Judul: Study on the Effects of Cluster Information in Prediction of Non-sampled Area (A Case Study of per Capita Expenditures at Subdistrict Level in Regency and Municipality of Bogor).
Abstrak: Empirical Best Linear Unbiased Predictor (EBLUP) has been widely used to predict parameters in area with small or even zero sample size, known as non-sampled area. It has been noted that there is a problem when this model will be used to predict the parameters of non-sampled area. Usually EBLUP is used to predict the parameters using a synthetic model ignoring the area random effects due to lack of non-sampled area information. Hence, this prediction will be distorted based on a single line of the synthetic model. The idea developed in this thesis is to modify the prediction model by adding cluster information assuming that there are similiarities among particular areas. These information have been incorporated into the model to modify the intercept of prediction models as well as both intercept and slope of the prediction model. In this paper, a simulation is carried out to study the performance of the proposed models compared with ordinary EBLUP. All models were evaluated based on the value of Relative Bias (RB) and Relative Root Mean Squares Error (RRMSE). It was shown, by mean of simulation, that the addition of cluster information has improved the ability of the model to predict non-sampled areas. Restricted Maximum Likelihood (REML), a common method for estimating variance component in EBLUP models, requires normality assumption. But the conditions in which the area random effects or sampling error are not normally distributed may encountered in many applications. Therefore we also used different scenarios, such as either one of random component was not normally distributed or both of area random effects and sampling error area were not normally distributed, to study the performance of the proposed models when the area random effects or auxiliary variables are not normally distributed. The result showed that under these conditions, the proposed models has been able to estimate the parameter with smaller Relative Bias (RB) and Relative Root Mean Squares Error (RRMSE) than ordinary EBLUP, especially in non-sampled areas. It was shown that all models could be used to predict average per capita expenditures per month at subdistrict level in regency and municipality in Bogor. The analysis was based on SUSENAS 2010 and PODES 2011 data sets. Even though the resulting predictions of the models were different, similar pattern among them has been observed. Clustering technique played an important role in implementing the proposed model in the case study. Clustering pattern which tend not to be linearly correlated with response variable can lead to the result that proposed model was not better than standard EBLUP model. However, there were some proposed models that showed a better accuracy than the standard EBLUP prediction of non-sampled subdistrict parameter.
Keyword: EBLUP, Clustering, Linear Mixed Models

Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil Menggunakan Model Multivariat Fay-Herriot (Studi Kasus Rataan Pengeluaran per Kapita per Desa di Kabupaten Bogor)
Abstrak: Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan Lembaga Pemerintah Non Kementerian yang bertanggung jawab langsung kepada Presiden. Peranan yang harus dijalankan BPS adalah menyediakan kebutuhan data bagi pemerintah dan masyarakat. Kegiatan survei yang selama ini dilakukan BPS pada umumnya dirancang untuk menyediakan informasi-informasi statistik untuk level nasional, provinsi dan kabupaten/kota. Sedangkan untuk informasi statistik pada level yang lebih kecil seperti kecamatan atau desa belum mampu dipresentasikan oleh survei ini karena ukuran contoh yang kecil. Kebutuhan akan informasi statistik sampai tingkat kecamatan dan desa merupakan suatu yang sangat penting bagi pemangku kebijakan saat ini, karena program kebijakan yang dilakukan sudah menyentuh langsung sampai kecamatan atau desa tersebut. Misalnya rata-rata pengeluaran konsumsi rumah tangga per kapita per desa yang digunakan untuk menghitung indikator kemiskinan tingkat desa, merupakan statistik yang sangat diperlukan ketersediannya untuk programprogram kebijakan dalam rangka mengurangi jumlah kemiskinan di desa. Salah solusi yang dapat dilakukan untuk menduga parameter tingkat kecamatan atau desa adalah menggunakan teknik pendugaan area kecil (Small Area Estimation). Data Susenas 2016 dan PODES 2014 digunakan sebagai studi kasus untuk menduga rata-rata pengeluaran per kapita per desa makanan dan non makanan di Kabupaten Bogor. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan pendugaan untuk pendugaan langsung, model Univariat Fay-Herriot (UFH) dan Multivariat Fay- Herriot (MFH) menggunakan metode EBLUP. Selain itu juga membandingkan hasil pendugaan ragam menggunakan Maximum Likelihood (ML) dengan Restricted Maximum Likelihood (REML) pada model MFH. Untuk desa yang tidak tersurvei dilakukan prediksi rata-rata pengeluaran per kapita makanan dan non makanan dimana terlebih dahulu dilakukan perbandingan model antara desadesa tanpa digerombolkan dengan desa-desa yang digerombolkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai sebaran pendugaan langsung menghasilkan nilai yang lebih besar dibandingkan pendugaan tidak langsung (UFH dan MFH). Selanjutnya untuk model yang terbaik dapat dilihat dari nilai RMSE yang paling kecil, pendugaan area kecil model MFH memperlihatkan nilai RMSE yang paling kecil dari pada pendugaan langsung dan model UFH, sehingga kecilnya nilai RMSE menunjukkan bahwa penduga model MFH memberikan hasil ketelitian yang lebih tinggi untuk pengeluaran per kapita makanan maupun non makanan. Selain itu prediksi rata-rata pengeluaran per kapita per desa makanan dan non makanan untuk desa yang tidak tersurvei menggunakan model MFH-ML dengan penggerombolan karena nilai ukuran kebaikan model dengan penggerombolan lebih baik dibanding model tanpa penggerombolan.
Keyword: ML, Multivariat, REML, SAE, Univariat

Judul: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: