Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kemiskinan berdasarkan buku Analisis dan Perhitungan Tingkat Kemiskinan 2008, ditentukan berdasarkan ketidakmampuan untuk mencukupi kebutuhan pokok minimum seperti pangan, sandang, kesehatan, perumahan, dan pendidikan yang diperlukan untuk dapat hidup dan bekerja. Kebutuhan pokok minimum diterjemahkan sebagai ukuran finansial dalam bentuk uang. Nilai kebutuhan pokok minimum tersebut dikenal dengan istilah garis kemiskinan. Jadi penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita per bulan di bawah Garis Kemiskinan (GK). Data dan informasi kemiskinan yang akurat dan tepat sasaran sangat diperlukan untuk memastikan keberhasilan pelaksanaan program – program penanggulangan kemiskinan khususnya untuk tingkat daerah yang lebih kecil seperti kecamatan maupun kelurahan/desa. Dalam tugas akhir ini akan ditaksir proporsi kemiskinan di setiap kecamatan di Kabupaten Gresik. Populasi dalam penelitian tugas akhir ini adalah seluruh rumah tangga di Kabupaten Gresik. Sampel diambil diambil secara acak dari data survei BPS 2008. Untuk menaksir proporsi kemiskinan di setiap kecamatan di Kabupaten Gresik digunakan metode Hierarchical Bayes (HB) pada Small Area Estimation (SAE) dan dilakukan penaksiran langsung. Setelah diperoleh hasil taksiran dengan menggunakan penaksiran langsung dan metode HB, akan dibandingkan variansi penaksiran langsung dan variansi metode HB. Diperoleh bahwa variansi metode HB lebih kecil dibandingkan variansi penaksiran langsung sehingga taksiran metode HB lebih akurat."

"Penyakit kronis merupakan salah satu permasalahan bidang kesehatan yang cukup serius di seluruh dunia. Menurut WHO tahun 2017, 70 penyebab kematian di seluruh dunia diakibatkan oleh penyakit kronis.Pemerintah telah membuat beberapa kebijakan seperti kebijakan yang diatur dalam Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia nomor 71 tahun 2017 untuk mengatasi masalah penyakit kronis tersebut. Data dan informasi terkait banyaknya pegidap penyakit kronis diperlukan untuk menginformasikan keberhasilan dari pelaksanaan kebijakan tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui proporsi pengidap penyakit kronis pada kecamatan Duren Sawit. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer berupa data survei secara langsung serta data sekunder berupa data sensus dari Dinas Kesehatan Dinkes 2017 dan Badan Pusat Statistika BPS 2017. Metode sampling yang digunakan adalah probability sampling, yaitu simple random sampling dengan ukuran sampel sebesar 1 dari total kepala keluarga yang tinggal di kecamatan Duren Sawit, yaitu sebanyak1229 kepala keluarga. Pada penaksiran langsung, menduga suatu parameter hanya berdasarkan data survei dari subpopulasi merupakan tindakan yang kurang tepat, dikarenakan ukuran sampel yang didapat relatif sedikit atau terdapat subpopulasi yang tidak terpilih menjadi sampel. Untuk mengatasi hal tersebut, akan dilakukan penaksiran tidak langsung dengan metode small area estimation SAE, yaitu meminjam informasi tambahan seperti data administratif atau data sensus dari area lain atau area itu sendiri serta adanya penambahan pengaruh acak area ke dalam model. Pada penelitian ini, akan dicari taksiran proporsi pengidap penyakit kronis di kecamatan Duren Sawit menggunakan penaksiran langsung dan penaksiran tidak langsung dengan metode hierarchical Bayes pada SAE. Hasil taksiran yang didapat dari penaksiran langsung dan penaksiran tidak langsung akan dibandingkan nilai variansinya untuk menentukan taksiran mana yang lebih reliable.

---

Chronic disease is one of the health problems that are serious enough in the rest of the world. According to WHO 2017, 70 of the causes of deaths worldwide are caused by chronic disease. The Government has made some policies such as the policy that is set in a regulation of the Minister of health of the Republic of Indonesia number 71 years 2017 to control problem of chronic disease. Data and information related to the chronic diseases sufferer are required to inform the success of the implementation of the policy.

The purpose of this research is to know the proportion of chronic disease sufferer in the subdistrict Duren Sawit. The data used in this research is the primary data in the form of survey data directly as well as secondary data in the form of census data from Dinas Kesehatan Dinkes 2017 and Badan Pusat Statistik BPS 2017. The sampling method used is probability sampling, thesimple random sampling with a sample size is 1 of the total heads of families living in the subdistrict Duren Sawit, that is 1229 heads of families. On direct estimation, estimating a parameter only based on survey data of subpopulations is inappropriate action, because the sample size that obtained from subpopulations relatively few or there is a subpopulation that is not selected as the sample.

To overcome this, indirect estimation will be carried out with small area estimation SAE methods, which borrowed extra information such as administrative data or census data from other areas or area itself and there rsquo s an addition random area effect into the model. In this study, will look estimation of proportion for people with chronic diseasein subdistrict Duren Sawit use direct estimation and indirect estimation with hierarchical Bayes at SAE method. The results of the estimates obtained from the valuation of the direct and indirect estimation will be compared to the value of variance to determine which estimates are more reliable."

"Berdasarkan UU RI no.7 tahun 1996, ketahanan pangan adalah kondisi terpenuhinya pangan bagi rumah tangga yang tercermin dari tersedianya pangan yang cukup, baik jumlah maupun mutunya, aman, merata dan terjangkau. Jika kondisi ini tidak terpenuhi maka akan terjadi kerawanan pangan. Dalam Penelitian ini akan dicari taksiran proporsi terjadinya rawan pangan pada kecamatan di kabupaten Bondowoso. Dalam mencari proporsi di tingkat kecamatan digunakan Small Area Estimation (SAE). Small Area Estimation merupakan suatu teknik statistika untuk menduga parameter-parameter subpopulasi yang ukuran sampelnya kecil. Teknik penaksiran ini memanfaatkan data dari domain besar (seperti sensus, survey) untuk menaksir parameter yang menjadi perhatian domain yang lebih kecil. Salah satu metode yang digunakan dalam Small Area Estimation adalah metode Empirical Bayes. Metode Empirical Bayes digunakan untuk mencari taksiran parameter pada small area dengan cara menggunakan informasi dari direct survey estimator dan dari variabel pendukung yang tersedia di setiap small area. Dalam metode Empirical Bayes, informasi prior tidak tersedia sehingga informasi prior dapat diestimasi dari sampel. Untuk mengukur seberapa baik taksiran parameter yang diperoleh digunakan Mean Square Error (MSE). Dalam penelitian ini akan ditunjukkan bahwa MSE dari penaksir EB akan lebih kecil dibandingkan dengan MSE dari penaksir langsung."

"ABSTRAKTugas akhir ini membahas mengenai metode Bayes dalam penaksiran parameter skala dari distribusi Nakagami menggunakan dua fungsi loss, yaitu Square Error Loss Function dan Precautionary Loss Function. Pada tugas akhir ini juga akan dicari Resiko Posterior dari masing-masing taksiran. Sebagai pembanding untuk taksiran dengan menggunakan metode Bayes, akan dicari juga taksiran parameter skala dari distribusi Nakagami menggunakan metode Maksimum Likelihood. Sebagai ilustrasi, akan dilakukan simulasi dengan data yang berdistribusi Nakagami ( ). Setelah taksiran telah didapatkan, akan dihitung Mean Square Error dari masing-masing taksiran. Hal tersebut dilakukan untuk mengetahui seberapa baik taksiran yang dihasilkan oleh metode Bayes.

---

ABSTRACT

This paper discusses about Bayesian Method in estimating the scale parameter of Nakagami Distribution using two loss function, that is Square Error Loss Function and Precautionary Loss Function. This paper will also find the posterior risk from each of the estimator. As the comparison of the Bayesian estimate, the estimator using Maximum Likelihood method will also be considered. For the illustration, simulation with Nakagami distributed data ( ) will be performed. Once the estimate have been obtained, Mean Square Error on each estimate will be calculated. This is done to measure the performance of the estimate produced by Bayesian method."

"Riset ini bertujuan untuk mengkaji lebih dalam identitas dan hierarki para penggemar Marvel Cinematic Universe (MCU) dalam gerakan #RecastTChalla dan mengaitkannya dengan penelitian-penelitian terdahulu. Gerakan ini muncul sebagai respon untuk mendorong Marvel Studios agar mempertimbangkan kembali keputusan mereka yang menolak untuk mencari pengganti Chadwick Boseman dalam perannya sebagai T'Challa. Identitas dan hierarki antara penggemar satu dengan lainnya dapat terbentuk dan terlihat melalui interaksi mereka di Twitter. Kajian ini akan menggunakan konsep fandom, online fandom, fan identities, dan hierarchies of fan identity. Metode penelitian yang dilakukan adalah observasi interaksi penggemar MCU di Twitter dengan tagar #RecastTChalla, kajian literatur, dan analisis tematik idetintas penggemar. Hasil temuan riset ini menunjukkan bahwa terdapat dua tema untuk mengungkap identitas penggemar, yaitu “being a stan” dan “being an anti”. Kemudian, kedua tema identitas reguler tersebut menunjukkan atau berubah menjadi identitas hierarkis. Terdapat tiga tema untuk mengungkap identitas hierarkis, yaitu “parasocial”, “theorizing”, dan “anger”. Berdasarkan hasil temuan, dapat disimpulkan bahwa tema-tema yang digunakan dapat membantu dalam memahami cara penggemar menegaskan identitas dan hierarki mereka melalui interaksi dalam gerakan #RecastTChalla. Kajian fandom ini juga akan memberikan keunggulan pemasaran untuk para produser, karena fandom sebagai komunitas dengan segala praktik dan aktivitasnya dapat menjadi sumber pendapatan yang signifikan bagi produser.

---

This research aims to further dissect the identities and hierarchies of Marvel Cinematic Universe (MCU) fans within the #RecastTChalla movement and connect these findings to past research. This movement emerged in response to urging Marvel Studios to reconsider their decision not to recast Chadwick Boseman in his role as T'Challa. Identities and hierarchies among fans can be formed and observed through their interactions on Twitter. This research uses the concept of fandom, online fandom, fan identities, and hierarchies of fan identity. The research methods include observing MCU fans' interactions on Twitter using the hashtag #RecastTChalla, literature review, and thematic analysis of fan identities. The research findings indicate that there are two themes for revealing fan identities: "being a stan" and "being an anti". These regular identity themes then show or evolve into hierarchical identities. There are three themes for revealing hierarchical identities: "parasocial", "theorizing", and "anger". Based on the findings, it can be concluded that these themes help in understanding how fans assert their identities and hierarchies through interactions in the #RecastTChalla movement. This fandom study will also provide marketing advantages for producers, as the fandom, with all its practices and activities, can become a significant source of revenue for producers."