PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1

dokumen-dokumen yang mirip
( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

Analisis Jalur / Path Analysis

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor

BAB II LANDASAN TEORI

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG

NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat

( L ). Matriks varians kovarians dari

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)

Penerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB V Model Bayes Pendugaan Area Kecil untuk Respon Binomial dan Multinomial Berbasis Penarikan Contoh Berpeluang Tidak Sama

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )

Dekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya

BAB 2 LANDASAN TEORI

(A.7) OPTIMISASI PORTOFOLIO BERDASARKAN MEAN-VALUE AT RISK DI BAWAH MODEL INDEKS BERGANDA DENGAN VOLATILITAS TAK KONSTAN

APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER (CONTOH KASUS DI G. KELUD)

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN

III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013

Metode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.

PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA

PEMBANDINGAN MEAN SQUARED ERROR (MSE) METODE PRASAD-RAO DAN JIANG-LAHIRI-WAN PADA EMPERICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION (EBLUP) (Skripsi)

MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL ELEKTROKARDIOGRAM DENGAN INTERVAL DENYUT BERDISTRIBUSI GAMMA

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

PERBAIKAN ASUMSI KLASIK

PROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi

Pemetaan Penyakit Demam Berdarah (DBD) Kota Makassar Dengan Penduga Empirical Bayes

PENAKSIRAN PELUANG KESEMBUHAN

PENGGUNAAN METODE MODIFIED UNIT DECOMMITMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA - BALI

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER

Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (2)

3 Kondisi Fisik Dermaga A I Pelabuhan Palembang

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK

9. TEKNIK PENGINTEGRALAN

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR

Parameter Quantile-like dalam Pendugaan Area Kecil Melalui Pendekatan Penalized-Splines

PEMODELAN KALIBRASI PEUBAH GANDA DENGAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE TONAH

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

Peramalan Dengan Model SVAR Pada Data Inflasi Indonesia Dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Dengan Menggunakan Metode Bootstrap

PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA

PENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PROPORSI RUMAH TANGGA MISKIN LEVEL KELURAHAN DI KABUPATEN SAMPANG MENGGUNAKAN HIERARCHICAL BAYES (HB) LOGIT NORMAL

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali

Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS

METODE PREDIKSI TAK-BIAS LINEAR TERBAIK DAN BAYES BERHIRARKI UNTUK PENDUGAAN AREA KECIL BERDASARKAN MODEL STATE SPACE KUSMAN SADIK

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif

BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN

Kajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR

BAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN

STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada

Muthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H

MODEL BAYES UNTUK PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN PENARIKAN CONTOH BERPELUANG TIDAK SAMA PADA KASUS RESPON BINOMIAL DAN MULTINOMIAL

Space-time Models. MA5282 Topik dalam Statistika II 21 April 2015 Utriweni Mukhaiyar

MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT

PENDEKATAN GENERAL LINEAR MIXED MODEL PADA SMALL AREA ESTIMATION

DINAMIKA INTERAKSI DARI SPEKULASI DAN DIVERSIFIKASI PADA SAHAM DARWISAH

PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS

BUPATI PACITAN. I PERATURAN BUPATI PACITAN \ NOMOR ;i6tahun 2010

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

Metode Estimasi Kemungkinan Maksimum dan Kuadrat Terkecil Tergeneralisasi pada Analisis Pemodelan Persamaan Struktural

Penduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol

BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera

1. Mistar A. BESARAN DAN SATUAN

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik

IMPLEMENTASI TD-COX PADA ANALISA SURVIVAL MAHASISWA DI UNIVERSITAS INTERNASIONAL BATAM

Transkripsi:

PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan area kecl Meode n mampu menangan daa konnu, bner maupun cacahan sera mampu menurunkan gala baku dbandngkan penduga langsung Penduga emprcal ayes dperoleh dengan menduga parameer model melalu fungs kepekaan peluang marjnal lalu dsubsuskan dalam penduga ayes Namun penduga ayes n akan mengalam underdspers pada kuadra gala dengan model dua ahap Unuk mengaas permasalahan n, dapa dengan memasukkan kendala (consran pada poseror expeced squared error loss, sehngga penduga yang dperoleh dsebu penduga consraned ayes Selanjunya dengan mensubsuskan nla dugaan parameernya dperoleh penduga emprcal consraned ayes (EC Kebakan kega penduga sask area kecl yau penduga langsung, emprcal ayes dan emprcal consraned ayes dengan melha besarnya kuadra engah gala Kaa-kaa kunc : pendugaan area kecl, emprcal ayes, emprcal consraned ayes PENDAHULUAN Pendugaan area kecl (small area esmaon adalah suau eknk saska unuk menduga parameer-parameer subpopulas yang ukuran conohnya kecl (Rao 003 Pendugaan sederhana area kecl yang ddasarkan pada penerapan model desan penarkan conoh (desgn-based dengan ukuran conoh dar subpopulas dsebu sebaga pendugaan langsung (drec esmaon la ukuran conohnya kecl maka sask yang dhaslkan akan memlk ragam yang besar bahkan pendugaan dak dapa dlakukan erbaga meode pendugaan area kecl (small area esmaon elah dkembangkan khususnya menyangku meode yang berbass model (model-based area esmaon sebaga alernaf dar pendugaan langsung Meode ersebu adalah emprcal bes lnear unbased predcon (ELUP, emprcal ayes (E, dan herarchcal ayes (H Meode E dan H merupakan meode yang lebh umum yang mampu menangan daa konnu, bner maupun cacahan Makalah n dsampakan pada Semnar Nasonal Maemaka 007 yang dselenggarakan oleh Jurusan Penddkan Maemaka FPMIPA UPI pada anggal 8 Desember 007

Pada model area kecl, pendugaan dengan meode emprcal ayes dmula dengan mengasumskan model dua ahap Selanjunya dengan memaksmumkan fungs marjnal akan dperoleh nla dugaan parameernya, yang kemudan dsubsuskan dalam penduga ayes Menuru Rao (003 penduga ayes n akan menunjukkan underdspers dengan model dua ahap ersebu, yang dapa dlha pada kuadra galanya Unuk mengaas permasalahan n dapa dlakukan dengan memasukkan suau kendala (consran pada kuadra galanya (Ghosh, 99 Dalam makalah n akan dbahas pendugaan sask area kecl dengan menggunakan penduga emprcal consraned ayes (EC berdasarkan asums normal MEODE EMPIRICAL AYES Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh umum unuk menangan model dengan daa konnu, bner maupun cacahan erdasarkan asums normal, model area kecl (basc area level dapa dekspreskan sebaga model dua ahap (Rao, 999 sebaga berku : d ( = + e dengan e ~ N( 0, ψ, =,, L, m ( d ( ( µ, σ ~ ν N sebaga pror, µ = x β ( erdasarkan eorema ayes maka dperoleh sebaran poseror yau :, β, σ nd N( ~, g ( σν ψ dengan ( σ = σν ν + ψ ν = / (3 Penduga ayes bag adalah nla harapan dar sebaran poseror sebaga berku : (, β, σ ν = = + ( E µ Penduga ayes, = σ ( σ /, µ = β (4 ν ν + ψ erganung pada parameer β dan nd sebaran marjnal : ( µ, σ + ν x σ ν, yang dapa dperoleh dar ~ N ψ Penduga emprcal ayes (E bag dperoleh dengan mensubsuskan β dengan β dan (, β σ = + ( E µ =, σ /( σ + ν ν ν ψ σν dengan σ ν, yau : = dan µ = β (5 x Pada makalah n akan dasumskan bahwa ragam samplng sama Menuru Morrs (983 bla ragam samplng sama yau ψ = ψ maka penduga ak bas bag = adalah

( m p / S = * = ψ dengan S ( x β LS penduga kuadra erkecl bag β Sehngga penduga E bag adalah ( x β LS E * * +, β LS merupakan = (6 Pendugaan kuadra engah gala ( bag penduga E ( E dengan menggunakan meode jackknfe yang dkemukakan oleh Jang, Lahr dan Wan (00 yau ( E E = E( + E( E = E( + g ( = : M + M σ ν (7 MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Meode consraned ayes merupakan meode yang dgunakan unuk mengaas permasalahan underdspers pada penduga ayes Msalkan model dua ahap berku (, nd d f dan ( ~ λ yau ( E, λ ~ f λ, maka dapa dperoleh penduga ayes bag = Persamaan (8 menunjukkan bahwa penduga ayes mengalam underdspers pada kuadra engah galanya E m dengan ( ( = V ( + ( m > m =, L,, m = ( / m m Selanjunya unuk mengaas permasalahan underdspers ersebu adalah dengan memnmumkan poseror expeced squared error loss E ( kendala (consran berku : [ ] = (9 m ( = E ( (8 erhadap (0 m 3

dengan = / Dengan perkalan Lagrange, dapa dperoleh penduga consraned m ayes (C sebaga solus masalah mnmsas berku (Rao, 003 : dengan (, λ( = ( C, op = + a ( / m V (, λ a(, λ = + ( { /( } ( m C C Dar persamaan ( dapa dkeahu bahwa ( > ( ( C a,λ > dan = (Rao, 003 / karena Pada makalah n akan dbahas unuk model berdasarkan asums normal dengan ragam samplng sama Msalkan model dua ahap yau d ( 0,ψ dan salng bebas dengan ( µ, σ e ~ d N ~ ν nd poserornya adalah β σ,, N, g ( σ ( µ = + e dengan N sebaga pror Sehngga sebaran ( ψ ν ~ ν = Penduga ayes dberkan oleh = + dengan = σ ( / σ ψ, µ = β Menuru Rao (003, ν ν + x penduga consraned ayes pada model dua ahap n adalah : C = [ + ( µ ] + + d Dkeahu bahwa ( µ, σ + ν ψ µ dan ( m ψ / { / ( m } ( / ( (3 ~ N, bla m maka konvergen peluang erhadap konvergen peluang erhadap ψ + σν = ψ /( penduga consraned ayes bag dapa dnyaakan sebaga berku : ( / C / µ, sehngga + (4 Selanjunya penduga emprcal consraned ayes bag dperoleh dengan mensubsuskan µ dengan µ dan dengan pada persamaan (4, yau : / ( EC / + µ = (5 4

dengan σ /( σ + ψ = dan µ = β Kuadra engah gala bag ν ν x dengan menggunakan meode jackknfe pula EC dperoleh PENERAPAN PADA DAA PS Peubah yang dama dan menjad perhaan dalam lusras n adalah raa-raa pengeluaran perkapa rumah angga Sumber daa yang dgunakan adalah SUSENAS 003 dengan maer nformas berbass rumah angga, sera PODES 003 sebaga sumber daa peubah penyera Peubah penyeranya adalah peubah-peubah yang dasumskan mempengaruh dan aau menggambarkan pengeluaran rumah angga pada suau wlayah, melpu: persenase rumah angga prasejahera dan sejahera, persenase pengangguran, persenase rumah angga pelanggan lsrk PLN, dan persenase rumah angga pelanggan elepon Analss menggunakan SAS 9 melpu: PROC AULAE unuk memperoleh penduga langsung, PROC MIXED unuk mendapakan penduga IML unuk mendapakan penduga E dan EC β, σ, ν ψ, dan PROC abel Pendugaan raa-raa pengeluaran per kapa ( Rp00000,- berdasarkan desgn-based, emprcal ayes (E dan emprcal consraned ayes (EC Ukura Desgn-ased E EC Kecamaan n hea_ha hea_ha hea_ha Conoh Manrjeron 03 04 03 3 3707 6 384 386 7 Kraon 07 05 03 3 3738 4 3949 4 397 Mergangsan 03 035 08 64 403 4056 9 405 8 Umbulharjo 00 087 059 8 4456 6 435 4339 8 Koagede 04 054 033 3 3608 388 7 3804 8 Gondokusuma n 5607 033 9 556 039 5 556 0 9 Danurejan 055 087 060 3 384 0 3564 8 353 Pakualaman 050 040 0 6 483 9 60 8 590 7 Gondomanan 08 035 08 6 343 6 39 3 3 5 Ngamplan 6 4583 059 4047 43 405 05 5

Wrobrajan Gedong engen Jes egalrejo 48 4 3 596 48 3609 64 3740 5 7 033 7 09 373 0 3776 4 09 038 0 8 645 9 640 07 035 09 7 3560 9 3566 0 06 054 033 7 3909 4 389 5 Kajan emprk pada abel memperlhakan bahwa pendugaan dengan meode emprcal consraned ayes memberkan hasl yang lebh bak dbandng meode emprcal ayes yang dunjukkan oleh nla kuadra engah gala ( yang relaf lebh kecl Pendugaan langsung berdasarkan desgn-based unuk kasus daa Susenas d koa Yogyakara relaf memberkan hasl yang bak, hal n mengndkaskan bahwa ukuran conoh unuk area kecamaan d koa Yogyakara cukup memada unuk dgunakan dalam pendugaan langsung Namun pendugaan langsung n belum memasukkan unsur pembobo padahal pembobo merupakan salah sau hal penng pada pendugaan berdasarkan desgn-based SIMPULAN Pendugaan sask area kecl dengan meode emprcal consraned ayes (EC memberkan hasl yang lebh bak dbandng meode emprcal ayes (E Pada pendugaan langsung berdasarkan meode desgn-based perlu dlakukan pengkajan enang besarnya pembobo DAFAR PUSAKA Ghosh, M 99 Consraned ayes esmaon wh applcaons Journal of he Amercan Sascal Assocaon 87: 533-540 Jang, J, Lahr, P, & Wan, SM 00 A unfed jackknfe heory for emprcal bes predcon wh M-esmaon he Annals of Sascs 30:78-80 Morrs, CA 983 Paramerc emprcal ayes nference: heory and applcaons Journal of he Amercan Sascal Assocaon 78: 47-54 Rao, JNK 999 Some recen advances n model-based small area esmaon Survey Mehodology 5: 75-86 Rao, JNK 003 Small area esmaon New York: John Wley and Sons 6

7