PEMODELAN PRODUKSI PADI MENGGUNAKAN REGRESI SEMIPARAMETRIK KERNEL - Tiani Wahyu Utami; Indah Manfaati Nur; Endah Suryaningsih (Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 2018)
Negara Indonesia merupakan negara agraris dengan salah satu bahan makanan pokok di Indonesia adalah padi. Produksi padi di provinsi Jawa Timur merupakan tertinggi di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah melakukan estimasi parameter parametrik dan nonparametrik serta memodelkan produksi padi di 38 kabupaten/kota provinsi Jawa Timur menggunakan regresi semiparametrik kernel. Regresi semiparametrik merupakan gabungan dari regresi parametrik dan nonparametrik. Regresi parametrik memiliki kurva yang berpola, misal linier, dll. Regresi nonparametrik memiliki kurva yang smooth yang tidak diketahui polanya, sehingga dalam hal ini diperlukan teknik smoothing yang digunakan untuk menghaluskan kurva yaitu salah satunya adalah kernel dengan estimator parameter Nadaraya-Watson dan metode estimasi parametermenggunakan Weighted Least Square (WLS), serta pemilihan bandwidth (h) optimal dengan metode Generalized Cross Validation (GCV). Variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu produksi padi sebagai variabel respon, sedangkan variabel prediktornya yaitu luas panen, produktivitas, dan luas kerusakan. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari website resmi Badan Pusat Statistika (BPS) provinsi Jawa Timur.Berdasarkan hasil estimasi menunjukkan bahwa regresi semiparametrik kernel mendapatkan nilai bandwidth (h) optimalnya 0,006 dengan GCV=15058865548. Koefisien determinasi (R2) sebesar 92,46% dan MSE sebesar 5797077303. Kata kunci : Produksi Padi, Regresi Semiparametrik, GCV, Nadaraya-Watson, WLS