OPTIMALISASI DATA SURVEI SOSIAL DAN EKONOMI NASIONAL (SUSENAS) DENGAN SMALL AREA ESTIMATION (SAE) - Uswatun Nurul Afifah; Royhan Faradis (Politeknik Statistika STIS, 2019)
Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) merupakan kegiatan survei yang diselenggarakan oleh Badan Pusat Statsistik (BPS). Data hasil Susenas menjadi produk yang strategis dan ditunggu karena memuat informasi terkait kondisi sosial, ekonomi, dan kependudukan suatu wilayah. Pemerintah Daerah (Pemda) adalah salah satu pihak yang menunggu hasil Susenas guna mengambil berbagai kebijakan tepat sasaran. Salah satu yang menjadi fokus Pemda adalah fenomena kemiskinan. Keadaan ini diperkuat dengan kebijakan Satu Data Indonesia oleh presiden Republik Indonesia yang memposisikan BPS sebagai sumber data kredibel. Akan tetapi, kebutuhan mendesak Pemda untuk mendapatkan informasi terutama kemiskinan di wilayahnya belum terpenuhi secara optimal karena keterbatasan cakupan data Susenas. BPS hanya dapat menyajikan data kemiskinan paling rendah di level Kabupaten sementara Pemda membutuhkan informasi lebih untuk kebijakan otonomi daerahnya sampe dengan level kecamatan bahkan desa. Penelitian ini bertujuan untuk menduga indikator kemiskinan yaitu pengeluaran perkapita di Kabupaten Belitung Timur di tingkat desa dengan model terbaik dan memetakan kemiskinan Belitung Timur di level kecamatan. Metode Small Area Estimation (SAE) pendekatan Empirical Best Linier Unbiased Predictors (EBLUP) tipe Fay-Harriot Model digunakan untuk mendapatkan pendugaan variabel kemiskinan di level desa dan kecamatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis saluran pembuangan limbah cair keluarga dan keberadaan pasar desa mempengaruhi nilai pengeluaran perkapita. Selain itu, Kecamatan Dendang dan Simpang Pesak memiliki persentase penduduk miskin tertinggi berdasarkan pemetaan kemiskinan (proverty map).