Judul: Pemodelan Data Panel Spasial dengan Dimensi Ruang dan Waktu
Abstrak: Pemodelan data panel spasial merupakan metode analisis yang mengikutsertakan dimensi ruang dan waktu. Pada analisis ini, diperlukan set data yang merupakan gabungan antara data lintas individu dan deret waktu, yaitu berupa data yang diamati pada tiap-tiap lokasi pengamatan secara berkala dari waktu ke waktu. Pada pemodelan data panel terdapat tiga pendekatan, yaitu model gabungan, model pengaruh tetap dan model pengaruh acak. Sementara pada pemodelan data panel spasial terdapat beberapa pendekatan yang merupakan kombinasi dari ketiga pendekatan pada pemodelan data panel dengan model autoregresi spasial (SAR) dan model galat spasial (SEM). Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan analisis model data panel spasial dengan mengikutsertakan dimensi ruang dan dimensi waktu ke dalam model. Pada penelitian ini digunakan data PDRB, PAD, jumlah penduduk dan total belanja daerah dari sepuluh kabupaten/ kota yang terdapat di Provinsi Jambi selama tahun 2000-2008. Dari hasil analisis data panel spasial diperoleh bahwa model regresi data panel spasial yang sesuai untuk data tersebut adalah model data panel spasial dengan model pengaruh tetap dan model galat spasial. Dari hasil analisis tersebut juga dapat dilihat terjadi peningkatan R2 jika dibandingkan dengan analisis data panel.
Keyword: 

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: Extracellular Expression of thermostable Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ Lipase for Biodiesel Production
Abstrak: The extracellular expression of enzymes in an excellent secretion host such as Bacillus subtilis is a useful strategy for making enzymes of industrial significance more affordable by lowering the cost of its downstream processing. Lipases are a category of hydrolases that catalyze the hydrolysis of triglycerides to glycerol and free fatty acids. Also, lipases catalyze the hydrolysis and transesterification of other esters as well as the synthesis of esters. They can perform very specific biotransformation reactions and are widely used in food, organic synthesis, detergents, cosmetic, and pharmaceutical industries. Geobacillus stearothermophilus T1.2RQ lipase is an industrially-desired thermostable lipolytic enzyme with an excellent hydrolytic and transesterification activity. This study aimed to express T1.2RQ lipase, in B. subtilis WB800 and ensure its secretion into the extracellular medium. Three signal peptides (AmyQ, Epr, LipA) and two promoters (Pgrac01 and Pgrac100) were used in the secretory-expression of T1.2RQ lipase, based on five constructed expression vectors constructed by restriction cloning and PCR mutagenesis. Sangers sequencing was used to verify constructs to ensure they are in the correct reading frame. Recombinants vectors, pHT43 (plasmid control), pHT43-T1.2RQ, pHT43- T1.2RQ_AmyQ, pHT43-T1.2RQ_Epr, and pHT43-T1.2RQ_LipA, were transformed by electroporation into Bacillus subtilis WB800. The electroporation was successful with the optimum condition of 2500V, 200 ohms, 25µF, and 5milliseconds. Recombinant B. subtilis pHT43 (negative control) and pHT43-T1.2RQlip + signal peptides were streaked on the lipidic agar, LA+TBN. All four recombinants, including the negative control (B. subtilis WB800-pHT43), produced clear zones on the TBN agar plate after overnight incubation (fig 2), indicating the presence of a lipolytic enzyme in all of the recombinant B. subtilis cells. pHT43-T1.2RQlip + signal peptides (AmyQ, Epr, and LipA) have clear zones with significantly higher diameters than B. subtilis WB800-pHT43 (negative control). This phenomenon suggests that the recombinant thermostable lipase T1.2RQ introduced into these cells was successfully expressed, thereby increasing the lipolytic capability of its host cells T1.2RQ lipase was expressed in 50ml terrific broth medium (TB) and the expression induced with 1mM IPTG. Lipase activity assay using p-nitrophenyl esters showed that all three signal peptides directed the secretion of T1.2RQ lipase into the extracellular medium. Signal peptide, LipA, resulted in the highest extracellular activity of 5.6 U/mL, which corresponds to a 6-fold increase over the parent B. subtilis WB800 strain. Meanwhile, signal peptides, AmyQ and Epr produced 4.2 U/mL and 3.4 U/mL activity respectively. SDS-Zymogram analysis confirmed that T1.2RQ lipase was correctly processed and secreted in its original size of 44 kDa. An attempt to further increase lipase expression level by promoter optimization showed that, contrary to expectation, promoter Pgrac100 exhibited similar expression levels as the original Pgrac01. Nevertheless, the demonstration of the successful secretion of T1.2RQ lipase in this work confirms the latter as a promising approach for the industrial production of the enzyme
Keyword: Bacillus subtilis, Expression, Extracellular, Heterologous, Lipase, Thermostable