Ketika sobat Exsight melihat data tentang suatu kota atau daerah yang cakupannya cukup luas, seringkali kita terlewat atau kehilangan detail tentang daerah atau lingkungan yang kecil, seperti perumahan atau kelurahan. Nah, dalam metode statistik terdapat suatu metode bernama SAE (Small Area Estimation). Metode SAE bekerja seperti halnya kamera zoom pada peta yang dapat membantu kita untuk melihat dan memahami informasi penting di tempat-tempat kecil ini. Tanpa berlama-lama lagi, yuk simak artikel ini dengan seksama yaa!
Definisi
SAE (Small Area Estimation) atau biasa disebut estimasi area kecil merupakan teknik statistik yang digunakan untuk menghasilkan perkiraan atau estimasi tentang parameter populasi di area kecil atau wilayah terbatas yang tidak memiliki sampel cukup besar untuk memberikan estimasi yang andal secara langsung.
Metode SAE memungkinkan kita untuk membuat perkiraan yang lebih akurat untuk variabel yang diamati pada tingkat geografis atau area yang kecil. Penggunaan metode dilakukan dengan memanfaatkan informasi tambahan dari sampel kecil pada area tersebut, serta informasi dari sampel yang lebih besar pada tingkat agregat yang lebih besar.
Pendugaan pada area kecil (small area estimation) sangat dibutuhkan untuk mendapatkan informasi – informasi pada area kecil, misalnya pada lingkup kota/ kabupaten, kecamatan serta kelurahan/ desa. Informasi tersebut menjadi sangat penting sejalan dengan berkembangnya era otonomi daerah di Indonesia. Hasil SAE bisa digunakan sebagai acuan untuk menyusun perencanaan, pemantauan serta kebijakan pemerintah sehingga pembangunan di daerah terencana dan berbasis informasi.
Tujuan
Tujuan dari Small Area Estimation adalah untuk menghasilkan estimasi yang lebih presisi di tingkat area yang terbatas atau memiliki data terbatas, sehingga dapat membantu kita dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat sasaran di tingkat lokal atau kecil, meskipun data yang tersedia terbatas dalam jumlahnya. Beberapa tujuan utama dari SAE meliputi:
- Menghasilkan Informasi yang Lebih Terperinci
Memungkinkan penghasilan estimasi yang lebih terperinci di area kecil atau wilayah yang mungkin terabaikan dalam data konvensional. Hal ini membantu dalam memahami realitas lokal yang lebih mendalam. - Mengukur Variabilitas atau Keragaman di Tingkat Lokal
Memberikan gambaran yang lebih akurat tentang variasi atau perbedaan di antara area kecil dalam populasi. Ini membantu dalam mengetahui perbedaan yang mungkin ada di tingkat lokal. - Memungkinkan Pengambilan Keputusan yang Lebih Tepat Sasaran
Dengan memberikan estimasi yang lebih baik di tingkat lokal, SAE membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat sasaran dan pengalokasian sumber daya yang lebih efektif. - Mendukung Perencanaan dan Evaluasi Program
Memungkinkan kita untuk melakukan evaluasi program atau kebijakan di tingkat lokal dengan lebih baik. Hal ini membantu dalam mengevaluasi efektivitas program atau kebijakan di tingkat yang lebih terperinci. - Menyediakan Informasi yang Diperlukan untuk Analisis yang Lebih Mendalam
Memberikan informasi yang diperlukan untuk analisis yang lebih mendalam terkait dengan karakteristik atau dinamika di area kecil yang mungkin tidak terlihat dalam skala yang lebih besar.
Konsep Dasar
Suatu area dikatakan sebagai area kecil apabila sampel yang diambil pada area tersebut tidak mencukupi untuk melakukan pendugaan langsung dengan hasil dugaan yang akurat. Saat ini metode SAE menjadi sangat penting dalam analisis data survei karena adanya peningkatan permintaan untuk menghasilkan dugaan parameter yang cukup akurat dengan ukuran sampel kecil.
SAE memanfaatkan data dari domain besar seperti data sensus dan data susenas untuk menduga variabel yang menjadi perhatian pada domain yang lebih kecil. Pendugaan parameter pada suatu area kecil dalam metode Small Area Estimation dapat dilakukan dengan cara pendugaan secara langsung (direct estimation) maupun pendugaan secara tidak langsung (indirect estimation).
