ESTIMASI MODEL REGRESI NONPARAMETRIK BIRESPON MULTIPREDIKTOR BERDASARKAN ESTIMATOR LOKAL LINIER

Analisis regresi merupakan salah satu teknik pemodelan yang paling umum digunakan dalam statistika untuk mengetahui hubungan fungsional antara variabel respon dengan satu atau lebih variabel prediktor. Regresi nonparametrik adalah pendekatan regresi yang tidak diketahui bentuk kurva regresi dan tidak memberikan asumsi bentuk kurva regresi tertentu. Estimator yang digunakan dalam skripsi ini adalah estimator lokal linier yang mempunyai kelebihan yaitu prinsip parsimoni model sehingga mempermudah dalam hal interpretasi. Algoritma dan program estimasi model regresi nonparametrik birespon multiprediktor berdasarkan estimator lokal linier diterapkan pada data Angka Harapan Hidup dan Angka Kematian Bayi di Propinsi Jawa Timur dengan lima variabel predikor (persentase rumah tangga yang menggunakan sumber air bersih untuk minum adalah air kemasan, persentase bayi usia 0-11 bulan yang pernah diberi ASI selama 1-3 bulan, persentase persalinan yang dibantu tenaga medis, persentase persalinan yang dibantu tenaga non medis, dan laju pertumbuhan ekonomi) serta menghasilkan nilai MSE sebesar 12,0706 dan nilai R-Square sebesar 96,8621%. Berdasarkan hasil estimasi terhadap 38 kabupaten/kota di Propinsi Jawa Timur, Kabupaten Sampang merupakan kabupaten dengan Angka Harapan Hidup terendah dan variabel prediktor kelima yaitu laju pertumbuh-an ekonomi memberikan kontribusi yang paling tinggi dibandingkan keempat variabel prediktor yang lain dimana setiap kenaikannya satu persen yang menyebabkan peningkatan Angka Harapan Hidup dan penurunan Angka Kematian Bayi