Judul: Pemodelan Kemiskinan di Jawa Menggunakan Bayesian Spasial Probit Pendekatan Integrated Nested Laplace Approximation
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah yang kompleks dan bersifat multidimensi sehingga menjadi prioritas pembangunan. Upaya yang dilakukan untuk mendeteksi masalah kemiskinan ini adalah dengan menentukan model dan metode yang dapat mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan. Namun, aspek-aspek kemiskinan bukan hanya dipengaruhi oleh peubah-peubah yang berkaitan saja, tetapi sangat mungkin dipengaruhi oleh pengaruh spasial. Data kemiskinan merupakan data areal hasil agregasi sesuai wilayahnya. Wilayah satu dengan wilayah lainnya memiliki kondisi geografis, sosial budaya, dan ekonomi yang berbeda. Namun demikian, kondisi di suatu wilayah akan memiliki hubungan yang cukup kuat dengan wilayah lain yang berdekatan yang dinamakan pengaruh spasial. Oleh karena itu, perlu untuk mempertimbangkan pengaruh spasial dalam suatu penelitian yang menggunakan data agregasi. Metode ekonometrik spasial semakin banyak digunakan pada perangkat standar peneliti terapan di bidang pertanian, ekonomi, lingkungan, dan pembangunan. Meskipun demikian, aplikasi pada data diskret masih sedikit dan penerapan Bayesian dalam penelitian juga masih sangat sedikit. Inferensi Bayesian sering bergantung pada metode simulasi intensif komputasi seperti Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Inferensi Bayes pendekatan Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) memberikan komputasi lebih cepat dibanding MCMC dan memungkinkan untuk menggunakan data yang lebih besar. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan tingkat kemiskinan di Jawa menggunakan Bayesian Otoregresi Spasial/Spatial Autoregressive (SAR) Probit pendekatan INLA. Tiga jenis matriks pembobot spasial yaitu k-Nearest Neighbour (k-NN), Inverse Distance, dan Exponential Distance digunakan dalam pemodelan. Penelitian ini juga melakukan pemetaan dan analisis tingkat kemiskinan di Jawa berdasarkan model terbaik yang diperoleh. Unit penelitian yang digunakan adalah kabupaten/kota di Jawa yang mencakup 119 observasi dengan periode penelitian tahun 2017. Hasil penelitian menunjukkan bahwa status kemiskinan di Jawa memiliki dependensi spasial positif, artinya status kemiskinan kabupaten/kota di Jawa bersifat mengelompok. Status kemiskinan di Jawa dipengaruhi oleh laju pertumbuhan PDRB, persentase penduduk yang bekerja di sektor pertanian, pengeluaran per kapita, dan persentase penduduk yang tidak memiliki ijazah. Pemodelan tingkat kemiskinan di Jawa menggunakan Bayesian SAR Probit INLA dengan pembobot spasial k-NN merupakan model terbaik yang hanya menghasilkan 12 kabupaten/kota yang terklasifikasi salah status kemiskinannya. Pembobot spasial k-NN juga menghasilkan tingkat ketepatan klasifikasi yang tertinggi, dengan nilai spesifisitas 85.45%, sensitivitas 93.75%, dan akurasi 89.92%.
Keyword: bayesian, INLA, kemiskinan, probit, spasial

Judul: Pemodelan Data Panel Kemiskinan Tak Seimbang Di Pulau Jawa Dengan Model Spasial Durbin.
Abstrak: Kemiskinan merupakan isu utama dalam pembangunan nasional Indonesia. Menurut data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2012, persebaran kemiskinan berdasarkan provinsi menunjukkan jumlah penduduk miskin terbanyak ada di Provinsi Jawa Timur, Jawa Tengah dan Jawa Barat, dengan jumlah penduduk miskin masing-masing sebesar 4.96, 4.86, dan 4.42 juta jiwa. Kajian tentang kemiskinan beberapa tahun ke belakang berkembang pada kajian panel spasial. Namun sebagian besar dari kajian tersebut masih terbatas pada pengaruh spasial pada peubah respon. Pada kenyataannya, pengaruh spasial juga dapat terjadi pada peubah penjelas. Menurut LeSage dan Pace (2009), mengabaikan ketergantungan spasial pada peubah respon dan atau pada peubah penjelas, akan lebih beresiko dibandingkan mengabaikan ketergantungan spasial pada sisaan yang hanya akan mengakibatkan berkurangnya efisiensi. Mengabaikan pengaruh spasial pada peubah respon atau peubah penjelas, sama halnya menghilangkan satu atau lebih peubah penjelas yang nyata terhadap model. Hal ini mengakibatkan penduga koefisien yang dihasilkan akan bias dan tidak konsisten. Model yang mengakomodir adanya ketergantungan spasial pada peubah respon, dan peubah-peubah penjelasnya adalah Model Spasial Durbin (SDM). Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan peubah respon adalah persentase kemiskinan di seluruh kab/kota di Pulau Jawa, dan peubah penjelas adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dan pertumbuhan ekonomi setiap kab/kota tahun 2008-2012. Namun, adanya dua kota baru akibat pemekaran di Provinsi Banten yaitu Kota Serang dan Kota Tangerang Selatan, menyebabkan data panel kemiskinan menjadi tak seimbang karena tidak tersedianya beberapa data pada dua kota baru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah melakukan pemodelan pada data panel tak-seimbang di Pulau Jawa dengan SDM dan membandingkan dengan SAR panel, dengan dua matriks pembobot, yaitu matriks langkah ratu dan matriks invers jarak. Selanjutnya, dari model terbaik didapatkan dengan membandingkan AIC dan 𝑅����2 setiap model yang terbentuk. Berdasarkan model terbaik, dilakukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di kab/kota di Pulau Jawa. Kelebihan model spasial panel adalah dapat diketahui faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinaan, baik pengaruh langsung atau faktor yang dimiliki oleh kab/kota yang bersangkutan, maupun pengaruh tidak langsung atau faktor dari kab/kota lainnya. Pada data yang tak tersedia di Kota Serang dan Tangerang Selatan, dilakukan pendugaan dengan menggunakan rataan terboboti spasial, yaitu luas tetangganya. Metode ini dilakukan karena diketahui adanya ketergantungan spasial baik pada peubah respon maupun peubah penjelasnya. Selain itu, data semua peubah Kota Tangerang Selatan tahun 2008 tidak tersedia, dan tidak dapat diakomodir oleh metode imputasi lain seperti Algoritma EM dan Multiple Imputation. Hasil penelitian menunjukkan model terbaik adalah menggunakan metode panel SDM dengan efek tetap, dengan sisaan adalah fungsi dari sisaan tahun sebelumnya. Matriks pembobot spasial yang digunakan adalah matriks langkah ratu untuk peubah respon, dan matriks invers jarak untuk peubah penjelasnya. Model menghasilkan 𝑅����2 sebesar 99.66%. Faktor-faktor yang memengaruhi persentase kemiskinan di kab/kota di Pulau Jawa adalah: IPM di semua kab/kota, terutama IPM kab/kota yang bersangkutan; TPT di kab/kota yang bersangkutan dan TPT di kab/kota tetangga; serta pertumbuhan ekonomi di semua kab/kota, terutama pertumbuhan ekonomi di kab/kota tetangga.
Keyword: data panel, kemiskinan, model spasial durbin, tak seimbang (unbalanced)

Judul: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell