PEMODELAN REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI INDONESIA - Eka Putri Nurcahyani (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2023)
Dalam analisis regresi, suatu kurva dapat diestimasi menggunakan tiga pendekatan yaitu regresi semiparametrik, regresi nonparametrik dan regresi parametrik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model regresi nonparametrik deret fourier pada faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Indonesia. Membangun model regresi nonparametrik deret fourier memerlukan beberapa langkah, yaitu meghitung statistik deskriptif dan membuat scatterplot. Kemudian menghitung nilai Generalized Cross Validation (GCV) dan koefisien determinasinya. Setelah mendapatkan nilai GCV terkecil, modelkan regresi nonparametrik deret fouriernya. Penelitian ini menggunakan variabel jumlah penduduk, tingkat pendidikan SMA dan indeks pembangunan manusia yang diduga mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Indonesia. Data didapat dari Badan Pusat Statistik tahun 2020. Berdasarkan hasil regresi nonparametrik deret fourier, digunakan 3 titik osilasi untuk nilai GCV terendah, dimana nilai GCV adalah 11,06 dan nilai koefisien determinasinya adalah 67,11%. Dari hasil penelitian variabel yang berpengaruh adalah jumlah penduduk, tingkat pendidikan SMA dan indeks pembangunan manusia.Kata Kunci: Nonparametrik, Deret Fourier, GCV