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."

"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."

"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."

"Variabel Moderator merupakan variabel yang tidak terdapat dalam model (tidak mempengaruhi variabel respon), tetapi mempengaruhi kekuatan hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon. Dalam hal variabel moderator merupakan variabel katagorik, pengidentifikasian variabel moderator tersebut dilakukan dengan membandingkan koefisien regresi linear yang didapat dari model regresi linear untuk setiap katagori dari variabel tersebut. Hal ini dilakukan dengan uji Chow. Jika koefisien regresi linear untuk setiap katagori berbeda maka variabel tersebut merupakan variabel moderator dan analisis regresi linear sederhana dilakukan secara terpisah untuk setiap katagori dari variabel moderator."

"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. "

"Alokasi makanan adalah alokasi dasar di dalam rumah tangga yang seolah-olah mampu diberikan sama rata untuk setiap anggota rumah tangga terutama antar anak atau antar saudara kandung. Namun ada beberapa faktor yang bisa menyebabkan adanya perbedaan alokasi makanan antar saudara kandung. Dengan menggunakan data IFLS 4 dan 5 serta variasi makanan sebagai proksi alokasi makanan, studi ini membahas dua faktor yang berpengaruh terhadap alokasi makanan yaitu urutan kelahiran dan status pengaturan fertilitas yang tidak sempurna. Selain itu studi ini mencoba menjelaskan mekanisme efek urutan kelahiran menggunakan status pengaturan fertilitas yang tidak sempurna tersebut. Hasil pada studi ini menemukan bahwa adanya efek negatif urutan kelahiran di dalam alokasi makanan rumah tangga. Selain anak dengan status tidak diinginkan dan atau berada di keluarga tidak diinginkan akibat adanya status pengaturan kelahiran yang tidak sempurna cenderung variasi makanan yang lebih rendah. Namun studi ini tidak bisa menjelaskan secara kausalitas mekanisme dibalik efek negatif urutan kelahiran melalui status pengaturan kelahiran yang tidak sempurna.

---

Food allocation is a basic allocation within a household that as if the household is able to provide an equal allocation for each household member, especially between child or sibling. But there are several factors which can cause differences in the allocation of food between siblings. Using IFLS 4 and 5 data and food variation as proxy of allocation, this study discusses two factors that affect food allocation, birth order and imperfect fertility control status. Beside that, this study tries to explain the mechanism of birth order effects using the imperfect fertility control status. The results of this study found that there was a negative effect on birth order in household allocation of food. In addition children with unwanted status and/or live in unwanted families due to imperfect birth control status, tend to have lower food variations. However, this study cannot explain the causality of the mechanism behind the negative effects of birth order through imperfect birth control status.

"