Judul: Pemodelan Spasial Data Panel pada Tingkat Kriminalitas di Wilayah DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten.
Abstrak: Kriminalitas di Indonesia pada tahun 2017-2020 didominasi oleh wilayah Metro Jaya dengan angka kriminalitas tertinggi pada tahun 2018 dan 2019 dan Sumatera Utara dengan angka kriminalitas tertinggi pada tahun 2017 dan 2020. Metro Jaya merupakan wilayah kepolisisan yang terdiri dari 13 polres di tiga provinsi: DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten. Objek penelitian adalah 41 Kab/Kota di tiga provinsi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model spasial panel terbaik pada tiga matriks pembobot (jarak invers, jarak eksponensial, dan tetangga terdekat) dan menemukan peubah yang berpengaruh terhadap tingkat kriminalitas pada 2017-2020 di wilayah tersebut. Peubah respon yang digunakan pada penelitian ini adalah tingkat kriminalitas dan peubah penjelas yang digunakan adalah persentase penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka, harapan lama sekolah, kepadatan penduduk, produk domestik regional bruto, rasio jenis kelamin, dan upah minimum per kab/kota. Hasil menunjukan bahwa model terbaik adalah Model Panel Tetap Spasial Galat Durbin dengan nilai AIC sebesar 533,321 dan R^2 terkoreksi sebesar 84,5%. Persentase penduduk miskin, kepadatan penduduk, produk domestik regional bruto, dan rasio jenis kelamin adalah peubah yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat kriminalitas., Crime in Indonesia in 2017-2020 dominated by Metro Jaya with the highest number in 2018 and 2019 and Sumatera Utara with the highest number in 2017 and 2020. Metro Jaya is a police region consisting of 13 districts level police in three provinces: DKI Jakarta, Jawa Barat, and Banten. The object of research was 41 districts in those three provinces. This research aimed to determine the best spatial panel model on three spatial weight matrices (inverse distance, exponential distance, and k-nearest neighbor) and find the variables that affect the crime rate in 2017-2020 at said locations. The dependent variable used in this research was crime rate and the predictor variables were percentage of poverty, open unemployment rate, average school period, percentage of population density, gross domestic regional product, gender rate, and minimum wage rate per districts. The result showed that the best model was Spatial Durbin Error Fixed Effect Model that had AIC 533,321 and Adjusted – R^2 sebesar 84,5%. Percentage of poverty, percentage of population density, gross domestic regional product, gender rate, and spatial lag of gender rate were the variables that significant with the crime rate.
Keyword: crime, spatial panel analysis, spatial weight matrix

Judul: Pemodelan Autoregresif Spasial pada Data Panel (Studi Kasus Kemiskinan di Jawa Timur)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi peubah-peubah yang berpengaruh terhadap persentase kemiskinan di Jawa Timur pada tahun 2017-2020. Metode yang digunakan untuk menjawab tujuan tersebut adalah analisis spasial data panel. Matriks pembobot yang digunakan adalah matriks jarak invers, matriks jarak eksponensial, dan matriks jarak k-tetangga terdekat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah persentase kemiskinan sebagai peubah respon, sedangkan peubah penjelasnya adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, rumah tangga yang memiliki akses terhadap sanitasi layak, rumah tangga dengan sumber air minum yang layak, dan pengeluaran rata-rata per kapita sebulan. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat ketergantungan spasial pada peubah respon dan pengaruh waktu di dalam model data panel sangat kecil sehingga dapat diabaikan. Oleh karena itu, model yang digunakan adalah model panel spatial autoregressive (SAR) dengan pengaruh tetap efek individu dan matriks pembobot jarak 2-tetangga terdekat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peubah-peubah yang berpengaruh signifikan terhadap persentase kemiskinan di Jawa Timur pada tahun 2017-2020 adalah tingkat pengangguran terbuka, angka harapan hidup, dan rata-rata pengeluaran per kapita sebulan., The objective of this reserch is to identify the variables that affect the percentage of poverty in East Java from 2017 to 2020. The method used to answer this objective is spatial analysis of panel data. The weighting matrix used is the inverse distance, exponential distance, and k-nearest neighbor. The data used in this research were the percentage of poverty as response variable, meanwhile the predictor variables include the human development index, open unemployment rate, life expectancy rate, average of length school, households that have access to decent sanitation, households with decent drinking water sources, and average expenditure per capita a month. The result of the analysis show that there is a spatial dependence on the response variable and the effect of time in the panel data model is so small that it can be ignored. Therefore, the model used is spatial autoregressive (SAR) panel model with a fixed effect and an 2-nearest neighbor distance weighting matrix. The result of this study show that the variables that have a significant effect on poverty in East Java from 2017 to 2020 are life expectancy rate, open unemployment rate, and average expenditure per capita a month.
Keyword: poverty, spatial panel model, spatial weighting matrix

Judul: Korpus Luteum Persisten pada Sapi serta Beberapa Aspek Penanggulangannya
Abstrak: Korpus luteum pada ovarium terbentuk pada hari ke lima atau ke enam setelah ovulasi terjadi. Bila pada uteru tidak terjadi kebuntingan, korpus luteun dinonaktifkan oleh hormon luteolitik yaitu prostaglandin yang dihasilkan dinding uterus. Jika pada uterus terjadi kebuntingan, korpus luteum tetap bertahan pada ovarium dan berfungsi secara normal, disebut korpus luteum graviditatum. Korpus luteum graviditatum aktif pada sapi betina (erti) selama total waktu 320 hari dalan satu tahun.
Keyword: