<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="9283">
 <titleInfo>
  <title>PENDUGAAN AREA KECIL TENTANG PROPORSI RUMAH TANGGA TANPA JAMINAN KESEHATAN DI KABUPATEN REJANG LEBONG DENGAN METODE HIERARCHICAL BAYES</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>RECLIVE WAHYU GINANJAR</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Bandung</placeTerm>
   <publisher>Magister Statistika Terapan</publisher>
   <dateIssued>2016</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd"></form>
  <extent>xii, 57 hlm. ; il. ; 29 cm</extent>
 </physicalDescription>
 <note>Pendugaan area kecil tentang proporsi rumah tangga tanpa jaminan &#13;
kesehatan menjadi penting dilakukan guna mendukung program pemerintah &#13;
tentang Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) yang mulai berlaku sejak 1 &#13;
Januari 2014. Dalam Survei Sosial Ekonomi Nasional (SDSENAS), inforrnasi &#13;
tentang kepemilikan jaminan kesehatan hanya tersedia sampai level &#13;
kabupaten. Sedangkan pemerintah daerah sebagai wilayah otonom, &#13;
membutuhkan data yang tersedia sampai level desa/kelurahan untuk membuat &#13;
kebijakan dalam rangka mendukung program JKN. Model SAE yang &#13;
digunakan adalah Basic Area Level Model (Type A) dengan asumsi utama &#13;
yaitu pengaruh acak area (random effect) karena penggunaan auxiliary &#13;
variabel pada level desa tidak dapat menjelaskan keragaman spesifik area &#13;
kecil. Metode Hierarchical Bayes digunakan untuk melakukan penaksiran &#13;
variabel respon proporsi rurnah tangga tanpa jaminan kesehatan pada level &#13;
desa/kelurahan. Algoritrna Gibbs Sampling digunakan untuk menyelesaikan &#13;
bentuk distribusi bersyarat Gibbs. Pemilihan model terbaik menggunakan &#13;
ukuran Deviance Information Criterion (DIC), dimana Model 3 dengan &#13;
auxiliary variabel terpilih yaitu persentase pengguna listrik PLN, Jumlah &#13;
dukun bayi, dan jarak tempuh ke ibu kota kabupaten memiliki nilai DIC &#13;
terkecil. Ketepatan model HB dibandingkan pendugaan langsung dapat dilihat &#13;
dari nilai deff yang lebih kecil dari satu. Jurnlah sampel dan nilai korelasi yang &#13;
kecil mengakibatkan parameter model yang dihasilkan menjadi kurang tepat. &#13;
&#13;
4. Abstract &#13;
&#13;
Small area estimation of the proportion of households without health &#13;
insurance becomes important in order to support the Government program of &#13;
National Health Insurance (JKN) which began on January 1st, 2014. In the &#13;
National Socioeconomic Survey (SUSENAS), information on the ownership of &#13;
health insurance is only available at district level. While the local government &#13;
&#13;
</note>
 <note type="statement of responsibility">RECLIVE WAHYU GINANJAR</note>
 <subject authority="">
  <topic>Pendugaan Area Keeil Tentang Proporsi Rumah  Tangg</topic>
 </subject>
 <classification>519.5</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Perpustakaan Universitas Padjadjaran Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi</physicalLocation>
  <shelfLocator>519.5 Rec p/R.14.79</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">010030007190</numerationAndChronology>
    <sublocation>Perpustakaan Pusat</sublocation>
    <shelfLocator>519.5 Rec p/R.14.79</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:image>20%252Fscan0001.jpg.jpg</slims:image>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>9283</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2017-04-01 15:42:25</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2019-03-01 16:06:07</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>