PEMODELAN PRODUKTIVITAS PADI MENGGUNAKAN REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED

Abstract

Indonesia termasuk 10 besar negara produktivitas padi terbesar didunia dengan rata-rata produksi mencapai 77,96 juta ton atau berkontribusi sebesar 10,28% terhadap total produksi padi dunia, namun pada lima tahun terakhir posisinya menurun. Berdasarkan penelitian yang dilakukan penyebab penurunan produksi padi ini Luas Lahan (Ha), Jumlah Pupuk (ton) dan curah hujan (Mm). Berdasarkan hasil scatterplot yang dilakukan variabel prediktor yang mempengaruhi produksi padi, sebagian memiliki pola tertentu dan sebagian lagi tidak memiliki pola tertentu (acak), sehingga model regresi terbaik untuk dapat memodelkan produksi padi menggunakan model regresi semiparametrik menggunakan estimator spline truncated. Salah satu metode yang digunakan untuk memilih titik knot optimal adalah dengan menggunakan metode GCV (generalized Cross Validation). Berdasarkan analisis yang dilakukan diketahui bahwa nilai GCV minimum terdapat pada model spline truncated dengan kombinasi knot (2,3,1), Sehingga, dapat disimpulkan bahwa model regresi semiparametrik spline truncated yang paling baik adalah spline dengan kombinasi knot dengan jumlah parameter model sebanyak 12 sudah termasuk ????₀ (konstanta). Selanjutnya hasil estimasi dan observasi produktivitas padi dapat dimodelkan dengan cukup baik menggunakan model regresi semiparametrik spline truncated, karena nilai hasil estimasi dan observasi cukup dekat satu dengan yang lain, artinya hasil estimasi hampir mendekati nilai observasi.