Small Area Estimation Pada Studi Kasus Estimasi Tingkat Kemiskinan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dengan Multinomial Mixed Effect Model

Abstract

Kemiskinan dapat dijelaskan sebagai keadaan di mana pendapatan seseorang Kemiskinan merupakan kondisi di mana pendapatan seseorang tidak mencukupi untuk memenuhi kebutuhan dasar seperti sandang, pangan, papan, kesehatan, dan pendidikan. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Small Area Estimation (SAE) dengan Multinomial Mixed Effect Model untuk mengestimasi tingkat kemiskinan di tingkat kabupaten/kota di Provinsi DI Yogyakarta selama periode 2017 hingga 2022, serta untuk memahami situasi kemiskinan di wilayah tersebut menggunakan pendekatan ini.Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, dengan data sekunder berupa deret waktu yang meliputi Tingkat Kemiskinan, Indeks Kedalaman Kemiskinan, Indeks Keparahan Kemiskinan, Rata-rata Lama Sekolah, dan Tingkat Pengangguran Terbuka yang disediakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Analisis data dilakukan menggunakan Small Area Estimation dengan pendekatan Multinomial Mixed Effect Model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Multinomial Mixed Effect Model dalam SAE efektif untuk mengestimasi tingkat kemiskinan di DI Yogyakarta selama periode yang diteliti. Model ini, dengan menggunakan variabel penyerta, memberikan estimasi yang lebih akurat dibandingkan dengan estimasi langsung. Melalui simulasi bootstrap resampling pada berbagai ukuran sampel, kecukupan presisi dari metode SAE dapat dievaluasi. Analisis efisiensi relatif menunjukkan bahwa model SAE dengan pendekatan Multinomial Mixed Effect memiliki nilai Mean Squared Error (MSE) rata-rata sebesar 1,9, lebih rendah dibandingkan dengan estimasi langsung yang memiliki MSE rata-rata sebesar 4,8, menunjukkan bahwa estimasi menggunakan model SAE ini lebih unggul.