Judul: Penerapan Regresi Logistik Ordinal Spasial Untuk Menduga Status Kemiskinan Kabupaten Di Pulau Jawa
Abstrak: Analisis regresi logistik ordinal spasial merupakan analisis yang menduga pengaruh variabel penjelas terhadap variabel respon yang berupa data ordinal dengan ditambahkan unsur spasial di dalamnya. Pengaruh Spasial yang dimaksud adalah adanya matriks kebertetanggaan antar kabupaten yang akan diperhitungkan ke dalam model regresi logistik ordinal. Variabel respon berisi data berskala ordinal berupa enam tingkatan kemiskinan. Kemiskinan suatu daerah tidak lepas dari daerah di sekelilingnya, hal ini menunjukan adanya korelasi spasial yang perlu diteliti lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan kabupaten di Pulau Jawa berdasarkan model regresi logistik ordinal spasial dan untuk membandingkan model regresi logistik ordinal spasial terhadap model regresi logistik ordinal non spasial. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, data variabel penjelas diperoleh dari data Potensi Desa (PODES) dan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2005 sedangkan data variabel respon diperoleh dari hasil hotspot kemiskinan kabupaten di Pulau Jawa pada tesis Dian Kusumaningrum tahun 2010. Hasil analisis menunjukan bahwa model regresi logistik ordinal non spasial memiliki nilai Correct Classification Rate (CCR) sebesar 51.85%, sedangkan model Regresi logistik ordinal spasial memiliki nilai CCR sebesar 55.56% dengan besarnya sumbangan keragaman dari variabel spasial sebesar 43.056. Jadi dapat disimpulkan bahwa model regresi logistik ordinal spasial lebih baik dari pada model non spasialnya. Ada empat variabel yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan suatu kabupaten di Pulau Jawa yaitu persentase desa perdagangan, persentase desa jasa, persentase keluarga tanpa listrik dan variabel spasial kemiskinan kabupaten.
Keyword: 

Judul: Penerapan Regresi Spasial untuk Data Kemiskinan Kabupaten di Pulau Jawa
Abstrak: Analisis regresi spasial merupakan analisis yang menduga pengaruh peubah penjelas terhadap peubah respon dengan ditambahkan pengaruh spasial di dalamnya. Peubah penjelas yang digunakan dalam penelitian ini adalah persentase buruh tani, persentase desa pertanian, persentase desa pertambangan, persentase desa industri, persentase desa perdagangan, persentase desa jasa, persentase Tenaga Kerja Indonesia (TKI), daerah kumuh, persentase keluarga tanpa listrik, persentase fasilitas pendidikan, fasilitas kesehatan, industri skala kecil dan rumah tangga, pasar, fasilitas kredit, stasiun TV yang dapat diterima di desa, persentase jalan aspal di sebuah desa, dan persentase jalan yang dapat digunakan oleh kendaraan beroda empat. Peubah respon berisi persentase kemiskinan kabupaten di Pulau Jawa. Kemiskinan suatu kabupaten tidak lepas dari pengaruh kemiskinan di kabupaten sekelilingnya. Hal ini mengindikasikan adanya pengaruh spasial. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peubah-peubah yang berpengaruh terhadap persentase kemiskinan kabupaten di Pulau Jawa dengan menggunakan pendekatan analisis regresi spasial, yaitu model otoregresif spasial (SAR) dan model galat spasial (SEM). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data berasal dari dua sumber, yaitu Data dan Informasi Kemiskinan (BPS 2008) dan Potensi Desa (PODES) tahun 2008. Hasil analisis menunjukkan bahwa model SAR memiliki nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 57.18% dan Akaike Information Criterion (AIC) sebesar 647.080, sedangkan model SEM memiliki nilai R2 sebesar 50.99% dan AIC sebesar 653.650. Jadi, dapat disimpulkan bahwa model SAR lebih baik daripada SEM dalam memodelkan persentase kemiskinan kabupaten di Pulau Jawa. Pada model SAR peubah penjelas yang berpengaruh terhadap persentase kemiskinan kabupaten di Pulau Jawa adalah persentase desa pertanian, persentase fasilitas pendidikan, dan kemiskinan kabupaten di sekelilingnya.
Keyword: 

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera