Judul: Spatial Bayesian Model in Small Area Estimation with Binary Response (Case: Estimation of Poor Families Proportion in Jember, East Java)
Abstrak: suatu subpopulasi dengan ukuran contoh kecil. Metode yang dikembangkan dalam pendugaan area kecil adalah metode pendugaan tidak langsung dengan memanfaatkan kekuatan area di sekitarnya dan sumber data di luar area. Tujuan dari metode pendugaan ini adalah untuk meningkatkan keefektifan ukuran contoh dan menurunkan keragaman dugaan parameter. Model-model dalam pendugaan area kecil mengasumsikan bahwa pengaruh acak galat area saling bebas. Namun dalam beberapa kasus, asumsi ini sering dilanggar. Pelanggaran asumsi ini disebabkan oleh keragaman suatu area dipengaruhi area sekitarnya, sehingga efek spasial dapat dimasukkan ke dalam pengaruh acak. Efek spasial merupakan hal yang lazim terjadi antara satu area dengan area yang lain, ini berarti bahwa area yang satu mempengaruhi area lainnya. Dalam statistika, model yang dapat menjelaskan hubungan antara suatu area dengan area sekitarnya adalah model spasial. Topik utama penelitian ini adalah membentuk model spasial Bayes pada pendugaan area kecil dengan model Logit-Normal yang akan diterapkan pada data kemiskinan. Tema yang diusung dalam penelitian ini yaitu pendugaan proporsi keluarga miskin di Kabupaten Jember Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini akan menggunakan peubah respon yang menyebar menurut Binomial (Logit) dan pengaruh area yang menyebar menurut distribusi Normal. Hal ini yang mendasari pemakaian Model Logit-Normal. Tujuan utama yang ingin dicapai dalam penelitian ini, yaitu (1) Mengembangkan metode Bayes berhirarki khusus untuk data peubah respon biner dengan menambahkan pengaruh spasial, (2) mengkaji sifat statistik/penduga parameter proporsi berdasarkan metode Bayes berhirarki, dan (3) menerapkan metode pendugaan area kecil melalui pendekatan Bayes berhirarki untuk menentukan proporsi keluarga miskin di Kabupaten Jember Provinsi Jawa Timur. Studi kasus dilakukan pada dua sumber data, yaitu simulasi dan Susenas Kabupaten Jember Jawa Timur. Data simulasi digunakan untuk mengetahui berbagai karakteristik pendugaan pada beberapa pembobot spasial yang berbeda pada model Logit-Normal Bayes berhirarki berdasarkan pendugaan area kecil. Data kedua adalah data proporsi keluarga miskin untuk desa/kelurahan di Kabupaten Jember Jawa Timur. Data ini merupakan data Survei Sosial-Ekonomi Nasional (Susenas) 2008 yang berbasis rumah tangga serta data Potensi Desa (PODES) 2008 sebagai sumber data pendukung. Hasil simulasi dalam penelitian ini menunjukkan bahwa pada model Logit- Normal Bayes berhirarki dengan pembobot spasial tetangga terdekat dan pembobot spasial korelasi merupakan model terbaik bila dibandingkan dengan model Logit-Normal Bayes berhirarki dengan pembobot spasial jarak dan tanpa pembobot spasial. Hal ini ditunjukkan dengan nila rata-rata RMSE dan persentase bias relatif masing-masing model tersebut kecil., Small area estimation is a method to estimate parameters in a subpopulation with small sample size. The method is based on indirect estimation using the strength of the surrounding area and data sources outside the area to obtain statistic with adequate precision. Generally, the models in small area estimation assumes that the influence of random errors are independent area. However in somecases, this assumption is often violated. This is due to the variance of area which is affected by its neighborhood, so that spatial effect can be incorporated into random area effects. Rao (2003) stated that Logit-Normal model was one of the model in small area estimation which was affected by the spatial effect. It was used to estimate the proportion using Hierarchical Bayes (HB) method. The first objective of this research is to develope
Keyword: proportion of Hierarchical Bayes, the proportion of poor families, spatial weighted, Logit-Normal model, small area estimation

Judul: Pendugaan Area Kecil Persentase Angka Kemiskinan menggunakan Model Regresi Beta dengan Pendekatan Bayes
Abstrak: Survei dikenal sebagai metode pengumpulan data yang hemat biaya untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan. Hal ini disebabkan karena survei hanya mengambil sebagian objek dari populasi melalui teknik pengambilan contoh tertentu. Objek terpilih digunakan untuk merampatkan informasi terkait populasi tanpa harus meneliti keseluruhan objek dalam populasi. Kurangnya jumlah contoh atau ketiadaan contoh (nircontoh) di suatu wilayah merupakan permasalahan area kecil. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan metode Small Area Estimation (SAE). Prinsip SAE merupakan metode pendugaan tidak langsung yang berbasis pemodelan dengan memanfaatkan informasi tambahan dari peubah penyerta. Salah satu metode yang digunakan dalam SAE adalah Bayes berhierarki. Pemodelan area kecil dalam penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model regresi beta bagi proporsi rumah tangga (ruta) miskin di Kabupaten Tanggamus. Asumsi yang melandasi penelitian ini adalah proporsi ruta miskin mengikuti sebaran beta. Model yang diperoleh digunakan untuk menghitung penduga proporsi ruta miskin pada desa contoh Susenas dan membandingkannya dengan penduga langsung, selain itu dilakukan kajian untuk menduga proporsi ruta miskin di desa nircontoh. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Susenas Maret 2016 dan pendataan Potensi Desa (Podes) 2014. Data Susenas digunakan untuk menghitung pendugaan langsung proporsi ruta miskin. Data podes digunakan sebagai peubah penyerta dan dipilih berdasarkan penelitian terdahulu. Peubah baru ditambahkan dengan asumsi peubah tersebut memiliki korelasi dengan peubah respon. Tahapan analisis data dimulai dengan menghitung penduga langsung proporsi ruta miskin. Penduga langsung yang bernilai 0 ditransformasi dengan algoritme zoib supaya berada dalam interval (0, 1). Peubah respon hasil transformasi digunakan untuk membangun model Bayes berhierarki. Konsep pendugaan parameter dengan Bayes berhierarki memerlukan asumsi sebaran prior karena parameter bersifat acak. Sebaran prior merupakan fungsi parameter regresi yang ditetapkan berdasarkan subjektivitas peneliti ataupun berdasarkan penelitian terdahulu. Sebaran prior untuk 𝛽������� dan ragam pengaruh acak area 𝜎�������𝑣�������2 diasumsikan mengikuti sebaran normal dan inverse gamma. Pendugaan parameter dilakukan dengan pembangkitan contoh MCMC (Markov Chain Monte Carlo) sampai diperoleh penduga parameter regresi beta yang konvergen. Berdasarkan perbandingan KTG dan Coefficient of Variation (CV), diperoleh hasil bahwa KTG dan CV penduga bayes berhierarki lebih kecil dibandingkan penduga langsung, sehingga model Bayes berhierarki lebih baik dibandingkan model pendugaan langsung. Proporsi ruta miskin di desa nircontoh Susenas diduga dengan model yang diperoleh dari pendugaan Bayes berhierarki. Pengaruh acak area untuk desa nircontoh diperoleh dengan cara menggerombolkan seluruh desa-desa di Kabupaten Tanggamus dengan penggerombolan berhierarki. Pengaruh acak bagi desa nircontoh diperoleh dari nilai tengah pengaruh acak desa contoh di dalam gerombol tersebut. Agregasi penduga Bayes berhierarki desa contoh dan nircontoh di tingkat kabupaten menghasilkan nilai tengah proporsi ruta miskin sebesar 0.1437 atau 14.37%.
Keyword: area nircontoh, Bayes berhierarki, pendugaan area kecil, penggerombolan, regresi beta

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: