Judul: Perbandingan Metode Analisis Faktor yang Memengaruhi Harga Tanah di Jakarta Timur
Abstrak: The property industry is one of the real sectors that contribute to Indonesia’s economic growth. The development in property areas indicates the beginning of a country’s economic improvement. Due to limited space in metropolitan areas, the demand for land increases. Land price will rise when there is a gap between land availability and demand. East Jakarta is the most potential land because of its rapid price growth compared to other districts in DKI Jakarta. Usually, multiple linear regression is used to analyze factors. This research also approached the data from dependent variable distribution and spatial aspects. Gamma regression is an alternative approach to fit regression models with gamma distribution as the dependent variable. Since the data contains spatial pattern, spatial analysis was also considered. The aims of this study are: (1) to compare the performance of multiple linear regression, gamma regression and spatial autoregressive model on land price in East Jakarta and (2) to identify factors that affect the land price in East Jakarta. The data was collected using web scraping from www.rumah.com. The data contained outliers; thus, the modelling was divided into data with and without the outlier. The results implied that gamma regression has the smallest AIC, with or without outlier, indicating that it was the most suitable method for this study compared to multiple linear regression and spatial autoregressive model. All models without outlier had smaller AIC compared to the model with outlier. Gamma regression without outlier model stated commercial establishment area, school availability, park availability and toll road access as factors affecting land price in East Jakarta., Industri properti merupakan salah satu sektor riil yang berkontribusi dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia. Pertumbuhan pada bidang properti menunjukkan tahap awal perbaikan ekonomi di suatu negara. Keterbatasan ruang di kawasan metropolitan membuat permintaan lahan meningkat. Harga tanah akan naik ketika ada kesenjangan antara ketersediaan dan permintaan tanah. Jakarta Timur merupakan lahan yang paling potensial karena pertumbuhan harga yang cepat dibandingkan dengan kotamadya lain di DKI Jakarta. Regresi linier berganda umumnya digunakan untuk menganalisis faktor yang berpengaruh pada penelitian. Penelitian ini juga melakukan pendekatan dari distribusi variabel terikat dan aspek spasial. Regresi gamma merupakan pendekatan alternatif untuk menyesuaikan model regresi dengan distribusi gamma sebagai variabel terikat. Analisis spasial juga dipertimbangkan karena ada pola spasial dalam data. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) membandingkan kinerja model regresi linier berganda, regresi gamma, dan autoregresif spasial pada harga tanah di Jakarta Timur dan (2) mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi harga tanah di Jakarta Timur. Data diperoleh dengan web scraping dari www.rumah.com. Data tersebut mengandung pencilan sehingga pemodelan dibagi menjadi data dengan dan tanpa pencilan. Hasil menunjukkan bahwa regresi gamma memiliki AIC terkecil, dengan atau tanpa pencilan, menunjukkan bahwa metode ini adalah metode terbaik untuk penelitian ini dibandingkan dengan regresi linier berganda dan model autoregresif spasial. Semua model tanpa pencilan memiliki AIC yang lebih kecil dibandingkan dengan model dengan pencilan. Regresi gamma tanpa pencilan menyatakan kawasan komersial, ketersediaan sekolah, ketersediaan taman dan akses jalan tol sebagai faktor yang memengaruhi harga tanah di Jakarta Timur.
Keyword: gamma regression, land price, multiple linear regression, spatial autoregressive model, web scraping

Judul: Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penawaran dan Permintaan Beras di DKI Jakarta
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Maret hingga Mei 2012 di seluruh wilayah DKI Jakarta, untuk memenuhi data permintaan rumah tangga terhadap beras dilakukan metode convenience sampling pada 60 responden terpilih di pasar modern, pasar tradisonal dan rumah warga yang ada di DKI Jakarta. Sedangkan untuk data pasokan atau penawaran beras DKI Jakarta diperoleh dari Pasar Induk Beras Cipinang (PIBC). Data aktual ini dianalisis dengan analisis dekriptif, metode regresi linear berganda, dan analisis respon (elastisitas) dengan menggunakan aplikasi software Minitab 14.0 dan Microsoft Excel. Berdasarkan hasil analisis regresi berganda, model penduga penawaran atau pasokan beras di DKI Jakarta menjelaskan ada beberapa faktor yang mempengaruhi jumlah pasokan atau penawaran diantaranya jumlah pasokan beras periode sebelumnya, harga beras IR-64, harga beras IR-42, pemasukan beras, pengeluaran beras, inflasi dan musim panen. Model penduga jumlah penawaran beras di DKI Jakarta dapat dijelaskan oleh variabel independen sebesar 80 persen, selebihnya 20 persen dijelaskan variabel yang tidak dimasukan dalam model. Secara uji F, variabelvariabel independen berpengaruh signifikan secara bersama-sama terhadap perubahan jumlah penawaran beras. Dilihat dari uji T, koefesien regresi parsial dan nilai probabilitas hanya variabel harga beras IR-64 dan pengeluaran beras signifikan terhadap perubahan jumlah penawaran beras pada taraf nyata 5 persen terhadap perubahan jumlah penawaran beras di DKI Jakarta. Faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah permintaan rumah tangga terhadap beras di DKI Jakarta yaitu jumlah anggota keluarga, harga beli beras, pendapatan rumah tangga, lamanya pendidikan, frekuensi pembelian, dan tempat pembelian. Keragaman jumlah permintaan rumah tangga terhadap beras 60,4 persen dapat dijelaskan oleh variabel independen tersebut, sedangakn sisanya dijelaskan variabel yang tidak dimasukan dalam model sebesar 39,6 persen. Secara uji F, variabelvariabel independen berpengaruh signifikan secara bersama-sama terhadap perubahan jumlah permintaan rumah tangga terhadap beras. Dilihat dari uji T, koefesien regresi parsial dan nilai probabilitas hanya variabel jumlah anggota keluarga dan pendapatan rumah tangga signifikan terhadap perubahan jumlah permintan beras pada taraf nyata 5 persen, sedangkan harga beli beras di tingkat konsumen signifikan pada taraf nyata 10 persen terhadap perubahan jumlah permintaan rumah tangga terhadap beras di DKI Jakarta. Selanjutnya berdasarkan analisis respon (elastistas), jumlah penawaran bersifat elastis (responsif) pada perubahan harga IR-64 dengan nilai elastisitas -2,6 persen. Selain itu juga jumlah penawaran beras DKI Jakarta bersifat inelastis (tidak responsif) pada perubahan Pengeluaran beras dengan nilai elastisitas 0,66 persen. Berbeda halnya dari sisi permintaan rumah tangga terhadap beras di DKI Jakarta, perubahan jumlah anggota keluarga memberikan pengaruh signifikan pada jumlah permintaan bersifat elastis (responsif) dengan nilai 1,06 persen. Sedangkan jumlah permintaan bersifat inelastis (tidak responsif) terhadap perubahan harga beli beras dan pendapatan rumah tangga secara berurutan masing-masing nilainya sebesar 0,65 dan -0,52 persen.
Keyword: Analisis Regresi Double log, Beras, DKI Jakarta

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: