Judul: Perbandingan Metode Pendugaan Parameter dalam Kerangka Percontohan Tidak Lengkap
Abstrak: Keanekaragaman topografi dan geografis yang dimiliki oleh Indonesia mengakibatkan beberapa daerah di Indonesia memiliki keterbatasan akses. Keterbatasan ini menyebabkan besarnya anggaran yang harus dikeluarkan dan lamanya waktu yang diperlukan ketika harus mengumpulkan data melalui kegiatan survei di daerah tersebut. Terbatasnya waktu dan anggaran pelaksanaan survei menyebabkan para peneliti cenderung untuk tidak memilih daerah tersebut dalam pelaksanaan kegiatan survei sehingga secara tidak langsung daerah tersebut dikeluarkan dari kerangka percontohan. Kondisi tersebut menyebabkan kerangka percontohan menjadi tidak lengkap. Ketidaklengkapan kerangka tersebut mengakibatkan tidak terpenuhinya prinsip pengacakan sehingga nilai dugaan yang diperoleh mengandung nilai bias yang besar dan rendahnya nilai keakuratannya. Banyak pendekatan yang sudah dikembangkan untuk mengatasi permasalahan yang disebabkan oleh ketidaklengkapan kerangka percontohan. Dikarenakan kajian ini lebih menitikberatkan daerah sulit sebagai penyebab ketidaklengkapan kerangka percontohan, maka metode Predecessor-Successor (P-S) yang dipandang bisa menjadi solusi atas permasalahan yang diangkat dalam penelitian ini. Metode P-S merupakan metode yang dirancang untuk menduga parameter dalam kerangka percontohan tidak lengkap. Metode ini membagi unit populasi menjadi dua kelompok yaitu kelompok unit yang tercakup dalam kerangka dan kelompok unit yang tidak tercakup dalam kerangka. Kedua kelompok tersebut memiliki peluang yang sama untuk terambil sebagai contoh dengan mengasumsikan bahwa posisi keduanya saling berurutan menurut prinsip geografis yang sudah ditentukan atau jalur perjalanan (path of travel). Untuk melihat performa metode ini dibanding metode yang lain, penelitian ini juga menggunakan metode pendugaan dari teori percontohan klasik. Selain itu, kajian ini juga melakukan simulasi pendugaan parameter di tingkat kabupaten dan kecamatan. Dengan melihat performa dari kedua metode pendugaan tersebut pada berbagai tingkat populasi maka diharapkan dapat diperoleh metode pendugaan yang tepat untuk menduga parameter dengan kondisi kerangka percontohan tidak lengkap. Kajian ini mengambil studi kasus data banyaknya keluarga pertanian di Kabupaten Ogan Komering Ilir Provinsi Sumatera Selatan. Pemilihan ini didasarkan pada cukup tingginya persentase desa tertinggal (Bappenas 2015) dan banyaknya desa sulit (Master File Desa (MFD) 2016) yang dimiliki oleh kabupaten ini dibandingkan kabupaten lain di Provinsi Sumatera Selatan. Pendugaan langsung terhadap banyaknya keluarga pertanian di Kabupaten Ogan Komering Ilir diambil sebagai ilustrasi pendugaan parameter dalam penelitian ini. Hal ini dikarenakan pertanian merupakan sektor unggulan dan memiliki kontribusi yang signifikan pada Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kabupaten Ogan Komering Ilir (BPS Kab OKI 2016). Hasil simulasi menunjukkan bahwa terdapat perbedaan performa dari ukuran contoh, metode pendugaan dan interaksi antara kedua faktor tersebut pada penurunan bias yang disebabkan ketidaklengkapan kerangka percontohan. Performa metode P-S akan semakin efektif dalam menurunkan bias dibandingkan teori percontohan klasik dengan semakin besar ukuran contoh yang digunakan. Teori percontohan klasik yang digunakan dalam kajian ini meliputi penarikan contoh acak sederhana (PCAS) dan penarikan contoh acak berlapis (PCAB). Secara keseluruhan selisih nilai bias dari hasil pendugaan dengan metode PCAS dan metode PCAB baik lapisan klasifikasi pedesaan/perkotaan maupun keberadaan menara telepon seluler di tingkat kabupaten tidak signifikan sehingga dapat dikatakan bahwa kedua lapisan yang digunakan cukup relevan dalam menduga banyaknya keluarga pertanian. Pada tingkat kecamatan, hasil simulasi menunjukkan bahwa lapisan keberadaan menara telepon seluler hanya relevan dalam menduga banyaknya keluarga pertanian di dua kecamatan yaitu Kecamatan Cengal dan Sungai Menang. Hal ini menunjukkan bahwa pentingnya pemilihan dasar lapisan yang relevan dalam PCAB untuk
Keyword: cakupan kesalahan, desa sulit, Predecessor-Successor

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: 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: