Regresi semiparametrik merupakan kombinasi antara pendekatan regresi parametrik dan regresi nonparametrik. Model regresi semiparametrik digunakan apabila variabel respon memiliki pola hubungan yang diketahui dengan salah satu atau beberapa variabel prediktor, akan tetapi dengan variabel prediktor yang lain tidak diketahui dengan pasti pola hubungannya. Komponen regresi parametrik yang digunakan pada penelitian ini adalah regresi linier, sedangkan untuk komponen regresi nonparametrik menggunakan estimator spline truncated, sehingga pada penelitian ini model yang digunakan adalah regresi semiparametrik spline truncated. Studi kasus pada penelitian ini adalah prevalensi stunting berdasarkan 34 Provinsi di Indonesia tahun 2022, dimana angka prevalensi stunting di Indonesia pada Tahun 2022 cukup tinggi sebesar 21,60%. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh jumlah titik knot yang optimal, model terbaik, dan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap prevalensi stunting di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah titik knot yang optimal dan model terbaik diperoleh dari tiga titik knot dengan nilai Generalized Cross-Validation (GCV) sebesar 9,30 yang menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 1,70 dan koefisien determinasi (