Abstrak —Contraceptive  Prevalence  Rate  (CPR)  merupakan angka yang menunjukkan banyaknya pasangan usia subur yang sedang menggunakan kontrasepsi. Menurut World Population Data  Sheet  Tahun  2019  Indonesia  merupakan  negara  yang memiliki  jumlah  penduduk  terbanyak  di  antara  negara ASEAN.  Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Hal ini didasari karena pola yang  terbentuk  antar  variabel  prediktor  dan  variabel  respon tidak  mengikuti  pola  tertentu.  Berdasarkan  nilai  GCV  yang paling  minimum,  model  terbaik  adalah  menggunakan kombinasi  titik  knot  (3,3,3).  Hasil  pengujian  signifikansi parameter  menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel  yang digunakan  dalam  penelitian  berpengaruh  signifikan  terhadap persentase CPR di Sulawesi Selatan. Variabel yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah  penduduk  miskin, persentase  penduduk  yang  memiliki  pendidikan  ≤  SMA,  dan persentase  pengguna  BPJS.  Berdasarkan    hasil  pengujian asumsi  residual  disimpulkan  semua  asumsi  terpenuhi  dengan nilai koefisien determinasi dari model ini sama dengan 83,125% .
Kata  Kunci —CPR,GCV,  Regresi  Nonparametrik,  Spline Truncated, Sulawesi Selatan, Titik Knot

## I. PENDAHULUAN
ESEHATAN  reproduksi  merupakan  kondisi  dimana keadaan  sistem  dan  fungsi  reproduksi  terjaga  secara baik dan tidak mengalami gangguan apapun baik itu berupa fisik  ataupun  mental,  selain  itu  kesehatan  reproduksi  dapat pula  diartikan  sebagai  kemampuan  seseorang  untuk  dapat merasakan  hubungan  sex  yang  aman,  kemampuan  untuk memiliki anak dan kebebasan untuk menentukan kapan dan seberapa sering orang tersebut memiliki buah hati [1].
Angka  Prevalensi  Kontrasepsi  merupakan  proporsi  dari pasangan  yang  berada  pada  usia  subur  yang  menggunakan alat kontrasepsi dengan jumlah pasangan berusia subur pada suatu  waktu  pengamatan  tertentu,  wanita  dikategorikan berada pada usia subur yaitu pada saat berusia 15-49 tahun. Data  yang  digunakan  pada  perhitungan  angka  prevalensi kontrasepsi  atau  Contraceptive  Prevalence  Rate  biasanya diperoleh  melalui  hasil  survei  langsung  dengan  responden dengan  batasan  alat  kontrasepsi  yang  digunakan  bertujuan untuk  mencegah  atau  mengatur  waktu. Menurut  World Population  Data  Sheet  tahun  2019  Indonesia  merupakan negara yang memiliki jumlah penduduk terbanyak di antara negara ASEAN. Oleh karena itu, pemerintah Indonesia harus melakukan  suatu  cara  untuk  menekan  laju  pertumbuhan penduduk  di  Indonesia  salah  satunya  dengan  kegiatan kontrasepsi. Provinsi  Sulawesi  Selatan  merupakan  Provisi dengan penduduk terbanyak ke 7 setelah DKI Jakarta, namun
memiliki  nilai  CPR  yang  rendah  apabila  di  bandingkan dengan nilai CPR Provinsi Banten,  Lampung dan Sumatera Selatan.  Berdasarkan  hal  itu  perlu  dilakukan  analisis  faktor yang  mempengaruhi  persentase  CPR  di  Provinsi  Sulawesi Selatan.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Cristie  & Budiantara  [2],  yang  berjudul  faktor  –  faktor  yang mempengaruhi  Contraceptive  Prevalence  Rate  di  Indonesia dengan  pendekatan  regresi  nonparametrik  spline  yang memperoleh kesimpulan jumlah penduduk miskin mempengaruhi  besarnya  Contraceptive  Prevalence  Rate. Selain  jumlah  masyarakat  miskin,  tingkat  pendidikan  juga diduga berpengaruh dalam nilai Contraceptive Prevalence [3] penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rizkianti,  dkk  [4]  yang menyimpulkan  bahwa  faktor  yang  berpengaruh  pada  nilai CPR  antara  lain  umur,  tingkat  pendidikan,  dan  penggunaan jaminan kesehatan.
Penggunaan metode  regresi nonparametrik spline truncated  linear  dikarenakan  kurva  regresi  yang  terbentuk antara  variabel  prediktor  dengan  variabel  respon  pada  data Contraceptive  Prevalence  Rate  Provinsi  Sulawesi  Selatan tidak menunjukkan adanya suatu bentuk pola tertentu hal ini di tujukkan dari hasil scatter plot anatara variabel prediktor dan  respon  tidak  membentuk  pola  tertentu.  Faktor-faktor yang  diduga  mempengaruhi  Contraceptive  Prevalence  Rate di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  antara  lain    jumlah  penduduk miskin,  persentase  penduduk  berusia  15  tahun  keatas  yang tamat  pendidikan  ≤  SMA,  dan  Persentase  pengguna  BPJS. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari publikasi  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sulawesi  Selatan yang berjudul Provinsi Sulawesi Selatan dalam Angka 2019, Pemilihan  pemodelan  Regresi  Nonparametrik  Spline Truncated  didasari  dengan  kemampuannya  untuk  secara fleksibel  dalam  mengestimasi  data  dengan  pola  data  yang tidak diketahui. Diharapkan dengan hasil penelitian ini dapat menjadi  bahan  pertimbangan  atau  rekomendasi  bagi pemerintah  Provinsi  Sulawesi  Selatan  dalam  rangka meningkatkan  Contraceptive  Prevalence  Rate  dengan mempertimbangkan  segala  kemungkinan  yang  akan  terjadi dan pencegahannya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Contraceptive Prevalence Rate
Contraceptive  Prevalence  Rate  merupakan  persentase cakupan peserta keluarga berencana yang aktif dibandingkan dengan  jumlah  pasangan  usia  subur  di  suatu  wilayah

## Pemodelan Contraceptive Prevalence Rate (CPR) di Provinsi Sulawesi Selatan Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline Truncated
Dewi Wahyu Setyowati, Agnes Tuti Rumiati, dan I Nyoman Budiantara Departemen Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nyomanbudiantara65@gmail.com
K
pengamatan dalam kurun waktu tertentu [5]. Terdapat 3 alat kontrasepsi  yang  dipersiapkan  oleh  pemerintah  antara  lain kondom, alat kontrasepsi dalam Rahim dan susuk KB [6]
CPR = Jumlah PUS yang sedang ber KB Jumlah PUS x100

## B. Jumlah Penduduk Miskin
Penduduk  miskin  merupakan  banyaknya  penduduk  yang berada  di  bawah  garis  kemiskinan  yang  berguna  untuk mengetahui persentase penduduk yang dikategorikan miskin. Garis  kemiskinan  merupakan  batas  minimum  pendapatan yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan minimum tubuh untuk  beraktivitas  (Indonesia  menetapkan  batas  minimum 2100  kkal  per  kapita  per  hari)  ditambah  dengan  kebutuhan non  pangan.  Indikator  ini  digunakan  untuk  mengukur keberhasilan  pemerintah  dan  masyarakat  mengangkat  kaum miskin  agar  hidup  layak.  Nilai  penduduk  miskin  dihasilkan melalui Survey Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS)

## C. Pengujian Persentase Penduduk Berusia 15 Tahun Keatas dengan Pendidikan Tertinggi ≤ SMA
Kepala Bagian Perencanaan dan penganggaran, Sekertariat Direktorat  Jendral  Pendidikan  Dasar  Yudistira  Wahyu Widiasana  mengatakan  bahwa  Presiden  Republik  Indonesia melalui  Instruksi  Presiden  Nomor  7  Tahun  2014  telah menginstruksikan  kepada  Mentri,  Kepala  Lembaga  Negara, dan  Kepala  Pemerintah  daerah  untuk  melakasanakan  wajib belajar 12 tahun melalui pelaksaan Program Indonesia Pintar [7].  Pendidikan  memiliki  peranan  yang  penting  dalam kehidupan  berkeluarga,  hal  ini  ditunjukkan  dengan  wanita yang  memiliki  pendidikan  yang  rendah  cenderung  mulai mengandung di usia yang lebih muda [8].

## D. Persentase Pengguna BPJS-PBI
Berdasarkan  peraturan  presiden  nomor  19  tahun  2016, sejak 1 April 2016 pelayanan KB telah dijamin oleh Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan.
Berdasarkan Peraturan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan nomor 7 tahun 2018, pelayanan KB yang dijamin oleh  BPJS  antara  lain  berupa  pemasangan  dan  /  atau pencabutan  intra uterine device (IUD)/ implant, suntik KB, penanganan  komplikasi  KB  dan  metode  operasi  pria  atau vasektomi. Terdapat 2 kategori peserta BPJS yaitu Penerima Bantuan  Iuran  Jaminan  Kesehatan  (PBI)  dan  kategori  non PBI.  Kategori PBI  merupakan  fakir  miskin  dan  orang  tidak mampu dengan penetapan peserta sesuai ketentuan peraturan perundang-undangan. Pendataan fakir miskin dan orang tidak mampu  yang  menjadi  peserta  PBI  dilakukan  oleh  Badan Pusat  Statistik  yang  di  validasi  oleh  kementrian  sosial. Program jaminan kesehatan bagi masyarakat miskin dibayar oleh  pemerintah  pusat  melalui  anggaran  APBN  dan Pemerintah  daerah  melalui  APBD.  Peserta  BPJS  non  PBI terdiri dari Pekerja penerima upah, Pekerja Bukan Penerima Upah dan Bukan Pekerja [9]

## E. Analisis Regresi
Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk memprediksi hubungan variabel prediktor dan variabel respon dalam lingkup nilai yang telah diamati. Pada regresi linear  berganda  garis  regresi  merupakan  sebuah  garis  lurus yang  memiliki  kondisi  paling  fit  (sesuai)  untuk  data pengamatan  [10].  Pola  hubungan  antara  variabel  respon dengan variabel prediktor diketahui melalui scatterplot,
bentuk pola dapat membentuk pola linear, kuadratik, kubik, atau  acak.  Dalam  analisis  regresi  terdapat  tiga  model  yaitu model regresi parametrik, model regresi semi parametrik, dan model regresi nonparametrik. Pada model regresi parametrik bentuk  kurva  regresi  diketahui.  Sedangkan,  regresi nonparametrik bentuk kurva regresi tidak diketahui. Apabila pada  suatu  model  terdapat  komponen  parametrik  dan nonparametrik,  maka  peneliti  dapat  menggunakan  regresi semiparamerik [11].

## F. Regresi Nonparametrik Spline Truncated
Regresi nonparametrik spline truncated merupakan model regresi dengan penggunaan titik knot yang digunakan untuk memaksa  garis  regresi  untuk  merubah  arah  pada  suatu  titik tertentu sesuai dengan nilai x. Pada saat penggunaan metode spline,  peneliti  harus  memilih  model  terbaik  dari  beberapa model yang terbentuk. Metode yang dapat digunakan untuk memilih model terbaik adalah jumlah titik knot dan letak titik knot [12].
𝑦 𝑖 = ∑ 𝛽 𝑗 𝑥 𝑖 𝑗 + 𝑝 𝑗=0 ∑ 𝛽 𝑝+𝑘 (𝑥 𝑖 − 𝐾 𝑘 ) + 𝑝 𝑟 𝑘=1 + 𝜀 𝑖 ; i=1,2,...,n (1) dimana 𝑦 𝑖 adalah variabel respon ke −𝑖 , dan 𝜀 𝑖 adalah error yang  diasumsikan  berdistribusi  normal.  Fungsi truncated (𝑥 𝑖 − 𝐾 𝑘 ) + 𝑝 adalah sebagai berikut
(𝑥 𝑖 − 𝐾 𝑘 ) + 𝑝 = { (𝑥 𝑖 − 𝐾 𝑘 ) 𝑝 , 𝑥 𝑖 ≥ 𝐾 𝑘 0            , 𝑥 𝑖 < 𝐾 𝑘 (2)
Fungsi Spline yang digunakan adalah Spline linear dengan derajat p =1 .Titik      adalah  titik  knot  yang  menggambarkan pola  perubahan  fungsi  pada  sub  interval  yang  berbeda  dan nilai p adalah derajat polinomial

## G. Pemilihan Titik Knot Optimal
Penggunaan  metode  GCV  didasari  oleh  kelebihan  yang dimiliki metode ini, yaitu mempunyai sifat optimal asimtotik, tidak  memuat  varians  populasi  ( 𝜎 2 )  yang  tidak  diketahui, invariance  terhadap  transformasi.  Model  regresi  spline terbaik diperoleh dari titik knot optimal dengan melihat nilai GCV  terkecil  [13].  Metode  GCV  dapat  dituliskan  sebagai berikut.
𝐺𝐶𝑉(𝐾 1 , 𝐾 2 , . . . . , 𝐾 𝑟 ) = 𝑀𝑆𝐸(𝐾1,𝐾2,....,𝐾𝑟) [𝑛−1𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒(𝑰−𝑨)]2 (3)
dimana I merupakan  matriks  identitas, n adalah  jumlah pengamatan, 𝑘 = (𝑘 1 , 𝑘 2 , . . . , 𝑘 𝑟 ) merupakan titik-titik  knot, serta  A= X(X T X) -1 X T .  Secara  umum  matriks  A  diperoleh dengan persamaan sebagai berikut.
𝑦̂ = 𝑓̂(𝑥)
= 𝑋𝛽̂
= 𝑋(𝑋 ′ 𝑋)𝑋 ′ 𝑌 = 𝐴(𝐾)𝑌   ; 𝐾 = (𝐾 1 , 𝐾 2 , … , 𝐾 𝑟 )′
Dengan demikian nilai matriks A= X(X T X) -1 X T matriks A merupakan  matriks  yang  memiliki  sifat  simetris  dan merupakan matriks yang idempoten.

## H. Pengujian Parameter Model Regresi
Pengujian  parameter  model  regresi  terdiri  dari  pengujian secara  serentak  dan  pengujian  secara  parsial  atau  individu. Pengujian  secara  serentak  bertujuan  untuk  mengetahui signifikasi  parameter  yang  digunakan  dalam  model  regresi secara keseluruhan [14].
1. Uji Simultan H 0 : β 1 = β 2 =…= β m+r = 0 H 1 : minimal ada satu β j ≠ 0 ; j = 1,2,…, m+r
Dimana  m  =  1,  dan  r  merupakan  jumlah  titik  knot  yang digunakan. Statistik uji dalam pengujian serentak menggunakan uji F sebagai berikut [15].
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑀𝑆𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑀𝑆𝑟𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢𝑎𝑙 (4)
Pengujian parameter model secara serentak dapat disajikan menggunakan Analysis of Varians (ANOVA) yang disajikan dalam Tabel 1 sebagai berikut.
Dimana nilai e merupakan banyak parameter dalam model selain 𝛽 0 . Menggunakan  daerah penolakan sebagai berikut, Tolak H 0 jika F hitung > F α;(m+r,n-(m+r)-1) atau p-value < α sehingga menghasilkan  kesimpulan  bahwa  setidaknya  terdapat  satu variabel  prediktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel  respon  [16]. Degree  of  Freedom (Df)  merupakan banyaknya  perbandingan  interaksi  yang  digunakan  untuk menentukan  jumlah  percobaan  minimum  yang  dilakukan.  α merupakan kesalahan menolak H 0 saat H 0 benar [17]. Untuk itu harus dilanjutkan pengujian secara parsial yang berfungsi untuk mengetahui variabel-variabel prediktor yang berpengaruh secara signifikan [14].
2) Uji Parsial
Pengujian  secara  parsial  merupakan  pengujian  yang digunakan  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya  hubungan garis  regresi  dengan  masing-masing  parameter  regresi  yang digunakan.  Berikut  merupakan  hipotesis  untuk  pengujian secara parsial:
𝐻 0 : 𝛽 𝑗 = 0 H 1 : β j ≠ 0, j = 1,2,…,m+r
Pengujian secara parsial dilakukan dengan menggunakan uji t [9]. Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽̑𝑗 SE(𝛽̑𝑗) (5)
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 ̰̂) , m+r .
|t hitung |> 𝑡 𝛼 2 ; n-(m+r)-1 atau  |t hitung |<- 𝑡 𝛼 2 ; n-(m+r)-1 atau p-value <  α.
Sehingga menghasikan kesimpulan bahwa variabel prediktor ke-n berpengaruh signifikan terhadap variabel respon [9].
I. Koefisien Determinasi (R 2 )
Kebaikan  dari  suatu  model  dapat  di  evaluasi  dengan menggunakan  persentase  dari  variasi  pada  nilai  variabel respon yang dijelaskan oleh regresi. [10].
𝑅 2 = 𝑆𝑆 𝑅𝑒 𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖
𝑆𝑆 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = ∑ (𝑦̑ 𝑖 −𝑦̄) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦 𝑖 −𝑦̄) 2 𝑛 𝑖=1
(6)

## J. Pengujian Asumsi Residual
Residual  dari  suatu  populasi  merupakan  perbedaan  yang terjadi yang menjelaskan tentang perbedaan antara variabel y dengan  garis  regresi  atau  perbedaan  antara  nilai sesungguhnya  dengan  nilai  yang  diprediksi  oleh  model regresi.  Terdapat  tiga  asumsi  yang  harus  dipenuhi  yaitu identik, independen, dan berdistribusi normal.
1) Pemeriksaan Asumsi Identik
Asumsi identik merupakan suatu keadaan dimana varians pada residual identik.
𝑣𝑎𝑟( 𝑦 𝑖 ) = 𝑣𝑎𝑟( 𝜀 𝑖 ) = 𝜎 2 ; 𝑖 = 1,2, . . . , 𝑛 (7) Uji  identik  dapat  menggunakan  uji  Glejser.  Dengan menggunakan hipotesis :
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, … , 𝑛 Statistik uji yang digunakan adalah,
𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = ∑ (|𝜀𝑖|−|𝜀̄| 2) 𝑛 𝑖=1 𝑣 ∑ (|𝜀𝑖|−|𝜀̂𝑖| 2 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛−𝑣−1 (8)
Diimana nilai v menunjukkan banyaknya parameter model Glejser  dan  untuk  model  regresi  nonparametrik Spline Truncated nilai 𝑣 = 𝑚 + 𝑟 . Tolak H 0 jika F hitung > F α;(v,n-v-1) atau p-value < α yang berarti bahwa tidak terindikasi terdapat kasus homoskedastisitas.
2) Pemeriksaan Asumsi Independen.
Adanya autokorelasi antar residual menyebabkan perhitungan standart  error dengan  menggunakan  metode Ordinary  Least  Square tidak  lagi  efisien  untuk  digunakan, selain  itu  uji  hipotesis  yang  didasarkan  dengan  distribusi  t maupun  F  tidak  lagi  dapat  dipercaya  untuk  hasil  regresi karena dapat menghasilkan kesalahan penarikan kesimpulan mengenai  estimasi  koefisien  regresi.  Hipotesis  yang digunakan adalah sebagai berikut [18].
a. H 0 : ρ = 0 (tidak terjadi autokorelasi) H 1 : ρ > 0 (terjadi autokorelasi positif) Tolak H 0 pada α=0,05 apabila nilai d<d U b. H 0 : ρ = 0 (tidak terjadi autokorelasi) H 1 : ρ < 0 (terjadi autokorelasi negatif) Tolak H 0 pada α=0,05 apabila nilai (4-d)<d U c. H 0 : ρ = 0 (tidak terjadi autokorelasi) H 1 : ρ ≠ 0 (terjadi autokorelasi positif atau negatif) Tolak H 0 pada 2α=0,05 apabila nilai (4-d)<d U Statistik Uji:
𝑑 = ∑ (𝑒𝑖−𝑒𝑖−1)2 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑒𝑖 2 𝑛 𝑖=1 (9)
Berikut  beberapa  keputusan  setelah  membandingkan dengan tabel Durbin Watson.
d < d L : tolak H 0 d > 4-d L : tolak H 0
d U <d<4-d L : gagal tolak H 0 d L ≤ d ≤ d U dan 4- d U ≤ 4- d L : Pengujian tidak meyakinkan 3) Pemeriksaan Asumsi Distribusi Normal
Uji Kolmogorov-Smirnov dilakukan  untuk  mengetahui apakah suatu data telah mengikuti distribusi normal Hipotesis :
𝐻 0 : 𝐹 𝑛 (𝜀) = 𝐹 0 (𝜀) 𝐻 1 : 𝐹 𝑛 (𝜀) ≠ 𝐹 0 (𝜀) Atau H 0 : residual berdistribusi normal H 1 : residual tidak berdistribusi normal Statistik uji :
Tabel 1 .
Analisis ragam (ANOVA) Uji Parameter Sumber Variasi Df Sum of Square (SS) Mean Square (MS) F hitung Regresi m+r
  2 1 n i i y y    regresi regresi SS df regresi error MS MS Error n –(m+r)-1   2 1 n i i i y y    error error SS df
-
Total n-1   2 1 n i i y y    -
-
𝐷 = 𝑆𝑢𝑝 𝜀 |𝐹 𝑛 (𝜀) − 𝐹 0 (𝜀)| (10)
Tolak H 0 apabila | D| > D (1-α). D (1-α) adalah nilai kritis untuk uji Kolmogorov  Smirnov satu  sampel,  diperoleh  dari  tabel Kolmogorov  Smirnov satu sampel,  Sup merupakan supremum, 𝐹 𝑛 (𝜀) merupakan  nilai  peluang  kumulatif  (fungsi  distribusi kumulatif)  berdasarkan  data  sampel, 𝐹 0 (𝜀) adalah  nilai  peluang kumulatif (fungsi distribusi kumulatif) dibawah H 0 .

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari publikasi  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Sulawesi  Selatan yang berjudul Provinsi Sulawesi Selatan dalam Angka 2019 &  Data  dan  Informasi  Kemiskinan  Sulawesi  Selatan  tahun 2018. Unit observasi yang digunakan adalah 24 Kabupaten / Kota di Provinsi Sulawesi Selatan.

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

## C. Langkah Penelitian
Langkah  penelitian  merupakan  setiap  tahapan  yang dilakukan  oleh  peneliti  untuk  mencapai  tujuan  penelitian [15]. Berikut  merupakan langkah penelitian  yang dilakukan dalam penelitian ini.
1. Mendeskripsikan kondisi data Contraceptive Prevalence Rate di Provinsi Sulawesi Selatan  menggunakan diagram dan statistika deskriptif.
2. Mengidentifikasi  pola  yang  terbentuk  antara  variabel respon  dengan  variabel-variabel  prediktor  yang  diduga mempengaruhi  dengan menggunakan scatterplot.
3. Menganalisis  model Contraceptive  Prevalence  Rate menurut Kabupaten/Kota  yang ada di Provinsi Sulawesi Selatan dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi menggunakan  regresi  nonparametrik spline  truncated dengan  menggunakan  1,2,3  dan  kombinasi  titik  knot, menentukan titik knot optimal yang didasari dengan nilai GCV  terkecil,  menguji  signifikasi  parameter  secara serentak  dan  parsial  serta  melakukan  uji  asumsi  IIDN pada residual.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Analisis  Kondisi  Data  Persentase  Contraceptive Prevalence  Rate  (CPR)  Beserta  Faktor  yang  Diduga Mempengaruhi.
Berikut  karakteristik data berdasarkan  variabel penelitian ditampilkan  pada  Tabel  3.  Nilai  persentase  Contraceptive Prevalence  Rate  (CPR)  digunakan  untuk  mengetahui banyaknya  pasangan  usia  subur  yang  menggunakan
kontrasepsi. Berdasarkan Tabel 3 diketahui bahwa diketahui bahwa rata rata persentase CPR di Provinsi Sulawesi Selatan adalah  71,48%,  artinya  dari  100  penduduk  berusia  subur sebanyak  71  hingga  72  penduduk  telah  menggunakan  alat kontrasepsi.    jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Sulawesi Selatan sangat beragam pada tiap Kabupaten/Kota, penduduk miskin tertinggi berada pada kabupaten Bone sebesar 80 ribu penduduk dan jumlah penduduk miskin terendah berada pada Kota  Pare-Pare  yaitu  sebesar  8  ribu.  3  daerah  dengan persentase  penduduk  berumur    15  tahun  keatas  dengan pendidikan  tertinggi  ≤  SMA  terendah  merupakan  daerah perkotaan di Provinsi Sulawesi Selatan, hal ini mengindikasikan  adanya  pengaruh  daerah  tempat  tinggal dengan pendidikan yang di tempuh.

