Penerapan Big Data pada Small Area Estimation Rata-Rata Pengeluaran per Kapita  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penerapan Big Data pada Small Area Estimation Rata-Rata Pengeluaran per Kapita ( Studi Kasus : Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta ) Shinta Mahaputri Hakim ( 221710013 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , S.S.T. , M.Si. Ringkasan— Indonesia sebagai negara yang menganut sistem pemerintahan desentralisasi , tentunya penting bagi pemerintah untuk mengetahui gambaran wilayah melalui data dalam mewujudkan pembangunan daerah otonom. Salah satu tolak ukur keberhasilan pembangunan tersebut diukur melalui IPM yang salah satu komponennya adalah pengeluaran per kapita. Akan tetapi , estimasi pengeluaran per kapita tingkat kecamatan sulit dilakukan karena kurangnya sampel. SAE sebagai salah satu solusi BPS dalam melakukan estimasi pada wilayah kecil. Biasanya , BPS memanfaatkan data Podes sebagai variabel penyerta dalam SAE , akan tetapi pengumpulan data Podes hanya dilakukan tiga kali dalam sepuluh tahun sehingga terkadang hasil estimasi SAE menjadi out of date. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggunaan big data ( dalam hal ini hasil olahan citra satelit ) sebagai variabel penyerta untuk estimasi rata-rata pengeluaran per kapita dengan membandingkan tiga model SAE berdasarkan variabel penyertanya yaitu Podes , olahan citra satelit , dan kombinasi citra satelit-Podes. Hasil Estimasi menunjukkan variabel penyerta olahan citra satelit menghasilkan nilai MSE dan RSE lebih kecil daripada variabel penyerta data Podes. Sedangkan MSE dan RSE paling kecil dihasilkan pada variabel kombinasi citra satelit-Podes. Dengan demikian , big data hasil olahan citra satelit berpotensi sebagai alternatif variabel penyerta dalam SAE karena tersedia secara berkala , mencakup hingga level kecil , dan biaya lebih rendah. Kata Kunci— big data , citra satelit , Pengeluaran per Kapita , Small Area Estimation. I. LATAR BELAKANG sebagai negara yang menganut sistem Indonesia tentunya penting bagi pemerintah dalam desentralisasi , menyediakan data hingga ke level otonom pemerintahan daerah sebagai dasar pengetahuan dalam proses perencanaan dan pemantauan dalam proses pembangunan. Keberhasilan pencapaian tujuan pembangunan tersebut secara umum diukur dari tingkat kemakmuran dan kesejahteraan masyarakat melalui indikator Indeks Pembangunan Manusia ( IPM ) di suatu negara. IPM terdiri dari tiga dimensi dasar sebagai penyusun ukuran kualitas hidup manusia , salah satu dimensinya adalah standar hidup yang layak yang diukur melalui Rata-Rata Pendapatan per Kapita secara akurat [ 1 ] . Akan tetapi , sulit untuk melakukan pengukuran pendapatan per kapita masyarakat sehingga didekati melalui pengeluaran per kapita karena keduanya memiliki hubungan yang kuat [ 2 ] . Badan Pusat Statistik ( BPS ) baik pusat maupun provinsi setiap tahun melakukan perhitungan rata-rata pengeluaran per kapita. Saat ini , pengeluaran per kapita yang diestimasi hanya sampai level kabupaten atau provinsi , sehingga kurang dapat memberikan arti untuk level kecamatan atau bahkan yang lebih kecil lagi. Di sisi lain , pengumpulan data yang diperlukan dalam menghitung pengeluaran per kapita dilakukan melalui Survei Sosial Ekonomi Nasional ( Susenas ) . Survei dipilih karena memerlukan tenaga , waktu , dan biaya yang lebih sedikit daripada sensus. Hal ini sebabkan karena informasi yang dikumpulkan pada survei hanya mencakup ke sampel yang terpilih saja [ 3 ] . Akan tetapi kecukupan sampel pada survei sering menjadi masalah dalam mengestimasi area kecil , estimasi langsung dengan jumlah sampel yang tidak tercukupi dapat menyebabkan standar error yang besar [ 4 ] . Sehingga dalam melakukan pengoptimalan ketersediaan data yang terbatas , BPS menggunakan metode Small Area Estimation ( SAE ) . Metode SAE menggunakan pendugaan tidak langsung yang bersifat “meminjam kekuatan” dengan memanfaatkan informasi variabel penyerta yang memiliki hubungan yang kuat dengan variabel amatan [ 4 ] . Biasanya BPS menggunakan variabel penyerta Data Potensi Desa ( Podes ) karena mencakup keseluruhan observasi sehingga tidak mengandung sampling error [ 5 ] . Namun , pengumpulan data Podes hanya dikumpulkan tiga kali dalam sepuluh tahun. Sehingga data Podes terkadang kurang relevan dan reliabel jika digunakan sebagai variabel penyerta SAE dalam estimasi setiap tahun. Di sisi lain , big data kerap menjadi solusi ketersediaan data yang digaungkan beberapa waktu belakangan ini. Karakteristik yang dimiliki yaitu volume yang besar , data yang bervariasi , dan memiliki laju pertumbuhan yang cepat dapat menjadi solusi yang inovatif dalam mengatasi ketersediaan data yang terbatas. Salah satu sumber big data gratis adalah citra penginderaan jarak jauh ( citra satelit ) . Citra satelit dirilis secara periodik serta mampu memantau permukaan bumi hingga ke wilayah kecil melalui resolusi yang ditawarkan. Saat ini , citra satelit mulai digunakan untuk mempelajari aktifitas manusia dan peristiwa alam yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi , kemiskinan , ketimpangan terutama untuk area yang sulit dijangkau untuk mendapatkan datanya [ 6 ] . Hingga saat ini , belum ada yang memanfaatkan citra satelit sebagai variabel penyerta dalam SAE rata-rata pengeluaran per kapita. Oleh karena itu , pada penelitian ini akan mengkaji penggunaan big data hasil pengolahan citra satelit sebagai variabel penyerta SAE dalam menyajikan estimasi rata-rata pengeluaran per kapita level Kecamatan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Penelitian ini dilakukan pada Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dikarenakan sebagai provinsi dengan penduduk terpadat setelah DKI Jakarta dan Jawa Barat. Kepadatan penduduk mempengaruhi dinamika permukaan bumi yang disebabkan oleh aktifitas manusia secara 1 / 8 berkelanjutan seperti pembangunan , mobilitas , dan lainnya yang tertangkap citra satelit [ 7 ] . II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah : 1. Mengestimasi rata-rata pengeluaran per kapita di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2019 pada level kecamatan menggunakan metode SAE EBLUP-FH dengan variabel penyerta hasil olahan citra satelit , Podes , dan kombinasi citra satelit-Podes. 2. Membandingkan hasil estimasi rata-rata pengeluaran per kapita di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2019 pada level kecamatan menggunakan metode SAE EBLUP- FH berdasarkan variabel penyerta hasil olahan citra satelit , Podes , serta kombinasi antara citra satelit-Podes. 3. Mengkaji penerapan model SAE dengan memanfaatkan big data sebagai variabel penyerta pada estimasi rata-rata pengeluaran per kapita level kecamatan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2019. 3. 4. III. PENELITIAN TERKAIT Berikut merupakan penelitian terkait yang digunakan sebagai studi literatur pada penelitian ini. No Judul 1. 2. VIIRS Nighttime Light Data for Income Estimation at Local Level Modelling the Relationship the between Gross Domestic Product and Built-Up Area Using Remote Sensing and GIS Data CO Emissions from Pakistan and India and Their Relationship with TABEL I TABEL LITERATUR Penulis , Publikasi Kinga Ivan , dkk , MDPI , 1-19 , 2020. Tertulis Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang kuat antara jumlah cahaya dan tingkat pendapatan untuk kota-kota yang diamati [ 8 ] . Kamil Faisal , 2016 , MDPI , 1-17. terdapat Hasilnya , hubungan linier yang kuat antara persentase kawasan terbangun dengan data sosial ekonomi sebesar 0,8 [ 9 ] . S , Tariq U.H. , 2017 , Ecology and Environment al Research , 1301-1312. ekonomi Variabel memiliki pengaruh secara parsial simultan maupun CO. terhadap Hasilnya , gas karbon dioksida memiliki yang hubungan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Alexander Buyantuyev , J. W. , 2009 , Springer , 17- 33. dengan ekonomi signifikan variabel [ 10 ] . Variabel sosio- ekonomi memiliki terhadap pengaruh permukaan suhu tanah. ini hal ditunjukkan adanya korelasi tinggi antara permukaan suhu pada siang hari dan pendapatan rata-rata keluarga pada wilayah studi kasus [ 11 ] . Dissanayake , Takehiro Morimoto , Yuji Murayama , Manjula Ranagalage , Hepi Handayani , 2018 , MDPI. H. terdapat Bahwa antara hubungan peningkatan LST dengan peningkatan penduduk jumlah dan kegiatan sosial termasuk ekonomi industrialisasi dan pembangunan infrastruktur [ 12 ] . Economic Variables. Urban Heat Islands and Landscape Heterogeneit y : Linking Spatiotempor al Variations Surface in Temperature Land-Cover and Socioeconom ic Patterns. of Impact Urban Surface Characterist cs and Socio- Economic Variables on the Spatial Variation of Land Surface Temperature in Lagos City , Nigeria Penelitian terkait pada Tabel I. menjadi dasar dalam pemilihan big data citra satelit sebagai variabel penyerta pada SAE. IV. METODE PENELITIAN A. Landasan Teori Pengeluaran Rata-Rata Per Kapita Menurut Badan Pusat Statistik [ 13 ] , Pengeluaran Rata-Rata per Kapita sebulan adalah biaya yang dikeluarkan untuk konsumsi semua anggota rumah tangga selama sebulan dibagi dengan banyaknya anggota rumah tangga. Pengeluaran per Kapita sebulan dapat dirumuskan sebagai berikut : 𝑦 = 𝑡 𝑞 ( 1 ) Keterangan : 𝑦 = Pengeluaran Rata-Rata per Kapita 𝑡 = Pengeluaran rumah tangga sebulan 𝑞 = jumlah anggota rumah tangga Small Area Estimation ( SAE ) Small Area Estimation ( SAE ) adalah metode yang digunakan untuk menduga parameter yang berasal dari area atau sub populasi dengan ukuran sampel yang kecil. SAE perlu " meminjam kekuatan " pada area kecil melalui informasi tambahan untuk menghasilkan estimasi " tidak langsung " lebih presisi [ 4 ] . Suatu area disebut kecil apabila sampel yang 2 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik diambil tidak mencukupi untuk melakukan pendugaan langsung. Salah satu jenis model dasar yang digunakan adalah model berbasis area level yang didasarkan pada ketersediaan data variabel penyerta yang hanya ada untuk level area tertentu. Pendugaan 𝑌𝑖 dapat diketahui dengan mengasumsikan penduga langsung 𝑌𝑖̂ tersedia dengan model sebagai berikut [ 4 ] . X17 X18 X19 X20 X21 X22 X23 X24 Jumlah Hotel Jumlah toko / warung kelomtong Jumlah Bank Umum Pemerintah Jumlah KUD Build-Up Area Land Surface Temperature Nighttime Light Intensity Air Pollution Podes Podes Podes Podes Landsat 8 Landsat 8 NPP-VIIRS Sentinel -5P 2018 2018 2018 2018 2019 2019 2019 2019 ( 2 ) C. Metode Analisis Data 𝑌𝑖̂ 𝑌𝑖̂ 𝐹𝐻 ( 𝐸𝐵𝐿𝑈𝑃 ) 𝐹𝐻 ( 𝐸𝐵𝐿𝑈𝑃 ) = 𝑥𝑖 = 𝑥𝑖 𝑇𝛽̂ 𝑇𝛽̂ dimana 𝛾̂𝑖 𝐹𝐻 = 𝐺𝐿𝑆 + 𝑣̂𝑖 𝐺𝐿𝑆 + 𝛾̂𝑖 2 2𝑏𝑖 𝜎𝑣 2+𝛹𝑖 2𝑏𝑖 𝜎𝑣 𝐹𝐻 𝐹𝐻 ( 𝑌𝑖̂ − 𝑥𝑖 𝑇𝛽̂ 𝐺𝐿𝑆 ) , 𝑖 = 1 , 2 , … , m B. Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari tiga sumber yaitu Susenas Modul Konsumsi dan Pengeluaran Bulan Maret tahun 2019 dan data Podes 2018 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik , serta data hasil olahan citra satelit yang merupakan image collection dengan periode amatan antara 1 Januari 2019 hingga 31 Desember 2019. Variabel rata-rata pengeluaran per kapita rumah tangga diperoleh dari Susenas 2019. Sedangkan untuk variabel penyerta diperoleh dari hasil olahan citra satelit dan data Podes. Pengumpulan data spasial pada penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Python dengan Google Earth Engine Python API pada Google Colab. Kumpulan citra satelit diekstraksi dan diolah untuk menghasilkan variabel citra satelit yang digunakan sebagai variabel penyerta dalam estimasi rata- rata pengeluaran per kapita. Citra satelit yang digunakan sebagai variabel penyerta dalam SAE dipilih berdasarkan hasil penelitian sebelumnya pada Tabel 1. tentang potensi remote sensing sebagai proksi perekonomian suatu wilayah yang dalam hal ini adalah rata-rata pengeluaran per kapita. Sedangkan sebagai pembanding dari hasil estimasi variabel hasil olahan citra satelit , digunakan variabel penyerta yang berasal dari data Podes yang variabelnya dipilih berdasarkan pada penelitian sebelumnya [ 14 ] Untuk lebih lanjut variabel- variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini beserta sumbernya pada Tabel II. TABEL II VARIABEL PENELITIAN Variabel ( 1 ) Nama Variabel ( 2 ) Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 Pengeluaran rata-rata per kapita Jumlah keluarga pengguna listrik PLN Jumlah SD / MI Jumlah SMP / MTS Jumlah SMU / MA Jumlah Akademi / perguruan Tinggi Jumlah Rumah Sakit Jumlah Puskesmas Rawat Inap Jumlah Poliklinik / balai pengobatan Jumlah Tempat Praktik Dokter Jumlah Tempat Praktik Bidan Jumlah Polindes Jumlah Apotek Jumlah Posyandu menurut Kegiatan Setahun Terakhir Jumlah Minimarket / swalayan Jumlah Restoran Rumah Makan Sumber ( 3 ) Susenas Podes Podes Podes Podes Podes Podes Podes Podes Podes Podes Podes Podes Podes Podes Podes Periode ( 4 ) 2019 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 2018 Penelitian ini akan mengkaji pemanfaatan big data ( dalam hal ini citra satelit ) sebagai variabel penyerta untuk estimasi Rata-Rata Pengeluaran Rata-Rata per Kapita level kecamatan Studi Kasus Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Pada penelitian ini akan dibentuk tiga model SAE EBLUP Fay- Herriot berdasarkan variabel penyerta yang dipakai yaitu variabel hasil olahan citra satelit , data Podes , dan kombinasi antara variabel penyerta citra satelit-Podes. Estimasi rata-rata pengeluaran per kapita 2019 pada penelitian ini dilakukan langkah-langkah sebagai berikut. Mengolah Data Spasial 1. Nighttime Light Intensity Data Nighttime Light Intensity didapatkan melalui data komposit bebas awan dari VIIRS Day / Night Band ( DNB ) . VIIRS DNB komposit bebas awan adalah salah satu data yang disediakan dengan cakupan bebas awan berdasarkan rata-rata cahaya malam dalam waktu satu bulan [ 8 ] . Aktifitas manusia yang membutuhkan cahaya pada malam hari , sehingga pada wilayah yang memiliki aktifitas yang tinggi dapat ditunjukkan oleh pantulan cahaya yang tinggi. 2. Built-Up Area Indeks Terbangun atau Built-Up Area diperoleh melalui Citra Landsat 8. Citra satelit melalui proses pre-processing berupa koreksi awan terlebih dahulu sebelum memasuki tahap penghitungan untuk mendapatkan Built-Up Area. Metode cloud filtering dilakukan untuk meminimalisasi tutupan awan dengan toleransi sebesar 10 persen. Setelah melalui tahap pre- processing , maka selanjutnya dilakukan perhitungan Built-Up Area berdasarkan persamaan ( 3 ) [ 15 ] . ( 3 ) 𝐵𝑈 = 𝑁𝐷𝐵𝐼 − 𝑁𝐷𝑉𝐼 sedangkan untuk NDBI dan NDVI pada Landsat 8 didapatkan dengan formulasi ( 4 ) dan ( 5 ) . 𝑁𝐷𝐵𝐼 = 𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑆𝑊𝐼𝑅 ( 𝐵𝑎𝑛𝑑 6 ) − 𝑁𝐼𝑅 ( 𝐵𝑎𝑛𝑑 5 ) 𝑆𝑊𝐼𝑅 ( 𝐵𝑎𝑛𝑑 6 ) + 𝑁𝐼𝑅𝐵𝑎𝑛𝑑 ( 5 ) 𝑁𝐼𝑅 ( 𝐵𝑎𝑛𝑑 5 ) − 𝑅𝐸𝐷 ( 𝐵𝑎𝑛𝑑 4 ) 𝑁𝐼𝑅 ( 𝐵𝑎𝑛𝑑 5 ) + 𝑅𝐸𝐷 ( 𝐵𝑎𝑛𝑑 4 ) ( 4 ) ( 5 ) dimana : 𝐵𝑈 𝑁𝐷𝐵𝐼 = Normalized Difference Build-Index ( NDBI ) 𝑁𝐷𝑉𝐼 = Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) = Build-Up Index ( BU ) 3. Land Surface Temperature ( LST ) Land Surface Temperature diperoleh melalui Citra Landsat 8 dikarenakan memiliki data thermal yang terdapat pada band 10. Sebelum dilakukan kalkulasi untuk mendapatkan Land Surface Temperature , dilakukan metode cloud filtering untuk meminimalisasi tutupan awan dengan toleransi sebesar 10 3 / 8 persen. Selanjutnya dilakukan kalkulasi untuk mendapatkan Land Surface Temperature dengan tahapan sebagai berikut [ 16 ] . Pollution untuk tiap kecamatan yang selanjutnya digunakan sebagai variabel penyerta dalam SAE EBLUP Fay-Herriot. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 1. Menghitung nilai radians ( 𝐿𝜆 ) 𝐿𝜆 = 𝑀𝐿 ∗ 𝑄𝑐𝑎𝑙 + 𝐴𝐿 ( 6 ) dimana : 𝑄𝑐𝑎𝑙 = thermal band citra Landsat 8 𝑀𝐿 𝐴𝐿 = band-specific multiplicative rescaling factor = band-specific additive rescaling factor 2. Konversi TOA ke kecerahan suhu ( 𝐵𝑇 ) 𝐾2 𝐾1 𝐿𝜆 ) + 1 ln ( 𝐵𝑇 = dimana : − 273,15 ( 7 ) = suhu kecerahan 𝐵𝑇 = konstanta thermal band 10 atau 11 𝐾2 𝐾1 = konstanta thermal band 10 atau 11 untuk dapat menghasilkan nilai dalam satuan celcius , maka hasil perhitungan di tambah -273,15 3. Menghitung NDVI berdasarkan persamaan ( 5 ) 4. Menghitung proporsi vegetasi ( 𝑃𝑣 ) 𝑃𝑣 = ( 𝑁𝐷𝑉𝐼 − 𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑖𝑛 𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑎𝑥 − 𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑖𝑛 2 ) ( 8 ) 5. Menghitung emisivitas permukaan tanah ( ε ) ε = 0,004 ∗ 𝑃𝑣 + 0,986 ( 9 ) 6. Menghitung Land Surface Temperature ( LST ) LST = 𝐵𝑇 ƛ ∗ BT 𝑐2 ( 1 + ( ) ) ∗ ln ( ε ) ( 10 ) Keterangan : 𝑐2= 14388 μm K Nilai dari ƛ untuk Landsat 8 adalah 10,8 ƛ ( μm ) 4. Air Pollution Air Pollution atau polusi udara pada penelitian ini diukur melalui kandungan Karbon Monoksida ( CO ) . Hal ini dikarenakan CO merupakan polutan utama yang berkontribusi lebih dari 50 persen pada total polusi udara yang ada [ 17 ] . ini menggunakan Citra Satelit Sentinel-5P Penelitian total CO ditangkap melalui ( Precursor ) . TROPOspheric Monitoring Instrument yang melakukan pengamatan pada langit yang cerah dalam menghasilkan kolom total CO dengan kepekaan hingga lapisan batas troposfer [ 18 ] . Kolom Selanjutnya , tiap-tiap variabel hasil olahan citra satelit tersebut dilakukan agregasi dengan batas wilayah kecamatan menggunakan fitur Zonal Statistics yang tersedia pada Google Earth Engine. Pada fitur ini , masing-masing variabel tersebut akan dihitung mediannya sehingga didapatkan Nighttime Light Intensity , Built-Up Area , Land Surface Temperature , dan Air Pemilihan Variabel Penyerta Pemilihan variabel penyerta dilakukan dengan menggunakan metode stepwise yang merupakan gabungan antara backward dan forward selection. Variabel yang pertama kali masuk adalah variabel yang korelasinya baik dan signifikan dengan variabel amatan. Kemudian dilakukan uji asumsi multikolinieritas. Variabel yang multikolinieritas akan dikeluarkan dari model. penyerta Estimasi menggunakan SAE Metode EBLUP Fay Herriot Pada penelitian ini , estimasi Pengeluaran Rata-Rata Per Kapita tingkat Kecamatan tahun 2019 di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dihitung menggunakan Metode SAE EBLUP Fay Herriot dengan membentuk tiga model yang dibedakan berdasarkan variabel penyertanya , yaitu variabel penyerta data Podes 2018 , hasil olahan citra satelit , dan kombinasi citra satelit-Podes. Pemodelan SAE EBLUP Fay- Herriot dilakukan menggunakan persamaan ( 2 ) . Membandingkan MSE dan RSE Nilai Mean Square Error ( MSE ) digunakan untuk mengukur seberapa baik penduga EBLUP , semakin kecil nilai MSE maka menghasilkan penduga yang semakin presisi. Perhitungan MSE dilakukan dengan rumus ( 11 ) [ 17 ] . 2 ) 𝑀𝑆𝐸 ( 𝑌𝑖̂ ) = 𝑔1𝑖 ( 𝜎̂𝑣 2 ) + 2𝑔3𝑖 ( 𝜎̂𝑣 2 ) + 𝑔2𝑖 ( 𝜎̂𝑣 Square Error ( RSE ) merupakan ( 11 ) ukuran Relative kekonvergenan dari estimasi yang dihasilkan rasio nilai akar kuadrat MSE dengan nilai estimasi variabel respon [ 19 ] . Semakin kecil nilai RSE suatu estimator menunjukkan penduga tersebut semakin akurat. Nilai RSE dapat diperoleh dengan perhitungan pada persamaan ( 12 ) . 𝑅𝑆𝐸 = √𝑀𝑆𝐸 ( 𝑌𝑖̂ ) 𝑌𝑖̂ × 100 ( 12 ) V. KERANGKA PIKIR akan mengalami Rata Rata Pengeluaran per Kapita merupakan salah satu elemen penting dalam mengukur IPM , sehingga diperlukannya pengukuran hingga ke level mikro. Pengeluaran Rata-Rata Per Kapita dihitung berdasarkan data Susenas yang diperuntukkan untuk estimasi hingga tingkat kabupaten. Sehingga untuk estimasi wilayah yang lebih kecil lagi khususnya pada level kecamatan , dan menyebabkan error yang besar. Estimasi tidak langsung melalui SAE menjadi solusi keterbatasan data dengan meminjam informasi sebagai variabel penyerta dari wilayah yang bersesuaian. Akan tetapi , variabel penyerta yang digunakan sebaiknya tidak mengandung error [ 4 ] . Sedangkan data Podes yang merupakan data tidak mengandung error biasa dipakai sebagai variabel penyerta , akan tetapi data Podes hanya dikumpulkan tahun , sehingga dibutuhkan data alternatif yang lebih relevan dan reliabel untuk digunakan sebagai variabel penyerta dalam estimasi SAE. tiga kali dalam sepuluh kekurangan data 4 / 8 Dalam hal ini , big data citra satelit duga menjadi salah satu data yang potensial digunakan sebagai variabel penyerta pada SAE. Berdasarkan penelitian sebelumnya pada Tabel .1 , hasil olahan citra satelit dapat digunakan untuk mengukur proksi ekonomi dalam hal ini adalah rata-rata pengeluaran per kapita. Untuk lebih lanjut penelitian ini akan melakukan kajian tentang penggunaan citra satelit sebagai variabel penyerta SAE dengan alur penelitian pada Gambar 1 sebagai berikut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tersebut dilakukan agregasi dengan batas wilayah kecamatan menggunakan fitur Zonal Statistics yang tersedia pada Google Earth Engine. Pada fitur ini , masing-masing variabel tersebut akan dihitung mediannya sehingga didapatkan Nighttime Light Intensity , Built-Up Area , Land Surface Temperature , dan Air Pollution untuk tiap kecamatan yang selanjutnya digunakan sebagai variabel penyerta dalam SAE EBLUP Fay-Herriot. Ukuran median dipilih karena tidak sensitif terhadap nilai pencilan serta cocok untuk nilai yang homogen maupun heterogen [ 20 ] . Visualisasi hasil zonal statistics tiap variabel citra satelit pada tiap-tiap kecamatan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta digambarkan melalui Gambar 2. Gambar 1. Kerangka Pikir Penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan hasil dari Susenas Modul Konsumsi dan Pengeluaran bulan Maret tahun 2019 , data estimasi langsung rata-rata pengeluaran per kapita tingkat kecamatan Provinsi DIY tahun 2019 yang tersedia pada BPS adalah 77 dari 78 kecamatan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta , artinya bahwa terdapat satu kecamatan yang tidak tersampel yaitu kecamatan Pajangan. Sehingga pada penelitian ini untuk estimasi menggunakan SAE EBLUP-FH dilakukan untuk estimasi pada 77 kecamatan di provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. A. Estimasi Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita dengan SAE EBLUP Fay Herriot SAE EBLUP-FH dengan Variabel Penyerta Citra Satelit Terdapat tiga jenis satelit yang digunakan , yaitu terdiri dari image collection dengan tangkapan antara 1 Januari 2019 hingga 31 Desember 2019. Sebelum diolah untuk digunakan sebagai variabel penyerta , citra satelit tersebut melalui tahap pre-processing terlebih dahulu. Diperolah empat citra Landsat 8 periode bulan Oktober hingga November , 14 citra per hari Sentinel 5P dengan periode 1 Januari hingga Desember 2019 , dan 12 citra bulanan NPP-VIRS dengan periode Januari hingga Desember 2019. Selanjutnya , tiap-tiap citra satelit tersebut melalui proses pengolahan untuk mendapatkan Built-Up Area ( X21 ) , Land Surface Temperature ( X22 ) , Nighttime Light Intensity ( X23 ) , dan Air Pollution ( X24 ) . Setiap variabel ( a ) ( b ) ( c ) ( d ) Gambar 2. Visualisasi Hasil Olahan Citra ( a ) Nighttime Light Intensity ( b ) Built-Up Area ( d ) Land Surface Temperature ( e ) Air Pollution sesudah Zonal Statistics dengan Batas Wilayah Tiap kecamatan Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2019 5 / 8 Berdasarkan hasil visualisasi variabel citra satelit tersebut , kecenderungan yang paling terlihat berada pada Kota Yogyakarta yang merupakan ibukota Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Wilayah perkotaan biasanya cenderung memiliki rata-rata pengeluaran per kapita lebih tinggi dibandingkan dengan pedesaan [ 6 ] . Hal ini mengindikasikan adanya korelasi dari ke empat variabel hasil olahan citra satelit dengan Rata- Rata Pengeluaran Perkapita khususnya pada wilayah perkotaan. Selain itu , pada Gambar 2 ( c ) terdapat warna yang kurang wajar khususnya pada kecamatan di wilayah Kabupaten Gunung Kidul , suhu terlihat lebih tinggi daripada rata-rata yang ditandai dengan kecamatan yang berwarna merah. Hal ini disebabkan pada tahun 2019 Kabupaten Gunung Kidul mengalami kemarau panjang sehingga berdampak kekeringan [ 22 ] , hal ini diperparah dengan struktur tanah karst pada sebagian besar Kabupaten Gunung Kidul. Tanah karst tersebut sulit menyerap air , sehingga terjadi kekeringan dan peningkatan suhu pada beberapa kecamatan tanah karst yaitu Kecamatan Wonosari , Ponjong , Panggang , Semanu , Purwosari , Paliyan , Saptosari , Rongkop , Tanjungsari , Tepus , dan Girisubo [ 23 ] . Selanjutnya , dilakukan pemilihan variabel penyerta hasil olahan citra satelit dengan metode stepwise , didapatkan tiga variabel pada proses stepwise yaitu Nighttime Light Intensity ( X27 ) , Land Surface Temperature ( X28 ) , dan Air Pollution ( X29 ) . Kemudian dilakukan pemodelan SAE EBLUP Fay- Herriot untuk mendapatkan estimasi rata-rata pengeluaran per kapita. Berikut pada Tabel III merupakan ringkasan hasil estimasi dengan menggunakan variabel penyerta hasil olahan citra satelit. TABEL III RINGKASAN HASIL ESTIMASI RATA-RATA PENGELUARAN PER KAPITA PADA 77 KECAMATAN DENGAN SAE EBLUP-FH VARIABEL PENYERTA CITRA SATELIT ( Rp 100000 ) Median Mean Max Min 1 5,348 3 9,986 4 6 11,412 14,698 26,715 1st Quantile 2 8,055 3rd Quantile 5 SAE EBLUP-FH dengan Variabel Penyerta Podes Sebelum melakukan pemodelan SAE , dilakukan seleksi variabel penyerta Podes menggunakan metode stepwise. Dari 20 variabel yang diikutsertakan dalam proses stepwise , terpilihlah enam variabel yang signifikan yaitu X3 , X4 , X5 , X10 , X16 , X17 , dan X18. Kemudian dilakukan estimasi rata- rata pengeluaran per kapita menggunakan SAE EBLUP Fay- Herriot dengan variabel penyerta data Podes yang telah terpilih pada proses stepwise. Berikut ringkasan hasil estimasi dengan variabel penyerta data Podes. TABEL IV RINGKASAN HASIL ESTIMASI RATA-RATA PENGELUARAN PER KAPITA PADA 77 KECAMATAN DENGAN SAE EBLUP-FH VARIABEL PENYERTA PODES ( Rp 100000 ) Min 1 5,352 1st Quantile 2 8,086 Median Mean 3 9,719 4 11,527 3rd Quantile 5 15,587 Max 6 26,715 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik SAE EBLUP-FH dengan Variabel Penyerta Citra Satelit dan Podes Setelah melakukan dua pemodelan SAE EBLUP Fay Herriot menggunakan variabel penyerta hasil olahan citra satelit dan variabel penyerta Podes , selanjutnya melakukan pemodelan dengan mengkombinasikan variabel penyerta dari kedua sumber data tersebut. Terdapat sembilan variabel penyerta yang terdiri dari tiga variabel hasil olahan citra satelit , dan enam variabel data Podes yang diikutsertakan dalam proses stepwise , terpilihlah lima variabel yang signifikan pada model. Variabel tersebut adalah X4 , X5 , X10 , X28 , X29. Berdasarkan variabel penyerta yang terpilih , terdapat tiga variabel penyerta Podes dan dua variabel penyerta citra satelit. Selanjutnya dilakukan rata-rata pengeluaran per kapita menggunakan SAE EBLUP Fay-Herriot dengan variabel penyerta tersebut , didapatkan ringkasan hasilnya pada Tabel V. TABEL V RINGKASAN HASIL ESTIMASI RATA-RATA PENGELUARAN PER KAPITA PADA 77 KECAMATAN DENGAN SAE EBLUP-FH VARIABEL PENYERTA CITRA SATELIT-PODES ( Rp 100000 ) estimasi Min 1 5,350 1st Quantile 2 8,105 Median Mean 3 9,749 4 11,442 3rd Quantile 5 14,689 Max 6 26,715 Berdasarkan pada hasil estimasi pada tiga model SAE EBLUP yang dibedakan berdasarkan variabel penyertanya yaitu variabel hasil olahan citra satelit , Podes , dan kombinasi keduanya. Kecamatan yang memiliki rata-rata pengeluaran per kapita tertinggi adalah Kecamatan Pakualaman terletak di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta , sedangkan kecamatan dengan rata-rata pengeluaran per kapita terendah adalah Kecamatan Purwosari terletak di Kabupaten Gunung Kidul. B. Perbandingan Estimasi Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita dengan SAE EBLUP-FH Perbandingan Nilai Estimasi Nilai estimasi rata-rata pengeluaran per kapita tahun 2019 di 77 kecamatan Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta antara estimasi langsung dan tidak langsung menggunakan metode SAE EBLUP-FH tidak menunjukan perbedaan yang signifikan. Hal ini dapat dilihat pada grafik Gambar 3. hasil estimasi sebagai berikut. Gambar 3. Grafik Hasil Estimasi Rata-Rata Pengeluaran Per Kapita pada 77 Kecamatan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta tahun Pada Grafik 3. tersebut terlihat bahwa hasil estimasi langsung 2019 dan tidak langsung pada semua model memiliki pola yang ( Per Rp 100000 ) 6 / 8 mirip. Selain itu , hasil estimasi menggunakan SAE EBLUP Fay Herriot pada tiga jenis variabel juga memiliki pola yang mirip. Hal ini sesuai dengan ringkasan pada Tabel 3 , 4 , dan 5 yang tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan hasil estimasi pada semua model dalam estimasi rata-rata pengeluaran per kapita pada 77 kecamatan Provinsi DIY. Perbandingan MSE dan RSE Tinjauan baik atau tidaknya hasil estimasi yang diperoleh melalui estimasi langsung maupun SAE pada penelitian ini diperhatikan melalui nilai MSE dan RSE nya. Pada gambar berikut menunjukkan grafik perbandingan MSE dan RSE hasil estimasi langsung , SAE EBLUP Fay-Herriot dengan variabel penyerta citra satelit , Podes , serta kombinasi citra satelit-Podes. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dengan teori yang ada [ 24 ] . Selain itu , RSE yang dihasilkan dari model SAE juga telah menurunkan RSE dari estimasi langsung hingga di bawah 25 % , yang merupakan ambang batas toleransi RSE dari BPS. Ditinjau dari penggunaan hasil olahan citra satelit sebagai variabel penyerta , pada Gambar 4 ( a ) dan 4 ( b ) terlihat bahwa MSE dan RSE yang dihasilkan pada SAE EBLUP Fay-Herriot variabel penyerta olahan citra satelit terlihat lebih kecil daripada MSE dan RSE variabel penyerta data Podes. Sedangkan untuk MSE dan RSE paling kecil dihasilkan pada SAE EBLUP Fay-Herriot dengan variabel penyerta kombinasi citra satelit-Podes , hal ini dikarenakan variabel penyerta yang dikombinasikan merupakan variabel yang signifikan pada pemodelan dengan variabel penyerta podes dan variabel penyerta olahan citra satelit. Untuk hasil lebih lanjut terkait ringkasan MSE dan RSE estimasi langsung dan SAE dapat dilihat pada Tabel V. berikut. ( a ) ( b ) Gambar 4. Grafik Perbandingan ( a ) MSE dan ( b ) RSE Estimasi Rata-Rata Pengeluaran per Kapita pada 77 Kecamatan Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Berdasarkan grafik pada Gambar 4 ( a ) dan 4 ( b ) , dapat dilihat bahwa MSE dan RSE yang dihasilkan pada SAE EBLUP Fay- Herriot lebih kecil dibandingkan dengan estimasi secara langsung rata-rata pengeluaran per kapita level kecamatan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Pola penurunan MSE dan RSE jelas terlihat pada kecamatan yang memiliki MSE dan RSE yang tinggi pada estimasi langsung. Sehingga dapat dikatakan hasil estimasi SAE lebih presisi dan akurat dibandingkan dengan estimasi langsung. Hasil ini sejalan TABEL V RINGKASAN MSE DAN RSE HASIL ESTIMASI RATA-RATA PENGELUARAN PER KAPITA PADA 77 KECAMATAN PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA Max Median Mean Model Min 1st Quantile 0,455 3rd Quantile 2,847 0,000 1,156 3,451 31,636 E S M E S R Var Var Var Estimasi Langsung SAE Big Data SAE Podes SAE Kombinasi Estimasi Langsung SAE Big Data SAE Podes SAE Kombinasi Var Var Var 0,000 0,437 1,039 1,785 2,229 7,486 0,000 0,434 1,059 1,8233 2,173 8,119 0,000 0,425 0,992 1,5141 1,992 5,969 0,000 6,754 10,413 11,698 16,611 35,554 0,000 6,568 9,829 10,137 14,389 20,719 0,000 6,626 9,715 10,147 14,702 22,218 0,000 6,571 9,469 9,650 13,170 18,944 C. Kajian Pemanfaatan Big Data Citra Satelit pada Metode SAE Hasil estimasi pada subbab sebelumnya menunjukkan variabel penyerta hasil olahan citra satelit mampu menurunkan RSE dan MSE dari estimasi langsung , Selain itu , penurunan MSE dan RSE yang paling besar adalah hasil estimasi pada SAE variabel penyerta kombinasi citra satelit-Podes , Penggunaan variabel kombinasi Citra-Satelit dan Podes bertujuan untuk mengetahui kinerja SAE dalam meningkatkan presisi dan akurasi apabila kedua variabel yang signifikan tersebut dikombinasikan , Selain diukur dari sisi presisi dan akurasi yang dihasilkan pada model SAE EBLUP dengan variabel penyerta big data , pertimbangan penggunaan big data citra satelit dapat ditinjau pada komponen-komponen sebagai berikut , Biaya Citra satelit pada penelitian ini diakses melalui Google Earth Engine yang menyediakan citra satelit secara gratis untuk pendidikan , penelitian , dan penggunaan non-profit , Sedangkan pemanfaatan pada bidang operasional dan komersil diperlukan perizinan akses terlebih dahulu [ 25 ] , Di sisi lain , penggunaan 7 / 8 citra satelit pada pemerintahan Indonesia disediakan gratis oleh LAPAN melalui Katalog Inderaja yang telah mendapat lisensi pemerintah , artinya seluruh instansi pemerintah baik pusat maupun daerah berhak mendapatkan data citra satelit , Tenaga Sebagai negara kepulauan terbesar , menjadi sebuah tantangan bagi Indonesia dalam pengumpulan data yang mencakup seluruh area seperti sensus , BPS membutuhkan koordinasi dengan mitra atau petugas , pemda , serta KSK pada setiap wilayah administratif dalam pengumpulan data sensus , salah satunya yaitu Podes [ 26 ] , Di sisi lain , big data citra satelit dapat dikumpulkan maupun diolah secara sistematis dan sentralisasi pada wilayah studi kasus , Sehingga pengumpulan hingga pengolahan data citra satelit tidak memerlukan tenaga yang banyak , Melalui penginderaan jarak jauh , memungkinkan pengumpulan data dengan mudah melalui berbagai skala dan resolusi serta dapat diproses dengan cepat , serta menjadi sebuah strategi sesuai dengan kondisi geografis Indonesia , Waktu Saat ini , citra satelit yang tersedia memiliki temporal resolution yang tinggi , [ 27 ] , Artinya bahwa untuk mendapatkan data citra dilokasi yang sama membutuhkan antar waktu yang rendah , biasanya dalam hitungan hari [ 28 ] , Pada penelitian ini , citra satelit yang digunakan adalah Landsat 8 dengan resolusi temporal 16 hari , NOAA NPP Viirs 30 hari , dan Sentinel 5P 15 citra dalam sati hari , Dengan demikian , big data citra satelit dapat tersedia lebih cepat dibandingkan dengan pengumpulan data secara konvensional terlebih yaitu data yang dikumpulkan secara sensus khususnya Podes yang membutuhkan waktu yang lama dan tidak tersedia setiap tahun , VII. PENUTUP Hasil estimasi rata-rata pengeluaran per kapita pada 77 kecamatan didapatkan pada tiga model SAE EBLUP-FH berdasarkan variabel penyertanya , Pada SAE EBLUP-FH dengan variabel penyerta olahan citra satelit didapatkan rata- rata hasil estimasi sebesar Rp 1.141.200 , - dengan variabel penyerta data Podes sebesar Rp 1.152.700 , - dengan variabel penyerta kombinasi citra satelit-Podes sebesar Rp 1.144.200 , - Selain itu , MSE dan RSE SAE EBLUP-FH lebih kecil daripada estimasi langsung , Ditinjau dari penggunaan variabel penyerta , MSE dan RSE pada SAE dengan variabel hasil olahan citra satelit terlihat lebih kecil daripada SAE variabel penyerta Podes , sedangkan MSE dan RSE paling kecil dihasilkan pada model SAE EBLUP FH dengan variabel penyerta kombinasi citra satelit-Podes , Hal ini membuktikan adanya potensi penggunaan big data khususnya citra satelit sebagai variabel penyerta SAE dikarenakan mampu memantau perubahan lebih cepat yang ditangkap pada permukaan bumi , Selain itu , citra satelit dari segi biaya , waktu , dan tenaga yang dikeluarkan relatif lebih rendah dari pada pengumpulan data secara konvensional , Selain itu , saran perbaikan bagi penelitian selanjutnya , Sebelum mengolah citra satelit untuk menghasilkan variabel penyerta , perlu dilakukan preprocessing yang lebih baik lagi supaya mendapatkan informasi yang lebih baik serta perlu melakukan pengkajian lebih lanjut terkait variabel hasil citra satelit yang akan digunakan sebagai variabel penyerta pada Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik SAE , Kemudian mencari ukuran yang lebih baik dalam merepresentasikan nilai variabel pada zonal statistics , Dilakukan eksplorasi lebih lanjut terkait sumber big data citra satelit yang dapat menggambarkan proksi penduga , dalam penelitian ini adalah rata-rata pengeluaran per kapita. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Lesmana , “Perkembangan Indikator Ekonomi dan Kemakmuran Indonesia dibandingkan dengan 6 Negara Tetangga periode 2005-2012” , 5 ( 1 ) , 101- 111 , 2014 , [ 2 ] BPS , ( 2017 ) , BPS [ online ] , https : / / www , bps , go , id / subject / 5 / konsumsi- dan-pengeluaran , html # subjekViewTab1 diakses pada : 15 Maret 2021 , [ 3 ] W , Robi , “Metode Survey dan Interpretasi Data Vegetasi” , IPB Press , [ 4 ] Rao , J , N , K , , & Molina I , Small Area Estimation , New Jersey : John Wiley & Sons , Inc , 2017 , 2015 , [ 5 ] BPS , “Analisis Konsumsi Rumah Tangga 2007” , 2007 , [ 6 ] International Monetary Fund , Illuminating Economic Growth [ Online ] , https : / / www , bps , go , id / subject / 26 / indeks-pembangunan-manusia , html diakses pada : 15 Maret 2021 , [ 7 ] Tamaludin , “Pemanfaatan Citra Satelit dalam Mengidentifikasi Perubahan Penutupan Lahan” , 14 ( 2 ) , 146-156 , 2012 , [ 8 ] Kinga Ivan , I , -H , H , “VIIRS Nighttime Light Data for Income Estimation at Local Level” , MDPI , 1-19 , 2020 , [ 9 ] Kamil Faisal , A , S , “Modelling the Relationship between the Gross Domestic Product and Built-Up Area Using Remote Sensing and GIS Data” , 1-17 , 2016 [ 10 ] Tariq S , U , H , “CO Emissions from Pakistan and India and Their Relationship With Economic Variables” , Ecology and Environmental Research , 1301-1312 , 2017 , [ 11 ] Alexander Buyantuyev , “J , W , Urban Heat Islands and Landscape Heterogeneity” , Springer , 17-33 , 2019 , [ 12 ] Dissanayke , “Impact of Urban Surface Characteristics and Socio- Economic Variables on the Spatial Variation of Land Surface Temperature in Lagos City , Nigeria” , MDPI , 2018 , [ 13 ] BPS , IPM [ Online ] , https : / / www , bps , go , id / subject / 26 / indeks- pembangunan-manusia , html diakses pada : 30 Oktober 2020 , [ 14 ] F , Hasan , “Small Area Estimation Terhadap Pengeluaran per Kapita di Kabupaten Sumenep dengan Metode Empirical Bayes” , ITS , Surabaya , [ 15 ] Zha , Y , , Gao , J , , Ni , S , “Use of Normalized Difference Built-Up Index In Automatically Mapping Urban Areas From TM Imagery” , Int , J , Remote Sens , 583-594 , [ 16 ] USGS , ( 2017 ) , Using [ online ] , https : / / landsat , usgs , gov / using-usgs-landsat-8-product diakses pada : 10 Juni 2021 , the USGS Landsat 8 Product [ 17 ] Fardiaz , “Polusi Air dan Udara , Penerbit Kanisius” , Yogyakarta , 2008 , [ 18 ] Tropomi , Carbon Monoxide [ Online ] , http : / / www , tropomi , eu / data- products / carbon-monoxide diakses pada : 15 Maret 2021 , [ 19 ] Yang , “Consistency of Cross Validation for Comparing Regression Procedures , Institute of Mathematical Statistics” , University of Minnesota , 2017 , [ 20 ] Pratikno , A , S , “Pemetaan Ukuran Pemusatan Data , OSF Preprints” , 2020 [ 21 ] BPS , “Analisis Konsumsi Rumah Tangga 2007” , 2007 , [ 22 ] BPBD , “Data Kekeringan Gunung Kidul” , Yogyakarta : BPBD , 2019 , [ 23 ] ESDM , Nomor 1659K / 40 / MEN / 2004 Tanggal 1 Desember 2004 tentang Penetapan Kawasan Karst Gunung Sewu dan Pacitan Timur , untuk Kabupaten Gunung Kidul Kawasan yang Ditetapkan Sebagai Kawasan Karst , 2004 , [ 24 ] Rao , J , “A Comparison of Small Area Estimation Methods for Poverty Mapping” , Calle Madrid : Universidad Carlos III de Madrid , 2014 , [ 25 ] GEE , ( n , d , ) , Platform GEE , Diakses pada : Google Earth Engine : https : / / earthengine , google , com / platform / [ 26 ] BPS , “Pendataan Potensi Desa 2018” , 2018 , [ 27 ] Liu , “Special Issue " Remote Sensing Big Data : Theory , Methods and Applications " ” , MDPI , 2017 , [ 28 ] Shekhar , “ Temporal Resolution” , Springer , 2008 , 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O B-METODE I-METODE O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O B-METODE O B-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penerapan Big Data pada Small Area Estimation Rata-Rata Pengeluaran per Kapita ( Studi Kasus : Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta ) Shinta Mahaputri Hakim ( 221710013 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Azka Ubaidillah , S.S.T. , M.Si. Ringkasan— Indonesia sebagai negara yang menganut sistem pemerintahan desentralisasi , tentunya penting bagi pemerintah untuk mengetahui gambaran wilayah melalui data dalam mewujudkan pembangunan daerah otonom. Salah satu tolak ukur keberhasilan pembangunan tersebut diukur melalui IPM yang salah satu komponennya adalah pengeluaran per kapita. Akan tetapi , estimasi pengeluaran per kapita tingkat kecamatan sulit dilakukan karena kurangnya sampel. SAE sebagai salah satu solusi BPS dalam melakukan estimasi pada wilayah kecil. Biasanya , BPS memanfaatkan data Podes sebagai variabel penyerta dalam SAE , akan tetapi pengumpulan data Podes hanya dilakukan tiga kali dalam sepuluh tahun sehingga terkadang hasil estimasi SAE menjadi out of date. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggunaan big data ( dalam hal ini hasil olahan citra satelit ) sebagai variabel penyerta untuk estimasi rata-rata pengeluaran per kapita dengan membandingkan tiga model SAE berdasarkan variabel penyertanya yaitu Podes , olahan citra satelit , dan kombinasi citra satelit-Podes. Hasil Estimasi menunjukkan variabel penyerta olahan citra satelit menghasilkan nilai MSE dan RSE lebih kecil daripada variabel penyerta data Podes. Sedangkan MSE dan RSE paling kecil dihasilkan pada variabel kombinasi citra satelit-Podes. Dengan demikian , big data hasil olahan citra satelit berpotensi sebagai alternatif variabel penyerta dalam SAE karena tersedia secara berkala , mencakup hingga level kecil , dan biaya lebih rendah. Kata Kunci— big data , citra satelit , Pengeluaran per Kapita , Small Area Estimation.
VII. PENUTUP Hasil estimasi rata-rata pengeluaran per kapita pada 77 kecamatan didapatkan pada tiga model SAE EBLUP-FH berdasarkan variabel penyertanya , Pada SAE EBLUP-FH dengan variabel penyerta olahan citra satelit didapatkan rata- rata hasil estimasi sebesar Rp 1.141.200 , - dengan variabel penyerta data Podes sebesar Rp 1.152.700 , - dengan variabel penyerta kombinasi citra satelit-Podes sebesar Rp 1.144.200 , - Selain itu , MSE dan RSE SAE EBLUP-FH lebih kecil daripada estimasi langsung , Ditinjau dari penggunaan variabel penyerta , MSE dan RSE pada SAE dengan variabel hasil olahan citra satelit terlihat lebih kecil daripada SAE variabel penyerta Podes , sedangkan MSE dan RSE paling kecil dihasilkan pada model SAE EBLUP FH dengan variabel penyerta kombinasi citra satelit-Podes , Hal ini membuktikan adanya potensi penggunaan big data khususnya citra satelit sebagai variabel penyerta SAE dikarenakan mampu memantau perubahan lebih cepat yang ditangkap pada permukaan bumi , Selain itu , citra satelit dari segi biaya , waktu , dan tenaga yang dikeluarkan relatif lebih rendah dari pada pengumpulan data secara konvensional , Selain itu , saran perbaikan bagi penelitian selanjutnya , Sebelum mengolah citra satelit untuk menghasilkan variabel penyerta , perlu dilakukan preprocessing yang lebih baik lagi supaya mendapatkan informasi yang lebih baik serta perlu melakukan pengkajian lebih lanjut terkait variabel hasil citra satelit yang akan digunakan sebagai variabel penyerta pada Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik SAE , Kemudian mencari ukuran yang lebih baik dalam merepresentasikan nilai variabel pada zonal statistics , Dilakukan eksplorasi lebih lanjut terkait sumber big data citra satelit yang dapat menggambarkan proksi penduga , dalam penelitian ini adalah rata-rata pengeluaran per kapita.
melalui IPM yang salah satu komponennya adalah pengeluaran per kapita. Akan tetapi , estimasi pengeluaran per kapita tingkat kecamatan sulit dilakukan karena kurangnya sampel. SAE sebagai salah satu solusi BPS dalam melakukan estimasi pada wilayah kecil. Biasanya , BPS memanfaatkan data Podes sebagai variabel penyerta dalam SAE , akan tetapi pengumpulan data Podes hanya dilakukan tiga kali dalam sepuluh tahun sehingga terkadang hasil estimasi SAE menjadi out of date. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggunaan big data ( dalam hal ini hasil olahan citra satelit ) sebagai variabel penyerta untuk estimasi rata-rata pengeluaran per kapita dengan membandingkan tiga model SAE berdasarkan variabel penyertanya yaitu Podes , olahan citra satelit , dan kombinasi citra satelit-Podes. Hasil Estimasi menunjukkan variabel penyerta olahan citra satelit menghasilkan nilai MSE dan RSE lebih kecil daripada variabel penyerta data Podes. Sedangkan MSE dan RSE paling kecil dihasilkan pada variabel kombinasi citra satelit-Podes. Dengan demikian , big data hasil olahan citra satelit berpotensi sebagai alternatif variabel penyerta dalam SAE karena tersedia secara berkala , mencakup hingga level kecil , dan biaya lebih rendah. Kata Kunci— big data , citra satelit , Pengeluaran per Kapita , Small Area Estimation. VII. PENUTUP Hasil estimasi rata-rata pengeluaran per kapita pada 77 kecamatan didapatkan pada tiga model SAE EBLUP-FH berdasarkan variabel penyertanya , Pada SAE EBLUP-FH dengan variabel penyerta olahan citra satelit didapatkan rata- rata hasil estimasi sebesar Rp 1.141.200 , - dengan variabel penyerta data Podes sebesar Rp 1.152.700 , - dengan variabel penyerta kombinasi citra satelit-Podes sebesar Rp 1.144.200 , - Selain itu , MSE dan RSE SAE EBLUP-FH lebih kecil daripada estimasi langsung , Ditinjau dari penggunaan variabel penyerta , MSE dan RSE pada SAE dengan variabel hasil olahan citra SAE variabel penyerta Podes , sedangkan MSE dan RSE paling kecil dihasilkan pada model SAE EBLUP FH dengan variabel penyerta kombinasi citra satelit-Podes , Hal ini membuktikan adanya potensi penggunaan big data khususnya citra satelit sebagai variabel penyerta SAE dikarenakan mampu memantau perubahan lebih cepat yang ditangkap pada permukaan bumi , Selain itu , citra satelit dari segi biaya , waktu , dan tenaga yang dikeluarkan relatif lebih rendah dari pada pengumpulan data secara
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O B-METODE I-METODE O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O B-METODE O B-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O