TY  - GEN
CY  - UNIVERSITAS LAMPUNG
ID  - eprints29614
UR  - http://digilib.unila.ac.id/29614/
A1  -  DELLA DESIYANA,  1347031001
Y1  - 2017/10/24/
N2  - dalam menduga parameter dikenal dengan pendugaan area kecil (Small Area Estimation).
Terdapat dua asumsi dasar dalam mengembangkan model SAE, yaitu pengaruh tetap dan
pengaruh acak. Gabungan dari kedua asumsi tersebut membentuk model pengaruh campuran.
Teknik penyelesaian model linier campuran salah satunya dengan melakukan pendugaan
komponen ragam dengan metode kemungkinan maksimum (ML) dan kemungkinan
maksimum terkendala (REML) yang disebut prediksi tak bias linier terbaik empiris
(EBLUP). Pada perkembangannya terdapat pengaruh spasial yang tidak dapat diabaikan.
Oleh karena itu dengan memasukkan efek spasial ke dalam model EBLUP digunakan
pendugaan yang disebut prediksi tak bias linier terbaik empiris spasial (SEBLUP) dengan
menggunakan matriks hubungan ketetanggaan yaitu matriks Queen Contiguity. Nilai
pendugaan yang diaplikasikan pada data keluarga prasejahtera Kota Bandar Lampung tahun
2015 menghasilkan nilai koefisien autokorelasi spasial negatif untuk metode ML dan bernilai
positif namun mendekati nol (lemah) untuk metode REML, yang artinya suatu Kecamatan di
Kota Bandar Lampung yang memiliki angka proporsi keluarga prasejahtera besar, belum
tentu (lemah) dikelilingi oleh kecamatan lain yang besar pula, begitu pula sebaliknya.
Kata Kunci: Penduga Maksimum Likelihood (ML), Penduga Maksimum Likelihood
Terkendala (REML), Queen Contiguity, SEBLUP, Pendugaan Area Kecil (SAE).


ABSTRACT


The direct estimation by adding supporting variables in estimating the parameters is
known by the estimation of small areas (Small Area Estimation or SAE). There are
two basic assumptions in developing the SAE model, which are fixed model and
random effect. The combination of these two assumptions forms a mixed model. One
technique for solving linear mixed model is by making prediction of variety
component with Maximum Likelihood method (ML) and Restricted Maximum
Likelihood method (REML) which is called Empirical Best Linear Unbiased
Predictor (EBLUP). In its development, there is a spatial influence that can not be
ignored. By incorporating spatial effects into EBLUP model to do the prediction and
this is known as Spatial Empirical Best Linear Unbiased Predictor (SEBLUP). This
method used a neighborhood matrix that is Queen Contiguity matrix. The estimation
value of pre-prosperous families data in sub-district of Bandar Lampung city
obtained negative value of spatial autocorrelation coefficient for the ML method and
its positive (weak) for the REML method, which means a sub-district of Bandar
Lampung city that has large proportion of pre-prosperous families, is not necessarily
(weak) surrounded by other sub-districts, and vice versa.
Keywords: Maximum Likelihood Estimation (ML), Restricted Maximum Likelihood
Estimation (REML), Queen Contiguity, SEBLUP, Small Area Estimation (SAE)
PB  - FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
TI  - PEMBANDINGAN METODE ML DAN REML
DALAM METODE SEBLUP UNTUK MENDUGA PROPORSI
DENGAN MATRIKS QUEEN CONTIGUITY
AV  - restricted
ER  -