GREG pada Penarikan Contoh Acak Sederhana dan

36 blok sensus sudah ditentukan atau tidak diacak serta biasanya satu desakelurahan hanya terdiri atas satu blok sensus yang disurvei, maka metode penarikan contoh acak sederhana dapat digunakan, dan 3 adapun jika blok sensus diacak, maka disain surveinya adalah penarikan contoh acak gerombol dua tahap. Secara umum berdasarkan disain survei yang dilakukan BPS, penduga langsung untuk data Susenas memiliki bentuk sebagai berikut ijk s k j ijk s k j ijk DIRECT i y w w Y i i      , , 1 ˆ 3.1 dengan pembobot ijk w merupakan kebalikan dari peluang pengambilan contoh yaitu      i s k j ijk s p w , 1 dengan notasi i merupakan indeks untuk setiap area kecil, notasi j merupakan indeks untuk setiap blok sensus, notasi k merupakan indeks untuk setiap rumah tangga, dan notasi s adalah indeks untuk unit di dalam contoh.

2.6. GREG pada Penarikan Contoh Acak Sederhana dan

Gerombol Dua Tahap Generalized regression GREG merupakan suatu metode pendugaan parameter yang memungkinkan untuk menggunakan beberapa informasi tambahan dan dirancang untuk meningkatkan keakuratan dengan menggunakan informasi tambahan i x yang memiliki hubungan fungsional dengan peubah yang menjadi perhatian, i y . Metode ini dapat digunakan untuk menduga total populasi, nilai tengah populasi ataupun proporsi populasi. Metode GREG pada penelitian ini didasarkan atas model linier, yaitu i T i i x y     , dengan   2 ~ 0, i i N   . 3.2 Penduga GREG dari model ini adalah 37   , , 1 1 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ i i T GREG i ijk ijk i ijk ijk j k s j k s i i T DIRECT i i i Y w y w x W W Y                      dengan :    T p i i i , 1 , ..., ,     adalah vektor nilai tengah p peubah pendukung  , i i ijk j k s W w     1 , ijk ijk w   dengan , i ijk j k s p s        , 1 ˆ ˆ i i ijk ijk i j k s i w x Y x W         , 1 ˆ ˆ i DIRECT i ijk ijk i j k s i Y w y Y y W     . Penduga langsung DIRECT i Yˆ dan besarnya pembobot ijk w diperoleh berdasarkan teknik penarikan contoh yang digunakan dalam pelaksanaan survei. Penduga koefisien regresi β dapat diperoleh dengan menggunakan beberapa metode seperti metode kuadrat terkecil dan secara umum bentuknya adalah sebagai berikut : 1 , , ˆ i i T ijk ijk ijk ijk ijk ijk j k s j k s w x x w x y                . 3.3 Formulasi pendugaan langsung dan GREG yang diturunkan dari penarikan contoh acak sederhana simple random sampling, SRS dan penarikan contoh gerombol dua tahap two stage cluster sampling, TSCS disajikan sebagai berikut : 38 Tabel 3.1. Formula penduga langsung berdasarkan metode SRS dan TSCS Penduga Langsung SRS TSCS Pembobot : . . 1 i i ik ik m w     ij ij i i ijk ijk m n w      1 Penduga nilai tengah : . . . 1 1 1 ˆ i i m DIRECT i i ik i k m k ik k y w y w                 i ij i ij n j m k ijk ijk n j m k ijk i DIRECT i y w w y 1 1 1 1 1 ˆ Penduga ragam :             . . . 2 1 ˆ i i i i DIRECT i m m S V   ij ij ij m j ij i i i c i i i i i DIRECT i m s m n S n n V ij 1 2 2 . 2 2 . 2 1 ˆ                              Keterangan :        . 1 . 2 . 2 1 i m k i i k i i m y y s ,   2 2 1 1 i n ij i c j i y y s n      ,     2 2 1 1 ij m ijk ij k ij ij y y s m      , ijk ijk ijk x y e  ˆ ˆ   Tabel 3.2. Formula penduga GREG berdasarkan metode SRS Penduga GREG untuk SRS Pembobot : . . 1 i i ik ik m w     Penduga nilai tengah :   ˆ ˆ ˆ ˆ T i i DIRECT i GREG i        Penduga ragam :                   . 1 . 2 . . . . 1 ˆ ˆ 1 1 ˆ i m k i i k i i i i GREG i m e e m m V Tabel 3.3. Formula penduga GREG berdasarkan metode TSCS Penduga GREG untuk TSCS Pembobot : ij ij i i ijk ijk m n w      1 Penduga nilai tengah :   ˆ ˆ ˆ ˆ T i i DIRECT i GREG i        Penduga ragam :       1 ˆ ˆ 1 ˆ ˆ 1 ˆ 2 1 1 2 2 . 1 2 2 . 2                                     ij ij ijk n j m k ij ij ij ij ij i i i n j i i ij i i i i i GREG i m e e m m n n e e n n V i ij i 39

2.7. Penerapan pada Data Susenas