Badan Pusat Statistik mencatat bahwa pada tahun 2022, Provinsi Papua memiliki persentase penduduk miskin tertinggi di Indonesia, yaitu 26.03%, yang menggambarkan tantangan besar dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Sementara itu, Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Papua tercatat sebesar 62.25%, yang menunjukkan bahwa masih ada banyak aspek kesejahteraan yang perlu diperbaiki. Kedua indikator ini saling terkait, di mana peningkatan IPM diharapkan dapat berkontribusi pada pengurangan persentase penduduk miskin dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Beberapa faktor yang memengaruhi kedua indikator tersebut antara lainangka harapan hidup (X1), gini ratio (X2) , dan PDRB per kapita (X3) . Sehingga, penelitian ini menggunakan regresi nonparametrik birespon dengan pendekatan spline truncated untuk memodelkan hubungan persentase penduduk miskin dan IPM melalui faktor - faktor yang diduga mempengaruhinya. Metode yang digunakan untuk memilih titik knot optimum adalah GCV. Model dengan 3 titik knot dan berorde 1 menunjukkan model terbaik dengan nilai GCV minimum sebesar 17.90415, dengan koefisien determinasi  sebesar 85.11%. Uji simultan menunjukkan bahwa model ini signifikan, sementara uji parsial menunjukkan bahwa masing-masing faktor memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel respons. Oleh karena itu, setiap faktor yang diduga berperan dalam mempengaruhi kedua indikator prediktor terbukti signifikan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa regresi nonparametrik birespon spline truncated mampu memberikan model yang baik dalam menganalisis hubungan angka harapan hidup (X1), gini ratio (X2) , dan PDRB per kapita (X3) terhadap persentase penduduk miskin dan IPM secara bersamaan, sehingga dapat menjadi referensi dalam perumusan kebijakan pembangunan berkelanjutan di Provinsi Papua.