Pemodelan Kemiskinan di Provinsi Bengkulu Menggunakan Small Area Estimation dengan Pendekatan Semiparametrik Penalized Spline - Sriliana, I; Sunandi, E; Rafflesia, U (Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences, 2017)
Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan tingkat kemiskinan di Provinsi Bengkulu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah small area estimation (SAE) dengan pendekatan semiparametrik penalized spline (P-Spline). SAE merupakan metode statistika yang sering digunakan untuk mendapatkan suatu informasi yang akurat tentang kemiskinan. Ketika asumsi linieritas pada model dasar SAE tidak terpenuhi, maka dilakukan pendekatan nonparametrik sebagai alternatif pilihan. Salah satunya adalah pendekatan semiparametrik penalized spline. Metode SAE dengan pendekatan semiparametrik mempunyai model yang lebih fleksibel karena mengakomodasi hubungan antara respon dengan prediktor yang bersifat linier dan nonlinier. Pada penelitian ini, dilakukan pemodelan kemiskinan di Provinsi Bengkulu berdasarkan rata-rata pengeluaran per kapita melalui pendugaan parameter model SAE menggunakan semiparametrik P-Spline sehingga diperoleh suatu persamaan regresi efek campuran sebagai model kemiskinan. Berdasarkan hasil analisis diperoleh model kemiskinan di Provinsi Bengkulu yaitu model P-Spline linier dengan 1 knot. Model ini mempunyai nilai GCV sebesar 148928361265,95, nilai AIC sebesar 13883,46, dan BIC sebesar 13904,38.Â This study aims to model the level of poverty in Bengkulu Province. The method used in this research is small area estimation (SAE) with semiparametric penalized spline (P-Spline) approach. SAE is a statistical method that is often used to obtain an accurate information about poverty. When the linearity assumptions on the basic SAE model are not met, a nonparametric approach is used as an alternative choice. One is the semiparametric approach of the penalized spline. The SAE method with semiparametric approach has a more flexible model because it accommodates the relationship between response with linear and nonlinear predictors. In this study, poverty modeling in Bengkulu Province was based on average per capita expenditure through the estimation of SAE model parameters using semiparametric P-Spline to obtain a mixed effect regression equation as a model of poverty. Based on the analysis result obtained poverty model in Bengkulu Province is model of P-Spline linear with 1 knot. This model has a GCV value of 148928361265,95, AIC value of 13883.46, and BIC of 13904.38.