Judul: Pemodelan Autoregresif Spasial Menggunakan Bayesian Model Averaging untuk Data PDRB Jawa
Abstrak: Pada analisis regresi linier klasik terdapat asumsi saling bebas antar amatan, namun pada data area asumsi ini sering tidak terpenuhi karena amatan di area tertentu dipengaruhi oleh amatan di tetangga sekitarnya. Pemodelan pada data area perlu adanya kajian mengenai efek spasial yaitu ketergantungan spasial atau keragaman spasial. Ketergantungan spasial terdapat pada peubah respon, galat atau keduanya. Ketergantungan spasial pada peubah respon dapat dimodelkan dengan spatial autoregressive (SAR) atau autoregresif spasial. Metode pendugaan SAR biasanya menggunakan metode maximum likelihood estimator (MLE). Pada analisis regresi dengan peubah penjelas yang banyak seringkali menghasilkan kesimpulan dan signifikansi berbeda. Bayesian model averaging (BMA) digunakan untuk model yang tidak tentu dengan peubah penjelas yang banyak untuk menentukan peubah penjelas yang penting. BMA mempertimbangkan semua model yang mungkin dengan merata-ratakan model posterior yang diboboti oleh peluang model posterior atau posterior model probability (PMP). PMP dihitung menggunakan Bayesian information criterion (BIC). Metode paling umum yang digunakan untuk metode Bayes adalah Marcov Chain Monte Carlo (MCMC). Pada tahun 2009 dikembangkan Algoritma integrated nested laplace approximation (INLA) yang digunakan untuk menyelesaikan komputasi dari sebaran posterior melalui pendekatan Laplace. Penelitian ini menggunakan matriks bobot spasial k-tetangga terdekat atau k-nearest neighbor (KNN), matriks invers jarak dan matriks queen contiguity. Data yang digunakan adalah data produk domestik regional bruto (PDRB) kabupaten/kota di Jawa tahun 2017 yang berasal dari Badan Pusat Statistika (BPS). Peubah-peubah penjelas yaitu rata-rata lama sekolah, angka harapan hidup, pendapatan per kapita, jumlah tenaga kerja, upah minimum kabupaten dan pendapatan asli daerah. Hasil penelitian menggunakan matriks bobot KNN menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja adalah peubah yang terdapat dalam sepuluh model dengan peluang posterior tertinggi. Hal ini berarti jumlah tenaga kerja merupakan peubah penting dalam menjelaskan PDRB. Peubah lainnya adalah pendapatan per kapita yang terdapat dalam sembilan model dan upah minimum kabupaten terdapat dalam delapan model. Peluang posterior tertinggi dari model BMA sebesar 0.54 dan peluang posterior terendah sebesar 1.31×10-4. Model BMA ini menghasilkan pseudo R2 sebesar 0.69. Penelitian menggunakan matriks bobot invers jarak menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja dan upah minimum kabupaten adalah peubah yang terdapat dalam sepuluh model dengan peluang posterior tertinggi, pendapatan per kapita dan pendapatan asli daerah terdapat dalam delapan model. Peluang posterior tertinggi dari model BMA sebesar 0.68 dan peluang posterior terendah sebesar 8.17×10-5 serta memiliki pseudo R2 sebesar 0.68. Penelitian menggunakan matriks bobot queen contiguity menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja adalah peubah yang terdapat dalam sepuluh model dengan peluang posterior tertinggi, pendapatan per kapita yang terdapat dalam sembilan model serta pendapatan asli daerah dan upah minimum kabupaten terdapat dalam delapan model. Peluang posterior tertinggi sebesar 0.68 dan peluang posterior terendah sebesar 2.04×10-4. Model BMA menggunakan matriks queen contiguity menghasilkan pseudo R2 sebesar 0.70. Kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah jumlah tenaga kerja merupakan peubah yang terdapat dalam sepuluh model menggunakan ketiga matriks bobot dan penelitian menggunakan matriks bobot queen contiguity memiliki nilai pseudo R2 tertinggi.
Keyword: Autoregresif spasial, Bayesian model averaging, peluang posterior

Judul: Pemodelan Autoregresif Spasial Menggunakan Bayesian Model Averaging untuk Data PDRB Jawa
Abstrak: Pada analisis regresi linier klasik terdapat asumsi saling bebas antar amatan, namun pada data area asumsi ini sering tidak terpenuhi karena amatan di area tertentu dipengaruhi oleh amatan di tetangga sekitarnya. Pemodelan pada data area perlu adanya kajian mengenai efek spasial yaitu ketergantungan spasial atau keragaman spasial. Ketergantungan spasial terdapat pada peubah respon, galat atau keduanya. Ketergantungan spasial pada peubah respon dapat dimodelkan dengan spatial autoregressive (SAR) atau autoregresif spasial. Metode pendugaan SAR biasanya menggunakan metode maximum likelihood estimator (MLE). Pada analisis regresi dengan peubah penjelas yang banyak seringkali menghasilkan kesimpulan dan signifikansi berbeda. Bayesian model averaging (BMA) digunakan untuk model yang tidak tentu dengan peubah penjelas yang banyak untuk menentukan peubah penjelas yang penting. BMA mempertimbangkan semua model yang mungkin dengan merata-ratakan model posterior yang diboboti oleh peluang model posterior atau posterior model probability (PMP). PMP dihitung menggunakan Bayesian information criterion (BIC). Metode paling umum yang digunakan untuk metode Bayes adalah Marcov Chain Monte Carlo (MCMC). Pada tahun 2009 dikembangkan Algoritma integrated nested laplace approximation (INLA) yang digunakan untuk menyelesaikan komputasi dari sebaran posterior melalui pendekatan Laplace. Penelitian ini menggunakan matriks bobot spasial k-tetangga terdekat atau k-nearest neighbor (KNN), matriks invers jarak dan matriks queen contiguity. Data yang digunakan adalah data produk domestik regional bruto (PDRB) kabupaten/kota di Jawa tahun 2017 yang berasal dari Badan Pusat Statistika (BPS). Peubah-peubah penjelas yaitu rata-rata lama sekolah, angka harapan hidup, pendapatan per kapita, jumlah tenaga kerja, upah minimum kabupaten dan pendapatan asli daerah. Hasil penelitian menggunakan matriks bobot KNN menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja adalah peubah yang terdapat dalam sepuluh model dengan peluang posterior tertinggi. Hal ini berarti jumlah tenaga kerja merupakan peubah penting dalam menjelaskan PDRB. Peubah lainnya adalah pendapatan per kapita yang terdapat dalam sembilan model dan upah minimum kabupaten terdapat dalam delapan model. Peluang posterior tertinggi dari model BMA sebesar 0.54 dan peluang posterior terendah sebesar 1.31×10-4. Model BMA ini menghasilkan pseudo R2 sebesar 0.69. Penelitian menggunakan matriks bobot invers jarak menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja dan upah minimum kabupaten adalah peubah yang terdapat dalam sepuluh model dengan peluang posterior tertinggi, pendapatan per kapita dan pendapatan asli daerah terdapat dalam delapan model. Peluang posterior tertinggi dari model BMA sebesar 0.68 dan peluang posterior terendah sebesar 8.17×10-5 serta memiliki pseudo R2 sebesar 0.68. Penelitian menggunakan matriks bobot queen contiguity menunjukkan bahwa jumlah tenaga kerja adalah peubah yang terdapat dalam sepuluh model dengan peluang posterior tertinggi, pendapatan per kapita yang terdapat dalam sembilan model serta pendapatan asli daerah dan upah minimum kabupaten terdapat dalam delapan model. Peluang posterior tertinggi sebesar 0.68 dan peluang posterior terendah sebesar 2.04×10-4. Model BMA menggunakan matriks queen contiguity menghasilkan pseudo R2 sebesar 0.70. Kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah jumlah tenaga kerja merupakan peubah yang terdapat dalam sepuluh model menggunakan ketiga matriks bobot dan penelitian menggunakan matriks bobot queen contiguity memiliki nilai pseudo R2 tertinggi
Keyword: Autoregresif spasial, Bayesian model averaging, peluang posterior

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4