Judul: Penerapan EBLUP dalam Model Fay-Herriot untuk Pendugaan Proporsi Penduduk Miskin tingkat Kecamatan di Sulawesi Selatan
Abstrak: Data kemiskinan yang akurat diperlukan untuk memantau pencapaian tujuan pertama Sustainable Development Goals (SDGs) yakni pengentasan kemiskinan. Data tersebut juga digunakan untuk mengevaluasi kebijakan pemerintah terhadap kemiskinan, membandingkan kemiskinan antar waktu dan antar daerah serta menentukan target penduduk miskin yang tepat sasaran untuk dientaskan dari kemiskinan. Berdasarkan konsep Badan Pusat Statistik, penduduk dikatakan miskin jika memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan untuk kebutuhan dasar makanan dan non makanan di bawah garis kemiskinan. Data yang digunakan untuk menghitung proporsi penduduk miskin adalah data dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Namun, data Susenas hanya bisa digunakan dalam penghitungan proporsi penduduk miskin pada tingkat nasional, provinsi, maupun kabupaten/kota. Hasil Susenas belum bisa disajikan pada tingkat kecamatan dan desa karena keterbatasan contoh rumah tangga yang disurvei. Bahkan, ada beberapa kecamatan dan desa yang tidak menjadi contoh Susenas. Pendugaan langsung pada tingkat kecamatan maupun desa akan menghasilkan dugaan dengan presisi yang rendah. Untuk mendapatkan presisi yang baik, diperlukan penambahan jumlah contoh. Namun, hal itu membutuhkan biaya yang cukup besar. Alternatif yang bisa dilakukan adalah dengan menggunakan metode pendugaan tidak langsung. Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu pendugaan area kecil (small area estimation, SAE). Pada pendugaan area kecil, kecamatan maupun desa disebut area kecil karena jumlah contoh yang digunakan tidak cukup untuk menghasilkan pendugaan langsung yang baik (presisinya rendah). Untuk mendapatkan presisi yang baik, pendugaan area kecil memanfaatkan informasi tambahan dari sensus atau catatan administrasi sehingga disebut pendugaan tidak langsung. Informasi yang digunakan adalah yang mempunyai keterkaitan dengan peubah yang menjadi pusat perhatian pada area yang bersangkutan. Penelitian ini menggunakan metode Empirical Unbiased Best Linear Prediction (EBLUP) dalam model Fay-Herriot untuk menduga proporsi penduduk miskin tingkat kecamatan di Provinsi Sulawesi Selatan dan membandingkan hasilnya dengan pendugaan langsung. Berdasarkan nilai rataan Root Mean Square Error (RMSE) yang dihasilkan, proporsi penduduk miskin tingkat kecamatan dengan metode EBLUP lebih tinggi presisinya dibandingkan dengan pendugaan langsung. Secara umum, metode EBLUP menghasilkan dugaan proporsi penduduk miskin yang lebih rendah dibandingkan dengan pendugaan langsung. Rata-rata proporsi penduduk miskin tiap kecamatan berdasarkan metode EBLUP sebesar 0.1471 sedangkan pada pendugaan langsung sebesar 0.1476.
Keyword: area kecil, EBLUP, indikator kemiskinan, penduduk miskin, pendugaan langsung, proporsi, SAE

Judul: Model Zero Inflated Beta pada Pendugaan Area Kecil untuk Menduga Proporsi Penduduk Miskin Tingkat Desa di Kota Langsa
Abstrak: Angka kemiskinan penduduk tingkat desa dibutuhkan sebagai bahan pertimbangan untuk mengalokasikan dana desa. Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan lembaga yang secara resmi mengeluarkan data kemiskinan di Indonesia. BPS mengeluarkan data kemiskinan setiap tahun yang bersumber dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas). Sejak tahun 2015 pelaksanaan Susenas dilaksanakan dua kali setahun, yaitu bulan Maret dan September. Pencacahan pada bulan Maret menghasilkan data untuk menduga angka kemiskinan tingkat kabupaten/kota. Sedangkan pencacahan pada bulan September menghasilkan data untuk menduga angka kemiskinan tingkat provinsi dan nasional. Pendugaan proporsi penduduk miskin tingkat desa tidak bisa dilakukan menggunakan data Susenas bulan Maret 2016, karena contoh Susenas bulan Maret 2016 hanya cukup untuk menduga proporsi penduduk miskin tingkat kabupaten/kota. Apabila kita melakukan pendugaan proporsi penduduk miskin pada desa secara langsung hanya berdasarkan data survei saja, maka hasil dugaan tidak memiliki presisi yang baik. Salah satu cara yang digunakan agar dugaan menghasilkan presisi yang baik dengan ukuran contoh yang kecil adalah dengan menerapkan metode pendugaan area kecil/ Small Area Estimation (SAE). Model yang digunakan pada penelitian ini adalah model regresi zero inflated beta karena peubah yang menjadi perhatian mempunyai nilai pada selang [0,1). Penelitian ini juga menduga proporsi penduduk miskin untuk desa yang tidak terkena contoh (nircontoh). Salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengakomodasi pengaruh acak area untuk desa nircontoh adalah dengan teknik penggerombolan (clustering). Teknik ini berdasarkan asumsi bahwa suatu area memiliki kedekatan hubungan berdasarkan karakteristik tertentu dengan area yang lain. Desa-desa yang memiliki karakteristik yang sama atau hampir sama dikelompokkan menjadi satu gerombol. Pendugaan proporsi penduduk miskin pada tingkat desa diperoleh hasil bahwa rata-rata hasil dugaan dengan model zero inflated beta lebih besar dibandingkan dengan rata-rata hasil dugaan langsung. Hasil dugaan dengan model zero inflated beta tidak menghasilkan nilai 0, sedangkan pada dugaan langsung terdapat nilai 0. Hasil dugaan desa nircontoh dengan model regresi zero inflated beta juga tidak menghasilkan nilai 0. Sehingga bisa dikatakan bahwa pendugaan dengan model zero inflated beta lebih sesuai dengan kondisi populasi. Akan tetapi, ragam dari dugaan dengan menggunakan model regresi zero inflated beta lebih besar dibandingkan ragam penduga langsung.
Keyword: angka kemiskinan, model zero inflated beta, pendugaan area kecil, penggerombolan

Judul: Gambaran darah ikan mas Cyprinus carpio yang terinfeksi koi herpes virus
Abstrak: Iak memiliki sistem pertahanan tubuh untuk melawan berbagai macam penyakit. Pertahanan tubuh ikan terbagi 2 sistem yaitu pertahanan non-spesifik yang terdiri atas kulit, sisik, lendir dan darah dan pertahanan spesifik yaitu antibodi. Darah adalah cairan tubuh, yang berfungsi mengangkut oksigen, makanan dan hormon ke seluruh jaringan agar semua sel dapat berjalan sesuai fungsinya.
Keyword: