Judul: Spatial Regression Model with Optimum Spatial Weighting Matrix on GRDP Data of Sulawesi Island
Abstrak: Analisis regresi spasial dibagi menjadi dua model utama, yaitu spatial autoregressive model (SAR) dan spatial error model (SEM). Pengembangan dari model SAR adalah spatial Durbin model (SDM) yang menyertakan ketergantungan spasial pada peubah respon dan peubah penjelas ke dalam model. Penentuan matriks pembobot dalam regresi spasial sangat penting dalam menentukan hasil pendugaan. Penelitian ini menggunakan dua metode pembobotan yaitu k-nearest neighbour (k-NN) dan inverse distance weight (IDW). Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) membandingkan kinerja dari empat model, yaitu model regresi linier berganda dengan metode kuadrat terkecil, SAR, SEM, dan SDM dengan pembobot spasial k-NN dan IDW pada pendugaan produk domestik regional bruto (PDRB), dan (2) mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi besarnya PDRB Pulau Sulawesi. Penelitian ini menggunakan data PDRB 81 kabupaten/kota di Pulau Sulawesi tahun 2018 dengan enam peubah penjelas. Hasil menunjukkan bahwa model SAR dengan pembobot 4-NN lebih baik daripada model lainnya karena memiliki nilai AIC dan BIC yang paling kecil. Adapun faktor-faktor yang memengaruhi besarnya PDRB kabupaten/kota di Pulau Sulawesi adalah indeks pembangunan manusia (IPM), jumlah penduduk, tingkat pengangguran terbuka, dan jumlah industri kecil/mikro dan menengah, serta lag spasial dari peubah respon., Spatial regression analysis divides into two main models, namely spatial autoregressive (SAR) and spatial error (SEM) models. The extension of the SAR model is a spatial Durbin model (SDM) which takes into account the spatial dependence of response and explanatory variables into the model. The determination of the spatial weight matrix is critical for the best estimation results. In this study using two distance-based spatial weight matrix, i.e., the k-nearest neighbour (k-NN) and inverse distance weight (IDW). The objectives of this study are: (1) to compare the performance of four models, i.e., the multiple linear regression model with ordinary least square method, SAR, SEM, and SDM models with k-NN and IDW on the estimation of gross regional domestic product (GRDP), and (2) to identify the important factors that influence the GRDP amount of Sulawesi Island. This study used the GRDP data of 81 districts/cities in Sulawesi Island in 2018 with six explanatory variables. The results showed that the 4-NN weighted SAR model is better than the other models because it has the smallest AIC and BIC values. The factors that influence the value of GRDP in Sulawesi Island are human development index (HDI), population size, unemployment rate, small/micro and medium industries, and the spatial lag of the response variable.
Keyword: GRDP, inverse distance weight, k-nearest neighbour, spatial regression

Judul: Analysis of Determinants of Poverty in Underdeveloped Regions in Sumatra Island
Abstrak: Pulau Sumatra memiliki kinerja ekonomi yang baik bila mengacu pada kontribusi terhadap PDB Nasional. Namun Pulau Sumatra masih memiliki tujuh daerah tertinggal. Kondisi ini diperparah dengan persentase penduduk miskin yang sangat tinggi di tiap daerah tertinggal. Penelitian ini dilakukan untuk memetakan perkembangan kemiskinan daerah tertinggal di Pulau Sumatra dengan menggunakan tipologi Klassen, serta menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Daerah Tertinggal di Pulau Sumatra dengan metode analisis regresi data panel. Hasil analisis pemetaan yang dilakukan dengan tipologi klassen menunjukkan Kabupaten Nias Utara konsisten berada di kuadran dengan persentase kemiskinan tinggi dan PDRB per kapita rendah selama periode penelitian. Sedangkan mayoritas kabupaten lainnya berpindah posisi kuadran. Hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa faktor yang berpengaruh signifikan menurunkan kemiskinan adalah Panjang jalan dengan kondisi baik, IPM, Belanja modal dan PDRB per kapita. Sementara tingkat pengangguran terbuka (TPT) berpengaruh signifikan meningkatkan kemiskinan. Sedangkan belanja bantuan sosial tidak berpengaruh terhadap kemiskinan daerah tertinggal di Pulau Sumatra., Sumatra Island has shown a strong economic performance in terms of its contribution to the national GDP. However, the island still has seven underdeveloped regions. This situation is further exacerbated by a high percentage of poverty in each of these underdeveloped areas. This research aims to map the progress of poverty in these underdeveloped regions of Sumatra Island using the Klassen typology, and to analyze the faktors influencing poverty in these regions through panel data regression analysis. The mapping analysis conducted using the Klassen typology consistently places North Nias Regency in the quadrant with a high poverty percentage and low per capita gross regional domestic product (PDRB) throughout the study period. Meanwhile, most other regencies have shifted their quadrant positions. The panel data regression analysis results indicate that significant faktors reducing poverty include the length of well-maintained roads, the Human Development Index (HDI), capital expenditure, and per capita PDRB. On the other hand, the open unemployment rate (TPT) significantly increases poverty. Social assistance spending does not have an effect on poverty in the underdeveloped regions of Sumatra Island
Keyword: Determinants of poverty, panel data regression, Sumatra Island, Underdeveloped Regions

Judul: Urolitiasis pada anjing
Abstrak: Urolitiasis adalah suatu penyakit dimana terjadi proses pengendapan batu pada traktus urinaria. Kalkuli yang paling banyak dijumpai pada kasus urolitiasis anjing adalah kalkuli magnesium amonium fosfat (struvite), jika dibandingkan dengan kalkuli oksalat, sistin dan urat (Osborne et al., 1982). Infeksi oleh Staphylococcus aureus pada traktus urinaria memgang peranan penting dalam proses pembentukan kalkuli, karena bakteri tersebut dapat menghasilkan enzim urease, raktor predisposisi tidak dapat dinisankan dari infeksi traktus urinaria. Pada anjing, tempat yang banyak didapati pengandapan kalkuli adalah kantung air kemih dan uretra, sedangkan pada ginjalnya jarang. Pada anjing jantan lebih sering kejadiannya dibanding dengan pada anjing betina, karena anatomi traktus urinaria pada anjing jantan lebih memungkinkan untuk terjadinya obstruksi, yaitu lebih panjang dan sempit. Besarnya, kalkuli bervariasi, dari kecil dan halus seperti pasir sampai besar dan kasar seperti batu karang. ...
Keyword: