Judul: Pengembangan Model Pendugaan Area Kecil Dengan Pengaruh Acak Waktu Mengikuti Proses Autoregresif Ordo Pertama
Abstrak: Mulai tahun 2011, Sakernas dilakukan secara triwulanan dan pengumpulan data dilakukan secara panel rotasi. Sakernas triwulanan hanya didesain memiliki ketelitian yang memadai untuk pendugaan sampai level propinsi dan nasional. Pendugaan untuk level kabupaten/kota hanya dilakukan pada triwulan 3, dengan menambah jumlah contoh menjadi 4 kali lebih banyak dari jumlah contoh setiap triwulan. Selain itu, pendugaan hanya dilakukan berdasarkan metode crosssectional meskipun faktanya data dikumpulkan melalui survei panel rotasi. Berdasarkan desain Sakernas tersebut, terdapat tiga permasalahan dalam pendugaan parameter untuk level kabupaten/kota secara triwulanan, yaitu 1) ketidakcukupan ukuran contoh, 2) kompleksitas dalam pendugaan parameter menggunakan data panel rotasi dan 3) kesenjangan dalam pendugaan parameter. Model pendugaan area kecil merupakan alternatif yang dapat digunakan untuk menduga parameter pada suatu area ketika ukuran contoh pada area tersebut terlalu kecil untuk mendapatkan tingkat ketelitian yang memadai ketika dilakukan pendugaan secara langsung (Rao 2003). Model Rao-Yu (1992, 1994) merupakan model pendugaan area kecil level area untuk data panel yang banyak diaplikasikan dalam pendugaan parameter ketenagakerjaan maupun kemiskinan. Model ini merupakan pengembangan dari model dasar pendugaan area kecil Fay-Herriot (1979), yaitu dengan menambahkan komponen pengaruh acak area-waktu yang mengikuti proses autoregresif ordo pertama atau AR(1). Permasalahan yang dihadapi dalam mengaplikasikan model pendugaan area kecil level area adalah asumsi tentang tersedianya/diketahuinya ragam dari galat penarikan contoh. Dalam kenyataannya ragam dari galat penarikan contoh seringkali tidak diketahui, sehingga harus diganti atau disubstitusi oleh penduganya. Model Rao-Yu dengan ragam penarikan contoh yang disubstitusi oleh pendugaanya disebut sebagai model Rao-Yu empirik. Penggantian ragam dari galat penarikan contoh dengan penduganya akan berpengaruh pada hasil pendugaan. Hasil simulasi pada Bab 3 menunjukkan bahwa penggantian ragam dari galat penarikan contoh pada pendugaan meggunakan model Rao-Yu menyebabkan penduga MSE meningkat menjadi hampir dua kali lebih besar. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pada Bab 4 dilakukan kajian pengembangan model pendugaan area kecil level unit untuk data panel dengan model Rao-Yu sebagai model dasar. Model level unit tidak memerlukan ragam dari galat penarikan contoh. Untuk selanjutnya, model yang dikembangkan disebut sebagai model Rao-Yu level unit. Untuk mengevaluasi kebaikan dari model Rao-Yu level unit dilakukan kajian simulasi. Pendugaan prediksi takbias linier terbaik empirik (PTLTE) dihitung melalui metode kemungkinan maksimum terkendala (restricted maximum likelihood, REML), dengan iterasi penyekoran Fisher dalam bahasa pemograman perangkat lunak R. Pendugaan PTLTE dengan nilai koefisien autoregresif tidak diketahui sulit diatasi, sehingga kajian kebaikan model hanya dilakukan untuk nilai koefisien autoregresif diketahui. Hasil kajian menunjukkan bahwa pendugaan menggunakan model Rao-Yu level unit menghasilkan penduga yang sepadan dengan penduga model Rao-Yu, ketika ragam dari galat penarikan contoh tidak diketahui (disubstitusi oleh penduganya). Ini menunjukkan model Rao-Yu level unit dapat dijadikan alternatif untuk meningkatkan presisi dalam pendugaan area kecil menggunakan data panel ketika ragam dari galat penarikan contoh tidak tersedia. Dalam pendugaan tingkat pengangguran triwulanan di level kabupaten/kota berdasarkan data Sakernas panel rotasi tahun 2011-2014, ukuran contoh triwulanan pada kabupaten/kota tidak mencukupi untuk memiliki ketelitian yang memadai ketika dilakukan pendugaan secara langsung. Untuk itu dilakukan pendugaan dengan pendekatan model pendugaan area kecil. Dalam pendugaan menggunakan model Rao-Yu level unit diasumsikan peubah penyerta tersedia untuk setiap waktu. Di Indonesia, asumsi tersebut tidak mudah untuk dipenuhi, sehingga dalam penelitian ini diasumsikan
Keyword: Sakernas, panel rotasi, model Rao-Yu, PTLTE, level area unit