Judul: Analysis of Spatial Influences and Factors Affecting Poverty Levels in West Sumatra Province
Abstrak: Tingkat kemiskinan di Provinsi Sumatera Barat pada tahun 2022 mengalami penurunan dari tahun 2021. Penurunan tingkat kemiskinan terjadi secara menyeluruh di tingkat kabupaten/kotanya. Hal tersebut disinyalir karena adanya efek spasial yang terjadi terhadap tingkat kemiskinannya. Selain itu tidak dipungkiri penyebab penurunan tingkat kemiskinan juga dipengaruhi oleh faktor- faktor tertentu. Berdasarkan hal tersebut adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh spasial kemiskinan di suatu kabupaten/kota dengan kabupaten/kota lainnya di Sumatera Barat dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kemiskinan di kabupaten/kota Provinsi Sumatera Barat. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi spasial. Berdasarkan hasil uji Indeks Moran’s diketahui bahwa terdapat autokorelasi spasial antar lokasi di kabupaten/kota Provinsi Sumatera Barat. Untuk model yang digunakan adalah model lag spasial (Spatial Autoregressive Model/SAR). Sehingga diketahui faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan di kabupaten/kota Provinsi Sumatera Barat adalah rata-rata lama sekolah dan tingkat pengangguran terbuka.
Keyword: latitude, longitude, spatial efek of poverty, weighting matrix

Judul: Implementation of Spatial Durbin Model in Determining the Factor that Affect Poverty in North Sumatra Province
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah ekonomi yang menjadi salah satu masalah utama di Indonesia. Provinsi Sumatra Utara menduduki peringkat kedelapan berdasarkan jumlah penduduk miskin terbanyak di Indonesia dan peringkat ke-13 berdasarkan persentase penduduk miskin terbanyak di Indonesia. Berbagai upaya yang telah dilakukan pemerintah Provinsi Sumatra Utara untuk membantu penduduk miskin, seperti pemberian Bantuan Langsung Tunai (BLT). Namun demikian, faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan perlu diidentifikasi sehingga dapat digunakan untuk membantu pemegang kebijakan dalam membuat strategi untuk menurunkan angka kemiskinan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Provinsi Sumatra Utara dengan menggunakan regresi spasial. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatra Utara pada tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data memiliki keragaman antar lokasi sama namun terdapat autokorelasi spasial. Model regresi spasial terbaik yang diperoleh adalah Spatial Durbin Model (SDM) dengan nilai AIC sebesar 178,6529 dan nilai R^2 sebesar 0,8340. Model ini lebih baik dibandingkan dengan Spatial Autoregressive Model (SAR) karena memiliki nilai AIC yang lebih kecil dan R^2 yang lebih besar. Peubah persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap air minum layak mengindikasikan adanya asosiasi positif terhadap persentase penduduk miskin di Provinsi Sumatra Utara. Adapun, peubah pengeluaran per kapita disesuaikan, umur harapan hidup, dan tingkat partisipasi angkatan kerja mengindikasikan adanya asosiasi negatif terhadap persentase penduduk miskin di Provinsi Sumatra Utara., Poverty is an economic problem, which is one of the main problems in Indonesia. North Sumatra province is ranked eighth based on the highest number of poor people in Indonesia and ranked 13th based on the highest percentage of poor people in Indonesia. Various of efforts have been made by the government of North Sumatra to reduce poverty, such as the provision of direct cash assistance (BLT). However, it is worth looking at the factors that significantly affect poverty. Therefore, this study will identify the factors that affect poverty in the Province of North Sumatra by using spatial regression. This study uses secondary data from the Central Statistics Agency (BPS) North Sumatra in 2021. The results show that the data has the same variation between locations but there is spatial autocorrelation. The spatial Regression Model that is suitable for use is the Spatial Durbin Model (SDM) with an AIC value of 178,6529 and an R^2 value of 0,8340. This Model compares favorably with the Spatial Autoregressive Model (SAR) due to it’s lower AIC value and a higher R^2. The percentage of households that have access to decent drinking water indicate a positive association on the percentage of poor people in North Sumatra. However, the adjusted expenditure per capita, life expectancy, and labor force participation rates indicate a negative association on the percentage of poor people in North Sumatran Province.
Keyword: kemiskinan, regresi spasial, Spatial Autoregressive Model, Spatial Durbin Model, poverty, spatial regression

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: