PENDUGAAN RATA-RATA PENGELUARAN RUMAH TANGGA TINGKAT KECAMATAN DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION-FAY HERRIOT (EBLUP-FH) MULTIVARIAT DENGAN PENAMBAHAN
No Thumbnail Available
Date
2023-01-06
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Penyajian data di tingkat area yang lebih kecil kini telah menjadi kebutuhan bagi pemerintah daerah dalam merencanakan dan mengevaluasi pembangunan sejalan dengan pelaksanaan otonomi daerah di Indonesia. Keterbatasan informasi pada tingkat area yang lebih kecil menyebabkan pengambilan keputusan dan implementasi kebijakan yang dilakukan oleh pemerintah daerah menjadi tidak maksimal. Salah satu data yang dibutuhkan adalah rata-rata pengeluaran rumah tangga di tingkat kecamatan. Data rata-rata pengeluaran rumah tangga untuk makanan dan bukan makanan dihasilkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) yang dirancang untuk tingkat estimasi provinsi dan kabupaten/kota, sehingga data di tingkat kecamatan belum tersedia. Salah satu solusi yang dapat dilakukan di tengah keterbatasan anggaran adalah melalui penerapan Small Area Estimation (SAE) yang dilakukan dengan meminjam kekuatan informasi pada variabel penyerta (auxiliary variables) yang terkait dengan variabel respon.
Pada penelitian ini, metode Empiris Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) Multivariate digunakan untuk memperkirakan rata-rata pengeluaran rumah tangga untuk makanan dan bukan makanan di tingkat kecamatan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2020. Sedangkan kecamatan yang tidak dijadikan sampel di Susenas (daerah non sampel), pendugaan rata-rata pengeluaran rumah tangga dilakukan dengan menambahkan informasi cluster pada pemodelan Multivariat EBLUP. Metode K-Medoids Cluster digunakan untuk mengklasifikasikan kecamatan berdasarkan karakteristiknya. Berdasarkan hasil estimasi EBLUP-FH Multivariate, distribusi rata-rata pengeluaran rumah tangga untuk makanan dan bukan makanan di Jawa Tengah sangat bervariasi antar kecamatan. Beberapa kecamatan yang secara geografis dekat dengan wilayah ibu kota provinsi cenderung memiliki rata-rata pengeluaran rumah tangga yang lebih tinggi dibandingkan wilayah lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil estimasi EBLUP-FH Multivariate dengan penambahan informasi cluster menghasilkan nilai Relative Standard Error (RSE) yang lebih rendah dibandingkan dengan hasil estimasi langsung (direct estimation). Dapat dikatakan bahwa metode EBLUP-FH Multivariate memberikan hasil estimasi yang lebih presisi.
Description
Keywords
SAE, EBLUP, Multivariat