Judul: Analisis Kemiskinan Suburban di Kabupaten Kendal dan Kabupaten
Abstrak: yang khusus kategori dimensi- kedua, ambigu. Karakter wilayah suburban yang ambigu tadi seringkali membuat kesulitan dalam menentukan program pengentasan kemiskinan yang tepat. kota- kota- kota-kota Memperhatikan permasalahan di atas, penelitian ini bertujuan: (1) untuk mendapatkan Kabupaten Kendal dan Kabupaten Demak perdesaan, (2) Kabupaten Kendal dan Kabupaten Demak, (3) diduga Kabupaten Kendal dan Kabupaten Demak, dan (4) Kabupaten Kendal dan Kabupaten Demak. Metode yang digunakan untuk melakukan zonasi wilayah adalah dengan mengadopsi teknik zonasi wilayah model BPS yang dimodifikasi. Hasilnya, dari 286 desa/kelurahan di Kabupaten Kendal: 173 desa/kelurahan masuk kategori perkotaan, 67 desa/kelurahan masuk kategori suburban, dan 46 desa/kelurahan masuk kategori perdesaan. Sementara itu untuk Kabupaten Demak, dari 249 desa/kelurahan yang ada: 93 desa/kelurahan masuk kategori perkotaan, 108 desa/kelurahan masuk kategori suburban, dan 48 desa/kelurahan masuk kategori perdesaan. Sebaran kemiskinan di Kabupaten Kendal memiliki nilai indeks Moran sebesar 0,561 dan Kabupaten Demak sebesar 0,462. Dengan temuan ini dapat disimpulkan bahwa terdapat autokorelasi spasial pada kemiskinan antar desa/kelurahan di Kabupaten Kendal maupun di Kabupaten Demak dengan pola sebaran menggerombol (clustered). Khusus untuk sebaran kemiskinan suburban di Kabupaten Kendal, penggerombolan kemiskinan kategori High-High di antara desa/kelurahan suburban lebih banyak dijumpai di Kecamatan Plantungan dan sebagian di Kecamatan Pageruyung. Kedua kecamatan ini merupakan daerah berlereng. Sementara sebagian besar desa/kelurahan di kawasan suburban di Kabupaten Demak yang masuk kategori High-High berada di Kecamatan Bonang dan Kecamatan Wedung yang merupakan daerah pesisir pantai dan dataran rendah. Untuk mengetahui variabel yag diduga berpengaruh terhadap kemiskinan di Kabupaten Kendal dan Kabupaten Demak dilakukan analisis regresi robust dengan variabel dummy untuk membedakan kabupaten (Kendal dan Demak) serta kategori wilayah (perkotaan, suburban, dan perdesaan). Adapun variabel yang dianalisis meliputi: variabel dependen (Y) berupa persentase kemiskinan tahun 2018 dan 10 variabel independen, yakni: Rasio Lahan Terbangun, Rasio Ketergantungan, Kepadatan Penduduk, Jumlah UMKM, Jumlah Toko Kelontong, Jumlah Kedai, Jumlah Dana Desa, Realisasi Program Keluarga Harapan (PKH), Tamatan SMP, dan Tamatan SMA. Dari hasil analisis regresi robust dengan variabel dummy diketahui bahwa kemiskinan suburban di Kabupaten Kendal dan Kabupaten Demak dipengaruhi secara signifikan oleh variabel Rasio Lahan Terbangun, variabel Kepadatan Penduduk, variabel Jumlah UMKM, variabel Jumlah Toko Kelontong, variabel Jumlah Kedai, variabel jumlah Dana Desa, variabel Realisasi PKH, dan variabel Jumlah Tamatan SMA. Sementara variabel Rasio Ketergantungan dan variabel Tamatan SMP tidak berpengaruh signifikan. Tingkat pengaruh variabel independen terhadap angka kemiskinan memiliki nilai yang berbeda, baik dilihat dari masing-masing kabupaten maupun antar kategori wilayah.
Keyword: poverty, suburban, zonation, regression, dummy

Judul: Pola Sebaran Spasial dan Determinan Kemiskinan Seluruh Kabupaten/Kota di Indonesia serta Strategi Pengentasannya
Abstrak: Tujuan pembangunan ada tiga yaitu pertumbuhan (growth), pemerataan (equity), dan keberlanjutan (sustainability). Namun pada kenyataannya, sampai dengan saat ini pembangunan masih belum mampu menghapus salah satu musuh utamanya dalam tujuan pembangunan pemerataan (equity), yaitu kemiskinan. Kemiskinan masih menjadi persoalan utama hampir seluruh negara di dunia termasuk Indonesia. Penghapusan kemiskinan menjadi tujuan utama dalam tujuan pembangunan berkelanjutan atau Sustainable Development Goals (SGDs). Pembangunan yang dilakukan pada hakikatnya adalah proses memanusiakan manusia dengan memberi berbagai alternatif pilihan untuk meningkatkan kualitas hidup sehingga bisa terlepas dari belenggu kemiskinan. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) kemiskinan adalah ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang diukur dari Garis Kemiskinan. BPS mendefinisikan penduduk miskin adalah penduduk yang berada di bawah Garis Kemiskinan. Sampai dengan saat ini upaya penanggulangan kemiskinan di Indonesia masih belum maksimal. Walaupun ada penurunan persentase penduduk miskin, namun penurunan tersebut tidak signifikan dibandingkan dengan anggaran pengentasan kemiskinan yang dikucurkan oleh pemerintah. Rata-rata laju penurunan persentase penduduk miskin tahun 2010-2017 adalah 0,46%/tahun namun rata-rata laju kenaikan anggaran pengentasan kemiskinan tahun 2010-2017 adalah 24,629 triliun rupiah/tahun atau setara dengan 23%/tahun. Angka-angka ini menjelaskan bahwa upaya pengentasan kemiskinan di Indonesia belum berhasil karena ada ketimpangan antara anggaran pengentasan kemiskinan yang dikucurkan dengan hasil yang diperoleh. Upaya penanggulangan kemiskinan harus memperhatikan unsur spasial atau lokasi sehingga kegagalan program dapat diminimalisasi. Faktanya saat ini upaya penanggulangan kemiskinan di Indonesia masih bersifat global, tidak memperhatikan aspek kewilayahan. Artinya upaya-upaya tersebut sama dan seragam di seluruh wilayah Indonesia, padahal karakteristik dan faktor penyebab kemiskinan yang dalam analisis kemiskinan disebut determinan kemiskinan di tiaptiap wilayah berbeda-beda. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis pola sebaran spasial kemiskinan seluruh kabupaten/kota di Indonesia; (2) menganalisis determinan kemiskinan yang mempertimbangkan aspek spasial seluruh kabupaten/kota di Indonesia; (3) menganalisis tingkat perkembangan wilayah seluruh kabupaten/kota di Indonesia; (4) menyusun strategi pengentasan kemiskinan seluruh kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan pola sebaran spasial, determinan kemiskinan yang mempertimbangkan aspek spasial, dan tingkat perkembangan wilayah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis Indeks Moran, analisis Moran’s Scatterplot, analisis Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA), analisis regresi berganda, analisis Geographically Weighted Regression (GWR), dan analisis deskriptif kuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola sebaran spasial kemiskinan kabupaten/kota di Indonesia dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2017 semakin mengelompok (clustered) atau membentuk kantong-kantong kemiskinan. Kantongkantong kemiskinan tersebut mengalami pergeseran dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2017. Kantong kemiskinan kondisi High-High di Pulau Sumatera pada tahun 2017 berubah menjadi lima kabupaten dan kondisi Low-Low menjadi 21 kabupaten/kota. Pada tahun yang sama kantong kemiskinan di Pulau Jawa bergeser sehingga kantong kemiskinan kondisi Low-Low berjumlah 15 kabupaten/kota. Keadaan Kepulauan Nusa Tenggara berbeda. Kantong kemiskinan kondisi High- High di Kepulauan Nusa Tenggara berubah menjadi delapan kabupaten dan kondisi Low-Low menjadi sembilan kabupaten/kota. Pada tahun 2017 kantong-kantong kemiskinan dengan kondisi Low-Low di Pulau Kalimantan semakin bertambah menjadi 40 kabupaten/kota. Lain lagi dengan Pulau Sulawesi dan Kepulauan Maluku. Tidak ada kantong kemiskinan yang terbentuk baik pada kondisi High- High, Low-High, Low-Low atau High-Low. Masih pada tahun yang sama, kantong kemiskinan di Pulau Papua berjumlah paling banyak. Pada tahun 2017 kantong kemiskinan kondisi High-High semakin
Keyword: determinan, GWR, kabupaten, kemiskinan, kota, LISA, moran, skalogram, spasial, wilayah

Judul: Pemurnian dan karakterisasi protein inhibitor RNA helikase virus hepatitis C
Abstrak: Hepatitis C virus (HCV) infection is the second most common chronic viral infection in the world with global prevalence. This infection is contribution to chronic hepatitis and liver cirrhosis, often leading to hepatocellular carcinoma. There is no effective drug and vaccine available against HCV. The current standard treatment, a combination of pegylated interferon-α with ribavirin, is limited by its suboptimal response rate in a significant patient population, side effects, and affordability. Therefore, development of effective drug is needed. One approach to find out the candidate of antiviral drug is to discover the inhibitor of enzyme that essential for virus replication, such as RNA helicase. Streptomyces chartreusis 5-095 produce the inhibitor of HCV RNA helicase. The aim of this study was to purify the protein inhibitor which has inhibition activity against ATPase activity of RNA helicase HCV from S. chartreusis 5-095. The supernatant of culture S. chartreusis 5-095 exhibited high inhibiton activity against ATPase activity of RNA helicase HCV (approximately 72%) at 10 days of incubation. The extracellular protein inhibitor was partially purified by procedures of precipitation with ammonium sulfate to 65% saturation and gel filtration (Sephadex G50) using methanol water solution (4:6) as an eluen. The purity of protein inhibitor was monitored by SDS PAGE. The protein inhibitor showed a relative molecular mass were estimated to be 14 kDa and increased the purity 23,08 fold than those of the crude protein. The specific activity and IC50 after purification were 13,1338 U/mg and 0,0767 mg/mL, respectively. The activity of purified protein inhibitor showed its stability over pH range from 5-8 and optimum at pH 7,4. The inhibition activity showed its stability up to 70% at temperature 100 oC. The purified protein inhibitor relatively stable its activity at storage in the range of -20 oC to room temperature for 35 days.
Keyword: