Pendugaan persentase penduduk miskin di Kota Bandar Lampung dengan metode prediksi tak bias linier terbaik empirik pada model pendugaan area kecil

Abstract

Kemiskinan menjadi masalah klasik yang terus dihadapi baik bagi pemerintah pusat maupun daerah. Pengimplementasian program pengentasan kemiskinan yang tepat sasaran mewajibkan ketersediaan data yang valid hingga area terkecil. Untuk memperoleh informasi area yang lebih kecil, seperti pada level kecamatan atau desa, maka salah satu metode yang tepat adalah estimasi tidak langsung dengan pendekatan Small Area Estimation (SAE). Pendugaan area kecil merupakan suatu metode untuk menduga parameter pada area kecil dengan memanfaatkan informasi dari area lain yang serupa, dari dalam area itu sendiri, atau dari luar survei. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pendugaan persentase penduduk miskin kecamatan di Kota Bandar Lampung dengan menggunakan metode Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) atau Prediksi Tak Bias Linier Terbaik Empirik. Dalam makalah ini, metode pendugaan area kecil yang digunakan adalah basic area level model dengan model dasar Fay-Herriot. Setelah diperoleh nilai pendugaannya, dibandingkan Relative root Mean Squared Error (RRMSE) taksiran EBLUP tersebut dengan RRMSE dari penaksiran langsung untuk mengetahui metode penaksiran mana yang lebih baik. Diharapkan melalui EBLUP dihasilkan dugaan yang lebih baik daripada hasil pendugaan langsung. Penelitian ini menggunakan data Susenas 2014 dan Podes 2014.