Judul: Analisis Pengaruh Investasi Lingkungan Terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kota Surabaya
Abstrak: Pembangunan Kota Surabaya sesuai dengan Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD) tahun 2010-2015 dan 2016-2021 mengutamakan pembangunan berwawasan lingkungan dan berbasis pada ekologi. Sejalan dengan hal tersebut, pemerintah menargetkan Surabaya untuk memiliki luasan Ruang Terbuka Hijau hingga 35%. Perluasan RTH diantaranya diwujudkan dengan melakukan perbaikan serta pembangunan taman-taman tematik, perluasan jalur hijau, dan perbaikan drainase. Investasi lingkungan yang dilakukan Pemerintah Surabaya berdampak pada keadaan lingkungan Kota Surabaya yang menjadi lebih baik sehingga memberi manfaat bagi masyarakat. Tujuan penelitian ini adalah untuk: (1) Mengetahui persepsi masyarakat terkait pengaruh dari adanya investasi lingkungan dan mengurutkan prioritas investasi lingkungan yang diinginkan masyarakat di Kota Surabaya; (2) Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kesediaan masyarakat untuk membayar retribusi lebih besar dari tarif yang ditetapkan sebelumnya; dan (3) Mengestimasi nilai Willingness to Pay (WTP) masyarakat terhadap tarif retribusi. Metode analisis yang digunakan meliputi analisis deskriptif kualitatif dan kuantitatif yang dihitung dengan skala likert; analisis regresi logistik; dan analisis contingent valuation method. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masyarakat Surabaya merasakan bahwa lingkungan Kota Surabaya menjadi lebih baik setelah dilakukannya investasi lingkungan; masyarakat menginginkan pemerintah untuk memprioritaskan peningkatan kelancaran lalu lintas sebagai fokus utama untuk diperbaiki dalam pelaksanaan investasi lingkungan selanjutnya; faktor-faktor yang mempengaruhi kesediaan masyarakat untuk membayar tarif retribusi lebih besar dari yang telah ditetapkan sebelumnya adalah faktor usia, jumlah tanggungan, dan pendapatan; dan WTP masyarakat untuk membayar retribusi parkir bernilai Rp 3.288 per kendaraan, WTP Pedagang Kaki Lima (PKL) yang tidak resmi untuk membayar retribusi tempat bernilai Rp 10.000 per hari, WTP pedagang di Sentra PKL untuk membayar retribusi tempat bernilai Rp 26.857 per m2 per bulan. Hasil perhitungan WTP menunjukan bahwa kesediaan masyarakat untuk membayar tarif retribusi meningkat dari nilai awal yang ditetapkan pemerintah. Hasil penelitian ini dapat menjadi bahan evaluasi bagi pemerintah untuk terus mempertahankan kebijakan pembangunan dengan memperhatikan keberlanjutan lingkungan, sosial, dan ekonomi.
Keyword: investasi lingkungan, Kota Surabaya, pendapatan asli daerah, willingness to pay

Judul: Analisis Pengaruh Infrastruktur Terhadap Pdrb Kota Surabaya
Abstrak: Infrastruktur memiliki peranan positif terhadap pertumbuhan ekonomi baik dalam jangka pendek, jangka menengah maupun jangka panjang. Namun hasil pembangunan infrastruktur di seluruh wilayah Indonesia terdapat ketimpangan yang menunjukkan adanya perbedaan kecepatan pembangunan antara satu daerah dengan daerah lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh dari adanya infrastruktur jalan raya, energi listrik dan air bersih terhadap pertumbuhan ekonomi Kota Surabaya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah persamaan simultan. Hasil analisis menunjukkan bahwa infrastruktur jalan raya, air bersih dan energi listrik secara signifikan mampu mempengaruhi tenaga kerja dan investasi secara positif sehingga mampu meningkatkan dan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.
Keyword: infrastruktur, model persamaan simultan, pertumbuhan ekonomi, Surabaya

Judul: Klasifikasi Protein Family Menggunakan Metode Rantai Markov
Abstrak: Proteins are large biological molecules that consist of one or more chains of 20 amino acids sequences. Proteins have various functions such as catalyzing metabolic reactions, replicating DNA, and transporting molecules. Many new protein sequences have been found. Therefore, a new method is required to classify proteins which have similar amino acids sequence, structure and function into the same class. The aim of this research is to apply Markov chain concept for protein family classification based on amino acid sequences. Protein data samples are obtained from Pfam protein family database website. Samples are taken from three different protein family classes, namely: 1-cysPrx_C, 4HBT and ABC_Tran, 100 data samples each. This research utilizes two different extraction methods: first order and second order Markov chain. First order indicates that the data sequence stored in the transition matrix is every two adjacent sequences, while the second order indicates that the data sequence stored in the transition matrix is every two sequences that are intermittent twice. The results show that the first order method gives 96% as its best accuracy, whereas the second order method gives 89.33% as its best accuracy
Keyword: protein, classification,, Markov chain