Judul: Identifikasi Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Banyaknya Kejahatan dengan Pendekatan Analisis Spasial (Studi Kasus: 42 Kecamatan di DKI Jakarta Tahun 2011)
Abstrak: Jakarta adalah ibukota negara yang memiliki aktifitas kegiatan yang tinggi. Namun Jakarta menyimpan berbagai masalah yang kompleks. Salah satu dampak yang ditimbulkan adalah kriminalitas. Beberapa faktor pendorong kriminalitas adalah kepadatan penduduk, latar belakang pendidikan yang tidak memadai, dan angka pengangguran yang terus melonjak. Kedekatan antar lokasi diduga berpengaruh terhadap terjadinya kriminalitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi lokasi yang menjadi hotspot dan menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi banyaknya kejahatan di Jakarta. Data yang digunakan terdiri dari data tindak pidana dari lima Polres di DKI Jakarta dan data PODES dari BPS tahun 2011, yang mencangkup 42 kecamatan. Metode yang digunakan adalah analisis asosiasi spasial, analisis regresi klasik, analisis regresi kekar, dan analisis regresi spasial. Hasil penelitian menunjukkan wilayah hotspot di DKI Jakarta adalah Cilincing, Koja, Sawah Besar, Tamansari, dan Tanjung Priok. Wilayah tersebut mampu memberikan dampak buruk (rawan kejahatan) terhadap wilayah tetangganya. Sedangkan wilayah coldspotnya adalah Cilandak, Mampang Prapatan, dan Pasar Minggu. Wilayah tersebut berpotensi dipengaruhi kejahatan oleh wilayah tetangganya. Secara eksplorasi pada regresi klasik dan kekar terjadi pelanggaran asumsi kehomogenan ragam. Untuk mengatasinya ditambahkan pembobot spasial ke dalam model regresi. Model regresi spasial terbaik adalah Model Galat Spasial (SEM). Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap banyaknya kejahatan di DKI Jakarta adalah keberadaan tempat prostitusi, rasio industri terhadap banyaknya kelurahan, persentase penerima jamkesda, rasio restoran terhadap banyaknya kelurahan dan rasio tempat berkumpulnya anak jalanan terhadap banyaknya kelurahan.
Keyword: 

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: Fermentation modification of acid hydrolisates of euchema cottonii to produce bioethanol using Saccharomyces cerevisiae and Pachysolen tannophilus.
Abstrak: Euchema cottonii is a red algae that is formed from linear polysaccharide commonly called "carrageenan". Carrageenan is galactan (polysaccharide sulfate linear hydrophilic) which is a polymer consists of galactose. The research objective is to modify bioethanol fermentation by batch condition from seaweed (Euchema cottonii) acid hydrolisates to produce a high yield of bioethanol. The study was conducted in two stages. The first stage is a preliminary phase which consists of size reduction, drying, characterization of E. cottonii with parameters tested were carbohydrates (cellulose and hemicellulose), protein, crude fiber, ash, and water content. The last stage is the preliminary were hydrolysis of E. cottonii using sulfuric acid so that the cellulose and hemicellulose components of E. cottonii can be hydrolyzed into constituent sugars (galactose) and then filtered the results so obtained solids hydrolysis and hydrolyzate containing galactose. The second stage is the stage of primary research which is divided into two stages, adaptation stages and fermentation stages. In the adaptation phase, yeast was adapted in media containing galactose to condition the yeast in media containing galactose. The second stage is the fermentation of acid hydrolisates of E. cottonii to produce bioethanol using two kinds of yeast that has been adapted (Saccharomyces cerevisiae IPBCC AL IX and Pachysolen tannophilus IPBCC AC IX). For the fermentation process, the medium of acid hydrolisates of E. cottonii added vitamins, nitrogen, and minerals (trace elements) to spur the growth of activity in the yeast consumes galactose to produce bioethanol. Euchema cottonii has high polysaccharides content and those can be converted into fermentable sugar through acid or enzymatic hydrolysis. Polysaccarides of red algae Euchema cottonii consists of 29.45% (db) carbohydrates, 3.21% (db) hemicelluloses, and 11.30% (db) celluloses. Type of sugar was obtained in acid hydrolisates of Euchema cottonii consists of 4.95% galactose, 0.25% glucose, 0.04% xylose, and 0.02% maltoheptaosa. The highest ethanol production from adapted Saccharomyces cerevisiae IPBCC AL IX was 2.38% (v/v ethanol in fermentation broth), with 79.09% substrate efficiency and 56.30% fermentation efficiency for 6 days incubation. The highest ethanol production from adapted Pachysolen tannophilus IPBCC AC IX was 0.11% (v/v ethanol in fermentation broth), with 15.39% substrate efficiency and 2.60% fermentation efficiency for 4 days incubation. The highest ethanol production with refreshed culture treatment using adapted Pachysolen tannophilus IPBCC AC IX after fermentation lasts 24 hours by adapted Saccharomyces cerevisiae IPBCC AL IX was 0.81% (v/v ethanol in fermentation broth), with 82.42% substrate efficiency and 19.79% fermentation efficiency for 6 days incubation. The highest ethanol production with refreshed culture treatment using adapted Saccharomyces cerevisiae IPBCC AL IX after fermentation lasts 24 hours by adapted Saccharomyces cerevisiae IPBCC AL IX was 1.76% (v/v ethanol in v fermentation broth), with 53.06% substrate efficiency and 43.53% fermentation efficiency which fermented for 6 days. The highest ethanol production with different of reducing sugar concentration treatment on media of fermentation after 6 days incubation was 2.13% (v/v ethanol in fermentation broth), with 76.31% substrate efficiency and 50.97% fermentation efficiency with reducing sugar consentration on media in the start of fermentation was 6.57% (w/v).
Keyword: bioethanol, yeast adaptation, Euchema cottonii, Pachysolen tannophilus, Saccharomyces cerevisiae, refreshed culture treatment, reducing sugar consentration treatment