Judul: Pendeteksian Kantong-Kantong Kemiskinan di Pulau Jawa Tahun 2011-2015
Abstrak: Penurunan tingkat kemiskinan merupakan salah satu dari delapan tujuan yang ingin dicapai oleh Agenda Pembangunan Millenium (Millenium Development Goals atau MDGs). Target penurunan angka kemiskinan di Indonesia pada program MDGs telah ditetapkan pada tahun 2000, yaitu sebesar 7.55 persen, namun belum tercapai sampai berakhirnya program MDGs pada 2015. Porsi penduduk Indonesia yang tinggal di Pulau Jawa mencapai 56.82 persen pada tahun 2015. Porsi penduduk yang tinggi ini juga diikuti oleh tingkat kemiskinan yang cukup tinggi di mana tingkat kemiskinan Provinsi Jawa Tengah, DIY, dan Jawa Timur berada di atas tingkat kemiskinan nasional. Tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah sebesar 13.32 persen, DIY sebesar 13.16 persen, dan Jawa Timur sebesar 12.28. Sementara itu tingkat kemiskinan nasional sebesar 11.13 persen. Kondisi seperti ini menjadikan Pulau Jawa berkontribusi besar dalam pergerakan tingkat kemiskinan nasional. Oleh karena itu dalam upaya untuk penurunan tingkat kemiskinan, perlu ditempuh langkah untuk mengetahui kapan dan di wilayah mana saja terjadi pengelompokkan kemiskinan. Space time scan statistic merupakan metode statistik yang mempunyai kemampuan dalam mendeteksi kantong-kantong suatu kejadian. Metode ini bekerja dengan cara melakukan pemindaian area (space) pada beberapa runtun waktu dengan pemindai berupa silinder. Kantong suatu kejadian (hotspot) akan terbentuk jika proporsi terjadinya kasus di dalam silinder pemindai lebih besar dibandingkan di luar silinder pemindai. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeteksi keberadaan kantong-kantong kemiskinan di Pulau Jawa dengan metode space time scan statistic. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data jumlah penduduk dan jumlah penduduk miskin dari 118 kabupaten/kota selama 2011-2015 yang dihasilkan oleh Badan Pusat Statistik Republik Indonesia (BPS RI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa selama kurun waktu 2011-2015 terbentuk 8 (delapan) kantong kemiskinan di Pulau Jawa. Sebanyak 7 (tujuh) kantong kemiskinan terbentuk pada kurun waktu 2011-2013 dan 1 (satu) kantong kemiskinan terbentuk pada 2014-2015. Mengacu pada target pencapaian yang telah ditetapkan MDGs pada 2015, dapat disimpulkan bahwa sampai berakhirnya program MDGs di tahun 2015, upaya penanggulangan kemiskinan di Pulau Jawa cukup berhasil, tampak dari terbentuknya hanya 1 (satu) kantong kemiskinan dengan anggota hanya satu kabupaten, yaitu Kabupaten Malang. Beberapa kantong kemiskinan yang terbentuk memiliki karakteristik yang sama, yaitu kantong pertama dengan ke tujuh, kantong ke empat dengan ke lima, dan kantong ke tiga dengan ke delapan. Sementara itu kantong ke dua dan ke enam memiliki karakteristik berbeda dibandingkan kantong kemiskinan lainnya. Pada kantong kemiskinan yang terbentuk, mayoritas penduduk miskin bekerja pada sektor bukan pertanian dengan dominasi sektor ekonomi berasal dari industri pengolahan.
Keyword: hotspot, kemiskinan, space time scan statistic

Judul: Pemodelan Kemiskinan di Pulau Jawa Tahun 2012 sampai 2018 dengan Panel Spasial Dinamis
Abstrak: Tiga provinsi di Pulau Jawa memiliki persentase kemiskinan di atas rata-rata nasional sebesar 10.19% pada 2020. Salah satu metode untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi persentase kemiskinan adalah panel spasial dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model panel spasial dinamis terbaik berdasarkan matriks pembobot spasial dan menentukan peubah-peubah yang memengaruhi persentase kemiskinan di Pulau Jawa. Matriks pembobot yang dibandingkan adalah ketetanggaan langkah ratu, dua tetangga terdekat, invers jarak, dan eksponensial jarak. Data yang digunakan di penelitian ini antara lain persentase kemiskinan sebagai peubah respon, sedangkan pendapatan domestik regional bruto, persentase pendidikan yang ditamatkan SD ke bawah, angka melek huruf, persentase pengeluaran per kapita, persentase penduduk usia produktif, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan persentase banyaknya puskesmas sebagai peubah penjelas yang diamati tahun 2012-2018 di Pulau Jawa. Metode yang digunakan meliputi eksplorasi data, uji dependensi, dan analisis panel spasial dinamis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat dependensi spasial pada peubah respon dan penjelas sehingga digunakan adalah model spasial Durbin. Model terbaik adalah model panel spasial Durbin dinamis dengan pengaruh tetap dan matriks pembobot dua tetangga terdekat. Peubah yang berpengaruh signifikan terhadap persentase kemiskinan adalah angka melek huruf, persentase penduduk umur produktif, dan persentase puskesmas. Efek marginal menunjukkan peningkatan pendapatan domestik regional bruto, persentase pendidikan yang ditamatkan SD kebawah, angka melek huruf, dan pengeluaran per kapita dapat menurunkan persentase kemiskinan bagi suatu kabupaten/kota di Pulau Jawa., Three provinces in Java had poverty percentages above the national average at 10.19% in 2020. One of the methods to identify the factors that affect poverty is the dynamic spatial panel model. This research aims to determine the best dynamic spatial panel model based on several spatial weighting matrices and identify the variables that affect the percentage of poverty in Java Island. The weighted matrices compared in this research were queen contiguity, two nearest neighbors, inverse distance, and exponential distance. The data used in this research were the percentage of poverty as response variable, meanwhile the gross domestic product, the percentage of education completed by elementary school, the literacy rate, expenditure per capita, percentage of the productive age population, expected of length school, the average of length school, and percentage of health centers as predictor variables observed in 2012-2018 on Java Island. The methods used were data exploration, dependency test, and dynamic spatial panel analysis. The results of the spatial autocorrelation test show that there was a spatial dependency on the dependent variable and predictors, so the model used was the Durbin spatial model. The best model was a dynamic spatial Durbin panel with a fixed effect and two nearest neighbor weighting matrices. Predictors that significantly affect poverty were the literacy rate, percentage of the productive age population, and the percentage of health centers. The marginal effect shows that an increase of gross domestic product, the percentage of education completed by elementary school, the literacy rate, and expenditure per capita could reduce the percentage of the city in Java.
Keyword: efek marginal, kemiskinan, panel spasial dinamis, dynamic spatial panel model, marginal effect, poverty

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: