%0 Thesis
%9 Skripsi
%A Afa Shofiatun Nisa’, NIM.: 18106010040
%B FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
%D 2025
%F digilib:72215
%I UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA
%K regresi semiparametrik; B-spline; GCV; Indeks Pembangunan  Manusia.
%P 91
%T PEMODELAN REGRESI SEMIPARAMETRIK METODE B-SPLINE (Studi Kasus : Indeks Pembangunan Manusia Di Indonesia)
%U https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/72215/
%X Regresi semiparametrik merupakan gabungan dari regresi parametrik dan regresi nonparametrik. Model ini tidak mengharuskan asumsi bentuk fungsi yang spesifik, sehingga memiliki fleksibilitas yang lebih besar dalam menangani pola data yang kompleks dan nonlinier. Fungsi basis B-spline digunakan untuk menangani elemen nonparametrik, yang terdiri dari beberapa segmen polinomial dan mampu merepresentasikan bentuk fungsi yang kompleks secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model regresi semiparametrik berbasis B-spline pada data indeks pembangunan manusia. Mean Absolute Percentage Error(MAPE) dan Koefisien Determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui keakuratan model. Model regresi semiparametrik B-spline terbaik diperoleh pada orde 2, dengan titik knot optimal 0.2517442 untuk variabel (z1) yang diperoleh dari nilai Generalized Cross Validation (GCV) minimum sebesar 0.9055735, dan juga titik knot optimal 0.5913309 untuk variabel (z2) yang diperoleh dari nilai GCV minimum sebesar 0.4548546. Model tersebut menghasilkan nilai MAPE = 0.3499% yang berarti model yang terbentuk memiliki kemampuan yang sangat akurat untuk menyesuaikan data, dan diperoleh R2 = 0.9547 yang berarti model memiliki kemampuan prediksi yang sangat tinggi terhadap data yang dianalisis
%Z Sri Utami Zuliana, S.Si., M.Sc., Ph.D.