Pengujian Hipotesis Simultan Parameter Komponen Parametrik dan Nonparametrik dalam Model Regresi Semiparametrik Campuran Spline Truncated dan Kernel (Studi Kasus: Total Fertility Rate Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur)

Persoalan pertumbuhan penduduk di Indonesia dari tahun ke tahun relatif sangat tinggi. Berdasarkan data Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI), terjadi peningkatan TFR yang sangat tinggi dan berdampak kepada tidak terkendalinya pertambahan jumlah penduduk di Indonesia. TFR di Provinsi Jawa Timur mengalami peningkatan yang sangat tinggi pada tahun 2012 mencapai 20%, oleh karena itu persoalan TFR di Provinsi Jawa Timur perlu dikaji. Perilaku pola TFR dikaitkan dengan variabel-variabel yang diduga berpengaruh yaitu Unmet Need, Age Spesific Fertility Rates (ASFR), Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Angka Kematian Bayi (AKB) mempunyai pola yang sangat khusus. Pola hubungan antara TFR dengan Unmet Need cenderung linier. Sedangkan pola hubungan antara TFR dengan ASFR dan IPM, berbeda dengan Unmet Need yang cenderung nonlinier khususnya berubah-ubah seiring dengan meningkat atau menurunnya nilai dari variabel-variabel tersebut. Pada sisi lain pola hubungan antara TFR dengan AKB terlihat tidak mengikuti pola tertentu. Penelitian ini memodelkan pola hubungan antara TFR dengan variabel Unmet Need yang merupakan komponen parametrik, variabel ASFR dan IPM yang merupakan komponen spline truncated dan variabel AKB yang merupakan komponen kernel. Untuk aplikasi uji hipotesis simultan komponen parameter model regresi semiparametrik spline truncated dan kernel diaplikasikan pada data Total Fertility Rate. Model terbaik yang diperoleh adalah menggunakan Spline truncated linier dengan kombinasi titik knot, berdasarkan pada nilai GCV optimum yang diperoleh yaitu sebesar 0,003964 dan koefisien determinasi sebesar 97,04%. Terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel prediktor terhadap variabel respon setelah dilakukan pengujian hipotesis secara simultan dengan nilai F-hitung sebesar 101,85619. ================================================================================================== The problem of population growth in Indonesia year by year is relatively very high. Based on data from Indonesia Demographic and Health Survey there is a very high increase of TFR and impact to uncontrollable increase of population in Indonesia. TFR in East Java Province experienced a very high increase in 2012 reached 20%, therefore the issue of TFR in East Java Province needs to be studied. The behavior of TFR patterns is associated with the variables that are suspected to affect the Unmet Need, the Age Specific Fertility Rates (ASFR), the Human Development Index (HDI) and the Infant Mortality Rate (IMR) have a very special pattern. The relationship pattern between TFR and Unmet Need tends to be linear. While the pattern of relationship between TFR with ASFR and HDI, in contrast to the Unmet Need that tend to be nonlinear especially change as the increase or decrease value of these variables. On the other hand, the pattern of relationship between TFR and IMR appears not to follow a certain pattern. This study modeled the relationship between TFR and Unmet Need variable which is parametric component, ASFR and HDI variable which is spline truncated component and IMR variable which is kernel component. For simultaneous hypothesis test application component parameter of spline truncated semiparametric regression model and kernel is applied to Total Fertility Rate data. The best model obtained is using linear spline linear with combination of knot point, based on GCV value of optimum obtained that is 0,003964 and coefficient of determination equal to 97,04%. There is a significant influence from the predictor variable to the response variable after hypothesis testing simultaneously with the F-count value of 101.85619