%0 Generic
%A NINA DAMAYANTI,  1317031058
%C UNIVERSITAS LAMPUNG
%D 2017
%F eprints:29605
%I FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
%T PENDUGAAN PARAMETER PROPORSI AREA KECIL  BERDASARKAN GENERALIZED LINEAR MIXED MODEL
%U http://digilib.unila.ac.id/29605/
%X Pendugaan secara langsung pada area kecil dapat menghasilkan keragaman yang  besar karena informasi yang diperoleh sangat sedikit atau bahkan tidak terdapat  informasi sama sekali mengenai karakteristik populasi yang akan diamati.  Alternatif metode lain yang dapat digunakan yaitu melalui pendugaan tidak  langsung dengan menghubungkan area kecil tersebut dengan area lain melalui  model yang sesuai dengan tujuan penelitian yang dilakukan. Terdapat beberapa  metode pendugaan pada area kecil, diantaranya Empirical Bayes (EB),  Hirarchical Bayes (HB) dan Best Linear Unbiassed Predictor (BLUP). Pada  penelitian ini dilakukan pendugaan parameter proporsi area kecil menggunakan  metode BLUP dengan menghubungkan salah satu model dasar area kecil yaitu  Basic Area Level (type A) Model dengan Generalized Linear Mixed Model  (GLMM). Sebelum menduga parameter proporsi dari model area kecil, terlebih  dahulu dilakukan pendugaan terhadap parameter dari GLMM dengan Generalized  Least Square (GLS). Kajian empirik dilakukan terhadap proporsi keluarga  prasejahtera di Kota Bandar Lampung dengan bantuan software R.  Kata Kunci : Pendugaan Area Kecil, Best Linear Unbiassed Predictor (BLUP),  Generalized Linear Mixed Model (GLMM) dan Generalized Least  Square (GLS).      ABSTRACT      Direct estimation of small area can result in great because the information  obtained has little or no information about the characteristics of the population to  be observed. Another alternative method can be used is through indirect  estimation by connecting the small area with other areas through the model in  accordance with the purpose of research conducted. There are several method of  small area, including Empirical Bayes (EB), Hirarchical Bayes (HB) and Best  Linear Unbiassed Predictor (BLUP). In this research, the parameter of proportion  of small area using BLUP method is done by connecting one of the basic model of  small area, namely Basic Area Level (type A) Model with Generalized Linear  Mixed Model (GLMM). Before estimating the proportion parameters of the small  area model, we first estimated the parameters of GLMM with Generalized Least  Square (GLS). Empirical study was conducted on the proportion of underprosperous  family in Bandar Lampung with the help of software R.  Keyword : Small Area Estimation, Best Linear Unbiassed Predictor (BLUP),  Generalized Linear Mixed Model (GLMM) and Generalized Least  Square (GLS).