Judul: Spatial Durbin Simultaneous Model for Panel Data with Two-Way Error Component
Abstrak: Pemodelan simultan spasial dikembangkan pertama kali menggunakan Model Otoregresif Spasial dan data cross section. Pada pemodelan persamaan simultan, peubah endogen pada suatu persamaan bisa menjadi peubah eksogen pada persamaan lain, sehingga kemungkinan peubah eksogen berkorelasi dengan galat cukup besar atau peluang terjadinya masalah endogenitas sangat besar. Permasalahan endogenitas dalam pemodelan simultan spasial mengakibatkan parameter spasial tidak dapat diduga secara konsisten dengan Metode Kuadrat Terkecil Biasa. Oleh karena itu Kelejian dan Prucha (2004) menggunakan Metode Kuadrat Terkecil Dua Tahap Spasial Terampat/Generalized Spatial Two Stage Least Square (GS2SLS) untuk menduga parameter persamaan simultan spasial. Pendugaan parameter dengan menggunakan GS2SLS akan menghasilkan penduga yang konsisten. Pengembangan model simultan spasial dapat dilakukan diantaranya dari sisi pengembangan model spasial dan atau penggunaan data panel. Dari sisi model spasial, pengembangan pemodelan simultan spasial lebih banyak berkembang untuk model spasial pada peubah endogen atau Model Otoregresif Spasial dan Model Galat Spasial, sedangkan untuk model lain misalkan model spasial pada peubah endogen dan eksogen yang dikenal dengan Model Durbin Spasial masih sedikit yang meneliti. Di dalam ekonomi, dependensi atau keterkaitan nilai suatu peubah di suatu wilayah, bisa saja memiliki keterkaitan dengan nilai peubah lain di wilayah di sekitar wilayah acuan, hal ini lah yang melatar belakangi adanya Model Durbin Spasial. Model Durbin Spasial merupakan perluasan dari Model Otoregesif Spasial dengan menambahkan dependensi spasial pada peubah eksplanatori. Pengembangan berikutnya dari model simultan spasial yaitu dari sisi penggunaan data panel, penelitian pemodelan simultan spasial data panel diantaranya masih menggunakan pendekatan model komponen galat satu arah baik baik terhadap waktu atau pun terhadap lokasi, sedangkan dalam kenyataannya untuk data panel ada kemungkinan suatu data memiliki komponen galat pada lokasi dan waktu secara bersamaan atau yang lebih dikenal dengan komponen galat dua arah. Mulai membaiknya pertumbuhan ekonomi dunia tidak terkecuali di Indonesia saat ini diantaranya diduga karena pengembangan dan pemanfaatan teknologi terutama internet, keberadaan teknologi telekomunikasi berpengaruh besar terhadap pertumbuhan ekonomi terutama disaat pandemi Covid 19. Kemajuan teknologi merupakan salah satu faktor kunci yang menentukan pertumbuhan ekonomi baik dalam model pertumbuhan ekonomi eksogen maupun model pertumbuhan ekonomi endogen. Inovasi dalam bidang teknologi informasi dan komunikasi merupakan salah satu faktor radikal yang dapat mendorong pertumbuhan ekonomi. Selain perkembangan teknologi yang berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi, pertumbuhan ekonomi juga dipengaruhi oleh kualitas sumber daya manusia yang digambarkan dengan pembangunan manusia. Indeks pembangunan manusia mampu meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Sangat menarik untuk melihat hubungan antara pertumbuhan ekonomi, pembangunan manusia dan pembangunan teknologi informasi dan komunikasi dalam konsep pertumbuhan ekonomi endogen khususnya melalui pendekatan Simultan Durbin Spasial dengan data panel. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan sebelumnya, tujuan dari penelitian ini yaitu mengembangkan model simultan spasial Kelejian dan Prucha menggunakan Model Durbin Spasial untuk data panel dengan komponen galat satu dan dua arah serta pengaruh tetap menggunakan metode pendugaan parameter dengan Spatial Two Stage Least Square (S2SLS) ataupun GS2SLS, tujuan berikutnya yaitu mengaplikasikan model Simultan Spasial Kelejian dan Prucha menggunakan Model Durbin Spasial untuk data panel dengan komponen galat dua arah pada data simulasi dan data model pertumbuhan endogen di Indonesia. Berdasarkan tujuan tersebut, penelitian ini dibagi kedalam empat kajian yaitu Pertama, evaluasi atau perbandingan Model Simultan Spasial Kelejian dan Prucha
Keyword: Komponen Galat Dua Arah, Simultan Durbin Spasial Untuk Data Panel, Two-Way Error Component, Simultaneous Spatial Durbin for Panel Data

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: Detoxification of Cassava’s Acid Hydrolyzate by Activated Carbon Method for Bioethanol Production
Abstrak: Cassava is one of natural resources for carbohydrate that also available for bioethanol production. Starch and fibers hydrolysis maybe conducted on acid condition. The restriction in acid hydrolysis is 5-hydroxymethyl furfural (HMF) and furfural formation, which inhibit yeast fermentation. This study applied two stages of detoxification, which are overliming and activated carbon adsorption methods for lowering HMF and furfural concentrations. In order to obtain tolerable amount in sugar solution, detoxification by activated carbon adsorption was done by concentration of 1%, 2.5%, 5% and 10% and duration of contact are 30 45 and 60 minutes. The results showed that overliming method decreased HMF and furfural concentrations 34.38% and 60.81%, respectively. Overliming followed by 5% activated carbon adsorption for 30 minutes produced the best sugar solution which has a lower HMF and furfural concentrations by 72.03% and 89.11%, respectively. Adsorption constants of HMF and furfural by 5% activated carbon were 0.044 g/min and 3,7 x 10-5 g/min, respectively. The concentration of ethanol produced was 5.00% (b/v) or 63.22% higher than obtained from detoxification by neutralization (NH4OH) which produced ethanol only 3.06%.
Keyword: