Kemiskinan merupakan masalah yang dapat disebabkan karena rendahnya kualitas maupun kuantitas pendidikan. Namun, pola hubungan antara data persentase penduduk miskin dengan rata-rata lama sekolah belum dapat ditentukan secara jelas karena tidak membentuk pola tertentu. Oleh karena itu, pemodelan regresi nonparametrik akan lebih relevan pada kasus data tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan pengaruh rata-rata lama sekolah terhadap persentase penduduk miskin dengan model terbaik antara regresi spline dan kernel. Regresi yang digunakan pada penelitian ini yaitu regresi spline truncated dan regresi kernel Nadaraya-Watson Estimator dengan fungsi Gaussian, Epanechnikov, dan Triangular. Beberapa metode tersebut menghasilkan performa yang berbeda sehingga perlunya penentuan model yang optimal. Hasil pemilihan model menunjukkan bahwa regresi spline truncated 3 knot merupakan model yang dipilih pada data tersebut berdasarkan Rsquare tertinggi sebesar 0,298; MSE sebesar 3,159; dan MAPE sebesar 26,615. Hasil pengujian model terpilih, diperoleh bahwa variabel rata-rata lama sekolah berpengaruh terhadap tingkat persentase penduduk miskin. Semakin tinggi nilai rata-rata lama sekolah, semakin rendah persentase penduduk miskin.