Judul: Pemodelan Spasial Data Panel pada Produksi Perikanan Budi Daya di Sumatera Barat dengan Double Power Distance Weights
Abstrak: Sumatera Barat memiliki potensi produksi perikanan budi daya yang cukup tinggi. Potensi lahan perikanan budidaya yang sudah dimanfaatkan 17396.24 Ha dari 40100 Ha. Berdasarkan PPDSIKKP (2014), presentase pemanfaatan lahan budidaya baru mampu mencapai angka 10.58%. Kondisi ini yang menjadi perhatian pemerintah Indonesia untuk memfokuskan pengembangan perikanan budi daya tersebut khususnya di Sumatera Barat. Pemanfaatan potensi perikanan budi daya tersebut tentunya akan mendukung keberlanjutan hasil produksi perikanan. Peranan data spasial sudah mulai banyak dikembangkan dan sangat penting untuk menduga model misalnya model produksi perikanan dalam suatu wilayah dalam waktu tertentu. Analisis statistika yang tepat untuk menggambarkan data deret waktu pada beberapa peubah penjelas dengan pengaruh spasial adalah analisis spasial data panel. Melalui pemodelan analisis data spasial dapat dilihat adanya pengaruh spasial pada peubah respon maupun pada sisaan. Model yang mengakomodir adanya ketergantungan spasial pada peubah respon adalah Spatial Autoregressive Model (SAR), dan ketergantungan spasial pada sisaannya dikenal dengan Spatial Error Model (SEM). Dalam pemodelan spasial, penentuan matriks pembobot bobot (𝐖) juga diperlukan dalam menentukan pengaruh spasial antar lokasi. Salah satu jenis 𝐖 yaitu dihitung berdasarkan jarak antar daerah. Penelitian ini menggunakan pembobot double power distance karena metode ini dapat menentukan pengaruh spasial berdasarkan jarak maksimum suatu daerah dapat mempengaruhi atau dipengaruhi daerah lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan model terbaik produksi perikanan budi daya berdasarkan model SAR dan SEM data panel menggunakan pembobot double power distance dan menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi produksi perikanan budi daya di Sumatera Barat. Pemilihan model dilakukan berdasarkan nilai AIC terkecil serta melihat pengaruh ketergantungan spasial yang nyata pada model. Hasil pemodelan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat produksi perikanan budi daya di Sumatera Barat tahun 2008-2014 lebih tepat dimodelkan dengan model SAR dengan pengaruh acak. Walaupun nilai AIC SEM (2028.087) lebih kecil dibandingkan dengan model SAR (2038.846), namun untuk nilai pengaruh spasial pada model SAR nyata dibandingkan dengan model SEM. Berdasarkan model tersebut disimpulkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi produksi ikan di Provinsi Sumatera Barat pada tahun 2008-2014 adalah luas budi daya kolam (X3), luas budi daya keramba (X4), luas budi daya jaring apung (X5), luas budi daya sawah (X6), luas budi daya air deras (X7), luas area benih perikanan (X10), produksi benih perikanan (X11), dan jumlah petani (X12).
Keyword: analisis spasial data panel, matriks pembobot spasial, perikanan budi daya, SAR, SEM

Judul: Pemodelan Data Panel Spasial Dengan Komponen Satu Arah (Studi Kasus Anggaran Sektor Pertanian Jawa Tengah).
Abstrak: Analisis yang optimal memerlukan data yang lengkap sehingga data yang terkumpul dapat menyajikan informasi yang dibutuhkan. Data yang terdiri dari beberapa lokasi yang diobservasi pada satu waktu disebut data lintas lokasi. Sedangkan, data yang dikumpulkan dari beberapa waktu untuk satu lokasi saja disebut data deret waktu. Data yang melibatkan keduanya disebut data panel, yaitu data yang terdiri dari data lintas lokasi dan data deret waktu. Namun sering ditemui bahwa nilai observasi pada suatu lokasi dipengaruhi atau bergantung pada nilai observasi di lokasi sekitarnya. Fenomena inilah yang kemudian dikenal dengan spasial dependen. Model spasial dependen dibagi menjadi dua, yaitu model spasial lag (spatial autoregressive model/SAR) yang pada peubah dependennya terdapat korelasi spasial dan model spasial galat (spatial galat model/SEM) yang pada peubah galatnya terdapat korelasi spasial. Pengaruh ketergantungan spasial antar lokasi diatasi dengan menambahkan komponen spasial ke model data panel yaitu spasial lag dan spasial eror. Komponen model data panel dapat berbentuk efek tetap atau efek acak. Penentuan bentuk efek ini sangat penting, agar diperoleh penduga yang efisien dan akurat. Indonesia dikenal sebagai negara agraris kerena sebagian besar penduduk Indonesia mempunyai pencaharian di bidang pertanian atau bercocok tanam. Komoditi tanaman pangan merupakan salah satu bagian utama dari sektor pertanian, oleh karena itu dalam upaya pengamanan komoditas tanaman pangan, pemerintah setiap tahunnya selalu menempatkan sebagai hal utama dalam setiap perencanaan pembangunan. Salah satu komoditi utama tanaman pangan adalah padi. Peningkatan hasil produksi tidak lepas dari anggaran yang diberikan oleh pemerintah dalam satu bentuk kebijakan fiskal. Dalam rangka membangun kebijakan yang berkesinambungan, pemerintah diharapkan dapat menerapkan kebijakan-kebijakan dengan prinsip kehati-hatian dan melakukan berbagai upaya agar terjadi efisiensi di bidang belanja negara. Pengalokasian anggaran perlu dipertajam agar yang dibiayai mampu menghasilkan output seperti yang diharapkan dengan seefisien mungkin, termasuk diantaranya adalah pengeluaran untuk anggaran sektor pertanian. Tujuan pada penelitian ini untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi anggaran sektor pertanian dan mengetahui efek penambahan unsur spasial pada model data panel. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder dari BPS dan data Dana Perimbangan dari Kementrian Keuangan Provinsi Jawa Tengah yang terdiri dari 35 kab/kota yang terdiri dari satu peubah respon yaitu anggaran pertanian dan 7 peubah penjelas yaitu jumlah penduduk miskin, pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk pertanian, produktivitas, luas panen, PDRB dan produksi. Periode data yang digunakan adalah dari tahun 2008 sampai tahun 2012. Untuk mengetahui pengaruh spasial anggaran pertanian dilakukan dengan plot pencaran Moran. Matriks pembobot yang digunakan adalah matriks ketetanggaan dan invers jarak. Penduga parameter pada model spasial data panel menggunakan metode kemungkinan maksimum. Hasil uji Pengganda Lagrange menunjukkan model spasial yang terbaik pada data panel adalah spasial otoregresi dengan komponen spasial bersifat acak pada data anggaran sektor pertanian di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2008-2012. Peubah bebas yang berpengaruh nyata adalah jumlah penduduk miskin, jumlah penduduk pertanian, produksi dan PDRB. Model spasial data panel dengan 2 jenis matriks pembobot memiliki nilai AIC yang hampir sama. Otokorelasi spasial sangat kuat menggunakan pembobot ketetanggaan sebesar 0.23.
Keyword: data panel, efek acak, efek tetap, spasial otoregresi, spasial eror

Judul: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: