A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
PENDUGAAN ANGKA KEMISKINAN DI KABUPATEN PADANG PARIAMAN MENGGUNAKAN SMALL AREA ESTIMATION DENGAN PENDEKATAN HIERARCHICAL BAYESIAN (HB) LOGLOGISTIK
Penelitian ini mengkaji tentang pendekatan Hierarchical Bayesian (HB) Loglogistik yang diaplikasikan pada Small Area Estimation (SAE) dengan tujuan mengestimasi tingkat kemiskinan di Kabupaten Padang Pariaman. Metode pendugaan area kecil yang digunakan pada penelitian ini adalah model level area dasar (basic area level model ) dengan bantuan variabel penyerta yang tersedia pada level kecamatan. Variabel penyerta yang digunakan pada penelitian ini yaitu rasio SLTA/Sederajat (X1), persentase keluarga pertanian (X2), rasio industri mikro kecil (X3), persentase buruh tani dalam setiap anggota keluarga (X4), kepadatan penduduk (X5), dan persentase penduduk pelanggan listrik PLN (X6). Bentuk integrasi yang kompleks dari sebaran peluang bersyarat pada model diselesaikan menggunakan Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dengan menerapkan algortima Gibbs Sampling dan bantuan software WinBugs 1.4.3. Hasil estimasi menggunkan model HB yang diperoleh dibandingkan dengan hasil estimasi pendugaan langsung dengan memperhatikan nilai standard error sebagai tolok ukurnya. Hasil pendugaan tingkat kemiskinan untuk level kecamatan di Kabupaten Padang Pariaman dengan model HB menunjukkan nilai standard error yang kecil. Kata Kunci: Tingkat kemiskinan, Small Area Estimation, Hierarchical Bayesian
PENDUGAAN ANGKA KEMISKINAN DI KABUPATEN PADANG PARIAMAN MENGGUNAKAN SMALL AREA ESTIMATION DENGAN PENDEKATAN HIERARCHICAL BAYESIAN (HB) LOGLOGISTIK
Penelitian ini mengkaji tentang pendekatan Hierarchical Bayesian (HB) Loglogistik yang diaplikasikan pada Small Area Estimation (SAE) dengan tujuan mengestimasi tingkat kemiskinan di Kabupaten Padang Pariaman. Metode pendugaan area kecil yang digunakan pada penelitian ini adalah model level area dasar (basic area level model ) dengan bantuan variabel penyerta yang tersedia pada level kecamatan. Variabel penyerta yang digunakan pada penelitian ini yaitu rasio SLTA/Sederajat (X1), persentase keluarga pertanian (X2), rasio industri mikro kecil (X3), persentase buruh tani dalam setiap anggota keluarga (X4), kepadatan penduduk (X5), dan persentase penduduk pelanggan listrik PLN (X6). Bentuk integrasi yang kompleks dari sebaran peluang bersyarat pada model diselesaikan menggunakan Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dengan menerapkan algortima Gibbs Sampling dan bantuan software WinBugs 1.4.3. Hasil estimasi menggunkan model HB yang diperoleh dibandingkan dengan hasil estimasi pendugaan langsung dengan memperhatikan nilai standard error sebagai tolok ukurnya. Hasil pendugaan tingkat kemiskinan untuk level kecamatan di Kabupaten Padang Pariaman dengan model HB menunjukkan nilai standard error yang kecil. Kata Kunci: Tingkat kemiskinan, Small Area Estimation, Hierarchical Bayesian
PENDUGAAN ANGKA KEMISKINAN DI KABUPATEN PADANG PARIAMAN MENGGUNAKAN SMALL AREA ESTIMATION DENGAN PENDEKATAN HIERARCHICAL BAYESIAN (HB) LOGLOGISTIK
Jusri Repi Basri Yuliani (author) / Maiyastri Maiyastri (author) / Rita Diana (author)
2019
Article (Journal)
Electronic Resource
Unknown
Metadata by DOAJ is licensed under CC BY-SA 1.0
Energi Terbarukan untuk Penerangan Kapal Nelayan Korong Tiram Kabupaten Padang Pariaman
| DOAJ | 2022
PENGELOLAAN FASILITAS ATRAKSI WISATA DI PANTAI ARTA INDAH KABUPATEN PADANG PARIAMAN
| BASE | 2021
Pendugaan Regresi Spline Terpenalti dengan Pendekatan Model Linear Campuran
| DOAJ | 2014