SMALL AREA ESTIMATION PADA TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN EMPIRICAL BEST LINIER UNBIASED PREDICTION

Wijaya, Arianto, B2A013005 (2017) SMALL AREA ESTIMATION PADA TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN EMPIRICAL BEST LINIER UNBIASED PREDICTION. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Universitas Muhammadiyah Semarang" not defined].

[img]
Preview
Text
2. ABSTRAK.pdf

Download (323kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. BAB I.pdf

Download (331kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. BAB II.pdf

Download (514kB) | Preview
[img] Text
5. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (385kB) | Request a copy
[img] Text
6. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (564kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
7. BAB V.pdf

Download (345kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (319kB) | Preview

Abstract

Kemiskinan adalah permasalahan yang komplek bagi setiap negara, sama halnya dengan Indonesia. Kemiskinan menjadi salah satu ukuran terpenting untuk mengetahui tingkat kesejahteraan suatu rumah tangga. Adapun faktor yang menyebabkan kemiskinan antara lain pendapatan yang rendah, jumlah tanggungan keluarga, kesehatan, serta tingkat pendidikan yang menjadi karakteristik keluarga miskin di Indonesia. Tujuan dilakukan penelitian ini untuk mengetahui tingkat kemiskinan pada level kabupten/kota di Provinsi Jawa Tengah dengan menggunakan metode Small Area Estimation (SAE) dengan pendekatan Empirical Best Linier Unbiased Prediction (EBLUP). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kemiskinan yang diperoleh dari SUSENAS Provinsi Jawa Tengah dengan variabel respon yaitu jumlah penduduk miskin, sedangkan sebagai variabel penyerta dipilih angka partisipasi kasar (X1), angka partisipasi sekolah (X2), jaminan kesehatan (X3), pengeluaran per kapita (X4) dan angka harapan hidup (X5). Hasil penelitian didapatkan nilai MSE dari model SAE lebih kecil daripada nilai MSE pendugaan langsung, hal ini menunjukkan bahwa model SAE lebih baik dibandingkan pendugaan langsung dalam menduga nilai jumlah penduduk miskin setiap kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Kata Kunci : Tingkat Kemiskinan, SAE dan EBLUP

Item Type: Thesis (Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) )
Call Number: 12/Statistik/X/2017
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Agricultural Science and Technology > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/1460

Actions (login required)

View Item View Item