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: Pendugaan Area Kecil dengan Efek Spasial untuk Proporsi Level Desa (Studi Kasus Proporsi Penduduk Miskin di Kabupaten Lembata).
Abstrak: Ketersediaan data level desa yang akurat sangat dibutuhkan dalam proses pembangunan desa. Salah satu data yang berperan penting dalam proses pembangunan desa adalah data proporsi penduduk miskin level desa. Data proporsi penduduk miskin secara rutin dikeluarkan oleh BPS. Data tersebut hanya mampu disajikan hingga level kabupaten/kota. Pendugaan langsung hingga level desa tidak dapat dilakukan karena jumlah contoh yang kecil bahkan nol. Salah satu teknik analisis yang dapat mengatasi masalah tersebut adalah pendugaan area kecil. Model area kecil bagi proporsi harus dapat menjamin bahwa dugaan proporsi yang dihasilkan berada dalam selang 0 dan 1. Pendekatan yang dapat dilakukan untuk memodelkan proporsi antara lain dengan sebaran normal dan sebaran binomial. Pendekatan model pendugaan area kecil (Small Area Estimation/SAE). dengan sebaran normal dilakukan terhadap hasil transformasi logit peubah proporsi. Proporsi merupakan salah satu parameter dari sebaran binomial, sehingga asumsi sebaran binomial dapat diterapkan pada banyaknya penduduk miskin per desa. Analisis yang berkaitan dengan wilayah perlu mempertimbangkan adanya pengaruh spasial. Pengaruh spasial pada model SAE sangat bergantung pada karakteristik data. Penelitian ini bertujuan menerapkan model SAE dengan pendekatan normal dan binomial untuk menduga proporsi pada tiga karakteristik data. Ketiga karakteristik data tersebut adalah data tanpa efek spasial, data dengan efek spasial stasioner SAR, dan data dengan efek spasial nonstasioner. Spasial stasioner pada penelitian ini hanya dibatasi pada pengaruh spasial yang mengikuti proses Simultaneously Autoregressive (SAR). Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada ketiga skenario data, pendekatan asumsi sebaran binomial menghasilkan dugaan yang lebih baik dibandingkan dengan pendekatan asumsi sebaran normal. Berdasarkan bias relatif dan Relative Root Mean Square Error (RRMSE), model binomial tanpa spasial dengan pendekatan laplace (GLMER) merupakan model terbaik untuk menduga proporsi ketika data tidak mengandung spasial. Pada karakteristik data yang mengandung efek spasial stasioner (spasial SAR) model terbaik untuk menduga proporsi adalah model binomial dengan spasial SAR (HSP). Model binomial dengan spasial nonstasioner (MNSE) merupakan model terbaik untuk menduga proporsi pada data yang mengandung efek spasial nonstasioner. Hasil aplikasi metode menunjukkan karekteristik data cenderung mengandung efek spasial SAR. Model terbaik untuk menduga proporsi penduduk miskin level desa di Kabupaten Lembata adalah model SAE pendekatan binomial dengan efek spasial SAR (HSP). Pendugaan proporsi penduduk miskin pada desa nircontoh diperoleh dengan koreksi gerombol. Pendugaan dengan HSP kalibrasi menghasilkan dugaan proporsi penduduk miskin Kabupaten Lembata sebesar 0.2652. Hasil tersebut tidak jauh berbeda dengan angka BPS (0.2648) sehingga hasil dugaan proporsi dengan HSP kalibrasi layak digunakan.
Keyword: binomial, nonstasioner, SAE, spasial, transformasi logit

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: