Judul: Analisis Spasial Data Panel untuk Menentukan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Provinsi Sumatera Selatan
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah mendasar yang dihadapi oleh setiap negara. Garis kemiskinan adalah salah satu alat yang digunakan untuk menentukan miskin atau tidaknya seseorang. Seseorang dikatakan miskin apabila pengeluaran per kapita per bulan kurang dari garis kemiskinan. Penanggulangan kemiskinan termasuk dalam program kerja pokok pemerintah Indonesia. Mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan merupakan hal penting dalam menentukan kebijakan yang tepat dalam menanggulangi kemiskinan. Provinsi Sumatera Selatan memiliki angka kemiskinan yang cukup tinggi. Berdasarkan hasil sensus nasional Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2010, Provinsi Sumatera Selatan menduduki urutan ke-10 provinsi termiskin di Indonesia. Untuk itu perlu dikaji faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kemiskinan di Provinsi Sumatera Selatan. Agar hasil yang diperoleh lebih informatif dan beragam maka data yang digunakan lebih dari satu periode waktu. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dari tahun 2006 sampai tahun 2010. Berdasarkan eksplorasi dari data tersebut, beberapa wilayah yang berdekatan memiliki angka kemiskinan yang relatif sama. Hal ini mengindikasikan adanya kemungkinan pengaruh wilayah yang berdekatan terhadap kemiskinan suatu wilayah atau terdapat pengaruh spasial. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan analisis spasial data panel. Berdasarkan hasil analisis tersebut, model pengaruh tetap dengan SAR lebih baik digunakan untuk memodelkan kemiskinan di Provinsi Sumatera Selatan. Faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan Provinsi Sumatera Selatan adalah angka melek huruf dan penerimaan pajak. Nilai R2 yang diperoleh adalah sebesar 88.23%.
Keyword: 

Judul: Implementation of Spatial Durbin Model in Determining the Factor that Affect Poverty in North Sumatra Province
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah ekonomi yang menjadi salah satu masalah utama di Indonesia. Provinsi Sumatra Utara menduduki peringkat kedelapan berdasarkan jumlah penduduk miskin terbanyak di Indonesia dan peringkat ke-13 berdasarkan persentase penduduk miskin terbanyak di Indonesia. Berbagai upaya yang telah dilakukan pemerintah Provinsi Sumatra Utara untuk membantu penduduk miskin, seperti pemberian Bantuan Langsung Tunai (BLT). Namun demikian, faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan perlu diidentifikasi sehingga dapat digunakan untuk membantu pemegang kebijakan dalam membuat strategi untuk menurunkan angka kemiskinan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Provinsi Sumatra Utara dengan menggunakan regresi spasial. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatra Utara pada tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data memiliki keragaman antar lokasi sama namun terdapat autokorelasi spasial. Model regresi spasial terbaik yang diperoleh adalah Spatial Durbin Model (SDM) dengan nilai AIC sebesar 178,6529 dan nilai R^2 sebesar 0,8340. Model ini lebih baik dibandingkan dengan Spatial Autoregressive Model (SAR) karena memiliki nilai AIC yang lebih kecil dan R^2 yang lebih besar. Peubah persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap air minum layak mengindikasikan adanya asosiasi positif terhadap persentase penduduk miskin di Provinsi Sumatra Utara. Adapun, peubah pengeluaran per kapita disesuaikan, umur harapan hidup, dan tingkat partisipasi angkatan kerja mengindikasikan adanya asosiasi negatif terhadap persentase penduduk miskin di Provinsi Sumatra Utara., Poverty is an economic problem, which is one of the main problems in Indonesia. North Sumatra province is ranked eighth based on the highest number of poor people in Indonesia and ranked 13th based on the highest percentage of poor people in Indonesia. Various of efforts have been made by the government of North Sumatra to reduce poverty, such as the provision of direct cash assistance (BLT). However, it is worth looking at the factors that significantly affect poverty. Therefore, this study will identify the factors that affect poverty in the Province of North Sumatra by using spatial regression. This study uses secondary data from the Central Statistics Agency (BPS) North Sumatra in 2021. The results show that the data has the same variation between locations but there is spatial autocorrelation. The spatial Regression Model that is suitable for use is the Spatial Durbin Model (SDM) with an AIC value of 178,6529 and an R^2 value of 0,8340. This Model compares favorably with the Spatial Autoregressive Model (SAR) due to it’s lower AIC value and a higher R^2. The percentage of households that have access to decent drinking water indicate a positive association on the percentage of poor people in North Sumatra. However, the adjusted expenditure per capita, life expectancy, and labor force participation rates indicate a negative association on the percentage of poor people in North Sumatran Province.
Keyword: kemiskinan, regresi spasial, Spatial Autoregressive Model, Spatial Durbin Model, poverty, spatial regression

Judul: Androgenesis: a breakthrough effort for preparing haploid or double-haploid plants in anthurium
Abstrak: Androgenesis via anther or microspore culture is one of important technological breakthrough in producing plant homozygous lines. Conventially, producing the plants is laborious and time consuming. More or less 219 haploid technology protocols for 33 species were established. Ninety percent (90%) of them was established via anther culture and 8% through microscope culture.
Keyword: Winarto (MW-1), Rachmawati-3 (MWR-3), Explant Ploidy, Anther and Microspore Culture, Completely Randomized Design