Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"General Linear Mixed Model merupakan model di mana variabel response dipengaruhi oleh faktor fixed dan faktor random. Parameter dari faktor fixed dan random (efek fixed dan random) pada model tersebut tidak diketahui nilainya sehingga harus dilakukan penaksiran. Adapun metode yang digunakan untuk menaksir efek fixed dan random, diantaranya adalah BLUP dan EBLUP. Setelah didapatkan taksiran parameter, selanjutnya akan dilihat seberapa baik taksiran parameter yang diperoleh, yaitu dengan cara mencari Mean Squared Error (MSE) pada General Linear mixed Model.Karena metode penaksiran yang digunakan adalah BLUP dan EBLUP maka pada Tugas Akhir ini akan dibahas mengenai MSE BLUP, MSE EBLUP, dan penaksiran pada MSE EBLUP. Penaksiran ini dilakukan karena nilai dari MSE EBLUP bergantung pada parameter dari variansi efek random yang tidak diketahui nilainya. Kemudian, cara yang digunakan untuk menaksir MSE EBLUP adalah dengan mensubstitusikan taksiran parameter dari variansi efek random ke dalam MSE EBLUP."

"Tugas Akhir ini bertujuan untuk mencari taksiran parameter pada General Linear Mixed Model. Parameter-parameter dalam General Linear Mixed Model merupakan parameter untuk melihat efek fixed dan efek random dari variabel-variabel prediktor terhadap variabel respon. Salah satu metode yang digunakan untuk mencari taksiran parameter pada General Linear Mixed Model adalah Metode Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP).Berbeda dengan Metode Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) di mana parameter dari variansi efek random-nya diketahui, Metode EBLUP memerlukan penaksiran terhadap parameter tersebut yang pada kenyataannya tidak diketahui nilainya. Metode yang digunakan untuk menaksir parameter dari variansi efek random ini ialah Metode Maximum Likelihood (ML). Kemudian, Metode EBLUP dilanjutkan dengan mensubstitusikan taksiran parameter dari variansi efek random ke dalam taksiran parameter pada General Linear Mixed Model yang diperoleh melalui prosedur penaksiran dengan menggunakan Metode BLUP."

"Model Fay-Herriot merupakan salah satu kasus khusus dari model area level dalam small area estimation (SAE). Penaksiran parameter pada model Fay-Herriot dapat dilakukan dengan beberapa metode, diantaranya metode BLUP dan EBLUP. Metode yang digunakan pada tugas akhir ini adalah metode EBLUP, sehingga dapat diperoleh penaksir EBLUP. Untuk mengukur seberapa baik taksiran EBLUP yang diperoleh, akan dicari nilai MSE EBLUP. Namun, nilai MSE EBLUP tersebut masih bergantung pada variansi pengaruh acak small area yang tidak diketahui. Oleh karena itu, dilakukan penaksiran terhadap MSE EBLUP dengan mensubstitusikan taksiran variansi pengaruh acak small area ke dalam MSE EBLUP, sehingga diperoleh taksiran MSE EBLUP.

---

Fay-Herriot model is one of the special case of basic area level model in small area estimation (SAE). Parameter in Fay-Herriot model can be estimated with many methods, such as BLUP and EBLUP method. In this minithesis, the method will be used is EBLUP method and then the EBLUP estimator can be gotten. The MSE EBLUP will be found to measure how good the EBLUP estimator is. However, it still depends on variance of random effect of small area which is unknown. Therefore, the MSE EBLUP will be estimated by substituting the estimated variance of random effect of small area to the MSE EBLUP, so that the estimator of MSE EBLUP is obtained."

"Tugas akhir ini bertujuan untuk mencari taksiran parameter pada Generalized Linear Mixed Model (GLMM). Parameter-parameter dalam GLMM merupakan parameter untuk melihat efek fixed dan efek random dari variabel-variabel prediktor terhadap variabel respon. Hal ini yang membedakan dengan Generalized Linear Regression Model (GLRM), yang hanya memperhatikan efek fixed. GLRM merupakan perluasan dari model regresi linier berganda dalam hal asumsi variansi errornya tidak konstan. Pada tugas akhir ini, metode yang digunakan untuk mencari taksiran parameter pada GLMM adalah metode Best Linear Unbiased Prediction (BLUP). Teori dasar yang dibutuhkan pada metode BLUP ini adalah metode Lagrange dan teorema invers matriks partisi. "

"Regresi data panel merupakan suatu regresi yang menggabungkan dua jenis data, yaitu data cross section dan data longitudinal. Berdasarkan komponen errornya regresi data panel dibedakan menjadi dua yaitu komponen error satu arah dan dua arah. Pada regresi data panel dibutuhkan beberapa asumsi tentang error yaitu error mempunyai mean nol dan mempunyai variansi konstan (homoskedastis) serta error antar observasi saling bebas. Dalam analisis regresi data panel, pada saat melakukan pengambilan observasi di suatu lokasi sering ditemui bahwa nilai observasi pada suatu lokasi bergantung pada nilai observasi di lokasi disekitarnya atau dengan kata lain ada korelasi spasial antar observasi. Inilah yang disebut dengan spatial dependent. Jika pengaruh spasial ini ada dan tidak dilibatkan dalam model maka asumsi error antar observasi saling bebas tidak terpenuhi. Sehingga model yang diperoleh menjadi kurang baik. Untuk itu dibutuhkan suatu model yang melibatkan pengaruh spasial dalam analisis regresi data panel yang dinamakan spatial panel data model. Dalam tugas akhir ini akan dibahas bagaimana cara menaksir parameter pada model regresi spasial panel satu arah dengan menggunakan metode maksimum likelihood."