Small Area Estimation untuk Estimasi Angka Kematian Bayi di Indonesia menggunakan Metode Empirical Best Linear Unbiased Prediction

Abstract

Angka Kematian Bayi (AKB) adalah jumlah kematian bayi usia di bawah satu tahun untuk setiap 1000 kelahiran bayi lahir hidup dalam kurun waktu satu tahun. IMR merupakan indikator penting dari status kesehatan dari masyarakat dalam suatu daerah. Hal ini sejalan dengan Sustainable Development Goals (SDG’s) yang ke tiga yaitu memastikan kehidupan yang sehat dan mendukung kesejahteraan bagi semua untuk semua usia. AKB dihasilkan melalui estimasi langsung dari Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI). Akan tetapi, dalam SDKI 2017, AKB hanya bisa menghasilkan indikator pada level nasional. Hal ini disebabkan estimasi langsung dari AKB di beberapa provinsi memiliki nilai Relatif Standard Error (RSE) yang besar dan ukuran sampel yang tidak mencukupi. Dalam jurnal ini, kami mempelajari Small Area Estimation (SAE) menggunakan metode Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) level area untuk mengatasi keterbatasan estimasi AKB di level provinsi. SAE dilakukan dengan meminjam kekuatan beberapa variabel dari data Potensi Desa (PODES) yang berkorelasi kuat dengan AKB tingkat provinsi di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SAE menggunakan metode EBLUP memiliki nilai RSE yang lebih kecil dibandingkan estimasi langsung dari SDKI. Sehingga, dapat dikatakan bahwa SAE menggunakan metode EBLUP baik untuk memperkirakan AKB level provinsi di Indonesia pada tahun 2017.