PENGARUH PENDUGAAN RAGAM PENARIKAN CONTOH PADA SMALL AREA ESTIMATION

dokumen-dokumen yang mirip
Penduduk dan Ketenagakerjaan/Population and Employment Penduduk dan Ketenagakerjaan/ Population and Employment

PENDUDUK DAN TENAGA KERJA

PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,

PP 2/1995, PERUBAHAN BATAS WILAYAH KOTAMADYA DAERAH TINGKAT II BOGOR DAN KABUPATEN DAERAH TINGKAT II BOGOR. Presiden Republik Indonesia,

Energi/Energy Energi/ Energy

Geografis/ Geographical

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS POLA PENYEBARAN SPASIAL PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (Studi Kasus: Kejadian Penyakit Demam Berdarah Dengue di Kota Bogor tahun )

PENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP ANGKA MELEK HURUF DI KABUPATEN KUTAI KARTANEGARA DENGAN METODE EMPIRICAL BAYES BERBASIS MODEL BETA-BINOMIAL

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENERAPAN METODE PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESTIMATION) PADA PENENTUAN PROPORSI RUMAH TANGGA MISKIN DI KABUPATEN KLUNGKUNG

TINJAUAN PUSTAKA Profil Kabupaten Jember Pengeluaran Per kapita

REKAPITULASI KARTU INVENTARIS BARANG PEMERINTAH KOTA BOGOR SAMPAI DENGAN 31 DESEMBER 2016 AUDITED

II. TINJAUAN PUSTAKA

Karakteristik Pendugaan Emperical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) Pada Pendugaan Area Kecil

LAPORAN TAHAPAN REKAPITULASI PENGHITUNGAN PEROLEHAN SUARA PEMILU PRESIDEN DAN WAKIL PRESIDEN TAHUN 2014

KARAKTERISTIK PEMEKARAN KOTA BOGOR DAN EVALUASINYA TERHADAP POLA RUANG PUBLIKASI ILMIAH

PENDEKATAN HIERARCHICAL BAYES SMALL AREA ESTIMATION (HB SAE) DALAM MENGESTIMASI ANGKA MELEK HURUF KECAMATAN DI KABUPATEN INDRAMAYU

PENDUGAAN ANGKA PUTUS SEKOLAH DI KABUPATEN SEMARANG DENGAN METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA MODEL PENDUGAAN AREA KECIL SKRIPSI

BAB I PENDAHULUAN. Otonomi daerah menyebabkan adanya pergeseran ketatanegaraan di

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman Online di:

(R.11) PENGGUNAAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL PADA MODEL SMALL AREA ESTIMATION DENGAN METODE SPATIAL EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION

PREDIKSI TERBAIK EMPIRIK UNTUK MODEL TRANSFORMASI LOGARITMA DI DALAM PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN PENERAPAN PADA DATA SUSENAS ANANG KURNIA

POLA PENYEBARAN SPASIAL DEMAM BERDARAH DENGUE DI KOTA BOGOR TAHUN 2005 YOLI KARTIKA

Penerapan Metode Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) pada Model Fay-Herriot Small Area Estimation (SAE)

SKRIPSI SKRIPSI PENDEKATAN EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION (EBLUP) DALAM SMALL AREA ESTIMATION IIN AYUDHINA FAJRIN H

PENGUMUMAN RENCANA UMUM PENGADAAN BARANG/JASA PEMERINTAH

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:

LINGKUNGAN HIDUP. Lingkungan Hidup/ Environmental. Lingkungan Hidup/ Environmental

ESTIMASI PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN REMBANG DENGAN PENDEKATAN SAE-NONPARAMETRIK. Program Studi Pendidikan Matematika, UNIMUS 2

APROKSIMASI BOOTSTRAP PARAMETRIK PADA PENDUGAAN SELANG PREDIKSI STATISTIK AREA KECIL LA ODE ABDUL RAHMAN

PENGGUNAAN/PENUTUPAN LAHAN DAN KAITANNYA DENGAN PERTUMBUHAN EKONOMI WILAYAH (STUDI KASUS KOTA BOGOR) ADITYO HADISUSILO A

BAB 2 GAMBARAN UMUM WILAYAH

Sumberdaya Air dan Irigasi/Water Resources and Irrigation Sumberdaya Air dan Irigasi/ Water Resources and Irrigation

PENGARUH MIXED DISTRIBUTION PADA PENDEKATAN QUASI-LIKELIHOOD DALAM MODEL LINEAR 1)

SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PEMETAAN ANGKA MELEK HURUF DI KABUPATEN REMBANG. Program Studi Statistika, UNIMUS

PEMODELAN PENGELUARAN PER KAPITA MENGGUNAKAN SMALL AREA ESTIMATION DENGAN PENDEKATAN SEMIPARAMETRIK PENALIZED SPLINE

Larnpiran 1 Nama kelurahanldesa di Kota Bogor pada tahun 2005 No. Nama Kecamatan Nama Kelurahan 1 Bogor Selatan 1. Mulyaharia 2. pamoya"an 3.

APROKSIMASI BOOTSTRAP PARAMETRIK PADA PENDUGAAN SELANG PREDIKSI STATISTIK AREA KECIL LA ODE ABDUL RAHMAN

Perbandingan Mean Squared Error (MSE) Metode Prasad-Rao dan Jiang-Lahiri-Wan Pada Pendugaan Area Kecil

Kebutuhan Rumah Sederhana di Kabupaten Jember dengan Robust Small Area Estimation. Simple House Needs in Jember with Robust Small Area Estimation

PROSIDING Seminar Nasional TEKNOKA (Teknologi, Kualitas dan Aplikasi) ke

PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN BREBES

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENDUGAAN PEROLEHAN SUARA LEVEL KABUPATEN/KOTA PADA PEMILIHAN GUBERNUR JAWA BARAT TAHUN 2013 LUSI TRIYANI

Kusman Sadik Departemen Statistika FMIPA Institut Pertanian Bogor ABSTRACT

V. GAMBARAN UMUM LOKASI PENELITIAN yaitu terdiri dari 16 kelurahan dengan luas wilayah 3.174,00 Ha. Saat ini

SMALL AREA ESTIMATION TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN BANYUWANGI DENGAN METODE HIERARCHICAL BAYES DAN EMPIRICAL BAYES

(DS.5) MODEL SPASIAL BAYES DALAM PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN PEUBAH RESPON BINER

SMALL AREA ESTIMATION PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN BANGKALAN DENGAN METODE HIERARCHICAL BAYES

E N E R G I. Energi/ Energy. Energi/ Energy

PENERAPAN METODE GENERAL REGRESSION DALAM PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA MASYARAKAT KOTA BOGOR RAHAYU WULANDARI

Z = HASIL DAN PEMBAHASAN

PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK DALAM PENDUGAAN AREA KECIL

T S E I S S I SS S 1 S

PERBANDINGAN METODE JACKKNIFE JIANG DAN AREA-SPESIFIC PADA PENDUGAAN MEAN SQUARED ERROR MODEL BETA-BINOMIAL. Skripsi. Oleh DITA PARAMITHA

PENDUGAAN PARAMETER PROPORSI AREA KECIL BERDASARKAN GENERALIZED LINEAR MIXED MODEL. (Skripsi) Oleh NINA DAMAYANTI

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

S o s i a l/s o c i a l Sosial/ Social

PENDUGAAN ANGKA MELEK HURUF DI KABUPATEN BANGKALAN MENGGUNAKAN SMALL AREA ESTIMATION DENGAN PENDEKATAN HIERARCHICAL BAYES

KAJIAN TRANSFORMASI LOGARITMA UNTUK PENDUGA SPATIAL EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION PADA PENDUGAAN AREA KECIL HAZAN AZHARI ZAINUDDIN

retak, Laporan Kinerja KPU Kota Bogor Tahun 2016 yang telah disusun ini tentu Bogor, 20 Januari 2017 Sekretaris, AEP SYAEFFUDIN

Rencana Tahun Kebutuhan Dana/Pagu Indikatif. total 5.9 km, sisa 2.1 km x ROW 35 = m2. 55,125,000,000 APBD Kota

KAJIAN MODEL PENDUGAAN AREA KECIL UNTUK PENDUGAAN TINGKAT PENGANGGURAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES YUSRIANTI HANIKE

SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA DI PROVINSI MALUKU DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP

MODEL SPASIAL BAYES DALAM PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN PEUBAH RESPON BINER

METODE SCAN STATISTIC UNTUK STATISTIK AREA KECIL (Studi kasus: Model Poisson-Gamma) ANDI SETIAWAN

PENAKSIRAN MEAN SQUARED ERROR (MSE) EMPIRICAL BEST LINIER UNBIASED PREDICTION (EBLUP) PADA MODEL FAY-HERRIOT SKRIPSI LUTHFATUL AMALIANA

PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIK PADA PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN DATA PANEL UNTUK MENDUGA INDEKS PENDIDIKAN DI KABUPATEN PURWAKARTA

PENDUGAAN SELANG KEPERCAYAAN PADA PENDUGAAN AREA KECIL. (Skripsi) Oleh DESTI RESTIANA

S O S I A L. Sosial / Social. Sosial / Social

PENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN SRAGEN DENGAN PENDEKATAN KERNEL SKRIPSI

SMALL AREA ESTIMATION PADA TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN EMPIRICAL BEST LINIER UNBIASED PREDICTION.

SPATIAL OUTLIER DETECTION BERDASARKAN POLIGON DESA PADA DATA PEMILIHAN WALIKOTA BOGOR HUDANUL HAFIIZH

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan - 1

(M.4) KLUSTERING DATA SPASIAL MULTIVARIAT DENGAN MODEL BASED CLUSTERING

Taksiran Titik Parameter Populasi pada Small Area dengan Metode Spatial Empirical Bayes Berdasarkan Model Tingkat Area

Penentuan Pusat-pusat Kegiatan Baru sebagai Alternatif untuk Mengurangi Kemacetan Kota Bogor

HASIL DAN PEMBAHASAN Pendugaan Pengeluaran Per Kapita

METODE PREDIKSI TAK BIAS LINIER TERBAIK EMPIRIS SPASIAL PADA AREA KECIL UNTUK PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA

HASIL DAN PEMBAHASAN

VI. PEMBAHASAN. dengan metode kemungkinan maksimum, tetapi terhadap

STUDI PENENTUAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL OPTIMUM DALAM PENDUGAAN AREA KECIL ASFAR

PENERAPAN MODEL REGRESI LINIER BAYESIAN UNTUK MENGESTIMASI PARAMETER DAN INTERVAL KREDIBEL

BAB II EVALUASI HASIL PELAKSANAAN RKPD TAHUN LALU DAN CAPAIAN KINERJA PENYELENGGARAAN PEMERINTAHAN

Dosen Jurusan Matematika FMIPA Universitas Bengkulu, Bengkulu ABSTRACT

Non e-proc 15Pemb. Saluran Pembuangan Air Hujan Permukiman Kel. Bantarjati Bantarjati Non e-proo

LAPORAN TAHAPAN PEMUNGUTAN DAN PENGHITUNGAN SUARA DITEMPAT PEMUNGUTAN SUARA PEMILU PRESIDEN DAN WAKIL PRESIDEN TAHUN 2014

LAPORAN KINERJA. KOMISI PEMILIHAN UMUM KOTA BOGOR Jl. Loader No.7, Telp/Fax. (0251) Laporan Kinerja KPU Kota Bogor

II. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dibahas beberapa konsep dasar, definisi-definisi serta teorema

BOOTSTRAP SPATIAL EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION UNTUK PEMETAAN KEMISKINAN TINGKAT DESA DI KABUPATEN PATI

Transkripsi:

PENGARUH PENDUGAAN RAGAM PENARIKAN CONTOH PADA SMALL AREA ESTIMATION Anang Kurnia Khairil A. Notodiputro Departemen Statistika - IPB Center for Statistics and Public Opinions 1. Pendahuluan Otonomi daerah menuntut pemda (kab/kota) lebih berperan aktif dalam pelaksanaan pembangunan perlu data dan informasi sampai level desa/kelurahan Pada level nasional, data tersedia baik melalui BPS DESAIN SURVEY PADA LEVEL NASIONAL Masalah : tingkat akurasi dan presisi pendugaan untuk area kecil akan rendah karena ukuran contoh sedikit atau bahkan tidak terwakili dalam survey Solusi Alternatif : Small Area Estimation (SAE) berupaya untuk memanfaatkan keakuratan pendugaan pada level nasional (populasi) untuk menduga parameter pada level di bawahnya (sub-populasi)

2. Model Small Area Estimation Small Area Estimation Fay dan Herriot (1979) menggunakan persamaan linear mixed models untuk menduga rata-rata pendapatan sub-populasi (<1000) menggunakan data sensus 1970 di US. Penjabaran: 1. x i = (x i1, x i2,..., x ip ) vektor data pendukung 2. θ i = x i β + υ i parameter merupakan fungsi dari data pendukung dan pengaruh acak υ i 3. y i = θ i + e i direct estimate dengan sampling error 4. y i = x i β + υ i + e i bentuk khusus GLMM 3. Inferensi Pada Model Basic Area Level Basic area : didasarkan pada ketersediaan data pendukung yang hanya ada untuk level area tertentu, katakan x i = (x 1i, x 2i,, x pi ) yang akan digunakan untuk membangun model SAE y i = x i β + υ i + e i Penduga terbaik (BP) bagi θ i = x i β + υ i adalah θ BP i = x i β + (1 B i )(y i -x i β) dengan B i = σ 2 ei /(σ2 υ + σ2 ei ) untuk i = 1, 2,..., k. Solusi Empirical Bayes atau Empirical BLUP jika β dan σ 2 υ terlebih dahulu harus diduga.

3. Inferensi pada Model Basic Area Level Salah satu masalah yang masih menjadi kajian adalah pendugaan MSE(θ i (hat)) Ghosh dan Rao (1994), Prasad dan Rao (1990), Butar dan Lahiri (2001), Jiang, Lahiri dan Wan (2002) serta Chen dan Lahiri (2003) telah memberikan sumbangan yang sangat berarti dalam pendugaan MSE Pendekatan-pendekatan yang diajukan sangat baik dalam mengeliminasi masalah underestimate khususnya untuk kasus A = Di = 1 dan Xβ = 0, walupun Kurnia dan Notodiputro (2006) menunjukkan bahwa jika Di bervariasi serta seluruh parameter dalam model harus diduga, sifat underestimate penduga MSE masih cukup besar berkisar antara 13% - 19%. 3. Inferensi pada Model Basic Area Level Pertanyaan : MSE yang diajukan tersebut semuanya mengasumsikan Di diketahui, bahkan banyak mengambil kasus khusus dimana Di bersifat homogen untuk setiap area kecil RIIL PROBLEM : Di TIDAK DIKETAHUI BAHKAN SANGAT MUNGKIN MEMILIKI KERAGAMAN YANG BESAR

4. Pendugaan MSE dengan Di yang diduga Untuk suatu parameter nilai tengah yang menjadi perhatian, Di diduga oleh s 2 i = s2 0i /n i dimana s2 0i adalah ragam contoh acak pada area ke-i. Dengan asumsi normalitas dan Lemma Stein (1981) Misal Y mengikuti N(µ, σ 2 )dan g(y) adalah fungsi yang differentiable pada y, maka E{(Y - µ) g(y)} = σ 2 E[g (Y)], maka MSE Prasad- Rao terkoreksi menjadi : 5. Kajian Empirik (1) Naive Prasad- Rao Prasad-Rao Jackknife Direct Est. Terkoreksi 1002 Pamoyanan 6.17 6.18 6.18 6.17 6.21 1009 Muarasari 5.07 5.07 5.07 5.07 5.08 1013 Batutulis 11.90 11.94 11.99 11.87 12.04 1015 Empang 6.15 6.15 6.15 6.14 6.17 1016 Cikaret 6.40 6.40 6.40 6.40 6.46 2002 Sindangrasa 10.20 10.21 10.22 10.20 10.27 2006 Sukasari 5.35 5.35 5.35 5.35 5.37 3001 Bantarjati 14.63 14.72 14.81 14.50 15.77 3002 Tegalgundil 9.15 9.16 9.16 9.14 9.25 3004 Cimahpar 9.40 9.41 9.41 9.38 9.44 3006 Cibuluh 6.45 6.46 6.46 6.44 6.50 3007 Kedunghalang 2.76 2.76 2.76 2.76 2.76 3008 Ciparigi 11.54 11.57 11.60 11.51 12.07 4002 Gudang 6.80 6.81 6.81 6.80 6.81 4004 Tegallega 5.50 5.52 5.54 5.50 5.49 4006 Sempur 8.75 8.80 8.84 8.71 8.66 4010 Kebonkelapa 14.40 14.43 14.46 14.38 14.87 5002 Pasirkuda 7.55 7.55 7.56 7.54 7.60 5003 Pasirjaya 9.00 9.01 9.02 8.99 9.09 5004 Gunungbatu 10.83 10.85 10.87 10.82 11.05 5006 Menteng 9.00 9.01 9.02 8.99 9.12 5008 Cilendek Barat 8.78 8.79 8.79 8.76 8.90 5009 Sindangbarang 13.68 13.72 13.76 13.64 14.20 5015 Curugmekar 6.83 6.84 6.84 6.82 6.87 6001 Kedungwaringin 10.07 10.11 10.15 10.03 10.27 6003 Kebonpedes 8.76 8.82 8.87 8.68 8.89 6004 Tanahsareal 13.27 13.31 13.35 13.20 13.37 6005 Kedungbadak 11.19 11.22 11.25 11.12 11.53 6007 Sukadamai 15.12 15.16 15.20 15.08 15.74 6009 Kayumanis 18.04 18.17 18.29 17.93 18.17 6011 Kencana 11.37 11.38 11.38 11.36 11.44 Kasus pertama ini merupakan kajian untuk keragaman antar area yang sangat besar. Peubah yang menjadi perhatian : pendapatan per kapita

5. Kajian Empirik (2) Naive Prasad- Rao Prasad-Rao Jackknife Direct Est. Terkoreksi 1002 Pamoyanan 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 1009 Muarasari 6.35 6.35 6.35 6.35 6.36 1013 Batutulis 3.36 3.36 3.36 3.36 3.36 1015 Empang 4.89 4.89 4.89 4.89 4.90 1016 Cikaret 2.80 2.80 2.80 2.79 2.80 2002 Sindangrasa 6.70 6.70 6.70 6.70 6.71 2006 Sukasari 2.57 2.57 2.57 2.57 2.58 3001 Bantarjati 3.71 3.71 3.71 3.71 3.71 3002 Tegalgundil 3.02 3.02 3.02 3.02 3.02 3004 Cimahpar 4.66 4.66 4.67 4.66 4.68 3006 Cibuluh 2.71 2.71 2.71 2.71 2.71 3007 Kedunghalang 3.06 3.06 3.06 3.06 3.06 3008 Ciparigi 4.09 4.09 4.09 4.09 4.10 4002 Gudang 2.16 2.16 2.16 2.16 2.16 4004 Tegallega 5.76 5.76 5.76 5.76 5.78 4006 Sempur 2.64 2.64 2.64 2.64 2.64 4010 Kebonkelapa 2.37 2.37 2.37 2.36 2.37 5002 Pasirkuda 1.74 1.74 1.74 1.74 1.74 5003 Pasirjaya 2.11 2.11 2.11 2.11 2.11 5004 Gunungbatu 2.68 2.68 2.68 2.68 2.68 5006 Menteng 2.55 2.55 2.55 2.55 2.55 5008 Cilendek Barat 1.94 1.94 1.94 1.94 1.94 5009 Sindangbarang 3.26 3.26 3.26 3.26 3.26 5015 Curugmekar 2.59 2.59 2.59 2.59 2.59 6001 Kedungwaringin 3.65 3.65 3.65 3.65 3.65 6003 Kebonpedes 2.84 2.84 2.84 2.84 2.85 6004 Tanahsareal 2.58 2.58 2.58 2.58 2.58 6005 Kedungbadak 3.41 3.41 3.41 3.41 3.41 6007 Sukadamai 2.48 2.48 2.48 2.48 2.48 6009 Kayumanis 3.73 3.73 3.73 3.73 3.74 6011 Kencana 3.48 3.48 3.48 3.48 3.49 Kasus kedua ini merupakan kajian untuk keragaman antar area yang relatif homogen. Peubah yang menjadi perhatian : tingkat pengangguran 6. Diskusi dan Pembahasan Secara umum kajian empirik yang disajikan menunjukkan bahwa pendugaan tidak langsung pada pendugaan statistik area kecil untuk level kelurahan cukup baik dan berhasil meningkatkan akurasi pendugaan. Jika terjadi keragaman sampling error yang cukup besar antar area kecil, tingkat akurasi ini berkurang dibandingkan dengan jika kondisi sampling error homogen. Kondisi ini diperkuat dengan hasil kajian Kurnia dan Notodiputro (2006)

6. Diskusi dan Pembahasan Pengaruh pendugaan ragam sampling error sangat dirasakan jika kondisi antar area memiliki keragaman yang besar. Upaya pengembangan metode dalam hal ini untuk menanggulangi kejadian tersebut menjadi perhatian dalam penelitian-penelitian lanjutan, terutama untuk kasus di Indonesia, dimana hampir bisa dipastikan keragaman penarikan contoh untuk setiap area kecil relatif tidak homogen Terima Kasih

Pendapatan per kapita Direct Est. MSE_D EBLUP- EB Est. MSE_N MSE_P MSE_PK MSE_J 1002 Pamoyanan 19.9100 1.5292 19.9875 1.5233 1.5242 1.5251 1.5222 1009 Muarasari 18.6068 0.8932 18.6151 0.8911 0.8914 0.8917 0.8908 1013 Batutulis 39.0488 22.1159 38.3516 20.8187 20.9745 21.1312 20.7336 1015 Empang 25.7253 2.5224 25.7707 2.5096 2.5120 2.5145 2.5034 1016 Cikaret 23.5192 2.3062 23.6621 2.2921 2.2941 2.2961 2.2903 2002 Sindangrasa 17.9153 3.3882 17.9575 3.3582 3.3625 3.3668 3.3539 2006 Sukasari 23.7173 1.6221 23.7544 1.6152 1.6162 1.6172 1.6142 3001 Bantarjati 40.2376 40.2612 41.3261 36.5640 37.0082 37.4552 35.9035 3002 Tegalgundil 16.7074 2.3859 16.8380 2.3750 2.3772 2.3793 2.3689 3004 Cimahpar 21.0703 3.9555 21.0880 3.9279 3.9337 3.9396 3.9089 3006 Cibuluh 34.1938 4.9335 34.2610 4.8840 4.8930 4.9021 4.8612 3007 Kedunghalang 32.2685 0.7919 32.2555 0.7904 0.7906 0.7909 0.7900 3008 Ciparigi 31.3539 14.3174 32.1954 13.8118 13.8816 13.9518 13.7250 4002 Gudang 20.1629 1.8838 20.1237 1.8748 1.8762 1.8775 1.8732 4004 Tegallega 73.9938 16.4868 72.1205 15.7618 15.8526 15.9440 15.7062 4006 Sempur 68.4664 35.1578 64.7332 32.0712 32.4243 32.7796 31.7886 4010 Kebonkelapa 21.9877 10.6847 22.3678 10.3795 10.4196 10.4599 10.3513 5002 Pasirkuda 24.8399 3.5615 24.8907 3.5270 3.5318 3.5365 3.5237 5003 Pasirjaya 23.7288 4.6516 23.8147 4.5984 4.6065 4.6145 4.5873 5004 Gunungbatu 25.6452 8.0373 25.8966 7.8725 7.8957 7.9191 7.8472 5006 Menteng 26.3644 5.7755 26.4966 5.6851 5.6974 5.7097 5.6767 5008 Cilendek Barat 19.0320 2.8666 19.2365 2.8538 2.8569 2.8600 2.8420 5009 Sindangbarang 28.2437 16.0795 28.7163 15.4347 15.5214 15.6086 15.3361 5015 Curugmekar 33.8163 5.3977 33.8057 5.3286 5.3394 5.3502 5.3113 6001 Kedungwaringin 46.0712 22.3868 45.6695 21.1549 21.3141 21.4743 20.9715 6003 Kebonpedes 74.8297 44.231 72.0041 39.7940 40.3133 40.8359 39.0272 6004 Tanahsareal 30.1196 16.2075 29.7793 15.6272 15.7151 15.8037 15.4525 6005 Kedungbadak 31.0433 12.8135 31.5810 12.4993 12.5559 12.6129 12.3370 6007 Sukadamai 25.2414 15.7916 25.7394 15.1383 15.2221 15.3065 15.0740 6009 Kayumanis 37.8307 47.2355 35.8578 41.8673 42.4456 43.0275 41.3478 6011 Kencana 16.5445 3.5838 16.5731 3.5501 3.5549 3.5597 3.5455 Tingkat pengangguran Direct Est. MSE_D EBLUP- EB Est. MSE_N MSE_P MSE_PK MSE_J 1002 Pamoyanan 13.0435 0.0861 13.0346 0.0859 0.0859 0.0860 0.0859 1009 Muarasari 1.8519 0.0139 1.8550 0.0139 0.0139 0.0139 0.0139 1013 Batutulis 6.3830 0.0461 6.3857 0.0460 0.0460 0.0460 0.0460 1015 Empang 3.3333 0.0266 3.3368 0.0266 0.0266 0.0266 0.0266 1016 Cikaret 9.8039 0.0752 9.8012 0.0751 0.0751 0.0751 0.0750 2002 Sindangrasa 1.6667 0.0125 1.6692 0.0125 0.0125 0.0125 0.0125 2006 Sukasari 8.3333 0.0461 8.3345 0.0460 0.0460 0.0460 0.0460 3001 Bantarjati 5.4545 0.0410 5.4575 0.0409 0.0410 0.0410 0.0409 3002 Tegalgundil 6.8966 0.0434 6.8974 0.0433 0.0433 0.0433 0.0433 3004 Cimahpar 3.2787 0.0235 3.2853 0.0235 0.0235 0.0235 0.0235 3006 Cibuluh 10.5263 0.0815 10.5259 0.0813 0.0814 0.0814 0.0813 3007 Kedunghalang 9.0909 0.0776 9.0920 0.0774 0.0774 0.0774 0.0773 3008 Ciparigi 4.8780 0.0399 4.8822 0.0399 0.0399 0.0399 0.0399 4002 Gudang 14.8148 0.1025 14.7901 0.1023 0.1023 0.1024 0.1021 4004 Tegallega 2.2727 0.0172 2.2772 0.0172 0.0172 0.0172 0.0172 4006 Sempur 10.9375 0.0836 10.9254 0.0834 0.0834 0.0835 0.0834 4010 Kebonkelapa 12.0690 0.0817 12.0685 0.0815 0.0815 0.0816 0.0814 5002 Pasirkuda 20.0000 0.1210 19.9472 0.1205 0.1206 0.1206 0.1205 5003 Pasirjaya 13.5135 0.0813 13.4947 0.0811 0.0811 0.0812 0.0811 5004 Gunungbatu 10.6383 0.0813 10.6321 0.0811 0.0811 0.0812 0.0811 5006 Menteng 10.9091 0.0773 10.8989 0.0771 0.0772 0.0772 0.0771 5008 Cilendek Barat 16.6667 0.1044 16.6437 0.1040 0.1041 0.1041 0.1040 5009 Sindangbarang 6.3830 0.0434 6.3880 0.0433 0.0433 0.0433 0.0433 5015 Curugmekar 10.4167 0.0731 10.4118 0.0729 0.0729 0.0729 0.0729 6001 Kedungwaringin 6.3830 0.0544 6.3866 0.0543 0.0543 0.0543 0.0543 6003 Kebonpedes 9.4340 0.0720 9.4351 0.0719 0.0719 0.0719 0.0718 6004 Tanahsareal 11.5385 0.0887 11.5263 0.0885 0.0885 0.0885 0.0884 6005 Kedungbadak 6.3830 0.0475 6.3844 0.0474 0.0474 0.0474 0.0474 6007 Sukadamai 12.5000 0.0961 12.4906 0.0958 0.0958 0.0959 0.0958 6009 Kayumanis 5.4545 0.0416 5.4661 0.0415 0.0415 0.0415 0.0415 6011 Kencana 6.2500 0.0475 6.2580 0.0474 0.0474 0.0474 0.0474