 2018 . Semarang: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah, 2018. [3]  Kemenkes, Buletin  Jendela  Data  dan  Informasi  Kesehatan .  Jakarta: Kementerian Kesehatan, 2013.
[4]  I.  N.  Budiantara,  “Spline  dalam  Regresi  Nonparametrik:  Sebuah Pemodelan  Statistik  Masa  Kini  dan  Masa  Mendatang,”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2009.
[5]  R. E. Walpole, Pengantar Statistika , 3rd ed. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1995.
[6]  N.  Draper  and  H.  Smith, Analisis  Regresi  Terapan. ,  2nd  ed.  Jakrta: Gramedia Pustaka Utama, 1992.
[7]  R. L. Eubank, Nonparametric Regression and Spline Smoothing , 3rd ed. New York: Marcel Dekker, 1999.
[8]  G.  Wahba, Spline  Models  for  Observational  Data .  Pennsylvania: SIAM, 1990.
[9]  D. N. Gujarati and D. C. Porter, Basic Econometrics , 4th ed. New York: McGraw-Hill, 2003.
[10]  J. . Cryer and K. Chen, Time Series Analysis With Applications in R , 2nd ed. New York: Springer, 2008.
[11]  H. Thode, Testing for Normality . New York: Marcel Dekker, Inc, 2002.
[12]  R. A. Fienalia, “Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Penggunaan MKJP di Wilayah Kerja Puskesmas Pancoran Mas Kota Depok Tahun 2011,” Universitas Indonesia, 2012.