Penerapan Small Area Estimation Dengan Zero Inflated Poisson Model Pada Data Kematian Bayi di Banten Periode 2013-2017

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir, permintaan untuk statistik area kecil sangat meningkat dan sangat diperlukan bagi pengguna data. Namun, kebanyakan statistik yang dihasilkan dari survei yang dilakukan oleh BPS hanya pada level nasional dan provinsi. Ketidaktersediaan statistik pada wilayah kecil seperti kabupaten/kota disebabkan oleh ukuran sampel yang tidak memadai. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan dugaan parameter-parameter yang dapat diandalkan pada wilayah kecil ketika ukuran sampelnya tidak memadai. Studi kasus yang dibahas pada penelitian ini adalah Angka Kematian Bayi (AKB) di Banten. AKB merupakan salah satu indikator untuk mencerminkan keadaan derajat kesehatan di suatu masyarakat dimana Banten merupakan salah satu provinsi dengan AKB terbesar di Pulau Jawa serta belum sesuai dengan target SDGs poin ketiga tahun 2030. Data AKB di Banten diasumsikan berdistribusi Poisson dan mengalami overdispersi sehingga penelitian ini menggunakan metode Small area estimation dengan model Zero Inflated Poisson, dimana model Poisson dan pendugaan langsung digunakan sebagai pembanding dalam melakukan evaluasi terhadap dugaan yang dihasilkan. Perbandingan dilakukan berdasarkan nilai RRMSE yang diperoleh dari kedua model tersebut, dimana model terbaik adalah model dengan nilai RRMSE terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAE ZIP lebih baik dalam menduga AKB di Banten jika dibandingkan dengan metode SAE Poisson dan pendugaan langsung.