Judul: Penerapan Regresi Logistik Ordinal Spasial Untuk Menduga Status Kemiskinan Kabupaten Di Pulau Jawa
Abstrak: Analisis regresi logistik ordinal spasial merupakan analisis yang menduga pengaruh variabel penjelas terhadap variabel respon yang berupa data ordinal dengan ditambahkan unsur spasial di dalamnya. Pengaruh Spasial yang dimaksud adalah adanya matriks kebertetanggaan antar kabupaten yang akan diperhitungkan ke dalam model regresi logistik ordinal. Variabel respon berisi data berskala ordinal berupa enam tingkatan kemiskinan. Kemiskinan suatu daerah tidak lepas dari daerah di sekelilingnya, hal ini menunjukan adanya korelasi spasial yang perlu diteliti lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan kabupaten di Pulau Jawa berdasarkan model regresi logistik ordinal spasial dan untuk membandingkan model regresi logistik ordinal spasial terhadap model regresi logistik ordinal non spasial. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, data variabel penjelas diperoleh dari data Potensi Desa (PODES) dan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2005 sedangkan data variabel respon diperoleh dari hasil hotspot kemiskinan kabupaten di Pulau Jawa pada tesis Dian Kusumaningrum tahun 2010. Hasil analisis menunjukan bahwa model regresi logistik ordinal non spasial memiliki nilai Correct Classification Rate (CCR) sebesar 51.85%, sedangkan model Regresi logistik ordinal spasial memiliki nilai CCR sebesar 55.56% dengan besarnya sumbangan keragaman dari variabel spasial sebesar 43.056. Jadi dapat disimpulkan bahwa model regresi logistik ordinal spasial lebih baik dari pada model non spasialnya. Ada empat variabel yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan suatu kabupaten di Pulau Jawa yaitu persentase desa perdagangan, persentase desa jasa, persentase keluarga tanpa listrik dan variabel spasial kemiskinan kabupaten.
Keyword: 

Judul: Spasial Ekonometrika Model Kemiskinan Di Pulau Jawa.
Abstrak: Kemiskinan merupakan kebutuhan dasar masyarakat seperti makanan, pakaian, dan tempat tinggal yang tidak terpenuhi. Hal ini umumnya dibagi menjadi dua jenis: kemiskinan mutlak dan kemiskinan relatif: kemiskinan mutlak dapat diartikan dengan keadaan orang yang tidak memperoleh sumber daya yang memadai (diukur dari segi kalori atau nutrisi) untuk mendukung tingkat minimum kesehatan fisik. Kemiskinan relatif terjadi ketika orang tidak menikmati tingkat minimum standar hidup tertentu yang ditentukan oleh pemerintah (dan dinikmati oleh sebagian besar penduduk). Dalam analisis model spasial, kemiskinan harus memenuhi pelanggaran asumsi independensi jangka kesalahan. Jika menggunakan model regresi linier berganda yang didalamnya tidak terdapat efek spasial yang spesifik, maka dapat menyebabkan ketidak akuratan inperensis pada variable predictor. Moran indeks test digunakan untuk menguji keberadaan autokorelasi spasial pada data kemiskinan ditingkat kabupaten dan hasilnya terdapat autokorelasi pada data kemiskinan tersebut. Pembobotan matrik menggunakan kriteria pendekatan Queen. Pemilihan model, didalam analisis ini menggunakan uji factor Likelihood Ratio, Robust LM (Lagrange multiplier) dan AIC (Akaike’s Information criteria). Penelitian ini memberikan konsep model ekonometrika spasial kemiskinan dan berlaku untuk menganalisis dimensi spasial kemiskinan. Data yang digunakan merupakan hasil survey pada tahun 2010 dari 105 kabupaten di Pulau Jawa. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah persentase tingkat kemiskinan di tingkat kabupaten dan variable independen merupakan beberapa variable yang berhubungan dengan kemiskinan. Dari pembobotan matrik yang menggunakkan pendekatan Queen dan empat model statistic yang digunakan pada data, analisis model regresi berganda, analisis model eror spasial, analisis model spasial Lag dan analisis model spasial Durbin, menunjukkan bahwa estimasi OLS (ordinary least square) pada model kemiskinan belum memenuhi salah satu asumsi regresi. Oleh karena itu dibutuhkan analisis spasial ekonometrika model. Setelah penggunaan spasial ekonometrika model, asumsi Gauss Markov telah terpenuhi dan hal ini menunjukkan analisis spasial Lag model lebih baik daripada analisis model lainnya untuk data kemiskinan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat pendidikan dan jam kerja memiliki dampak yang signifikan terhadap kemiskinan.
Keyword: Spasial Efek, Spasial Error Model, Spasial Lag Model, Spasial Durbin Model, Robust LM, AIC

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera