Pendugaan Kemiskinan Menggunakan Small area Estimation dengan Pendekatan Emperical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP)

Abstract

Kemiskinan merupakan permasalahan yang berkaitan dengan berbagai aspek kehidupan manusia. Selama ini kemiskinan diduga menggunakan data Susenas yang diukur melalui pendekatan pengeluaran perkapita. Faktanya, objek yang disurvei pada Susenas ini hanyalah rumah tangga yang melakukan kegiatan ekonomi, sehingga memungkinkan jumlah sampel tidak mewakili karakteristik dari keseluruhan populasi. Jika data tersebut digunakan untuk menduga kemiskinan akan menghasilkan pendugaan yang bias dan varians yang besar karena jumlah sampel kecil kurang representatif untuk mewakili data. Upaya yang dapat dilakukan untuk menduga pada area kecil dengan menambah sampel, namun hal ini membutuhkan biaya yang banyak sehingga untuk mengatasi masalah tersebut yaitu dengan mengoptimalkan data yang tersedia dengan menggunakan small area estimation (SAE). Salah satu pendekatan yang dapat digunakan pada pendugaan area kecil yaitu dengan menggunakan pendekatan Emperical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP). Pada penelitian ini keakuratan dari penduga EBLUP dapat dievaluasi dengan Mean Square Error (MSE). Hasil penelitiannya penduga Emperical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) lebih baik dibandingkan dengan pendugaan langsung. MSE penduga langsung lebih besar daripada MSE penduga tidak langsung. Nilai rata-rata MSE penduga langsung sebesar 0.005729 dan rata-rata MSE penduga EBLUP sebesar 0.002873.