Judul: Study of Small Area Estimation when Nighttime Lights as an Auxiliary Information is Measured with Error
Abstrak: Kebutuhan data yang lebih cepat, lebih detail dari segi cakupan wilayah serta kecapatan pengumpulan data adalah hal yang sangat dibutuhkan khususnya dalam percepatan pembangunan daerah. Data indikator kesejahteraan yang lebih detail hingga tingkat terkecil seperti kecamatan atau desa sangat jarang tersedia. Hal ini dapat menghambat perencanaan pembangunan daerah dari tingkat yang lebih kecil. Salah satu Data indikator untuk mengukur kesejahteraan masyarakat adalah angka kemiskinan. BPS sebagai penyedia data paling terpercaya di Indonesia saat ini melakukan penghitungan kemiskinan berdasarkan hasil Survei sosial ekonomi nasional (SUSENAS) yang dilakukan dua kali dalam setahun. Pada kegiatan tersebut hanya dapat menghasilkan estimasi pada level provinsi dan kabupaten kota. Apabila BPS ingin menduga sampai ke level yang lebih kecil tentu akan memakan biaya yang sangat besar, sehingga diperlukan metode statistik yang dapat mengatasi masalah ini. Metode alternatif yang sering digunakan untuk memperoleh data indikator kesejahteraan hingga level yang lebih kecil adalah metode Pendugaan Area Kecil atau lebih dikenal dengan Small Area Estimation (SAE). Penggunaan data lain atau peubah penyerta yang digunakan dalam pendugaan area kecil biasanya merupakan peubah yang dapat menjelaskan keragaman antar area kecil dan tidak mengandung galat. Data yang tidak mengandung galat sangat terbatas ketersediaannya, biasanya hanya diperoleh sepuluh tahun sekali. Seiring berkembangnya teknologi saat ini, big data bisa menjadi alternatif yang baik. Pemanfaatan big data sebagai peubah penyerta dalam pendugaan area kecil memberikan mikroskop baru dalam melihat dan memahami kompleksitas sosial. Penelitian ini memanfaatkan salah satu produk big data yaitu Nighttime lights (NTL) yang merupakan produk citra satelit. NTL digunakan sebagai peubah penyerta yang mengandung kesalahan pengukuran untuk menduga rata-rata pengeluaran perkapita level kecamatan di Provinsi Jawa Tengah. Penelitian ini membandingkan hasil pendugaan langsung dengan metode Empirical Best Linear Unbiased Predictor - Fay Harriot (EBLUP-FH) dan SAE Measurement Error (SAE-ME). Hasil Penelitian menunjukkan bahwa pemanfaatan peubah penyerta NTL dalam menduga rata-rata pengeluaran per kapita kecamatan di Provinsi Jawa Tengah sangat bisa diandalkan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Relative Root Mean Square Error (RRMSE) yang lebih kecil jika dibandingkan dengan hasil pendugaan langsung. Keikutsertaan efek kesalahan pengukuran pada peubah NTL dalam model sebaiknya diperhatikan. Metode SAE-ME memberikan nilai dugaan rata-rata pengeluaran per kapita yang paling mendekati publikasi BPS, dengan rata-rata RRMSE per kecamatan sebesar 7,5 persen.
Keyword: EBLUP-FH, Kesalahan Pengukuran, Nighttime Lights, SAE-ME

Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil untuk Menduga Indikator Kemiskinan dengan Modifikasi Metode Cepat Bayes Empirik
Abstrak: Small Area Estimation (SAE) atau pendugaan area kecil merupakan salah satu metode pendugaan ketika data yang tersedia memberikan informasi yang terbatas. Metode ini merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk melakukan pendugaan pada area dengan contoh yang berukuran kecil atau bahkan pada area yang tidak terdapat contoh. Metode ini dapat diterapkan untuk menduga indikator kemiskinan pada tingkat kecamatan atau desa dengan menggunakan data Survei Sosial dan Ekonomi Nasional (SUSENAS). Pendugaan indikator kemiskinan pada tingkat kecamatan atau tingkat yang lebih kecil akan membantu pemerintah untuk mengetahui informasi kemiskinan secara lebih rinci. Metode Fast Empirical Bayes (FEB) atau metode cepat Bayes empirik merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk meduga indikator kemiskinan pada area kecil. Metode ini mampu menghasilkan dugaan yang baik pada populasi yang berukuran besar. Permasalahan muncul ketika terdapat area yang tidak memiliki contoh. Penambahan informasi gerombol dimanfaatkan untuk menduga indikator pada area tersebut. Penelitian ini melakukan kajian simulasi untuk membandingkan metode pendugaan langsung, Bayes empirik dan metode cepat Bayes empirik. Kajian simulasi juga dilakukan untuk mengevaluasi modifikasi metode cepat Bayes empirik pada area yang tidak memiliki contoh. Penerapan metode dilakukan untuk menduga indikator kemiskinan tingkat kecamatan di Kabupaten Bogor dengan menggunakan data dari Badan Pusat Statistik (BPS). Kajian simulasi dilakukan dengan membangkitkan data pada dua kondisi serta dengan skenario ukuran populasi atau fraksi sampling yang berbeda, yaitu dengan ukuran populasi kecil, sedang, besar dan sangat besar. PUkuran populasi sangat besar dipilih sesuai dengan ukuran populasi kecamatan di Kabupaten Bogor. Skenario-skenario ini dibangun dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran mengenai perbedaan pada metode pendugaan area kecil dalam menduga indikator kemiskinan. Evaluasi metode dilihat dengan menghitung nilai Relative Bias (RB) dan Relative Root Mean Square Error (RRMSE) pada masing-masing metode. Hasil menunjukkan bahwa, metode cepat Bayes empirik mampu menghasilkan nilai dugaan dengan RB dan RRMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan metode pendugaan lain pada kondisi populasi besar dan populasi sangat besar serta tidak membutuhkan waktu komputasi yang lama. Sedangkan metode Bayes empirik lebih baik digunakan pada ukuran populasi sedang dan metode pendugaan langsung lebih cocok untuk ukuran populasi kecil. Penambahan pengaruh gerombol pada area yang tidak terdapat contoh mampu meningkatkan kualitas hasil dugaan pada metode cepat Bayes empirik.
Keyword: analisis gerombol, area tidak terdapat contoh, indikator kemiskinan, metode cepat Bayes empirik, pendugaan area kecil, populasi besar

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: