Spatial EBLUP dalam Pendugaan Area Kecil

Muhammad Nusrang (Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA), Universitas Negeri Makassar)
Suwardi Annas (Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA), Universitas Negeri Makassar)
Asfar Asfar (Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA), Universitas Negeri Makassar)
Hastuty Hastuty (Program Studi Pendidikan Matematika FKIP, Universitas Muhammadyah Pare-Pare (UMPAR))
Jajang Jajang (Departmen Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA), Universitas Jenderal Soedirman)

SAINSMAT: Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan Alam
Vol 6, No 1 (2017): Maret

Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) merupakan salah satu metode dalam pendugaan area kecil. Asumsi yang digunakan dalam EBLUP adalah bahwa pengaruh acak galat area saling bebas. Namun dalam beberapa kasus, asumsi ini sering dilanggar. Penyebabnya adalah keragaman suatu area  dipengaruhi area sekitarnya, sehingga pengaruh spasial dapat dimasukkan ke  dalam pengaruh acak. Akibat pelanggaran ini menyebabkan penduga EBLUP menjadi bias dan memiliki ragam yang besar. Solusi untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan memasukkan informasi pengaruh spasial ke dalam model. Pendugaan area kecil yang memperhatikan pengaruh acak spasial area dikenal dengan istilah penduga Spatial Empirical Best Linear Unbiased Prediction (SEBLUP). Penduga SEBLUP memberikan pendugaan yang lebih baik dibandingkan dengan penduga EBLUP dengan membandingkan nilai ARRMSE dari masing-masing metode pendugaan.