## EKSPLORASI SMALL AREA ESTIMATION (SAE) DATA SUSENAS TRIWULANAN DENGAN ADD-INS REXCEL
Ibnu Santoso 1 , Nur Amanah 2
Politeknik Statistika STIS, Jakarta Email: 1 ibnu@stis.ac.id, 2 nur.amanah@bps.go.id

## Abstrak
Dewasa  ini,  permintaan  penyajian  wilayah  kecil  pada  data  BPS  terus  meningkat.  Hal  ini  mendorong dilakukannya  kajian  penerapan  teknik  estimasi  SAE  pada  data  BPS.  Dengan  mengambil  studi  kasus SUSENAS  triwulanan,  ingin  diketahui  sejauh  mana  teknik  SAE  mampu  menghasilkan  nilai  estimasi untuk  penyajian  data  pada  wilayah  kecil  yang  lebih  baik  dari  teknik design-based .  Dari  penelitian diperoleh  hasil  bahwa  teknik  SAE  EBLUP  Fay-Herriot  mampu  menghasilkan  nilai  estimasi  dengan MSE  yang  lebih  rendah  daripada design-based. Penelitian  ini  juga  menghasilkan tools yang  mampu menunjang  penghitungan  teknik  SAE. Tools dibuat  dalam  bentuk Add-Ins  Rexcel yang  bebasis Graphical User Interface (GUI).
Kata kunci : EBLUP Fay Herriot, SAE, design-based , SUSENAS, Add-Ins , Rexcel

## Abstract
Nowadays,  the  demand  of  small  area  data  of  BPS-Statistics  Indonesia  is  increasing.  This  condition needs further study about SAE for BPS data. By using SUSENAS quarterly,  we  want to see how SAE can produce better accuracy for estimation value in small area than design-based. The result show that SAE EBLUP-Fay Herriot can produce better estimation with lower MSE than design-based estimation. This research also create tools to calculate this estimation. The tools was wrapped in Add-Ins Rexcel based on Graphical User Interface (GUI).
Keywords : EBLUP Fay Herriot, SAE, design-based, SUSENAS, Add-Ins, Rexcel

## PENDAHULUAN
Teknik  estimasi  merupakan  pendugaan nilai  parameter  populasi  saat  data  yang tersedia  adalah  data  hasil  survei  atau  data sampel.  Teknik  estimasi  yang  selama  ini dipakai  di  BPS  adalah  teknik  estimasi design-based. Teknik estimasi ini mengolah data  hasil  survei  sesuai  dengan  teknik desain pengambilan sampelnya. Teknik ini baik  diterapkan  saat  sampel  cukup  besar. Jika  sampel  yang  digunakan  terlalu  kecil maka akan cenderung menghasilkan standar  error  yang  besar.  Hal  ini  akan berdampak pada rendahnya kualitas keakuratan hasil estimasi.
Teknik Small Area Estimation merupakan
teknik estimasi yang memanfaatkan data tambahan atau auxiliary  variable dalam  menghitung  nilai suatu  parameter.  Teknik  ini  memperoleh informasi  mengenai  populasi  dengan memanfaatkan  data  lain.  Penggunaan auxiliary variable inilah yang dipergunakan untuk  mengatasi  keterbatasan  informasi populasi  karena  penggunaan  data  dengan sampel yang kecil.
Dewasa  ini,  permintaan  penyajian data  BPS  semakin  meningkat.  Hal  ini utamanya  berkaitan  pada  penyajian  data hingga  wilayah  kecil.  Banyak  permintaan penyajian  data  hingga  wilayah  kecil  yang belum  terakomodasi  oleh  BPS,  salah  satu contohnya  adalah  data  dari  kegiatan statistik rutin SUSENAS triwulan. SUSENAS  yang  diselenggarakan  secara triwulan mulai  dilakukan  pada  tahun  2011 dengan sampel sekitar tiga ratus ribu rumah tangga  yang  tersebar  diseluruh  provinsi  di Indonesia.  Selama  ini  penyajian  data SUSENAS  berada  pada  level  wilayah nasional dan provinsi untuk setiap triwulan dan untuk penggabungan empat triwulannya  atau  satu  tahun  sampai  pada level  kabupaten.  Hal  ini  berarti  bahwa diperlukan  waktu  satu  tahun  untuk memperoleh  hasil  penyajian  data  hingga wilayah  kabupaten.    Kelemahan  estimasi dari design-based inilah yang ingin diatasi dengan  mengkaji  penerapan  teknik Small Area Estimation .
Kegiatan  SUSENAS  menghasilkan banyak  indikator  sosial,  ekonomi  dan demografi.  Dalam  penelitian  ini  akan mengambil satu variabel yaitu variabel rata- rata  pengeluaran  perkapita.  Menurut  data Subdit  Konsultasi  dan  Layanan  Statistik BPS  tahun  2014,  variabel  ini  termasuk dalam  salah  satu  variabel  unggulan  yang diminati oleh pengguna data BPS. Domain penelitian  yang  diambil  adalah  provinsi NTT yang merupakan provinsi dengan nilai rata-rata pengeluaran perkapita terendah di Indonesia.
Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji  teknik  SAE  yang  sesuai  untuk data  BPS  dan  memilih  teknik  yang  sesuai untuk  diterapkan  dalam  studi  kasus SUSENAS  triwulanan  variabel  rata-rata pengeluaran  perkapita  rumah  tangga. Selanjutnya  penelitian  ini  akan merancang tools untuk metode SAE penghitungan studi kasus  data  triwulanan  SUSENAS  provinsi NTT variabel rata-rata pengeluaran perkapita. Dugaan sementara untuk penelitian ini adalah dengan menggunakan teknik estimasi SAE akan mampu menghasilkan nilai estimasi sampai wilayah kecil, yaitu kabupaten, dengan akurasi yang lebih  baik  daripada  menggunakan  teknik design-based. Hal  ini  akan  dibuktikan dengan  nilai  MSE  yang  dihasilkan  pada teknik  SAE  lebih  keci  daripada  nilai  SE yang dihasilkan oleh design-based.

## METODE

## Tinjauan Referensi
Penelitian  mengenai  SAE  telah  banyak dilakukan  oleh  banyak  peneliti.  Hal  ini terkait  dengan  pentingnya  penyajian  data hingga  wilayah  kecil  untuk  memenuhi kebutuhan  data  yang  semakin  tinggi. Banyaknya permintaan data untuk wilayah kecil  ini  digunakan  untuk  menunjang kebijakan-kebijakan baru yang dirumuskan dengan  cakupan  wilayah  yang  semakin spesifik.
Data  SUSENAS  variabel  rata-rata pengeluaran  perkapita  digunakan  sebagai salah  satu  indikator  kemiskinan  oleh pemerintah. Penentuan kategori kemiskinan
sendiri  memiliki  banyak  dimensi  yang saling terkait dan mengharuskan tersedianya  data  yang  akurat  hingga wilayah  kecil.  Ketersediaan  data  hingga wilayah kecil akan memberikan acuan yang lebih  baik  daripada  saat  menggunakan penyajian data yang lebih luas. Selain untuk pemerintah,  variabel  rata-rata  pengeluaran perkapita  ini  juga  digunakan  oleh  pihak swasta  untuk  mengetahui  daya  beli masyarakat disuatu wilayah dengan cakupan yang lebih spesifik. Data daya beli masyarakat  ini  sangat  bermanfaat  untuk menentukan  alokasi  pemasaran  yang dilakukan oleh pihak swasta.
Penelitian  terkait  SAE  telah  banyak dilakukan  diantaranya  penelitian  yang dilakukan oleh Hukum Chandra dan Gupta ada  tahun  2013  dengan  judul Small  Area Estimation under Area Level Model Using R Software . Penelitian ini mengambil studi kasus  data  produksi  panen  padi  untuk penyajian  level  distrik  di  Uttar  Pradesh, India.  Data  bersumber  dari Nation  Sample Surfey Office (NSSO) dalam kegiatan Crop
Cutting
Experiments (CCEs). Pada
penelitian ini digunakan teknik SAE under level  area  dengan  metode  EBLUP  Fay- Herriot.  Hasilnya  diketahui  bahwa  SAE mampu  menurunkan  nilai  SE  yang dihasilkan dengan design-based .
Penelitian  mengenai  implementasi SAE  telah  banyak  dilakukan  termasuk  di Indonesia.  Beberapa  akademisi  dibidang statistik  dan  matematik  telah  mencoba mengimplementasikannya terutama dengan menggunakan  data  BPS.  Salah  satu penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya  berjudul  “ EB-EBLUP  MSE Estimator  on  Small  Area  Estimation  with Application  to  BPS  Data ”.  Penelitian  ini dilakukan  oleh  Anang  Kurnia  dan  Khairil A. Notodiputro pada tahun 2006. Penelitian ini  merupakan  salah  satu  penelitian  awal yang menerapkan data BPS dalam pendugaan  dengan  SAE.  Hasil  dari penelitian  ini  kemudian  dipesentasikan dalam IcoMS-1 di Bandung.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah melihat  sejauhmana  penerapan  SAE  dapat digunakan  untuk  data  BPS.  Hal  ini dilakukan  dengan  melihat  perbandingan
nilai  mse  dari  berbagai  ahli  seperti  mse Jackknife,  Prasad  Rao  dan  Naive.  Model yang  digunakan  untuk  estimasi  adalah model  dengan  pendekatan  pendugaan EBLUP  dan  EB.  Dari  penelitian  ini diperoleh  hasil  bahwa  teknik  SAE  bisa diimplementasikan  pada  data  BPS.  Hal  ini dapat  dilihat  dari  adanya  penurunan  MSE dengan  SAE  jika  dibandingkan  dengan MSE design-based .

## Metode Analisis
Pada  data  SUSENAS  triwulan,  teknik estimasi  yang  diterapkan  adalah  teknik estimasi design-based dengan  rancangan sampling three stages sampling yaitu PPS- PPS-Sistematik.  Pengolahan  data  nya dilakukan  dengan  menggunakan  program STATA  dengan  database  untuk raw  data menggunakan  .dbf  .berikut  rumus design- based yang digunakan:
Y = 1 n Σ i=1 n 1 p i m i Σ j=1 mi 1 p ij L ij l ij Σ k=1 lij y ijk
(1)
Stadar  keakuratan  yang  dipake  pada teknik estimasi design-based adalah Relative  Standard  Error (RSE).  Nilai  ini diperoleh  dari  hasil  pembagian  atara  nilai standard  error (SE)  dengan  nilai  yi  hasil estimasi. Berikut uraian rumusnya :
𝑅𝑆𝐸 = 𝑠𝑒(𝑦) 𝑦 𝑥 100 %
(2)
Teori mengenai SAE sangat luas dan memiliki karakteristik dan kondisi penerapan  yang  berbeda-beda  bergantung pada  ketersediaan  data  yang  dimiliki. Pembahasan  mengenai  teknik  SAE  yang sesuai  untuk  mengestimasi  suatu  nilai dilakukan dengan mengidentifikasi terlebih dahulu  jenis  data  yang  diestimasi  dan ketersedian auxiliary  variable (variabel tambahan)  yang  dimiliki.  Penelitian  ini menggunakan  data  SUSENAS  dengan variabel  rata-rata  pengeluaran  perkapita yang  termasuk  dalam  kategori  data continue. Selanjutnya penggunaan variabel tambahan  yang  dimiliki  disajikan  dalam satuan  wilayah  atau  area  sama  dengan variabel  yang  diestimasi.  Hal  ini  berarti bahwa model yang digunakan adalah model EBLUP under area level Fay-Herriot.
General Linear Mixed Model
(GLMM) memiliki pendekatan yang digunakan  untuk  melakukan  pendugaan parameter  terbaik  yaitu Best  Linear
Unbiased Predictor (BLUP). BLUP
merupakan  penduga  yang  memiliki  nilai varians  yang  terkecil  sehingga  dianggap paling  mendekati  nilai  sebenarnya  yang ingin  dicari.  BLUP  menggunakan  asumsi bahwa nilai varians dari populasi dan nilai koefisien  regresi  parameter  diketahui sedangkan  dalam  prakteknya  kedua  nilai tersebut sulit diketahui. Hal ini dikarenakan ketidaktersediaan  data  populasi.  Oleh karena itu, digunakan pendekatan pendugaan bagi kedua nilai tersebut dengan Restricted  Maximum  Likelihood (REML),
Maximum Likelihood (ML) atau Momment Method (MM) untuk nilai variabel Yi yang mengikuti asumsi distribusi normal (Isabel Molina  dan  Yolanda  Marhuenda,  2015). Sedangkan  untuk  nilai  variabel Yi yang tidak mengikuti distribusi normal menggunakan fitting  constant (Hukum Chandra, U. C. Sud and V.K. Gupta, 2013). Model  BLUP  yang  menggunakan nilai pendugaan untuk varians dan koefisien regresinya  tersebut  kemudian  disebut sebagai Empirical  Best  Linier  Unbiased Predictor (EBLUP).  Metode  ini  cocok digunakan  untuk  melakukan  pendugaan area  kecil  bagi  variabel  dengan  nilai kontinyu.
Di sisi lain, terdapat teknik pendugaan  model  SAE  yaitu  EB  dan  HB. Penduga ini merupakan metode pendugaan parameter untuk wilayah kecil yang sesuai untuk  variabel  dengan  nilai  biner/ binary data dan nilai hitung/ count data . Keduanya menggunakan  pendekatan  bayesian  untuk mendapatkan nilai penduga yang diinginkan. Metode pendugaan ini memanfaatkan nilai posterior density untuk mengestimasi  parameter  populasi.  Secara umum  keduanya  dapat  dipakai  dalam estimasi  data  biner  dan  data  hitung,  yang membedakan keduanya adalah pada karakteristik data yang tersedia.
Pada  teknik  SAE  yang  digunakan, Tahapan yang dilalui sebelum menggunakan  teknik  estimasi  ini  adalah dengan  mempersiapkan  data  yang  telah
diolah (seperti yang diuraikan sebelumnya). Dibutuhkan  variabel  utama  yang  ingin diestimasi dan juga variabel pembantu yang sesuai.  Selanjutnya  metode  estimasi  SAE dilakukan  sesuai  rumus  Multivariate  Fay- Herriot models yakni:
𝑌 𝑑 𝐸𝐵𝐿𝑈𝑃 = 𝑥 𝑑 𝑇 𝛽 + 𝑢 𝑑 =   𝛾 𝑑 𝑦 𝑑 + (1 − 𝛾 𝑑 )𝑥 𝑑 𝑇 𝛽 (3)
Dimana: 𝑥 merupakan nilai auxiliary variable. 𝛽 merupakan  nilai  koefisien  regresi  yang diperoleh dari auxiliary variable.
𝑦 𝑑 merupakan nilai variabel yang diestimasi dengan design-based
𝛾 𝑑 merupakan  nilai shrinkage  factor yang nilainya 0 ≤ 𝛾 𝑑 ≤ 1 γd= 𝜎 𝑢 2 /(𝑣 𝑑 + 𝜎 𝑢 2 ) (4) 𝜎 𝑢 2 merupakan nilai variance dari fit model x ~ y 𝑣 𝑑 merupakan  nilai  variance  dari  variabel yang  diestimasi  dengan  menggunakan design-based .
Nilai  akurasi  dari  hasil  SAE  metode ini  dilihat  dari  nilai  MSE  yang  dihasilkan model. Nilai tersebut diperoleh dari:
𝑀𝑆𝐸 [ Ỳ 𝑑 𝐸𝐵𝐿𝑈𝑃 (𝜎 𝑢 2 , 𝜷 ~ )] = 𝑔 1𝑖 (𝜎 𝑢 ~2 ) + 𝑔 2𝑖 ( 𝜎 𝑢 ~2 ) + 2𝑔 3𝑖 ( 𝜎 𝑢 ~2 ) (5)
Dengan uraian
𝑔 𝑖𝑑 =   𝛾 𝑑 𝑣 𝑑 (6) 𝑔 2𝑑 = (1 − 𝛾 𝑑 ) 2 𝑥 𝑑 2 𝑉𝑎𝑟 (𝛽)𝑥 𝑑 (7) 𝑔 3𝑑 = [ 𝑣 𝑑 𝑣 𝑑 + 𝜎 𝑢 2 ] 𝑥 𝑉𝑎𝑟 ( 𝜎 𝑢 2 ) (8)
MSE  EBLUP  yang  dipakai  adalah MSE prasad Rao (1990). MSE ini memiliki keakuratan  yang  lebih  baik  dibanding dengan  MSE  EBLUP  sebelumnya  (tanpa memperhatikan  pendekatan  ordo  1/D  ). Pembuktian  MSE  ini  lebih  baik  telah dilakukan  pada  penelitian  Prasad  Rao (1990).
Nilai 𝜎 𝑢 2 merupakan  nilai  varians populasi yang diperoleh dengan memodelkan  nilai  yi  dan  xi  sehingga diperoleh  nilai  estimasi  populasi  untuk wilayah  kecil  yang  diinginkan.  Metode pendugaan untuk nilai 𝜎 𝑢 2 bergantung pada nilai  yi,  jika  nilai  yi  memenuhi  asumsi kenormalan maka pendugaan 𝜎 𝑢 2 menggunakan  teknik  statistik  matematik MLE, REML ataupun MM. Pendugaan 𝜎 𝑢 2
undernormality terdapat  pada  sae  package yang  dibuat  oleh  Isabella  2015.  Berikut uraian  algoritma  untuk  pendugaan 𝜎 𝑢 2 undernormality.
 Metode MLE
Maximum  Likelihood  Estimator (MLE) merupakan teknik penduga yang digunakan untuk mencari titik tertentu untuk memaksimalkan  sebuah  fungsi  peluang yang dimilikinya.
 Metode REML
Restricted  Maximum  Likelihood (REML) merupakan  bentuk  pengembangan  dari MLE  saat  nilai  MLE  bias.  REML merupakan  MLE  yang  tidak  secara langsung menggunakan data namun melakukan transformasi kedalam suatu data set sehingga mampu mengurangi bias yang bisa  terbentuk  saat  tanpa  mentransformasi data.
 Metode Momen
Ide  utama  dari  metode  momen  adalah menyamakan  karakteristik  sampel  tertentu seperti  mean  dan  varians  untuk  nilai-nilai yang diharapkan populasi yang bersesuaian dan  kemudian  menyelesaikan  persamaan yang  dihasilkan  untuk  mendapatkan  nilai perkiraan  parameter  yang  tidak  diketahui. Jika 𝜃 1, 𝜃 2,…, 𝜃𝑚 adalah  parameter  yang tidak  diketahui  dari  populasi,  maka estimator  momen 𝜃 1, 𝜃 2,…, 𝜃𝑚 diperoleh dengan  menyamakan  momen  sampel m yang  pertama  dengan  momen  populasi m yang  pertama  yang  bersesuaian  dan menyelesaikan untuk 𝜃 1, 𝜃 2,…, 𝜃𝑚 . Sedangkan untuk pendugaan 𝜎 𝑢 2 tanpa asumsi  normalitas  menggunakan  teknik fitting  constant  method dengan  rumus sebagai  berikut:  (Hukum  Chandra  dan Gupta, 2013) σ u 2 = Σ residual−( 1−kebaikan regresi hat)x σ i 2 length (yi)−n(Xi) (9)
Variabel  tambahan  yang  digunakan mengacu  pada  penelitian  sebelumnya  oleh Anang  Kurnia    dan  Notodiputro  yaitu variabel  jumlah  penduduk,  jumlah  rumah tangga  pertanian,  jumlah  pengguna,  dan PLN.  Selain  ketiga  variabel  tersebut, peneliti menambahkan empat variabel baru
yaitu variabel jumlah penderita gizi buruk, jumlah  AKB,  jumlah  penerima  Surat Keterangan  Miskin  (  SKTM  )  dan  jumlah rumah tangga penerima JAMKESDA. Data variabel tambahan tersebut bersumber dari PODES  tahun  2011.  Pemilihan  variabel tambahan  didasarkan  pada  kemampuan variabel tambahan tersebut dalam menggambarkan populasi dari area sampel. Semakin  baik  variabel  tambahan  mampu menggambarkan  keragaman  pada  populasi maka  akan  semakin  akurat  estimasi  SAE. Salah satu indikator yang digunakan dalam menentukan  kebaikan  variabel  tambahan adalah dengan menggunakan ukuran korelasi.  Semakin  besar  korelasi  variabel tambahan  dengan  variabel  estimasi  maka semakin  baik  variabel  tambahan  tersebut untuk digunakan. (Rao, 2003).

## Rancangan Tools
Pembuatan tools yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  metode design oriented research dengan tes validasi black box dan white  box .  Pengujian  dilakukan dengan  menggunakan  Ms.Excel  manual serta  dengan  menggunakan R-Software . Metode perancangan design based oriented research ini  terdiri  dari  empat  tahapan diantaranya awareness of problem, suggestion,  development,  evaluation dan conclusion. Tools
yang dibuat
menggunakan R-software sebagai back-end dan Ms.Excel sebagai front-end .
Microsoft  Excel  adalah  salah  satu program  penghitungan  keluaran  Microsoft yang  sudah  dikenal  luas  oleh  pengguna komputer.  Berbagai  kalangan  rata-rata sudah mengenal fungsi dan bisa mengoperasikan software ini  dengan  baik. Namun  tidak  semua  fungsi  penghitungan khususnya  statistik  yang  rumit  terdapat dalam  Ms.  Excel.  Hal  ini  menjadi kelemahan bagi user yang ingin melakukan penghitungan berkaitan dengan permasalahan  statistik  matematika  yang rumit seperti pemodelan. Dengan uraian tersebut maka dilakukan pengembangan mengenai bagaimana menggabungkan kedua software tersebut  sehingga  mampu  memberikan performa  yang  lebih  baik  dan  mampu
mengatasi kelemahan masing-masing software .  Proses  penggabungan  antara R - software dan  Microsoft  excel  dilakukan dengan menggunakan teknik Add-Ins yang mulai tersedia sejak Microsoft excel 2003. Penggabungan  kedua software ini  disebut dengan Rexcel.
Implementasi Add-Ins menggunakan teknologi COM ( Component Object Model )
yang
memungkinkan dilakukan pengembangan  fitur  bagi  programmer. Toolbox yang digunakan dari COM adalah statconn DCOM
yang mampu mengintegrasikan  secara  penuh  antara  R dan  Ms  Excel.  Terdapat  tiga  cara implementasi Add-Ins yang bisa dilakukan
yakni Scratchpad  and  data  transfer  mode, Macro  mode ,  dan Spreadsheet  mode . Ketiganya memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing bergantung pada tujuan dari penggabungan yang dilakukan.
Penelitian  ini  menggunakan  teknik kedua  yakni macro  mode .  Teknik  ini dipakai  dengan  pertimbangan  kemudahan penggunaan bagi user dari semua kalangan. Teknik  ini  membuat  setiap  perintah  yang diberikan invisible . User hanya  melihat bagian input dan output tanpa  perlu  tahu code yang  dijalankan  ( based GUI). Macro code menggunakan  bahasa Visual  Basic Application (VBA).
Gambar 1. Use Case Diagram
Gambar  1  menunjukkan Use  case Diagram untuk tools yang  telah  dibuat.
Tools yang  digunakan  untuk  melakukan pengolahan  data  seperti  yang  dipaparkan sebelumnya adalah Rexcel dengan Add-Ins Fay Herriot. Dasar aplikasi ini
menggunakan GUI Microsoft Excel dengan back-end  R-software yang  dikemas  dalam Add-Ins .  Bahasa  yang  digunakan  dalam pembangunan aplikasi ini adalah bahasa R untuk software R  dan Visual  Basic untuk pembuatan add-Ins pada  Microsoft  Excel.
Aplikasi  ini  bersifat  dinamis  yang  artinya
bisa  dipindahkan  dengan  mudah  selama terinstal Rexcel.
Gambar  2  menujukkan  tampilan aplikasi  Rexcel  dengan Add-Ins Fay Herriot.  Pada  gambar  2  terdapat  tiga tampilan  Sheet  dengan  nama  INPUT, WONORM,  dan  WNORM.    INPUT merupakan  sheet  yang  digunakan user memasukkan  data.  WONORM  merupakan sheet dimana output SAE without normality akan muncul. Sedangkan WNORM adalah sheet  dimana  outut  SAE with  normality
akan  ditampilkan.  Berikut  keterangan kolom-kolomnya:
Kode Prov : kode provinsi atau wilayah yang ingin diestimasi No: kode kabupaten atau wilayah kecil Nama_Kab : id kabupaten
N : jumlah sampel
Yi: variabel yang akan diestimasi Vi: varians dari variabel Yi atau variabel yang akan diestimasi
X1  sd  X3  :  variabel  tambahan  yang digunakan.
Gambar 2.  Tampilan Rexcel dengan Add-Ins Fay Herriot
Selanjutnya  tampilan  menubar Add-Ins yang  dibuat  terdiri  dari  beberapa  pilihan. Diantaranya terlihat dalam tampilan menubar dari Add-Ins Rexcel pada gambar 3 berikut ini:
Gambar 3. Tampilan Menubar Add-Ins
Pada  tampilan  menubar  Add-Ins diatas, terdapat beberapa tombol sub menu yaitu NormTest, Correlation, WONORM1, WONORM2,  WONORM3,  WNORM1, WNORM2, WNORM3 dan close. Semuanya  merupakan  sub  menu  yang digunakan untuk menjalankan
penghitungan  SAE.  Detail  masing-masing sub menu sebagai berikut:
1.  NormTest Menu  ini  digunakan  untuk  melakukan tes  kenormalan  data  Yi  yang  akan diestimasi.  Jika  hasilnya  tolak  H0  atau data  tidak  berdistribusi  normal,  maka penghitungan  SAE  menggunakan  menu WONORM.  Sedangkan  jika  hasilnya
terima H0 maka menggunakan
WNORM. 2.  Correlation
Sub menu ini digunakan untuk mengetahui  nilai  korelasi  yang  dimili antara  Yi  dengan  semua  variabel  X. Korelasi yang digunakan adalah korelasi partial dua variabel. 3.  WONORM
Sub menu ini digunakan untuk pengolahan  data  dengan  metode  SAE untuk  data  Yi  yang  tidak  mengikuti distribusi normal. Nilai 1,2,3 dibelakang WONORM menunjukkan jumlah
variabel tambahan yang digunakan.
4.  WNORM Sub menu ini digunakan untuk pengolahan  data  dengan  metode  SAE untuk data Yi yang mengikuti distribusi normal. Nilai 1,2,3 dibelakan WNORM menunjukkan jumlah variabel tambahan yang digunakan.
5.  Close
Sub menu ini digunakan untuk menonaktifkan add-Ins.
Tahapan penggunaan aplikasi Rexcel dengan  Add-Ins  Fay  Herriot  diantaranya sebagai berikut:
1.  Masukkan nilai atau data kedalam sheet
INPUT
2.  Aktifkan  add-Ins  dengan  men-drag  file .xlam  ke  sheet  excel  yang  sedang  aktif atau  bisa  juga  dengan  melalui  menu yakni File>>Add-Ins>>Manage:ExcelAdd- Ins>>Go>>Browse Add-Ins>>Ok.
Jika  berhasil  akan  muncul  tampilan menubar seperti pada Gambar 4 atau jika penamaan  file  .xlms  dan  .xlam  sama maka secara otomatis add-ins akan aktif.
3.  Pilih  menu  Rexcel  pada  menubar  Add- Ins. Pilih Start R.
4.  Sorot  Cell  yang  telah  diisi  data.  Klik kanan pilih Put a Dataframe. Isikan nama dataframe  dengan  Data  kemudian  Ok. Gambar  4  merupakan  tampilan  GUI input  data  yang  digunakan  dalam penghitungan Rexcel SAE yang dibuat.
Gambar 4. Tahapan input data
Gambar 5. Tampilan hasil output
5.  Selanjutnya  pilih  sub  menu  SAE  yang akan  digunakan  sesuai  kebutuhan  dan data  yang  dimasukkan.  Setelah  berhasil maka akan hasil akan mucul pada sheet sesuai  dengan  metode  yang  digunakan. Jika  metode  yang  digunakan without normality maka  secara  otomatis  sheet aktif  adalah  sheet  WONORM  dan sebaliknya.  Gambar  5  adalah  contoh tampilan output yang dihasilkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Teknik design-based BPS
Teknik  estimasi  yang  saat  ini  digunakan BPS adalah teknik design-based . Teknik ini
merupakan metode estimasi dengan menggunakan  dasar  desain  sampling  yang digunakan  untuk  masing-masing  survei. Semakin representatif sampel yang digunakan  maka  hasil  estimasi  akan semakin  baik  presisinya.  Aplikasi  yang digunakan  oleh  Subdit  Metodologi  untuk melakukan  teknik  estimasi  berdasarkan design-based adalah  software  STATA. Software  ini  mampu  menghasilkan  nilai estimasi  yang  diinginkan  dan  cukup familiar serta user friendly bagi staff subdit ini.
Tabel 1. Output design-based estimation Linearized Over Ratio Std, Err, [95% Conf Interval] RSE _ratio_1 54 359473,3 71676,35 218357,7 500589 19,93927 55 450133 57328,48 337265,3 563000,7 12,7359 56 337897,6 56991,06 225694,3 450101 16,86637 57 242894 50573,27 143325,9 342462,1 20,82113 58 320054,2 32761,18 255554,4 384554,1 10,23614 59 344075,8 44107,11 257238,2 430913,4 12,81901 60 302548,1 41614,74 220617,4 384478,7 13,75475 61 282993,5 40270,86 203708,7 362278,4 19,93927 62 370336,6 39362,5 292840,2 447833,1 10,62884 63 312957,4 32773,01 248434,3 377480,6 10,47204 64 373789,6 40085,97 294868,7 452710,4 10,72421 65 399538,1 34673,82 331272,7 467803,5 8,678476 66 338255 26196,01 286680,6 389829,4 7,744456 67 347621,9 27334,79 293805,4 401438,3 7,863368 68 310261,9 40944,04 229651,7 390872,1 13,19661 69 384996,5 87746,78 212241,6 557751,4 22,79158 70 295662,5 47014,29 203101,3 388223,8 15,90134 71 380475,7 28823,47 323728,4 437223 7,57564 72 221281,4 25579,54 170920,7 271642,1 11,55973 73 256916,3 21632,05 214327,4 299505,2 8,419882 124 805203,4 88167,73 631619,7 978787 10,94975
Kendala  yang  sering  dihadapi  dalam menghasilkan  nilai  estimasi  suatu  survei adalah  tingginya  minat  penyajian  data untuk wilayah yang lebih kecil. Sedangkan disisi lain, sampel survei yang tersedia tidak mencukupi  atau  tidak  representatif  untuk menyajikan  data  sampai  level  kecil  yang diinginkan.  Dengan  teknik design-based hasil estimasi yang dihasilkan dinilai tidak layak  digunakan  untuk  publikasi.  Standar kelayakan  data  estimasi  untuk  publikasi yang dipakai BPS menggunakan  nilai RSE dengan  nilai  kurang  dari  25%.  Namun untuk  variabel  strategis  yang  memiliki pengaruh pada bidang politik dan ekonomi seperti  variabel  pengeluaran  perkapita rumah tangga BPS menargetkan RSE 5%.
Teknik estimasi design-based
memerlukan  beberapa  tahapan  dalam implementasinya. Berikut adalah penjelasan mengenai tahapan penghitungan estimasi dengan design-based yang dilakukan  oleh  Subdit  Metodologi  BPS. Tabel  1  adalah  hasil  output design-based STATA.
Di  provinsi  NTT  terdapat  20 kabupaten  dan  1  kota.  Dengan  metode estimasi design-based  linearized (yang dipakai  di  subdit  Metodologi  BPS) diperoleh hasil estimasi ratio, standar error dan Confidence  Interval (CI).  Dari  tabel 1 diketahui bahwa design-based masih belum mampu  menghasilkan  nilai  estimasi  yang layak  digunakan  jika  penyajian  data  yang diinginkan  adalah  pada  tingkat  kabupaten. Hal ini terlihat dari besarnya nilai RSE yang dihasilkan, yaitu diatas 5% (BPS
menggunakan standar RSE rata-rata pengeluaran perkapita 5).
Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan kajian  mengenai  pengembangan  metode estimasi baru  yang memiliki kemungkinan untuk  memperoleh  hasil  estimasi  dengan kualitas  yang  lebih  baik.  Hal  ini  akan membantu  BPS  untuk  menyajikan  data wilayah  kecil  lebih  cepat  dan  mampu memenuhi kebutuhan data penggunanya.

## Teknik SAE
Tahapan  penerapan  tekni  SAE  memiliki dimulai  dari  melakukan  uji  asumsi kenormalan pada variabel yang diestimasi. Uji  kenormalan  yang  digunakan  adalah Shapiro  Wilks Uji  ini  dipilih  karena menghasilkan  keputusan  yang  stabil  baik untuk  data  dengan  jumlah  sampel  kecil maupun besar (Paul Garr, 2015).
Tabel 2 Uji normalitas ( Output Tools )
Normality Test W 0,686098 P-Value 1,86E-05 Jika P- Value<5% Shapiro- Wilk normality test Tolak H0 Yi Data Tidak Normal
Tabel 3. Nilai korelasi variabel tambahan
Dari  hasil  uji  normalitas  dengan Shapiro  Wilks pada  tabel  2  terlihat  bahwa data estimasi (yi) tidak mengikuti distribusi normai sehingga metode estimasi SAE yang
digunakan  adalah  SAE without  normality dengan estimasi varians populasi menggunakan fitting  constant  method. Selanjutnya  dilakukan  pengecekkan  nilai Correlations Yi AKB GIZI
BURUK JAMKESD A SKTM  PENDUD UK RUTATA NI PLN (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) Yi Pearson Correlation 1 -.451 * .237 -.361 .072 -.113 -.131 -.054 Sig. (2- tailed) .040 .301 .108 .757 .626 .572 .817 N 21 21 21 21 21 21 21 21
korelasi  untuk  memilih  variabel  tambahan yang  akan  digunakan  untuk  mengestimasi nilai  dengan  teknik  SAE.  Berikut  adalah hasil  penghitungan  nilai  korelasi  variabel tambahan  dengan  menggunakan  software SPSS.
Dari  hasil  Tabel  3  diatas  dihasilkan tiga variabel dengan nilai korelasi terbesar yanitu Gizi Buruk, AKB dan JAMKESDA. Ketiga  variabel  ini  yang  selanjutnya digunakan  sebagai  variabel  tambahan dalam penghitungan nilai estimasi variabel rata-rata  pengeluaran  perkapita  dengan teknik  SAE.  Hasil  estimasi  dengan  SAE mengharuskan dilakukan pengkombinasian variabel  tambahan.  Hal  ini  dikarenakan banyaknya  variabel  tambahan  tidak  selalu menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik.
Berikut hasil terbaik dalam pengkombinasian variabel tambahan dengan SAE:

## Single Auxiliary Variable AKB
Dari  hasil  pengolahan  data  dengan  Rexcel SAE yang dibuat dapat disimpulkan bahwa penggunaan teknik SAE dapat menurunkan RSE. Variabel AKB menghasilkan penurunan
RMSE tertinggi jika dibandingkan  dengan  menggunakan single auxiliary  variable lainnya.  Hal  ini  sejalan dengan  besarnya  nilai  korelasi  yang dimiliki variabel AKB. Meskipun demikian,  hasil  yang  diperoleh  masih jauh dari target yaitu memiliki nilai RSE kurang dari dari 5%.
Tabel 4. Hasil estimasi dengan SAE untuk Single Variable AKB
DIRECT SAE Yi SE RSE Yi MSE RMSE  Area Effect (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 359473,3 5,14E+09  19,94  373568,3  3,68E+09 16,24 -25168,46 450133 3,29E+09  12,74 426327  2,59E+09 11,95 66449,38 337897,6 3,25E+09  16,87  324847,5  2,63E+09 15,77 36859,25 242894 2,56E+09  20,82  236769,8  2,34E+09 20,42 21966,22 320054,2 1,07E+09  10,24  324768,1  9,94E+08 9,71 -40290,71 344075,8 1,95E+09  12,82  336075,6 1,7E+09 12,29 37724,95 302548,1 1,73E+09  13,75  305995,4  1,53E+09 12,78 -18261,31 282993,5 1,62E+09  14,23  296100,1  1,44E+09 12,83 -74139,94 370336,6 1,55E+09  10,63  365362,9  1,38E+09 10,18 29448,41 312957,4 1,07E+09  10,47  317875,1  9,94E+08 9,92 -42002,48 373789,6 1,61E+09  10,72  369399,1  1,43E+09 10,23 25065,19 399538,1 1,2E+09 8,68  398094,4  1,11E+09 8,36 11015,48 338255 6,86E+08 7,74  339128,8  6,53E+08 7,53 -11681,63 347621,9 7,47E+08 7,86  348057,2  7,08E+08 7,64 -5343,91 310261,9 1,68E+09 13,2 319629  1,49E+09 12,07 -51258,69 384996,5 7,7E+09  22,79  399541,3  4,89E+09 17,5 -17329,66 295662,5 2,21E+09 15,9  293166,5  1,92E+09 14,94 10359,46 380475,7 8,31E+08 7,58  382099,7  7,88E+08 7,35 -17932,32 221281,4 6,54E+08  11,56  228266,5  6,24E+08 10,95 -97933,21 256916,3 4,68E+08 8,42 259996  4,53E+08 8,18 -60374,83 805203,4 7,77E+09  10,95  616384,3  4,75E+09 11,19 222828,82

## Gambar 6. Plot RMSE GIZI BURUK
Dari semua kabupaten hanya terdapat satu kabupaten yang justru setelah menggunakan  teknik  SAE  nilai  RMSE meningkat. Kabupaten tersebut adalah Kota
Kupang.  Kenaikan  persentase  RMSE  ini bisa  diakibatkan  banyak  hal,  diantaranya adalah  nilai auxiliary  variable dari  kota tersebut  yang  kurang  baik  sehingga menghasilkan area  effect yang  besar. Kurang  baiknya  nilai variabel  pembantu bisa  terjadi  dikarenakan  kesalahan  saat pengumpulan  data  sehingga  akurasinya rendah. Sedangkan kabupaten yang mengalami  penurunan  RMSE  tertinggi adalah kabupaten Sumba Tengah.
Kabupaten  ini  mengalami  kenaikan  nilai akurasi sebesar 5% dari 22% menjadi 17%. Nilai area  effect dari  kabupaten  Sumba Tengah  cenderung  kecil  dan  lebih  dekat dengan  nilai  nol.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  keberagaman  nilai  kabupaten  ini terhadap kabupaten lain cenderung homogen.
Tabel 5. Hasil estimasi SAE Double Variable GIZI BURUK dan AKB
0 5 10 15 20 25 30 0 5 10 15 20 25 30 Plot WIT HOUT  NORMALIT Y WIT H ONE AUXILIARY KABUPATEN % R S E Direct RMSE FH DIRECT SAE Yi SE
RSE Yi MSE RMSE Area Effect (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 359473,3 5,14E+09 19,94 371808,3 3,75E+09 16,46 -23305,51 450133,0 3,29E+09 12,74 429311,9 2,64E+09 11,97 61494,38 337897,6 3,25E+09 16,87 323314,8 2,67E+09 15,98 43581,16 242894,0 2,56E+09 20,82 238688,1 2,36E+09 20,35 15962,2 320054,2 1,07E+09 10,24 324841,6 9,98E+08 9,72 -43296,35 344075,8 1,95E+09 12,82 333641,2 1,75E+09 12,54 52063,15 302548,1 1,73E+09 13,75 306082,4 1,54E+09 12,81 -19810,1 282993,5 1,62E+09 14,23 295924,5 1,45E+09 12,88 -77396,99 370336,6 1,55E+09 10,63 366907,9 1,4E+09 10,19 21480,3 312957,4 1,07E+09 10,47 317522,5 9,98E+08 9,95 -41256,39 373789,6 1,61E+09 10,72 371074,5 1,45E+09 10,25 16400,83 399538,1 1,2E+09 8,68 398613,7 1,11E+09 8,37 7463,04 338255,0 6,86E+08 7,74 339822,9 6,57E+08 7,54 -22177,7 347621,9 7,47E+08 7,86 348743,6 7,12E+08 7,65 -14571,62 310261,9 1,68E+09 13,2 319550,2 1,5E+09 12,11 -53780,7 384996,5 7,7E+09 22,79 397203,7 5,01E+09 17,82 -15389,53 295662,5 2,21E+09 15,9 297190,5 2E+09 15,03 -6710,4 380475,7 8,31E+08 7,58 382054,4 7,9E+08 7,36 -18444,78 221281,4 6,54E+08 11,56 226747,9 6,32E+08 11,08 -81095,5 256916,3 4,68E+08 8,42 258508 4,61E+08 8,31 -33016,18 805203,4 7,77E+09 10,95 619562,9 4,89E+09 11,29 231806,44
Kabupaten  yang  memiliki  nilai estimasi dengan akurasi paling kecil adalah kabupaten  Nagekeo  dengan  persentase RMSE 7,35% dan tertinggi adalah Kabupaten  Timur  Tengah  Selatan  dengan persentase 20%. Nilai persentase RMSE ini menunjukkan besarnya
persentase kesalahan hasil estimasi jika dibandingkan dengan nilai sebenarnya.

## Double Auxiliary Variabel
Dari  hasil  pengolahan  data  dengan  Rexcel SAE yang dibuat dapat disimpulkan bahwa penggunaan  teknik  SAE  dengan double auxiliary  variable dapat  menurunkan  RSE lebih  baik  daripada single  auxiliary variable .  Kombinasi  variabel  Gizi  Buruk dan  AKB  menghasilkan  penurunan  RSE tertinggi  dibandingkan  dengan  kombinasi lain.  Meskipun  demikian,  hasil  penurunan nya  masih  kurang  signifikan  dan  masih lebih dari target 5%.
Data hasil pada Tabel 5 menunjukkan bahwa kabupaten yang memiliki MSE dan area  effect paling  besar  adalah  Kota Kupang.  Hal  ini  mengakibatkan  nilai
RMSE nya lebih tinggi daripada nilai RSE dengan menggunakan design-based. Sedangkan  kabupaten  yang  memiliki  nilai RMSE  paling  kecil  adalah  kabupaten Nagekkeo.
Hasil  pengombinasian  dua variabel pembantu yang  didapat  menunjukkan bahwa  penggunaan  dua  variabel  tambahan hanya  berdampak  kecil  jika  dibandingkan dengan penggunaan satu variabel tambahan saja.  Gambar  7  berikut  menunjukkan  plot RSE nya
Gambar 7. RMSE GIZI BURUK dan AKB
Tabel 6. Hasil estimasi SAE Three Variable Gizi Buruk, AKB dan JAMKESDA
DIRECT SAE Yi SE RSE Yi MSE RMSE Area Effect (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 359473,3 5,14E+09 19,94 373690,8 3,72E+09 16,33 -26056,84 450133 3,29E+09 12,74 435071,9 2,7E+09 11,94 43148,37 337897,6 3,25E+09 16,87 319822,8 2,68E+09 16,17 52397,32 242894 2,56E+09 20,82 238002,9 2,35E+09 20,39 18005,81 320054,2 1,07E+09 10,24 323435,3 1E+09 9,78 -29661,17 344075,8 1,95E+09 12,82 330669 1,76E+09 12,68 64886,78 302548,1 1,73E+09 13,75 303807,7 1,54E+09 12,93 -6848,36 282993,5 1,62E+09 14,23 292857,8 1,47E+09 13,09 -57270,69 370336,6 1,55E+09 10,63 367507 1,4E+09 10,16 17195,16 312957,4 1,07E+09 10,47 318604,5 9,97E+08 9,91 -49504,53 373789,6 1,61E+09 10,72 371626,8 1,44E+09 10,22 12673,34 399538,1 1,2E+09 8,68 397271,8 1,11E+09 8,4 17748,76 338255 6,86E+08 7,74 341673 6,62E+08 7,53 -46897,55 347621,9 7,47E+08 7,86 347420,9 7,14E+08 7,69 2533,18 310261,9 1,68E+09 13,2 320946,2 1,49E+09 12,05 -60008,56 384996,5 7,7E+09 22,79 389350,4 5,07E+09 18,29 -5324,33 295662,5 2,21E+09 15,9 297999,1 1,99E+09 14,98 -9953,53 380475,7 8,31E+08 7,58 381329,7 7,9E+08 7,37 -9678,41 221281,4 6,54E+08 11,56 229398,6 6,43E+08 11,05 -116806,8 256916,3 4,68E+08 8,42 258191,1 4,61E+08 8,32 -25650,86 805203,4 7,77E+09 10,95 627643,8 5,08E+09 11,36 215067,28 0 5 10 15 20 25 30 0 5 10 15 20 25 30 Plot WIT HOUT  NORMALIT Y WIT H T WO AUXILIARY KABUPATEN % R S E Direct RMSE FH

## Three Auxiliary Variable
Dari  hasil  pengolahan  data  dengan  Rexcel SAE yang dibuat dapat disimpulkan bahwa penggunaan  teknik  SAE  dengan  tiga variabel tambahan  yaitu  Gizi  Buruk,  AKB dan  JAMKESDA  dapat  menurunkan  nilai RSE.  Namun  hasil  penurunan  yang diperoleh hustru lebih kecil jika dibandingkan dengan single ataupun double auxiliary  variable.  Hal  ini  menunjukkan bahwa pengkombinasian auxiliary variabel terbaik  untuk  data  rata-rata  pengeluaran perkapita  rumah  tangga  NTT  hasil SUSENAS  bukan  dengan  menggunakan ketiga variabel tambahan.
Jika  dibandingkan  dengan  hasil design-based, kota  Kupang  mengalami kenaikan RMSE, sedangkan untuk kabupaten  lainnya  mengalami  penurunan. Nilai area effect yang dihasilkan oleh kota Kupang paling besar. Hal ini menunjukkan bahwa kota Kupang memiliki keberagaman tertinggi  dibandingkan  dengan  kabupaten lainnya.  Gambar 8 adalah plot RMSE nya.
Gambar 8.  Plot RMSE Gizi Buruk, AKB dan JAMKESDA

## Analisa Hasil SAE
Dari  hasil  pengolahan  data  dengan menggunakan  Rexcel  SAE  diperoleh beberapa informasi diantaranya:
1. Dari  ketujuh  auxiliary  variabel  yang digunakan tiga korelasi tertinggi secara berurutan  dimiliki  oleh  variabel  Gizi Buruk, AKB dan JAMKESDA. Ketiga variabel  ini  terbukti  paling  baik menurunkan RSE estimasi.
2. Dari  pengombinasian  variabel tambahan  yang  dilakukan  diketahui
bahwa semua kabupaten masih memiliki RMSE diatas 5% ( target BPS untuk  variabel  rata-rata  pengeluaran perkapita). Secara keseluruhan estimasi dengan SAE mampu
menurunkan  RSE  kecuali  untuk  satu wilayah  yaitu  kota  Kupang.  Hal  ini terjadi  karena  kota  Kupang  memiliki keberagaman yang tinggi jika dibandingkan  dengan  kabupaten  lain sehingga menyebabkan nilai MSE nya besar.
3. Dari ketiga pengkombinasian variabel pembantu yang  dilakukan,  terlihat
bahwa pengkombinasian variabel pembantu dengan double menjadi kombinasi  terbaik.  Penurunan  RSE terbesar  dan  cenderung  stabil  terjadi saat pegkombinasian tersebut.
Sedangkan  saat  penggunaan  tiga variabel tambahan hasil penurunannya lebih  kecil.  Hal  ini  bisa  diakibatkan karena  nilai  korelasi  variable  ketiga yang  kecil  sehingga  kurang  mampu menggambarkan populasi dan menyebabkan  nilai  estimasi  SAE kurang  signifikan  dalam  penurunan RSE.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dari hasil penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan beberapa temuan yang diperoleh  diantaranya  adalah  sebagai berikut:
1. Teknik  SAE  yang  sesuai  untuk diterapkan  terhadap  data  studi  kasus SUSENAS  dengan  variabel  estimasi rata-rata  pengeluaran  perkapita  rumah tangga di provinsi NTT adalah EBLUP Fay-Herriot Based Area Level.
2. Hasil  estimasi  dengan  menggunakan SAE  memiliki  nilai  keakurasian  yang lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan teknik  estimasi design-based. Hal  ini dibuktikan  dengan  nilai  RMSE  yang lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan nilai SE yang dihasilkan design-based.
3. Hasil estimasi menggunakan SAE telah mampu menurunkan nilai RSE design-
0 5 10 15 20 25 30 0 5 10 15 20 25 30 Plot WIT HOUT  NORM ALIT Y WIT H T HREE AUXILIARY KABUPATEN % R SE Direct RMSE FH
based namun  penurunan  ini  masih belum  mampu  memenuhi  target  BPS khususnya  untuk  studi  kasus  variabel rata-rata  pengeluaran  perkapita  rumah tangga  yang  diinginkan  BPS  sebesar kurang dari 5%.
4. Hasil  estimasi  SAE  dengan  variabel rata-rata  pengeluaran  perkapita  rumah tangga  di  provinsi  NTT  menunjukkan bahwa kota Kupang memiliki nilai rata- rata  pengeluaran  tertinggi  sebesar  Rp 623.415 dengan RMSE sebesar 11,18% sedangkan  kabupaten  dengan  rata-rata pengeluaran terendah adalah kabupaten Manggarai  Timur  yaitu  Rp  230.706 dengan RMSE sebesar 10,88% ( dengan dua auxiliary variable).
5. Teknik SAE perlu terus dikembangkan sebagai  teknik  estimasi  untuk  wilayah kecil  dengan  data  BPS.  Hal  ini ditunjukkan dengan kemampuan teknik SAE untuk menurunkan nilai RSE yang dihasilkan oleh teknik estimasi design- based.
6. Telah  dibuat tools yang  digunakan untuk  menyelesaikan  permasalahan penyajian  data  wilayah  kecil  data SUSENAS berupa add-ins Rexcel yang berbasis GUI.

## Saran
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, terdapat beberapa masukan untuk penelitian berikutnya diantaranya sebagai berikut:
1. Pada  penelitian  berikutnya  sebaiknya menggunakan  variabel  estimasi  yang lebih  stabil.  Variabel  estimasi  yang memiliki nilai RSE target yang relatif standar.
2. Pada  penelitian  berikutnya  sebaiknya menggunakan auxiliay  variable yang lebih menggambarkan keadaan populasi  wilayah  kecil.  Sebaiknya menggunakan  variable  yang  memiliki nilai korelasi yang lebih tinggi.
3. Pada  penelitian  selanjutnya  sebaiknya membuat tools yang mampu
mengkombinasikan auxiliary  variable dengan jumlah yang lebih banyak. Hal ini  untuk  lebih  mengoptimalkan  hasil estimasi dengan teknik SAE.

## DAFTAR PUSTAKA
Baier,  Thomas  and  Erich  Neuwirth.  2007.
Computational Statistic Journal Excel::COM::R. Vienna: Springer-
Verlag
Baier,  Thomas.  Erich  N.  And  Michele  De M.  2011.  Creating  and  Deploying  an Application with (R)Excel and R. The R Journal Vol. 3(2).
Hukum  Chandra,  U.  C.  Sud  and  V.K.
Gupta.  2013.  Small  Area  Estimation under  Area  Level  Model  Using  R
Software. New Delhi: Indian Agricultural Statistics Research Institute Koemadji,  Zainal  A.  And  Khairil  A.  2006 Empirical Best Linier Unbiased Predictor  (EBLUP)  Estimator  and PSEUDO-EBLUP  Estimator  in  Small Area Estimation. The First International Conference on Mathematics and Statistics at Bandung
University. [June 19-21, 2006] Kurnia, Anang and K.A Notodiputro. 2006.
EB-EBLUP  MSE  Estimator  on  Small Area  Estimation  with  Application  to BPS Data. This paper Presented IcoMS-
1 , Bandung 19-21 June 2006.
Molina, Isabel and Yolanda Marhuenda.2015.  Package  ‘sae  Small Area Estimation’. Publish in www.cran.r-project.com March
30,2015
Ng, Pin T. 2013. XLR : a Free Excel Add- in  for  Introductory  Business  Statistics. The Online Journal of Applied Science , Vol.3,32-36. http://www.scirp.org/journal/ojapps Rao,  JNK.  2003. Small  Area  Estimation . New Jersey: John Wiley & Sons, Inc Retno, Dwi S. And KA Notodipuro. 2006.
Basic  Area  Level  Model  (BAL)  and Basic Level Unit Model (BUL) in Small Area  Estimation. This  paper  presented in  The  First  International  Conference on  Mathematics  and  Statistics  at Bandung University . [June 19-21, 2006] Sadik,  Kusman.  And  KA  Notodiputro. 2006. Small Area Estimation with Time and  Area  Effect  Using  Two  Stage Estimation. This paper presented in The First  International  Conference  on
Mathematics and Statistics at Bandung University . [June 19-21, 2006] Sadik,  Kusman.  Dan  KA  Notodiputro. 2006.  Pendugaan  Area  Kecil  (Small Area  Estimation)  Berdasarkan  Model yang  Mengandung  Langkah  Acak (Random  Walk).  Diseminarkan  pada
Seminar Nasional Matematika,
Statistika,  dan  Pendidikan  Matematika di  FMIPA  Unpad  Bandung .  [22  April 2006] Singh,  Daroga  and  Fauran  S  Chaudary. 1986. Theory  and  Analysist  of  Sample Survey Design . New Jersey: Wiley Vizcaino, E. Lopez. M.J Lombardia. And D Morales G. 2010. mme: a packadge for small area estimation with multinomial mixed  models.  Santiago:  Instituto Galego de Estatistica.