NONPARAMETRIC REGRESSION ANALYSIS USING SMOOTHING SPLINES AND TRUNCATED SPLINES IN MODELING THE AIR QUALITY INDEX IN INDONESIA

Nadhia , AzZahra (2026) NONPARAMETRIC REGRESSION ANALYSIS USING SMOOTHING SPLINES AND TRUNCATED SPLINES IN MODELING THE AIR QUALITY INDEX IN INDONESIA. FACULTYOFMATHEMATICSANDNATURALSCIENCES , LAMPUNG UNIVERSITY.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (1210Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (1740Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1741Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Indeks Kualitas Udara (IKU) merupakan indikator komposit yang mencerminkan kondisi kualitas udara suatu wilayah dan dipengaruhi oleh berbagai determinan dengan hubungan yang kompleks dan nonlinier. Dalam kondisi seperti ini, regresi parametrik dapat bersifat terbatas karena memerlukan bentuk fungsi yang telah ditentukan sebelumnya. Penelitian ini menerapkan regresi nonparametrik berbasis spline menggunakan smoothing splines dan truncated splines untuk memodelkan AQI di Indonesia serta membandingkan kinerja kedua pendekatan tersebut. AQI diperlakukan sebagai variabel respon, sedangkan kepadatan penduduk, luas tutupan lahan di dalam dan di luar kawasan hutan, serta jumlah kendaraan bermotor dipertimbangkan sebagai variabel prediktor. Pada smoothing splines, parameter penghalus optimal dipilih menggunakan Generalized Cross Validation, sedangkan truncated splines diestimasi menggunakan Ordinary Least Squares dengan berbagai konfigurasi titik knot dan dipilih berdasarkan nilai Generalized Cross Validation minimum. Kinerja model dievaluasi menggunakan Generalized Cross Validation, Mean Squared Error, dan Adjusted R squared. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi model yang paling sesuai serta menentukan faktor faktor utama yang memengaruhi variasi AQI di Indonesia, sehingga dapat memberikan dukungan empiris bagi perumusan kebijakan lingkungan. Kata-kata kunci: Indeks KualitasUdara(IKU),regresinonparametrik,smoothing splines, truncatedsplines,GeneralizedCrossValidation(GCV),MeanSquared Error (MSE),koefisienDeterminasi. abstract The AirQualityIndex(AQI)isacompositeindicatorthatreflectsregionalairquality conditions andisinfluencedbymultipledeterminantswithcomplexandnonlinear relationships. Insuchcircumstances,parametricregressionmayberestrictive because itrequiresapredeterminedfunctionalform.Thisstudyappliesspline based nonparametricregressionusingsmoothingsplinesandtruncatedsplinesto model AQIinIndonesiaandtocomparetheperformanceofbothapproaches.AQIis treated astheresponsevariable,whilepopulationdensity,landcoverareawithinand outside forestareas,andthenumberofmotorvehiclesareconsideredaspredictor variables.Forsmoothingsplines,theoptimalsmoothingparameterisselected using GeneralizedCrossValidation,whereastruncatedsplinesareestimatedusing Ordinary LeastSquaresundervariousknotconfigurationsandselectedbasedon the minimumGeneralizedCrossValidationvalue.Modelperformanceisevaluated using GeneralizedCrossValidation,MeanSquaredError,andAdjustedRsquared. The studyaimstoidentifythemostappropriatemodelandtodeterminekeyfactors influencing AQIvariationinIndonesia,therebyprovidingempiricalsupportfor environmentalpolicymaking. Keywords: Air QualityIndex(AQI),nonparametricregression,smoothingsplines, truncated splines,GeneralizedCrossValidation(GCV),MeanSquaredError(MSE), Adjusted R².

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) > Prodi S1 Matematika
Pengguna Deposit:	2602950835 Digilib
Date Deposited:	19 Feb 2026 01:20
Terakhir diubah:	19 Feb 2026 01:20
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/96444

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir