PENDUGAAN PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI SUMATERA BARAT MENGGUNAKAN SMALL AREA ESTIMATION DENGAN PENDEKATAN SEMIPARAMETRIK PENALIZED SPLINE

Authors

  • SHINTA MUTIA KARNEVA
  • HAZMIRA YOZZA
  • FERRA YANUAR

DOI:

https://doi.org/10.25077/jmu.8.3.68-76.2019

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah sosial yang belum teratasi oleh pemerintah hingga saat ini. Walaupun angka kemiskinan sudah menurun, tapi masi banyak penduduk di Indonesia dikatergorikan miskin. Hal ini dikarenakan tidak tepatnya sasaran kebijakan pemerintah. Agar hal tersebut tidak terjadi maka untuk mengimplementasikan program pengentasan kemiskinan diperlukan adanya informasi pada suatu daerah. Informasi yang diperlukan berupa persentase penduduk miskin yang didapat melalui survey. Persentase penduduk miskin merupakan penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan di bawah garis kemiskinan. Survei penduduk merupakan salah satu cara yang digunakan untuk memperoleh informasi mengenai kependudukan. Jika survei dilakukan di area yang besar, maka dapat dihasilkan pendugaan parameter yang cukup akurat. Keterbatasan objek survei menyebabkan data yang di duga dengan pendugaan parameter secara langsung tidak menghasilkan dugaan yang akurat. Untuk menghasilkan pendugan yang lebih baik maka digunakan metode pendugaan tidak langsung pada area kecil (Small Area Estimation). Pada SAE, ada informasi lain yang diasumsikan dapat dipinjam untuk memperbaiki pendugaan terhadap parameter yang menjadi perhatian. Informasi dapat berupa variabel yang sama pada area lain atau variabel lain pada area yang sama yang dipandang berkaitan dengan parameter yang akan diduga. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah pendekatan semiparametrik Penalized Spline (P-spline) yang memiliki model fleksibel karena keberadaan dua komponen dalam model yang mengakomodasi hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor yang bersifat linier dan hubungan antar variabel respon dengan variabel prediktor yang bersifat nonlinier. Pendugaan persentase kemiskinan dibandingkan dalam empat model, dimana tiga variabel prediktor diasumsikan parametrik dan satu variabel prediktor diasumsikan nonparametrik. Evaluasi hasil pendugaan persentase kemiskinan terbaik dapat dilihat berdasarkan nilai koefisien determinasi yang besar.

Kata Kunci: Semiparametrik, Small Area Estimation, Penalized Spline

Downloads

Published

13-12-2019

Issue

Vol. 8 No. 3 (2019)

Section

Articles

License

All articles published in Jurnal Matematika UNAND (JMUA) are open access and licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC BY-SA) license. This ensures that the content is freely available to all users and can be shared and adapted, provided appropriate credit is given and any adaptations are distributed under the same license.

Copyright Holder

The copyright of all articles published in Jurnal Matematika UNAND is held by the Departemen Matematika dan Sains Data, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA), Universitas Andalas (UNAND). This applies to all published versions, including the HTML and PDF formats of the articles.

Author Rights

While the Departemen Matematika dan Sains Data FMIPA UNAND holds the copyright for all published content, authors retain important rights under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA). This license grants authors and users the following rights:

  • Reuse: Authors can reuse and distribute their work for any lawful purpose, including sharing on personal websites, institutional repositories, or in subsequent publications.
  • Attribution and Adaptation: Authors and others may remix, adapt, and build upon the published work for any purpose, even commercially, as long as proper credit is given to the original authors, and any derivative works are distributed under the same CC BY-SA license.

Creative Commons License (CC BY-SA)

Under the terms of the CC BY-SA license, users are free to:

  • Share: Copy and redistribute the material in any medium or format.
  • Adapt: Remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.

However, the following conditions apply:

  • Attribution: Users must give appropriate credit to the original author(s) and Departemen Matematika dan Sains Data FMIPA UNAND, provide a link to the license, and indicate if changes were made. Attribution must not imply endorsement by the author or the journal.
  • ShareAlike: If users remix, transform, or build upon the material, they must distribute their contributions under the same license as the original.

For more information about the CC BY-SA license, please visit the Creative Commons website.

Third-Party Content

If authors include third-party material (such as figures, tables, or images) that is not covered by a Creative Commons license, they must obtain the necessary permissions for reuse and provide proper attribution. Authors are required to ensure that any third-party content complies with open-access licensing requirements or includes permissions for redistribution under similar terms.

Copyright and Licensing Information Display

The copyright and licensing terms will be clearly displayed on each article's landing page, as well as within the full-text versions (HTML and PDF) of all published articles.

No "All Rights Reserved"

As an open-access journal, JMUA does not use "All Rights Reserved" policies. Instead, the CC BY-SA license ensures that the works remain accessible and reusable for a wide audience while still protecting both the authors' and the copyright holder's rights.

Â