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: 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: Growth, Concentration Chlorophyll-a, and Structure of Macroalgae Gracilaria edulis in the Culture Media Containing Copper
Abstrak: The physiological responses (specific growth rate, concentration of chlorophyll-a, morphological and anatomical structure of the vegetative cells) of the marine macroalga Gracilaria edulis at the different concentrations of copper (0.01 as control, 0.04, 0.06 and 0,5 ppm) delivered continuously for 28 days under controlled laboratory conditions were investigated. Result showed that the degree of copper toxicity depends on both factor the concentration and exposure time. Copper concentration and day of exposure decreased significantly the specific growth rate (SGR) of the Gracilaria edulis but only 0,5 ppm Cu decreased the chlorophyll-a content when compared to control. Of the various physiological end points measured, growth proved to be the most sensitive response than chlorophyll-a with reductions in specific growth rate (SGR). The reason for this could be related to a greater sensitivity of the enzymes involved in growth than those related to chlorophyll-a or a greater energy needs to maintain cellular integrity and metabolic processes under sublethal Cu stress. In all cases, the main effect on vegetative cells were structure changes in cortex and subcortex cells, compared to control, macroalgae exposed to copper showed depigmentation and blending in the lateral branches, heavy staining of the cell wall and severe damage of cell membrane, while the mucilage and the cell walls was densely fibrillar, thick and heavily stained, the cortex cell was clearly vacuolated, the presence of endophytic on the cell wall and endophytic spores in the mucilage. The presence vacuoles should be related to a metal immobilization mechanism, minimizing the Cu toxicity for cells. The epiphytic bacteria can act as a biofilter diminishing the availability of Cu for macroalgae accumulation.
Keyword: