View/Open

Author
DIMAS, RIZKY RAMADHANI

Date Published
17 Nov 2025

Advisor
Mika Alvionita S, S.Si., M.Si.,
Tirta Setiawan, S.Pd., M.Si.,

Subject
Sains Data

Publisher

Estimasi tingkat kemiskinan pada level kabupaten/kota terkendala oleh keterbatasan sampel survei, yang menyebabkan pendugaan langsung memiliki sampling error yang besar. Metode Small Area Estimation (SAE) menjadi solusi alternatif dengan memanfaatkan informasi dari variabel penyerta. Penelitian ini bertujuan mengestimasi jumlah penduduk miskin di 10 kabupaten/kota Provinsi Bengkulu tahun 2024 menggunakan pendekatan Empirical Best Linear Unbiased Predictor (EBLUP) berbasis model area. Data yang digunakan bersumber dari publikasi BPS "Bengkulu Dalam Angka 2025". Hasil pemodelan menunjukkan bahwa variabel Jumlah Fasilitas Kesehatan (X5) berpengaruh signifikan terhadap jumlah penduduk miskin. Evaluasi model membuktikan bahwa pendekatan EBLUP lebih baik, dengan nilai rata-rata Relative Root Mean Squared Error (RRMSE) yang lebih rendah 11,65% dibandingkan pendugaan langsung 12,29%. Selain itu, nilai Mean Squared Error (MSE) dari EBLUP lebih rendah dibandingkan pendugaan langsung pada seluruh wilayah, dengan penurunan terbesar terjadi di Kabupaten Bengkulu Tengah dari 8,652 menjadi 8,136. Hasil estimasi EBLUP menunjukkan bahwa jumlah penduduk miskin di Provinsi Bengkulu berkisar antara 13,06 ribu hingga 52,29 ribu jiwa. Penelitian ini membuktikan bahwa SAE-EBLUP merupakan metode yang efektif dan lebih baik dalam mengestimasi tingkat kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Bengkulu pada tahun 2024.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2511230006

Keyword
EBLUP Fasilitas Kesehatan Kemiskinan Provinsi Bengkulu SAE