Regresi semiparametrik merupakan salah satu metode statistika yang digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor dimana sebagian diketahui bentuk polanya dan sebagian sisanya tidak diketahui bentuk polanya. Regresi semiparametrik merupakan kombinasi dari regresi parametrik dengan regresi nonparametrik. Regresi parametrik yang akan digunakan pada penelitian ini adalah regresi linier, sedangkan komponen regresi nonparametrik akan menggunakan spline truncated, serta pengaplikasiannya akan menggunakan salah satu dari tujuan Sustainable Development Goals (SDGs) yaitu pengentasan kemiskinan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jumlah titik knot yang optimal dengan menggunakan metode Generalized Cross-Validation (GCV) dan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap persentase penduduk miskin di Pulau Maluku dan Papua jika dimodelkan dengan regresi semiparametrik spline truncated. Hasil pada penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi semiparametrik spline truncated terbaik untuk memodelkan persentase penduduk miskin di Pulau Maluku dan Papua adalah model dengan tiga titik knot yang memiliki nilai GCV terkecil yaitu 60,92 dengan nilai MSE sebesar 54,48 dan koefisien determinasi sebesar 62,98 persen. Berdasarkan pengujian signifikan hipotesis baik secara serentak dan individu diketahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap persentase penduduk miskin yaitu rata-rata lama sekolah, tingkat partisipasi angkatan kerja, kepadatan penduduk, dan angka harapan hidup.