Big Data pada Small Area Estimation Rata-Rata Pengeluaran per Kapita ( Studi Kasus : Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta ) Shinta Mahaputri Hakim ( 221710013 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , S.S.T. , M.Si. Ringkasan— Indonesia sebagai negara yang menganut sistem pemerintahan desentralisasi , tentunya penting bagi pemerintah untuk mengetahui gambaran wilayah melalui data dalam mewujudkan pembangunan daerah otonom. Salah satu tolak ukur keberhasilan pembangunan tersebut diukur melalui IPM yang salah satu komponennya adalah pengeluaran per kapita. Akan tetapi , estimasi pengeluaran per kapita tingkat kecamatan sulit dilakukan karena kurangnya sampel. SAE sebagai salah satu solusi BPS dalam melakukan estimasi pada wilayah kecil. Biasanya , BPS memanfaatkan data Podes sebagai variabel penyerta dalam SAE , akan tetapi pengumpulan data Podes hanya dilakukan tiga kali dalam sepuluh tahun sehingga terkadang hasil estimasi SAE menjadi out of date. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggunaan big data ( dalam hal ini hasil olahan citra satelit ) sebagai variabel penyerta untuk estimasi rata-rata pengeluaran per kapita dengan membandingkan tiga model SAE berdasarkan variabel penyertanya yaitu Podes , olahan citra satelit , dan kombinasi citra satelit-Podes. Hasil Estimasi menunjukkan variabel penyerta olahan citra satelit menghasilkan nilai MSE dan RSE lebih kecil daripada variabel penyerta data Podes. Sedangkan MSE dan RSE paling kecil dihasilkan pada variabel kombinasi citra satelit-Podes. Dengan demikian , big data hasil olahan citra satelit berpotensi sebagai alternatif variabel penyerta dalam SAE karena tersedia secara berkala , mencakup hingga level kecil , dan biaya lebih rendah. Kata Kunci— big data , citra satelit , Pengeluaran per Kapita , Small Area Estimation. [SEP] Hasil estimasi rata-rata pengeluaran per kapita pada 77 kecamatan didapatkan pada tiga model SAE EBLUP-FH berdasarkan variabel penyertanya , Pada SAE EBLUP-FH dengan variabel penyerta olahan citra satelit didapatkan rata- rata hasil estimasi sebesar Rp 1.141.200 , - dengan variabel penyerta data Podes sebesar Rp 1.152.700 , - dengan variabel penyerta kombinasi citra satelit-Podes sebesar Rp 1.144.200 , - Selain itu , MSE dan RSE SAE EBLUP-FH lebih kecil daripada estimasi langsung , Ditinjau dari penggunaan variabel penyerta , MSE dan RSE pada SAE dengan variabel hasil olahan citra satelit terlihat lebih kecil daripada SAE variabel penyerta Podes , sedangkan MSE dan RSE paling kecil dihasilkan pada model SAE EBLUP FH dengan variabel penyerta kombinasi citra satelit-Podes , Hal ini membuktikan adanya potensi penggunaan big data khususnya citra satelit sebagai variabel penyerta SAE dikarenakan mampu memantau perubahan lebih cepat yang ditangkap pada permukaan bumi , Selain itu , citra satelit dari segi biaya , waktu , dan tenaga yang dikeluarkan relatif lebih rendah dari pada pengumpulan data secara konvensional , Selain itu , saran perbaikan bagi penelitian selanjutnya , Sebelum mengolah citra satelit untuk menghasilkan variabel penyerta , perlu dilakukan preprocessing yang lebih baik lagi supaya mendapatkan informasi yang lebih baik serta perlu melakukan pengkajian lebih lanjut terkait variabel hasil citra satelit yang akan digunakan sebagai variabel penyerta pada Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik SAE , Kemudian mencari ukuran yang lebih baik dalam merepresentasikan nilai variabel pada zonal statistics , Dilakukan eksplorasi lebih lanjut terkait sumber big data citra satelit yang dapat menggambarkan proksi penduga , dalam penelitian ini adalah rata-rata pengeluaran per kapita.