Small Area Estimation Menggunakan Pendekatan Empirical Bayes Untuk Pendugaan Proporsi Kemiskinan Tingkat Kecamatan di Kabupaten Kapuas Hulu, Kalbar Tahun 2018
No Thumbnail Available
Date
2020-01-15
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Indonesia mempunyai tujuan dasar yang tertuang dalam Pembukaan UUD 1945, salah satunya adalah untuk memajukan kesejahteraan umum. Dalam mencapai tujuan tersebut, maka disusun rancangan pembangunan ekonomi dimana targetnya adalah untuk mengurangi tingkat kemiskinan. Namun demikian, Indonesia masih terkendala dengan masalah kemiskinan. Permasalahan kemiskinan di Indonesia tersebar di berbagai Provinsi pada tahun 2018, persentase penduduk miskin di Provinsi Kalbar sebesar 7,3 persen. Kabupaten Kapuas Hulu adalah salah satu kabupaten di Provinsi Kalbar dengan 23 kecamatan. Persentase penduduk miskin Kabupaten Kapuas Hulu mencapai 9,6 persen. Kabupaten Kapuas Hulu menyumbang 8,5 persen penduduk miskin di Provinsi Kalbar.
Variabel respon yang digunakan adalah proporsi kemiskinan masing-masing kecamatan yang diperoleh dari data Susenas Maret 2018. Variabel penyerta terpilih yang digunakan terdiri dari pengeluaran SKTM (X_1 ), rasio sarana kesehatan (X_2 ), persentase keluarga non PLN (X_3 ), dan persentase laki-laki (X_4 ) yang diperoleh dari data Podes 2018. Pada penelitian ini, estimasi proporsi kemiskinan kecamatan menggunakan metode pendugaan langsung dan metode SAE EB, kemudian dibandingkan berdasarkan nilai MSE. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode SAE EB menghasilkan angka estimasi proporsi kemiskinan yang lebih baik dibandingkan dengan metode pendugaan langsung karena nilai MSE SAE EB lebih kecil dari nilai MSE penduga langsung.
Description
Keywords
Small Area Estimation, Empirical Bayes, Proporsi Kemiskinan