*Pendugaan langsung merupakan pendugaan yang hanya digunakan apabila semua area dalam suatu populasi digunakan sebagai sampel dan estimator, dalam hal ini pendugaan langsung berbasis desain sampling. Data sampel dari suatu survei dapat digunakan untuk mendapatkan pendugaan langsung yang dapat dipercaya bagi suatu area besar atau domain. Hasil pendugaan langsung pada suatu area kecil merupakan estimator tak bias meskipun memiliki varian yang besar dikarenakan dugaannya diperoleh dari ukuran sampel yang kecil.
*Pendugaan SAE secara tidak langsung merupakan pendugaan dengan cara memanfaatkan informasi variabel lain yang berhubungan dengan parameter yang diamati.
Pengembangan Small Area Estimation dapat dilakukan berdasarkan Fixed Effect Model dan Random Effect.
1.Model Pengaruh Tetap (Fixed Effect Model)
Model pengaruh tetap memiliki asumsi bahwa keragaman di dalam small area variabel respon dapat diterangkan seluruhnya oleh hubungan keragaman yang bersesuaian pada informasi tambahan.
2. Model Pengaruh Acak (Random Effect)
Model pengaruh acak memiliki keragaman spesifik, di mana dalam hal ini small area tidak dapat diterangkan oleh informasi tambahan.
Gabungan antara fixed effect model dan random effectt model dapat membentuk model campuran (mixed model). Hal ini dikarenakan variabel respon diasumsikan berdistribusi normal maka pendugaan area kecil yang dikembangkan merupakan bentuk khusus dari General Linear Mixed Model (GLMM).
Metode- Metode dalam SAE
Beberapa metode yang umum digunakan dalam Small Area Estimation (Estimasi Area Kecil) untuk menghasilkan perkiraan yang akurat pada area kecil atau wilayah terbatas diantaranya:
A. Model Linier Campuran (Mixture Linear Model)
Metode ini menggabungkan informasi dari berbagai sumber data berbeda, seperti data dari sampel kecil di area tertentu dengan informasi dari sampel yang lebih besar di tingkat agregat. Model ini memperhitungkan variasi di antara area kecil dan agregat dalam menghasilkan estimasi yang lebih baik.
B. Empirical Bayes
Pendekatan ini menggunakan prinsip Bayesian untuk memperkirakan parameter populasi dengan memanfaatkan informasi dari data observasi di area kecil serta informasi agregat. Melalui penggunaan empirical bayes, estimasi di area kecil dapat ditingkatkan dengan mempertimbangkan informasi dari area lain.
C. Metode Small Area Estimation Berbasis Model (Model-Based Small Area Estimation)
Pendekatan ini menggunakan model statistik yang kompleks untuk mengaitkan data dari area kecil dengan data dari tingkat agregat. Model ini memungkinkan informasi dari area yang lebih besar untuk digunakan dalam menghasilkan perkiraan di area kecil.
D. Metode Direct Estimation
Metode ini mencoba untuk membuat perkiraan langsung dari data di area kecil tanpa mempertimbangkan informasi dari area lain. Penggunaan metode direct estimation mencakup metode seperti rata-rata berbobot atau regresi untuk menghasilkan estimasi di tingkat kecil.
E. Pendekatan Menggunakan Data Spasial (Spatial Data Approaches)
Penggunaan metode ini dilakukan dengan mempertimbangkan informasi spasial atau geografis dalam menghasilkan estimasi untuk area kecil. Pendekatan ini menggunakan struktur spasial dari data untuk memperbaiki estimasi di area terbatas.
Setiap metode memiliki kelebihan dan kelemahan tertentu tergantung pada konteks data yang digunakan. Dalam praktiknya, pemilihan metode dalam Small Area Estimation harus mempertimbangkan karakteristik data, tingkat akurasi yang diinginkan, serta kemampuan komputasi yang tersedia.
Kelebihan dan Kelemahan
Terdapat beberapa kelebihan dan kelemahan pada metode Small Area Estimation
Kelebihan
- Estimasi yang Lebih Akurat
Metode Small Area Estimation memungkinkan kita untuk menghasilkan perkiraan atau estimasi yang lebih akurat untuk area kecil maupun estimasi pada subpopulasi yang tidak memiliki sampel yang cukup besar untuk dilakukan estimasi secara langsung. - Mengatasi Masalah Data Terbatas
Ketika data yang tersedia terbatas di tingkat area kecil, SAE dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini dengan cara menggabungkan informasi dari berbagai sumber atau menggunakan model statistik yang kuat untuk melakukan estimasi. - Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik
Dengan perkiraan yang lebih detail untuk area kecil, keputusan dan kebijakan yang diambil dapat lebih terfokus dan tepat sasaran untuk memenuhi kebutuhan setiap area tersebut. - Penelitian yang Lebih Mendalam
Small Area Estimation membuka peluang bagi penelitian yang lebih mendalam dan analisis yang lebih terperinci terkait dengan variabilitas di tingkat area kecil, membantu dalam memahami perbedaan dan pola yang spesifik untuk setiap wilayah.
Kelemahan
- Ketergantungan pada Model Statistik
Penggunaan model statistik yang kompleks dalam SAE dapat menjadi tantangan karena membutuhkan asumsi yang kuat, dan kesalahan dalam model dapat menghasilkan estimasi yang bias atau tidak akurat. - Kesulitan dalam Data yang Tidak Lengkap atau Tidak Tersedia
Jika data yang diperlukan untuk SAE tidak lengkap atau tidak tersedia dengan baik untuk area kecil yang dituju, estimasi yang dihasilkan dapat menjadi tidak akurat atau kurang dapat diandalkan. - Kesulitan dalam Validasi
Validasi hasil estimasi SAE dapat menjadi tantangan, terutama ketika tidak ada sumber data independen yang tersedia untuk membandingkan hasil estimasi.
Penerapan SAE dalam Berbagai Bidang
Small Area Estimation (SAE) telah diterapkan dalam berbagai bidang diantaranya adalah sebagai berikut.
A. Kesehatan Masyarakat
SAE digunakan untuk mengestimasi prevalensi penyakit di tingkat geografis yang cukup kecil, membantu peneliti dan praktisi kesehatan untuk memahami distribusi penyakit, faktor risiko, dan kesehatan masyarakat di wilayah-wilayah yang spesifik.
B. Pendidikan
SAE dapat diterpkan untuk membantu peneliti dalam memperkirakan tingkat pendidikan, kehadiran siswa, dan ketersediaan fasilitas pendidikan di area kecil. Hal ini dapat membantu penyusunan kebijakan pendidikan agar lebih tepat sasaran.
C. Ekonomi Regional
Dalam konteks ekonomi, SAE dapat membantu peneliti dalam mengestimasi pendapatan per kapita, tingkat pengangguran, atau kondisi ekonomi lainnya di tingkat area kecil serta memungkinkan analisis yang lebih mendalam terkait disparitas ekonomi di berbagai wilayah.
D. Pertanian
SAE dapat digunakan untuk memperkirakan produksi pertanian atau hasil panen di area kecil. Informasi ini membantu petani, peneliti, dan pengambil kebijakan dalam perencanaan pertanian, alokasi sumber daya, dan manajemen risiko.
E. Transportasi dan Infrastruktur
SAE dapat membantu dalam memperkirakan kebutuhan infrastruktur transportasi di area kecil, memungkinkan perencanaan yang lebih baik terkait pembangunan jalan, transportasi umum, atau fasilitas lainnya.
Penerapan SAE dalam berbagai bidang memainkan peran penting dalam membantu pengambil kebijakan, peneliti, dan praktisi di berbagai sektor untuk membuat keputusan yang lebih tepat sasaran dan efektif berdasarkan informasi yang akurat di tingkat area yang lebih kecil.
Referensi
J. N. K. Rao, Small Area Estimation. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2003.
Kusuma, W., Iriawan, N., & Irhamah. (2017). Small Area Estimation Of Expenditure Per-capita in Banyuwangi with Hierarchical Bayesian and Empirical Bayes Methods. IPTEK Journal of Science, Vol.2, No.3
Sekian penjelasan tentang Small Area Estimation (SAE). Jika masih ada yang dibingungkan bisa langsung saja ramaikan kolom komentar atau hubungi admin melalui tombol bantuan di kanan bawah. Stay tuned di website https://exsight.id/blog/ agar tidak ketinggalan artikel-artikel menarik lainnya.
