Judul: Model Persamaan Simultan untuk Data Panel Spasial dengan Aplikasi pada Model Klein
Abstrak: Model persamaan simultan merupakan model yang memiliki hubungan yang saling mempengaruhi atau model persamaan yang memiliki hubungan dua arah yang mana peubahnya dapat menjadi penyebab dan akibat. Metode penyelesaiannya adalah bentuk tereduksi, peubah instrumen, kuadrat terkecil dua tahap, kemungkinan maksimum informasi terbatas, pendugaan campuran, kuadrat terkecil tiga tahap, dan kemungkinan maksimum informasi penuh. Lima metode pertama disebut dengan metode persamaan tunggal dan dua metode terakhir disebut dengan metode sistem. Penduga kuadrat terkecil tiga tahap merupakan penduga yang kekar dan dalam mendapatkan penduga, metode ini lebih hemat waktu dan biaya. Hambatan yang dapat terjadi dalam melakukan pendugaan parameter adalah terbatasnya ketersediaan data. Jumlah data yang tidak mencukupi menyebabkan pendugaan parameter menjadi tidak dapat dilakukan. Namun, permasalahan ini dapat diatasi menggunakan data panel. Disamping itu, kemajuan suatu lokasi atau wilayah juga dapat mempengaruhi kemajuan wilayah disekitarnya. Ini menjadi penting karena adanya ketergantungan antar wilayah yang mencirikan adanya pengaruh spasial. Dalam menangkap aspek ini, pada pemodelan persamaan simultan menjadi sangat perlu untuk ditambahkan pengaruh spasial. Penelitian ini menggunakan Indeks Moran untuk mendeteksi adanya pengaruh spasial antar lokasi. Umumnya galat antar persamaan pada model persamaan simultan saling berkorelasi. Oleh karena itu, sangat memungkinkan untuk membangun model galat spasial. Beberapa penelitian tentang pendugaan paramater pada model persamaan simultan dengan data panel baik nonspasial maupun spasial umumnya dilakukan dengan pengaruh acak dan pendugaan parameternya menggunakan teknik komputasi dan tidak diturunkan secara analitik. Oleh karena itu, penelitian ini melakukan pengembangan model persamaan simultan khususnya dengan pengaruh tetap dan menurunkan penduga parameternya secara analitik pada model nonspasial dan dengan teknik komputasi dan secara analitik pada model spasial. Tujuan dari penelitian ini adalah menurunkan secara analitik penduga parameter model simultan panel dengan pengaruh tetap menggunakan metode kuadrat terkecil tiga tahap multivariat; mendapatkan secara numerik dan menurunkan secara analitik penduga parameter model simultan panel dengan pengaruh tetap dan pengaruh galat spasial menggunakan metode kuadrat terkecil tiga tahap multivariat; mendapatkan sifat-sifat penduga parameter yang diturunkan secara analitik; mengaplikasikan pada Model I Klein yang dimodifikasi untuk analisis data. Ada 2 kajian model yang dikembangkan. Kajian 1 yang dikembangkan dinamakan dengan model simultan panel dengan pengaruh tetap menggunakan metode kuadrat terkecil tiga tahap multivariat atau model nonspasial. Proses pendugaan parameternya, dilakukan dengan tiga tahap. Selanjutnya, kajian 2 yang dikembangkan adalah model simultan panel dengan pengaruh tetap dan pengaruh galat spasial menggunakan metode kuadrat terkecil tiga tahap multivariat atau model spasial. Proses pendugaan parameternya, juga dilakukan dengan tiga tahap. Penduga parameter pada kajian 1 diperoleh secara analitik sedangkan penduga parameter pada kajian 2 diperoleh secara komputasi dan analitik. Penduga yang diperoleh secara analitik merupakan penduga yang konsisten, baik pada kajian 1 maupun pada kajian 2. Penduga parameter pada kajian 1 dan kajian 2 kemudian diaplikasikan pada Model I Klein yang dimodifikasi untuk analisis data khususnya di Provinsi Jawa Timur. Hasil penerapan kajian 1 menunjukkan bahwa 99,58 persen keragaman konsumsi dapat dijelaskan oleh semua peubah penjelas dalam persamaan konsumsi, 99,87 persen keragaman investasi dapat dijelaskan oleh semua peubah penjelas dalam persamaan investasi, 94,57 persen keragaman upah sektor swasta dapat dijelaskan oleh semua peubah penjelas dalam persamaan upah sektor swasta, dan 97,63 persen keragaman konsumsi, investasi, dan upah
Keyword: model persamaan simultan, kuadrat terkecil tiga tahap, data panel, spasial, konsisten, Model I Klein

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: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia