Nurmaylina, Zaja (2019) SMALL AREA ESTIMATION DENGAN PENDEKATAN EMPIRICAL BAYES BERBASIS MODEL BETA-BINOMIAL UNTUK MENDUGA ANGKA PENGANGGURAN DI PROVINSI SUMATERA BARAT. Diploma thesis, Universitas Andalas.
|
Text (Cover dan Abstak)
Cover dan Abstrak.pdf - Published Version Download (77kB) | Preview |
|
|
Text (Bab 1)
BAB 1.pdf - Published Version Download (70kB) | Preview |
|
|
Text (BAB Penutup)
BAB Penutup.pdf - Published Version Download (58kB) | Preview |
|
|
Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (115kB) | Preview |
|
Text (Skripsi Full text)
Skripsi Full.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (887kB) |
Abstract
Publikasi angka pengangguran yang dikeluarkan Badan Pusat Statistik pada tahun 2016 hanya tersedia tingkat provinsi dan tidak tersedia untuk tingkat kabupaten/kota seperti tahun-tahun sebelumnya. Untuk mendapatkan informasi tersebut, dapat dilakukan pendugaan terhadap angka pengangguran di setiap kabupaten/kota. Pada pendugaan area kecil untuk kasus biner, parameter yang menjadi perhatian berupa proporsi. Penduga langsung bagi proporsi merupakan penduga kemungkinan maksimum dan Penduga area kecil dengan pendekatan Empirical Bayes pada data biner adalah dengan menggunakan model Beta-Binomial. Angka pengangguran terendah terdapat di Kabupaten Mentawai dan angka pengangguran tertinggi terdapat di Kota Padang dan Kabupaten Pesisir Selatan. Selebihnya angka pengangguran kabupaten/kota di Sumatera Barat berada sekitar nilai rata-rata pengangguran di Sumatera Barat. Pendugaan angka pengangguran Metode Small Area Estimation dengan pendekatan Empirical Bayes berbasis model Beta-Binomial mempunyai nilai standard error yang lebih kecil dibandingkan dengan dengan penduga langsung. Sehingga dapat dikatakan bahwa metode Small Area Estimation dengan pendekatan Empirical Bayes berbasis model Beta-Binomial lebih baik daripada pendugaan langsung.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Primary Supervisor: | HAZMIRA YOZZA, M.Si |
Subjects: | Q Science > QA Mathematics |
Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
Depositing User: | s1 matematika matematika |
Date Deposited: | 18 Jan 2019 15:28 |
Last Modified: | 18 Jan 2019 15:28 |
URI: | http://scholar.unand.ac.id/id/eprint/41374 |
Actions (login required)
View Item |