Judul: Pendugaan Total Populasi pada Peubah dengan Sebaran Lognormal (Studi Kasus: Data Susenas 2007 Pengeluaran Rumah Tangga Kota Bogor)
Abstrak: Analisis regresi linier merupakan salah satu metode yang sering digunakan untuk menduga suatu peubah respon bila tersedia peubah penjelas yang memiliki hubungan linier dengan peubah respon. Pendugaan terhadap nilai peubah respon yang tidak terambil sebagai contoh memerlukan informasi peubah penjelas yang bersesuaian dari data populasi. Bila peubah respon merupakan peubah yang ingin diduga total populasinya, maka dugaan total populasi dapat diperoleh dengan menjumlahkan gugus data contoh dengan gugus data hasil dugaan. Penggunaan model regresi linier akan menghasilkan penduga total populasi yang tidak berbias bila sebaran data peubah yang digunakan menyebar normal. Namun pada data sosial dan ekonomi seperti saham dan pengeluaran rumah tangga misalnya, seringkali pencilan kanan muncul. Transformasi logaritmik terhadap data dapat memperbaiki kesimetrikan data dan mengatasi masalah ketidaknormalan. Proses transformasi balik menyebabkan model regresi linier yang digunakan untuk menduga total populasi dikoreksi. Model regresi linier terkoreksi ini dinamakan model Karlberg. Untuk melihat kelebihan model Karlberg (M3) dalam pendugaan total populasi, dilakukan juga pendugaan melalui dua metode lain yang sifatnya langsung. Kedua metode tersebut adalah pendugaan melalui rataan contoh peubah asal (M1) dan pendugaan melalui nilai harapan sebaran lognormal dari data hasil transformasi logaritmik (M2). Melalui simulasi dengan karakteristik data bangkitan yang sama dengan data peubah pengeluaran rumah tangga Kota Bogor hasil Susenas (Survei Sosial Ekonomi Nasional) tahun 2007, diperoleh nilai ARB (Average of Relative Bias), RLMSE (Relative Mean Square Error), MSE (Mean Square Error), dan AARB (Average of Absolute Relative Bias) dari penduga M3 yang lebih baik dari penduga M1 dan M2 pada berbagai ukuran contoh. Berdasarkan nilai ARB, penduga M3 dan M1 memiliki besar rataan bias relatif yang hampir sama. Berdasarkan nilai ragam (RLMSE dan MSE), penduga M3 menjadi penduga terbaik dengan nilai ragam terkecil, disusul oleh penduga M1 dan penduga M2. Aplikasi ketiga metode pada pendugaan total pengeluaran rumah tangga di kelurahan dalam Kota Bogor, kecamatan dalam Kota Bogor, dan Kota Bogor menghasilkan M1 dan M3 sebagai dua penduga dengan nilai RMSE (Root Mean Square Error) terkecil. Namun demikian, pemilihan peubah penjelas menjadi penentu baiknya penduga M3.
Keyword: 

Judul: Kajian Pendugaan Area Kecil Menggunakan Model Multivariat Fay-Herriot (Studi Kasus Rataan Pengeluaran per Kapita per Desa di Kabupaten Bogor)
Abstrak: Badan Pusat Statistik (BPS) merupakan Lembaga Pemerintah Non Kementerian yang bertanggung jawab langsung kepada Presiden. Peranan yang harus dijalankan BPS adalah menyediakan kebutuhan data bagi pemerintah dan masyarakat. Kegiatan survei yang selama ini dilakukan BPS pada umumnya dirancang untuk menyediakan informasi-informasi statistik untuk level nasional, provinsi dan kabupaten/kota. Sedangkan untuk informasi statistik pada level yang lebih kecil seperti kecamatan atau desa belum mampu dipresentasikan oleh survei ini karena ukuran contoh yang kecil. Kebutuhan akan informasi statistik sampai tingkat kecamatan dan desa merupakan suatu yang sangat penting bagi pemangku kebijakan saat ini, karena program kebijakan yang dilakukan sudah menyentuh langsung sampai kecamatan atau desa tersebut. Misalnya rata-rata pengeluaran konsumsi rumah tangga per kapita per desa yang digunakan untuk menghitung indikator kemiskinan tingkat desa, merupakan statistik yang sangat diperlukan ketersediannya untuk programprogram kebijakan dalam rangka mengurangi jumlah kemiskinan di desa. Salah solusi yang dapat dilakukan untuk menduga parameter tingkat kecamatan atau desa adalah menggunakan teknik pendugaan area kecil (Small Area Estimation). Data Susenas 2016 dan PODES 2014 digunakan sebagai studi kasus untuk menduga rata-rata pengeluaran per kapita per desa makanan dan non makanan di Kabupaten Bogor. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan pendugaan untuk pendugaan langsung, model Univariat Fay-Herriot (UFH) dan Multivariat Fay- Herriot (MFH) menggunakan metode EBLUP. Selain itu juga membandingkan hasil pendugaan ragam menggunakan Maximum Likelihood (ML) dengan Restricted Maximum Likelihood (REML) pada model MFH. Untuk desa yang tidak tersurvei dilakukan prediksi rata-rata pengeluaran per kapita makanan dan non makanan dimana terlebih dahulu dilakukan perbandingan model antara desadesa tanpa digerombolkan dengan desa-desa yang digerombolkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai sebaran pendugaan langsung menghasilkan nilai yang lebih besar dibandingkan pendugaan tidak langsung (UFH dan MFH). Selanjutnya untuk model yang terbaik dapat dilihat dari nilai RMSE yang paling kecil, pendugaan area kecil model MFH memperlihatkan nilai RMSE yang paling kecil dari pada pendugaan langsung dan model UFH, sehingga kecilnya nilai RMSE menunjukkan bahwa penduga model MFH memberikan hasil ketelitian yang lebih tinggi untuk pengeluaran per kapita makanan maupun non makanan. Selain itu prediksi rata-rata pengeluaran per kapita per desa makanan dan non makanan untuk desa yang tidak tersurvei menggunakan model MFH-ML dengan penggerombolan karena nilai ukuran kebaikan model dengan penggerombolan lebih baik dibanding model tanpa penggerombolan.
Keyword: ML, Multivariat, REML, SAE, Univariat

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: