Regresi nonparametrik adalah metode regresi yang memperhatikan hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor tanpa asumsi tentang pola distribusi data yang diketahui. Salah satu estimator yang menarik perhatian sejumlah peneliti dalam regresi nonparametrik adalah deret Fourier. Pendekatan regresi nonparametrik dengan deret Fourier dapat mengatasi data yang memiliki sebaran perubahan fluktuatif yang membentuk gelombang sinus dan cosinus. Tujuan dari penelitian adalah mengestimasi model regresi nonparametrik deret Fourier dengan menggunakan metode Unbiased Risk (UBR), serta untuk mengetahui faktor – faktor yang berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka di Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2022. Pemilihan osilasi optimal menggunakan Unbiased Risk (UBR). Metode UBR dapat menentukan parameter penghalus yang optimal ketika varians diketahui. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh model terbaik regresi nonparametrik deret Fourier dengan UBR adalah 1 osilasi yang ditunjukkan dengan UBR minimum sebesar 4,47 x 10 ^-11 dan R^2 sebesar 64,61%. Berdasarkan hasil pengujian signifikansi parameter baik secara simultan dan parsial diketahui terdapat 2 variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap variabel tingkat pengangguran terbuka di Jawa Timur dan Jawa Barat, yaitu tingkat partisipasi angkatan kerja dan angka harapan hidup.