## B. Pemilihan Titik Knot Optimum
Pemilihan model terbaik didasari pada titik knot optimum yang di peroleh, titik knot optimum ditunjukkan dengan nilai GCV  minimum.  Berdasarkan  pemodelan  yang  telah dilakukan  menggunakan  regresi  nonparametrik  spline truncated  dengan  1,  2,  3  dan  kombinasi  titik  knot,  berikut merupakan  nilai  GCV  pada  tiap  pemodelan  menggunakan satu, dua, tiga dan kombinasi titik knot.
Setelah dilakukan pemodelan regresi nonparametrik spline truncated  menggunakan  1,  2,  dan  3titik  knot,  pada  Tabel  4 dapat  diketahui  bahwa  pemodelan    nonparametrik  spline truncated  menggunakan  tiga  titik  knot  pada  titik  (3,  3,  3) menghasilkan nilai yang paling optimal, karna memiliki nilai GCV yang paling minimum diantara knot lainnya.
Sehingga estimasi parameter model regresi nonparametrik spline truncated dilakukan dengan menggunakan kombinasi titik  knot  dengan  titik  kombinasi  (3,  3,  3)  dan  model  yang dihasilkan adalah sebagai berikut.
𝑦 𝑖 ̂ = 𝛽 0
̂ + 𝛽 1 ̂𝑥 𝑖1 + 𝛽 2
̂(𝑥 𝑖1 − 24,11) + + 𝛽 3
̂(𝑥 𝑖1 − 56,26) + + +𝛽 4 ̂(𝑥 𝑖1 − 62,10) + + 𝛽 5 ̂𝑥 𝑖2 + 𝛽 6 ̂(𝑥 𝑖2 − 83,61) + + +𝛽 7 ̂(𝑥 𝑖2 − 89,09) + + 𝛽 8 ̂(𝑥 𝑖2 − 90,08) + + 𝛽 9 ̂𝑥 𝑖3 + +𝛽 10 ̂ (𝑥 𝑖3 − 33,24) + + 𝛽 11 ̂ (𝑥 𝑖3 − 50,71) + + 𝛽 12 ̂ (𝑥 𝑖3 − 53,89) +

## E.   Pengujian Signifikansi Parameter
Pengujian  parameter  model  regresi  nonparametrik spline truncated terdiri  dari  pengujian  secara  serentak  dan pengujian secara parsial atau individu sebagai berikut.
Tabel 3.
Analisis Kondisi Persentase CPR  dan Faktor-Faktor yang Diduga
Berpengaruh Variabel Mean Varians Min Maks Y 1,943 0,969 0,600 5,070 X 1 20,30 447,59 0,01 108,11 X 2 1,344 1,080 0,110 5,210 X 3 10,951 33,493 3,780 27,760 X 4 2,637 4,717 0,463 8,500 X 5 50,713 1,180 48,533 53,060 Tabel 4. Perbandingan Nilai GCV Minimum tiap Titik Knot No. Knot GCV Minimum 1 Satu Tititk Knot 34,046 2 Dua Titik Knot 30,319 3 Tiga Titik Knot 20,189 Tabel 2 . Kebutuhan Data Penelitian No. Variabel Keterangan 1 Y Contraceptive Prevalence Rate 2 X 1 Jumlah Penduduk Miskin 3 X 2 Persentase Penduduk yang Memiliki Pendidikan ≤ SMA 4 X 3 Persentase Pengguna BPJS

## 1) Uji Simultan
Menggunakan  taraf  kepercayaan  95%  diperoleh  nilai F ((0,05;12;11)) =2,73 . H0 akan di tolak apabila nilai statistik uji Fhitung>F (0,05;12;11) .  Berdasarkan  Tabel  5  diketahui  nilai statistik  hitung  10,25  maka  karena  nilai  Fhitung>F (0,05;12;11) diperoleh keputusan tolak H0 dan dapat disimpulkan bahwa minimal  terdapat  satu  parameter  yang  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  model.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka perlu dilakukan pengujian parameter secara parsial.
2) Uji Parsial
H0 akan ditolak apabila nilai statistik uji t>t (0,025;13) dan t < -t (0,025;13) ,  Berdasarkan  tabel  6  di  peroleh  2  parameter  yang memiliki keputusan gagal tolak H0 yaitu pada parameter β 11 dan β 12 yang artinya parameter tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap model yang dihasilkan.
Walaupun terdapat parameter yang tidak signifikan dalam variabel  X 3 namun  pada  tiap  variabel  tersebut  masih memiliki  parameter  yang  signifikan.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa seluruh variabel memiliki pengaruh yang signifikan  terhadap  persentase Contraceptive  Prevalence Rate di Provinsi Sulawesi Selatan.

## C. Pengujian Asumsi Residual
Terdapat tiga asumsi residual yang harus dipenuhi sebuah model dalam analisis regresi nonparamterik spline truncated, yaitu  asumsi  residual  identik,  independen  dan  berdistribusi normal.  Hasil  pengujian  asumsi  residual  adalah  sebagai berikut.
1) Pemeriksaan Asumsi Identik Pengujian asumsi residual identik dilakukan menggunakan  uji  Glejser  dengan  taraf  kepercayaan  95% maka  nilaiF ((0,05;12;11)) =2,73.  Berikut  merupakan  hasil pengujian asumsi residual identik dengan  menggunakan uji Glejser.
Berdasarkan  tabel  dapat  diketahui  bahwa  nilai  F <F ((0,05;12;11)) maka diperoleh keputusan gagal tolak H0, yang artinya  tidak  terjadi  heterokedastisitas  pada  model  yang diperoleh melalui regresi nonparametrik spline truncated dan asumsi residual identik terpenuhi
2) Pemeriksaan Asumsi Independen
Berikut  merupakan  hasil  pengujian  asumsi  independen dengan menggunakan durbin watson Statistik Uji :
𝑑 = ∑ (𝑒 𝑖 − 𝑒 𝑖−1 ) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = 175,6424 101,785 = 1,726
Pengambilan  keputusan  dari  uji  dengan  tabel  Durbin- Watson  atau  p-value  <  α  dengan  taraf  signifikansi  5%, Berdasarkan tabel durbin Watson diperoleh batas bawah ( 𝑑 𝐿 ) sebesar 1,01 dan batas atas ( 𝑑 𝑈 ) sebesar 1,656.
Berdasarkan  daerah  penolakan  dan  hasil  statistik  uji diperoleh keputusan gagal tolak H 0 maka dapat di simpulkan bahwa  tidak  terjadi  autokorelasi  pada  residual  model  dan asumsi independen telah terpenuhi.

## 3) Pemeriksaan Asumsi Distribusi Normal
Residual  akan  dikatakan  memiliki  distribusi  normal apabila  nilai p-value >  0,05  .  Berikut  merupakan  hasil pengujian residual menggunakan Kolmogorov Smirnov Berdasarkan  Gambar  1  dapat  diketahui  bahwa  titik  plot pada data menyebar di sekitar sumbu diagonal grafik hal ini mengindikasikan  bahwa  secara  visual  data  memiliki distribusi  normal,  P-value  yang  diperoleh  dari  hasil pengujian adalah sebesar > 0.15, karena nilai P-value  > 0,05 maka keputusan yang di peroleh adalah Gagal Tolak H0 dan disimpulkan bahwa data residual memiliki distribusi normal dan memenuhi asumsi residual berdistribusi normal.

## D. Koefisien Determinasi (R 2 )
Baik  atau  buruknya  suatu  model  yang  dihasilkan    dapat diketahui dengan mengamati nilai koefisien determinasi dari model.  Nilai  koefisien  Determinasi  yang  dihasilkan  adalah sebagai berikut.
𝑅 2 = 𝑆𝑆𝑅𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑆𝑆𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑥100%
= 501,3817 603,1667 𝑥100% = 83,125%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai  koefisien determinasi  sebesar  83,125%  yang  artinya  3  Variabel prediktor  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mampu menjelaskan  persentase Contraceptive  Prevalence  Rate
Tabel 5.
Analysis of Variance
Sumber Variasi df SS MS F P-Value Regresi 12 501,3817 41,78181 4,5154 0,009024578 Error 11 101,785 9,253179 - - Total 23 603,1667 - - - Tabel 6. Hasil Pengujian Signifikansi Parameter Secara Individu Variabel Parameter Estimator t P-value Konstan β 0 1491.075 5.355 0.00023 x 1 β 1 -0.917 -3.647 0.0038 β 2 1.14998 3.809 0.00289 β 3 -4.0195 -3.421 0.00571 β 4 4.9301 3.419 0.00573
x 2 β 5 -17.716 -5.181 0.0003 β 6 26.655 5.618 0.000156 β 7 -15.872 -4.537 0.00085 β 8 6.851 0.035 0.035
x 3 β 9
1.406 0.00996 0.00996 β 10 -2.453 0.00281 0.0028 β 11 10.056 2.191 0.0509 β 12 -10.769 -1.808 0.0979
Gambar 1 . Hasil Uji Kolmogrov Smirnov dan Plot Normalitas Residual
(CPR)  sebesar 83,125% sedangkan 16% lainnya dijelaskan oleh variabel-variabel lain yang tidak terdapat dalam model

## E. Interpretasi Model
Model regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah model  regresi  nonparametrik  spline  truncated  dengan menggukan  titik  kombinasi  knot  3,  3,  3.  Pada  pengujian asumsi  residual  telah  disimpulkan  bahwa  residual  yang dihasilkan  oleh  model  telah  memenuhi  asumsi  identik, independen  dan  berdistribusi  normal  serta  model  memiliki koefisien determinasi sebesar 83,125%.

## 1) Variabel Jumlah Penduduk Miskin
Mengasumsikan  Menggunakan  asumsi  bahwa  seluruh variabel  X 2 dan  X 3 konstan,  berikut  merupakan  persamaan regresi  dari  jumlah  penduduk  miskin  (X 1 )  terhadap persentase Contraceptive Prevalence Rate (CPR) di Provinsi Sulawesi Selatan.
𝑦̂
= { 1491.075 − 0,197𝑋 1 1463,349 + 0,23298𝑋 1 1689.486 − 3,7865𝑋 1
1383.327 + 1.144𝑋 1
; 𝑋 1 < 24,11 ; 24,11 ≤ 𝑋 1 < 56,26 ; 56,26 ≤ 𝑋 1 < 62,1 ; 𝑋 1 ≥ 62,1 Pada  pemodelan  regresi  nonparametrik spline  truncated variabel 𝑋 1 memiliki  3  titik  knot,  dengan  demikian  pada variabel jumlah penduduk miskin memiliki 4 interval dimana pada  setiap  interval  memiliki  interpretasi  model  yang berbeda.  Pada  interval 𝑋 1 <  24,11  yaitu  Kepulauan  Selayar, Kab. Bataeng, Kab. Sinjai, Kab. Barru, Kab. Soppeng, Kab. Sidrap, Kab Luwu Timur, Kota. Pare-Pare dan Kota. Palopo menunjukkan  apabila  pada  suatu  daerah  memiliki  jumlah penduduk  kurang  dari  24,11  ribu  penduduk  maka  setiap kenaikan jumlah penduduk sebanyak seribu penduduk maka persentase CPR akan menurun sebesar 0,197 persen atau dari 100  orang  pasangan  usia  subur  1  hingga  2  orang  pasangan usia subur menggunakan kontrasepsi.
Apabila jumlah penduduk miskin ≥ 24,11 ribu penduduk dan  kurang  dari  56,26  ribu  penduduk  miskin  maka  setiap kenaikan  penduduk  miskin  sebanyak  1000  penduduk  maka persentase Contraceptive  Prevalence  Rate akan  naik sebanyak 0,233 % hal ini terjadi pada Kab. Bulukumba, Kab. Janeponto,  Kab.  Takalar,  Kab.  Maros,  kab.  Pangkep,  Kab. Wajo, Kab. Pinrang, Kab. Enrekang, kab. Luwu, Kab. Tana Toraja, Kab. Luwu Utara dan Kab. Toraja Utara. Pada daerah yang  memiliki  jumlah  penduduk  miskin  di  antara  56,26 hingga  62,1  ribu  jiwa  yaitu  pada  Kab.  Gowa,    akan mengalami  penurunan  nilai  CPR  sebesar  3,786%  apabila penduduk  miskin  mengalami  kenaikan sebesar  1000 peduduk.  Sedangkan  pada  interval  daerah  yang memiliki penduduk miskin lebih dari 62,1 ribu jiwa yaitu Kab. Bone,
dan  Kota  Makassar,  apabila  penduduk  miskin  mengalami peningkatan  sebesar  1000  penduduk  maka  persentase  CPR akan meningkat sebesar 1,14%. Tiap Kabupaten / Kota yang berada dalam 4 interval tersebut di jelaskan pada gambar 2.
2) Variabel Persentase Penduduk yang Memiliki Pendidikan ≤ SMA
Apabila  variabel  X 1 dan  X 3 konstan,  berikut  merupakan persamaan  regresi  nonparametrik  spline  truncated  dengan menggunakan  3  titik  knot  dari  persentase  Penduduk    yang memiliki  pendidikan  ≤  SMA  terhadap  persentase Contaceptive Prevalence Rate di Provinsi Sulawesi Selatan.
𝑦̂
= { 1491.075 − 17.716𝑋 2 −738 +  8.939 𝑋 2
676 − 6.933𝑋 2
59 − 0.082𝑋 2
; 𝑋 2 < 83,61 ; 83,61 ≤ 𝑋 2 < 89,09 ; 89,09 ≤ 𝑋 2 < 90,08 ; 𝑋 2 ≥ 90.08
Berdasarkan  persamaan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa pada  kabupaten  yang  memiliki  persentase  penduduk  yang berpendidikan  setidaknya  sma  kurang  dari 83,61 %  yaitu Kota  Makassar,  Kota  Plopo  dan  Kota  Pare  pare,  apabila persentase penduduk yang memiliki pendidikan ≤ SMA naik sebesar 1% maka persentase Contraceptive Prevalence Rate akan menurun sebesar 17,716 %.
Pada  Kabupaten  atau  Kota  yang  berada  pada  interval 83,61%  hingga  89,09%    yaitu  Kepulauan  Selayar,  Kab. Sidrap  dan  Kab.  Enrekang  akan  mengalami  kenaikan  CPR sebesar  8,939%  apabila  persentase  penduduk  dengan pendidikan ≤ SMA naik sebesar 1%. Kab. Bulukumba, Kab. Sinjai,  Kab.Barru,  Kab.  Soppeng  dan  Kab.  Tana  Toraja dengan pendidikan ≤ SMA sebesar 89,09% hingga 90,08% akan  mengalami  penurunan  nilai Contaceptive  Prevalence Rate sebesar 6,933% apabila pendidikan penduduk ≤ SMA naik sebesar 1%.
Sedangkan  pada  Kab.  Bataeng,  Kab.  Janeponto,  Kab. Takalar, Kab. Gowa, Kab. Maros, Kab. Pangkep, Kab. Bone, Kab.  Wajo,  Kab.  Pinrang,  Kab.  Luwu,  Kab.  Luwu  Utara, Kab. Luwu Timur dan Kab. Toraja Utara, yang berada dalam interval 𝑋 2 ≥ 90,08 apabila  persentase  penduduk  dengan pendidikan ≤ SMA naik sebesar 1 % maka nilai persentase Contraceptive  Prevalence  Rate akan  turun  sebesar  0,082% Variabel Persentase Pengguna BPJS.
Variabel apabila Variabel X 1 dan X 2 konstan, maka berikut merupakan persamaan regresi yang dihasilkan menggunakan regresi  nonparametrik  spline  truncated  dengan  3  titik  knot. (Y).
𝑦̂ = { 1491.075 + 1.406𝑋 3 1573 − 1.047𝑋 3 1063 + 9.009𝑋 3 1643 − 1.76𝑋 3 ; 𝑋 3 < 33.24
; 33,24 ≤ 𝑋 3 < 50.71 ; 50.71 ≤ 𝑋 3 < 53.89 ; 𝑋 3 ≥ 53.89
Variabel persentase pengguna BPJS menggunakan 3 titik knot,  hal  ini  mengakibatkan  interpretasi  dari  model  terbagi menjadi  empat  interval.  Pada  Interval  pertama  yaitu Kabupaten  atau  Kota  yang  memiliki  persentase  pengguna BPJS  kurang  dari  33,24%  yaitu  pada    Kepulauan  Selayar, Kab.  Pangkep,  Kab.  Luwu  Timur,Kota  Pare-Pare  dan  Kota Palopo  pada  interval  ini  menunjukkan  bahwa  apabila persentase pengguna BPJS meningkat sebesar 1% maka akan menyebabkan  peningkatan Contraceptive  Prevalence  Rate (CPR) sebesar 1,4%
Sedangkan persentase pengguna BPJS Kabupaten/ Kota
Gambar  2.  Peta  Persebaran  Penduduk  Miskin  Provinsi  Sulawesi
Selatan S u la w e s i S e la ta n X 1 < 2 4 ,1 1
2 4 ,1 1  <  X 1  <  5 6 ,2 6 5 6 .2 6  < X 1 <  6 2 .1 X 1 > 6 2 , 1 2 0 0 0 2 0 0 4 0 0 M i le s N E W S
yang  berada  pada    interval 33,24 ≤ 𝑋 3 < 50.71 yaitu Kab. Janeponto, Kab. Gowa, Kab. Sinjai, Kab. Maros, Kab. Barru,  Kab.  Bone,  Kab.  Soppeng,  Kab.  Sidrap,  Kab. Enrekang,  Kab.  Luwu,  Kab.  Tana  Toraja,  dan  Kabupaten Toraja  Utara  akan  mengalami  penurunan Contraceptive Prevelance  Rate (CPR)  sebesar  1,047  %  apabila persentase penduduk yang  menggunakan BPJS meningkat sebesar 1%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  Pada  Tahun 2018 di Provinsi Sulawesi Selatan menunjukkan untuk setiap 100  orang  pasangan  usia  subur  terdapat  72  orang  pasangan yang melakukan kontrasepsi. Masih terdapat 13 Kabupaten/Kota yang memiliki nilai Contraceptive Prevalence  Rate  yang  lebih  rendah  dibandingkan  nilai  rata- rata yang di peroleh di Provinsi Sulawesi Selatan. Persentase Contraceptive Prevalence Rate terbesar berada di kabupaten Janeponto  dan  nilai  terendah  berada  pada  kabupaten  pare- pare. Apabila analisis lebih lanjut terkait penyebab persentase CPR  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  hal  yang  diduga mempengaruhi  adalah  jumlah  penduduk  miskin,  persentase penduduk  berumur  15  Tahun  ke  atas  dengan  pendidikan tertinggi  ≤  SMA,  dan  persentase  pengguna  BPJS  yang tersedia  di  suatu  daerah.  Jumlah  penduduk  miskin  tertinggi berada di Kabupaten Bone. Daerah yang memiliki persentase pendidikan  penduduk  berumur  15  Tahun  ke  atas  dengan pendidikan tertinggi ≤ SMA yang tertinggi berada di daerah Takalar dan Pengguna BPJS terendah terletak di Kabupaten Pinrang.  Model  terbaik  yang  digunakan  untuk  memodelkan persentase nilai Contraceptive Prevalence Rate (CPR) adalah regresi  nonparametrik  spline  truncated  menggunakan  tiga titik knot. Seluruh variabel yang digunakan dalam penelitian berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  nilai  persentase Contraceptive  Prevalence  Rate  (CPR)  di  Provinsi  Sulawesi Selatan tahun 2018. Pemodelan yang dihasilkan oleh regresi nonparametrik spline truncated menggunakan tiga titik knot Model  yang  dihasilkan  telah  memenuhi  asumsi  residual dengan nilai koefisien determinasi sebesar 83,125%.
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya adalah apabila peneliti hendak melakukan pengamatan di luar pulau  jawa  hendaknya  di  pastikan  kembali  bahwa  seluruh variabel tidak memiliki kendala apapun, hal ini dikarenakan sulitnya memperoleh data penunjang dikarenakan terbatasnya  penelitian  yang  di  lakukan  di  luar  pulau  jawa. Sedangkan bagi Pemerintah Provisi Sulawesi Selatan, Untuk meningkatkan pemerataan cakupan BPJS PBI hal ini
dikarenakan  Persentase  peserta  BPJS  PBI  mayoritas  masih rendah

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  World Health Organization, Reproductive health indicators Guidelines for their generation interpretation and analysis for global monitoring , vol. 57, no. 2. World Health Organization, 2006.
[2]  D.  Cristie  and  I.  Budiantara,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Contraceptive Prevalence Rate (Cpr) di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline,” J.  Sains  dan  Seni  ITS ,  vol.  4,  no.  1, 2015.
[3]  I.  Prijatni,  “Buletin  Jendela  Data  dan  informasi  Kesehatan,” Modul Bahan Ajar Cetak Kebidana , Kementrian Kesehatan RI, pp. 1–44, Sep- 2013.
[4]  A.  Rizkianti,  N.  Amaliah,  and  R.  Rachmalina,  “Penggunaan Kontrasepsi  pada  Remaja  Perempuan  Kawin  di  Indonesia  (Analisis Riskesdas 2013),” Bul. Penelit. Kesehat. , vol. 45, no. 4, pp. 257–266, 2017, doi: 10.22435/bpk.v45i4.7369.257-266.
[5]  Pusat  Data  dan  Informasi  Kementerian  Kesehatan  RI,  “Situasi  dan Analisis  Keluarga  Berencana,” Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia , Jakarta selatan, p. 8, Jun-2014.
[6]  Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia, Pedoman  Manajemen Pelayanan  Keluarga  Berencana .  Jakarta:  Kementerian  Kesehatan Republik Indonesia, 2014.
[7]  Y. Setiawan, “Kemdikbud Upayakan Wajib Belajar 12 Tahun Melalui PIP,” PSMK  Kemdikbud ,  16-Sep-2016.  [Online].  Available: https://psmk.kemdikbud.go.id/konten/1906/kemdikbud-upayakan- wajib-belajar-12-tahun-melalui-pip. [Accessed: 16-Jun-2020].
[8]  P. K. D. Putri, “Pengaruh Tingkat Pendidikan, Pengetahuan, Sikap dan Terpaan  Iklan  Layanan  Masyarakat  KB  Versi  Shireen  Sungkar  dan Teuku Wisnu di TV terhadap Perilaku KB pada Wanita atau Pria dalam Usia  Subur,” Interak.  J.  Ilmu  Komun. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  46–56,  Jul. 2012, doi: 10.14710/interaksi.1.1.46-56.
[9]  BPJS Kesehatan, “Prosedur Pendaftaran BPJS,” BPJS Kesehatan , 09-
Jul-2020. [Online]. Available:
https://bpjs- kesehatan.go.id/bpjs/index.php/pages/detail/2014/20.  [Accessed:  16- Jun-2020].
[10]  N. A. (Neil A. . Weiss, Introductory statistics. , 7th ed. Boston: Pearson Addison Wesley, 2005.
[11]  I.  Budiantara, Estimasi  Parametrik  dan  Nonparametrik  untuk Pendekatan Kurva Regresi . Surabaya: ITS Press, 2001.
[12]  L.  Keele, Semiparametric  Regression  for  the  Social  Sciences . Chichester  England: John Wiley and Sons, 2008.
[13]  G.  Wahba, Spline  Models  for  Observational  Data .  Society  for Industrial and Applied Mathematics, 1990.
[14]  D. N.R and S. H., Analisis Regresi Terapan . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1992.
[15]  R. K. Dewi and I. N. Budiantara, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka  Gizi  Buruk  di  Jawa  Timur  dengan  Pendekatan  Regresi Nonparametrik Spline,” J. Sains dan Seni , vol. 1, no. 1, pp. 177–182, 2012.
[16]  I.  Budiantara,  “Spline  dalam  Regresi  Nonparametrik:  Sebuah Pemodelan  Statistika  Masa  Kini  dan  Masa  Mendatang,”  Surabaya, 2009.
[17]  A. Ishak, “Rekayasa Kualitas,” Repos. Sumatra Utaaa , 2002.
[18]  D. N. Gujarati, Basic Econometrics , 4th ed. New York: Mc Graw Hill, 2004.