Judul: Simulation and Empirical Studies: Performance of Copula and Nested Error Regression Models in Estimating per Capita Expenditure of Subdistrict in Pidie Regency
Abstrak: Meningkatnya kebutuhan terhadap statistik area kecil yang reliabel telah mendorong pengembangan metode pendugaan area kecil (Small Area Estimation/SAE). Pada SAE level unit yang menggunakan data level unit dalam area kecil terdapat hubungan antarunit yang disebabkan oleh pengaruh acak spesifik area. Penyimpangan sebaran bersama unit-unit dari normal peubah ganda dapat terjadi ketika asumsi normal tidak terpenuhi, terutama pada data asimetris. Model Multivariate Exchangeable Copulas (MEC) merupakan pendekatan alternatif untuk mengatasi masalah ini. Berbeda dengan model Regresi Galat Tersarang (RGT) yang berdasarkan model campuran linier, model MEC didasarkan pada model linier umum. Dengan menggunakan copula yang dapat dipertukarkan (exchangeable) dan diperluas (extendible), model MEC membentuk fungsi sebaran kumulatif bersama yang sekaligus menggambarkan struktur dependensi dari galat model linier umum di setiap area kecil. Copula ini diasosiasikan dengan sebaran pengaruh acak spesifik area dan dependensi dalam area (within-area dependency) di setiap area kecil. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja model MEC dan RGT melalui kajian simulasi dan empiris. Model MEC menggunakan metode prediksi tak bias terbaik empiris (Empirical Best Unbiased Prediction/EBUP), sedangkan model RGT menggunakan metode prediksi tak bias linier terbaik empiris (Empirical Best Linear Unbiased Prediction/EBLUP) dalam menduga nilai tengah area kecil. Model MEC menggunakan copula Gaussian dan dua pendekatan pemodelan, yaitu parametrik dan semiparametrik, yang modelnya disebut sebagai MEC-P dan MEC-S. Kajian simulasi dengan simulasi Monte-Carlo berbasis rancangan dilakukan dengan seratus ulangan. Dalam kajian simulasi, data populasi peubah respons kontinu menyebar Skew-Normal (SN) dengan karakteristik mirip data empiris dibangkitkan berdasarkan model MEC dan RGT bersama dengan dua peubah penyerta bertipe kontinu dan diskret. Data populasi memiliki jumlah area kecil 10 dan 20 sehingga populasi terbagi menurut jenis basis model dan jumlah area kecil. Pada setiap ulangan, dilakukan penarikan data contoh dengan sampling acak sederhana tanpa pengembalian dari setiap populasi. Data contoh diambil mengikuti skenario ukuran contoh unit bervariasi antararea kecil dan sama di setiap area kecil. Ketiga model kemudian diterapkan pada data contoh. Kinerja model dalam setiap ulangan dievaluasi dengan menggunakan tiga kriteria, yaitu galat relatif absolut (Absolute Relative Error/ARE) penduga EBUP/EBLUP, kuadrat tengah galat empiris (Empirical Mean Squared Error/EMSE), dan galat relatif absolut penduga MSE (ARE MSE). ARE dan ARE MSE merupakan ukuran akurasi, sedangkan EMSE sebagai ukuran presisi. Analisis ragam (Analysis of Variance/Anova) klasifikasi tiga arah dengan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dilakukan untuk mengevaluasi kriteria kinerja dari seluruh ulangan dengan mempertimbangkan faktor model, jumlah area kecil, dan ukuran contoh unit. Uji Beda Nyata Jujur (BNJ) atau uji Tukey digunakan dalam perbandingan lanjutan terhadap hasil Anova yang nyata. Pada kajian empiris, data pengeluaran per kapita rumah tangga kondisi Maret 2021 di Kabupaten Pidie, Provinsi Aceh, digunakan sebagai peubah respons kontinu yang menyebar simetris SN bersama dengan empat peubah penyerta, yaitu jumlah koperasi lainnya, jumlah bank, proporsi surat keterangan tidak mampu terhadap jumlah keluarga, dan lama kepala rumah tangga bersekolah. Kriteria kinerja model adalah akar kuadrat tengah galat (Root Mean Squared Error/RMSE). Anova klasifikasi satu arah dengan RAL dilakukan menggunakan faktor model dilanjutkan uji BNJ untuk perbandingan berpasangan. Pada kajian simulasi dapat disimpulkan berdasarkan hasil Anova dan uji BNJ dengan tingkat kepercayaan 95 persen bahwa (1) Kinerja presisi penduga EBUP model MEC-S lebih
Keyword: BHF, EBLUP dan EBUP, extendible copula, SAE level unit, SDGs

Judul: Study of Hierarchical Bayesian Methods for Small Area Estimation with Auxiliary Variables Containing Measurement Error
Abstrak: Pendugaan area kecil (small area estimation/SAE), merupakan metode yang dilakukan dengan meminjam kekuatan dari informasi tambahan yang disebut peubah penyerta. Umumnya, peubah penyerta yang digunakan merupakan pendataan registrasi seperti sensus dan data administrasi. Hal ini dilakukan karena asumsi peubah penyerta tersedia untuk setiap area tanpa adanya galat pengukuran sehingga dapat memperkecil kuadrat tengah galat. Ketersediaan peubah penyerta yang terbatas seperti data sensus yang tidak tersedia setiap tahunnya dapat menjadi kendala dalam pendugaan dengan metode SAE. Informasi tambahan dari data survei dapat menjadi alternatif data dalam permasalahan tersebut. Akan tetapi, peubah penyerta yang berasal dari survei diasumsikan mengandung galat pengukuran. Oleh karena itu, diperlukan metode pendugaan area kecil yang dapat mengakomodir adanya kesalahan dalam pengukuran. Model SAE with measurement error Ybarra-Lohr (SaeME Ybarra-Lohr) merupakan salah satu metode SAE yang dikembangkan dari metode SAE Empirical Best Linear Unbiased Prediction Fay Herrot (SAE EBLUP-FH) untuk mengakomodir permasalahan peubah penyerta yang mengandung galat pengukuran. Pengembangan model yang lainnya adalah model SAE with measurement error Hierarchical Bayesian (SaeME HB), yang dilakukan dengan mengadopsi pendekatan Bayesian Berhiraki. Penelitian ini membandingkan tiga metode pendugaan area kecil SAE EBLUP-FH, SaeME Ybarra-Lohr dan SaeME HB. Ketiga metode diterapkan pada kajian simulasi dan kajian empiris yang peubah penyertanya mengandung galat pengukuran. Terdapat dua kajian simulasi yang dilakukan. Pada simulasi pertama dibangkitkan skenario pada besaran galat pengukuran dan persentase area yang mengandung galat pengukuran. Hal tersebut bertujuan untuk melihat pendugaan pada kondisi galat pengukuran yang berbeda di setiap area. Simulasi kedua dibangkitkan dengan skenario yang berbeda pada peubah penyertanya. Tujuannya adalah untuk melihat kondisi saat dua peubah penyerta mengandung galat pengukuran dan kondisi saat salah satu peubah penyerta mengandung galat pengukuran. Pada kajian empiris dilakukan pendugaan indeks harga konsumen kelompok pengeluaran (IHK-KP) Januari 2019 di Provinsi Jawa Barat dengan menggunakan peubah penyerta yang berasal dari data survei, yaitu SUSENAS Maret 2019. Hasil kajian simulasi menunjukkan bahwa semakin besar nilai ragam pengaruh acak dan semakin besar nilai galat pengukuran maka kuadrat tengah galat (KTG) yang dihasilkan semakin besar. Pada simulasi pertama, semakin besar persentase area yang mengandung galat pengukuran maka pendugaan dengan pendekatan model SaeME HB adalah lebih baik dibandingkan SAE EBLUP-FH dan SaeME YbarraLohr. Hal ini ditunjukkan dengan KTG yang terkecil. Pada simulasi kedua, skenario dengan dua peubah penyerta yang mengandung galat pengukuran menghasilkan KTG yang lebih besar dibandingkan hanya salah satu peubah penyerta yang mengandung galat pengukuran. Pendekatan model SaeME HB juga memperoleh KTG yang lebih kecil dibandingkan kedua model lainnya. Pendugaan IHK-KP dalamkajian empiris dengan pendekatan model SaeME Bayes Berhierarki juga menghasilkan rata-rata akar kuadrat tengah galat relatif (AKTGR) yang lebih kecil dibandingkan model EBLUP-FH dan SaeME Ybarra-Lohr. Statistik IHK-KP dan IHK Umum Provinsi Jawa Barat dengan pendekatan SaeME HB mampu menghasilkan statistik yang mendekati dengan Publikasi BPS, In small area estimation (SAE), the method is carried out by borrowing the strength of additional information (auxiliary variables). Commonly, the auxiliary variables used are registration data such as census and administrative data. This is because the assumption of the auxiliary variables is available for all area without any measurement errors so as to reduce the mean squared error (MSE). The availability of
Keyword: consumer price index, EBLUP FH, HB SaeME, measurement error, Ybarra-Lohr SaeME

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: