Judul: Pendugaan Efisiensi Teknis Produksi Padi Sulawesi Selatan dengan Robust Model Stochastic Frontier
Abstrak: Stochastic production frontier (SPF) adalah metode stochastic frontier analysis (SFA) yang digunakan untuk menduga nilai produksi frontier dengan mempertimbangkan adanya efek inefisiensi dan gangguan. Model SPF baku mengasumsikan bahwa komponen gangguan mengikuti sebaran Normal dan komponen inefisiensi mengikuti sebaran half Normal. Keberadaan amatan pencilan pada data akan memengaruhi ketidakakuratan dalam menduga nilai parameter dan menghasilkan sebaran dugaan nilai inefisiensi dan efisiensi teknis yang berlebihan. Penelitian ini mencoba untuk menggunakan asumsi sebaran pada komponen gangguan atau inefisiensi dengan sebaran yang lebih fleksibel. Model alternatif yang digunakan adalah model SPF Normal-Gamma dan Student’s t-half Normal. Penelitian ini akan menggunakan dua buah kajian. Kajian pertama yaitu kajian simulasi merupakan kajian yang menggunakan sembilan data bangkitan. Kajian simulasi bertujuan untuk mengetahui sifat statistik pendugaan parameter, nilai inefisiensi, dan efisiensi teknis baik menggunakan model SPF baku maupun model SPF alternatif. Selain itu, pada kajian simulasi juga akan menentukan model SPF alternatif terbaik. Kajian simulasi menggunakan sembilan data bangkitan yang merupakan kombinasi antara jumlah data dan persentase pencilan, dimana jumlah data terdiri dari 100, 500, dan 1000 dan persentase pencilan adalah 1%, 3%, dan 5% terhadap nilai peubah respon (residual outlier). Kajian yang kedua adalah kajian aplikasi yang menggunakan data Survei Struktur Ongkos Komoditas Pertanian pada subsektor tanaman padi Tahun 2014 di Propinsi Sulawesi Selatan dengan jumlah data sebanyak 3945 rumah tangga usaha tani. Pada kajian aplikasi bertujuan untuk mengetahui seberapa besar model SPF alternatif terbaik mengoreksi dugaan usaha tani yang efisien terhadap model SPF baku. Pada Kajian simulasi, model SPF Student’s t-half Normal menunjukkan bahwa sebaran dugaan parameter, nilai inefisiensi, dan efisiensi teknis lebih mendekati nilai parameter sebenarnya. Selain itu, hasil nilai MSE dari dugaan inefisiensi dan efisiensi teknis memiliki nilai yang lebih kecil dibandingkan dengan kedua model SPF lainnya. Maka model SPF Student’s t-half Normal merupakan model SPF alternatif terbaik. Kajian aplikasi dengan persentase pencilan sebesar 1% menunjukkan bahwa model SPF Student’s t-half Normal menghasilkan dugaan nilai inefisiensi dan efisiensi teknis yang melandai pada bagian ekor kurva, yang mengindikasikan model bersifat tidak monoton. Sehingga model SPF Student’s thalf Normal memiliki sedikit amatan pencilan pada dugaan nilai inefisiensi dan bebas dari amatan pencilan pada dugaan efisiensi teknis. Dugaan nilai efisiensi teknis pada model SPF Student’s t-half Normal memiliki rentang dugaan yang lebih kecil dari pada model SPF Normal-half Normal. Jumlah usaha tani yang efisien dan tidak efisien pada model SPF Student’s t-half Normal untuk setiap kabupaten/kota di Propinsi Sulawesi Selatan memiliki jumlah yang lebih besar daripada menggunakan model SPF Normal-half Normal, secara rata-rata persentase perubahan usaha tani yang efisien dengan model SPF Student’s t-half Normal terhadap model SPF Normal-half Normal di Propinsi Sulawesi Selatan dikoreksi bertambah sebesar 7,51%. Karena persentase perubahan dugaan usaha tani yang efisien dan tidak efisien cukup besar, maka penting menangani amatan pencilan pada data sebelum membentuk model SPF. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan model SPF Student’s t-half Normal pada data yang memiliki pencilan terhadap nilai peubah bebas (leverage outlier) atau terhadap nilai peubah bebas dan peubah respon (outlier influential), untuk menguji kekekaran model tersebut dalam menangani keberadaan amatan pencilan.
Keyword: SPF, robust, inefficiency, technical efficiency, outlier

Judul: Pendugaan Area Kecil dengan Log-normal HB dan Skew-normal HB untuk Pengeluaran Per Kapita RTP Tanaman Pangan di Provinsi Sulawesi Tenggara
Abstrak: Ketersediaan informasi yang lebih rinci, cepat, dan akurat sangat dibutuhkan di era desentralisasi seperti saat ini. Sebagai National Statistical Office (NSO) di Indonesia, Badan Pusat Statistik (BPS) harus mampu menyajikan statistik dasar berkualitas untuk menjamin kebijakan pemerintah yang tepat sasaran. Sumber data untuk memperoleh statistik dasar dapat berasal dari sensus ataupun survei. Namun, sensus memiliki keterbatasan dalam cakupan informasi, sedangkan survei hanya didesain untuk menduga karakteristik suatu populasi secara akurat pada wilayah administrasi tertentu, seperti nasional, provinsi, ataupun kabupaten/kota. Metode pendugaan parameter pada area atau domain kecil, yang ukuran contohnya tidak cukup memadai dari segi reliabilitas dan akurasi ketika menduga langsung dikenal sebagai pendugaan area kecil (Small Area Estimation-SAE). Salah satu indikator yang penting diukur pada skala mikro agar kebijakan pembangunan tepat sasaran yaitu kesejahteraan petani. Peningkatan kesejahteraan petani merupakan salah satu visi misi pembangunan pertanian dalam mencapai swasembada pangan. Namun, kendala peningkatan kinerja sektor pertanian adalah belum tersedianya indikator yang komprehensif, valid, praktis, dan kontinu untuk mengukur kesejahteraan petani. Penelitian ini bermaksud menggunakan rata-rata pengeluaran per kapita per bulan pada komoditi makanan dan bukan makanan dari data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) sebagai alternatif pendekatan untuk menggambarkan tingkat kesejahteraan rumah tangga pertanian (RTP), yang dapat dilihat dari pola pengeluaran RTP. Menduga rata-rata pengeluaran per kapita RTP tanaman pangan berdasarkan data Susenas adalah bagian dari permasalahan ukuran contoh kecil. Hal ini karena RTP tanaman pangan adalah sub-populasi dari unit rumah tangga Susenas. Melakukan pendugaan secara langsung pada sub-populasi berpotensi menghasilkan dugaan dengan presisi yang tidak memadai karena tidak didesain untuk level estimasi tersebut SAE sebagai metode penduga parameter berbasis model, menerapkan linear mixed model (LMM) untuk model dasarnya, yang secara konvensional diselesaikan dengan pendekatan Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP). EBLUP mensyaratkan komponen acak menyebar normal. Akan tetapi, data yang digunakan dalam penelitian ini memiliki masalah kemenjuluran pola sebaran data dan relatif kecilnya jumlah level area yang akan diduga yaitu 17 kabupaten/kota se-Provinsi Sulawesi Tenggara. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan pemodelan SAE pada gabungan data cross-section dan time series dengan pendekatan Hierarchical Bayes (HB) di bawah asumsi sebaran yang lebih sesuai untuk data menjulur, yaitu log-normal dan skew-normal. Dengan gabungan data cross-section dan time series maka hasil dugaan SAE dapat ditingkatkan efisiensinya, selain karena data terkait kesejahteraan, khususnya di sektor pertanian akan lebih bermakna ketika disajikan pada beberapa periode amatan. Model SAE yang digunakan adalah Rao-Yu dengan asumsi ragam penarikan contoh tidak diketahui dan akan diduga berdasarkan data, demikian halnya dengan ragam acak area, ragam acak area-waktu, dan koefisien autokorelasi. Adapun tujuan utama penelitian ini adalah membandingkan efisiensi hasil pendugaan langsung, SAE log-normal HB, dan SAE skew-normal HB pada gabungan data cross-section dan time series yang berpola menjulur. Setelah proses iterasi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dengan algoritma Gibbs Sampling, dapat dicapai konvergensi parameter saat rantai Markov sebanyak 3 dengan iterasi setiap rantai sebanyak 500.000, dimana 250.000 iterasi untuk burn-in period dan 250.000 untuk analisis posterior. Rantai ditipiskan dengan mengambil setiap nilai contoh ke-50 untuk mengurangi efek autokorelasi antar contoh yang dibangkitkan. Dari model yang terbentuk, diperoleh hasil bahwa SAE log-normal HB mampu menurunkan Relative Root Mean Square Error (RRMSE) sebesar
Keyword: DIC, log-normal HB, RRMSE, SAE, skew-normal HB

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: