Pemetaan Kemiskinan di Kabupaten Mukomuko Menggunakan Small Area Estimation Dengan Pendekatan Regresi Penalized Spline

Abstract

AbstrakPenelitian ini bertujuan untuk melakukan pemetaan kemiskinan di Kabupaten Mukomuko Provinsi Bengkulu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah small area estimation (SAE) dengan pendekatan regresi penalized spline (P-Spline). Pendugaan parameter model dasar SAE umumnya membangun suatu model linear campuran yang mengasumsikan bahwa variabel respon dan variabel prediktor mempunyai hubungan linier. Ketika asumsi tersebut tidak terpenuhi, maka dilakukan pendekatan nonparametrik sebagai alternatif pilihan. Salah satunya adalah pendekatan nonparametrik P-Spline. Pada penelitian ini, dilakukan pendugaan parameter model menggunakan P-Spline sehingga diperoleh suatu persamaan regresi efek campuran sebagai model SAE. Selanjutnya model tersebut digunakan untuk menduga tingkat kemiskinan pada area yang tersampling sehingga diperoleh penduga tingkat kemiskinan pada level desa di Kabupaten Mukomuko yang disajikan dalam bentuk peta kemiskinan. Hasil penelitian menunjukkan pendugaan menggunakan model SAE dengan P-Spline memiliki trend (kecenderungan) yang sama dengan penduga langsung. Kecamatan yang memiliki tingkat kemiskinan tinggi menyebar di bagian Timur Laut dan Tenggara dari Kabupaten Mukomuko yaitu Kecamatan Selagan Raya, Teramang Jaya, Pondok Suguh, dan Air Rami masing-masing memiliki rata-rata kemiskinan yang tinggi. Sedangkan kecamatan dengan tingkat kemiskinan rendah adalah Kecamatan Lubuk Pinang. Kata Kunci: Kemiskinan, Regresi Penalized Spline, Small Area Estimation, Kabupaten Mukomuko Abstract The main objective of this research is to map poverty level in Mukomuko district, Bengkulu Province. The method used in this study is small area estimation (SAE) using Penalized spline regression (P-Spline). In most cases, parameter estimation in SAE-

Pemodelan Empirical Best Linear Unbiased Prediction (Eblup) Dalam Pendugaan Area Kecil

“…Pendugaan parameter model dasar SAE umumnya menggunakan metode EBLUP (Empirical Best Linear Unbiased Prediction) yang membangun suatu model linier campuran. Berbagai penelitian yang berkaitan dengan small area estimation telah banyak dilakukan antara lain Sriliana, Agustina, & Sunandi (2017) mengaplikasikan model SAE dengan pendekatan penalized spline regression untuk mengestimasi pengeluaran per kapita penduduk di Kabupaten Muko-Muko di Provinsi Bengkulu. Selain itu, Fausi & Sutikno (2011) melakukan estimasi pengeluaran per kapita di Kabupaten Sumenep menggunakan teknik Empirical Bayes dalam Small Area Estimation.…”

“…Metode EBLUP didasari oleh pemodelan regresi dengan menggunakan variabel tambahan (auxiliary variabel) yang memiliki hubungan yang kuat dan linier terhadap variabel prediktor. Model ini umumnya dipakai dalam estimasi SAE dengan membangun model linier campuran (Sriliana et al, 2017). Variabel tambahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah keluarga non listrik, jumlah sarana pendidikan, jumlah sarana kesehatan, jumlah kasus gizi buruk, jumlah keluarga dengan Surat Keterangan Tidak Mampu (SKTM), dan jumlah keluarga yang memiliki jamkesmas/askes.…”

Small Area Estimation of Mean Years School in Kabupaten Bogor Using Semiparametric P-Spline

“…The previous studies that applied small area estimation using P-Spline generally did not include spatial effects in the model [6][7] [8]. In addition, small area estimation research for the MYS indicator is still rarely carried out.…”