SMALL AREA ESTIMATION TERHADAP KEMISKINAN DI KABUPATEN KETAPANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL
Main Authors: | Aristi, Deva Kurnia, Sulistianingsih, Evy, Imro’ah, Nurfitri |
---|---|
Format: | Article info application/pdf eJournal |
Bahasa: | eng |
Terbitan: |
FMIPA Universitas Tanjungpura
, 2018
|
Online Access: |
http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/article/view/28030 http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/article/view/28030/75676578182 |
Daftar Isi:
- Small Area Estimation (SAE) merupakan metode yang digunakan untuk menduga parameter dari sub populasi (wilayah yang lebih kecil) dengan ukuran sampel yang kecil dan memanfaatkan informasi dari luar area, dari dalam area itu sendiri dan dari luar survei. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat kemiskinan dengan menggunakan SAE pada 19 Kecamatan di Kabupaten Ketapang pada tahun 2015. Hasil analisis menunjukkan bahwa pada pendugaan langsung nilai pengeluaran perkapita tertinggi berada di Kecamatan Benua Kayong yaitu sebesar Rp. 699.190 dan pengeluaran perkapita terendah berada pada Kecamatan Pemahan yaitu sebesar Rp. 87.340. Berdasarkan pendugaan menggunakan SAE Kernel dengan pendekatan Bootstrap diketahui nilai pengeluaran perkapita tertinggi berada pada Kecamatan Benua Kayong yaitu sebesar Rp. 650.453 dan pengeluaran perkapita terendah berada pada Kecamatan Pemahan yaitu sebesar Rp. 99.858. Pendugaan SAE Kernel menghasilkan nilai variansi yang lebih kecil yaitu sebesar 2,378 dibandingkan dengan nilai variansi menggunakan pendugaan langsung yaitu sebesar 3,315. Oleh karena itu SAE Kernel lebih baik daripada pendugaan langsung dalam menduga model. Kata Kunci : Small Area Estimation, Bootstrap, Kernel.