Judul: Pemodelan Tingkat Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten/Kota Jawa Barat dengan Spasial Data Panel
Abstrak: Jawa Barat merupakan provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak di Indonesia. Provinsi ini berada pada posisi ketiga dalam pencapain tingkat PDRB sepulau Jawa setelah DKI Jakarta dan Jawa Timur. Namun demikian, meski Jawa Barat berada pada posisi ketiga dalam pencapaian PDRB se-pulau Jawa, masih ditemukan ketimpangan pada tingkat pertumbuhan ekonomi di dalam kabupaten/kota di Jawa Barat itu sendiri. PDRB merupakan salah satu indikator yang menggambarkan laju pertumbuhan ekonomi dalam suatu wilayah. Melalui indikator ini dapat diketahui seberapa besar pergerakan ekonomi yang dicapai. Penelitian ini bertujuan membentuk persamaan regresi spasial data panel dengan faktor-faktor yang memengaruhi tingkat PDRB di kabupaten/kota Jawa Barat. Berdasarkan analisis yang dilakukan dengan menggunakan analisis spasial data panel, didapatkan peubah yang berpengaruh terhadap respon yaitu peubah PAD, Jumlah Penduduk dan IPM. Sedangkan model terbaik berdasarkan kriteria nilai AIC dan BIC terkecil dalam pemodelan tingkat PDRB kabupaten/kota Jawa Barat adalah model data panel dengan pengaruh tetap dengan kebergantungan spasial pada lag.
Keyword: 

Judul: Penerapan Regresi Panel Terboboti Geografis pada Produk Domestik Regional Bruto di Jawa Tengah Tahun 2011-2015.
Abstrak: Indikator yang mengukur keberhasilan pembangunan daerah adalah tingkat pertumbuhan ekonomi. Tingkat pertumbuhan ekonomi merupakan indikator ekonomi yang diturunkan dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan. PDRB suatu daerah mungkin dipengaruhi oleh kabupaten/kota di sekitarnya. Berdasarkan eksplorasi data, kabupaten/kota yang berdekatan dengan kabupaten/kota yang memiliki nilai PDRB tinggi, maka memiliki nilai PDRB yang cenderung tinggi pula. Hal ini menunjukkan bahwa nilai PDRB antar kabupaten/kota tidak saling bebas, hal ini menunjukkan pengaruh spasial. Provinsi Jawa Tengah dipilih sebagai wilayah studi dalam penelitian ini karena kontribusi PDRB Jawa Tengah bagi PDB Indonesia masih rendah jika dibandingkan dengan Provinsi Jawa Barat dan Jawa Timur. PDRB suatu kabupaten/kota dipengaruhi oleh kabupaten/kota sekitarnya, sehingga mungkin terdapat keragaman spasial. Fatulloh (2013) menunjukkan bahwa model Regresi Terboboti Geografis (RTG) dari PDRB 113 kabupaten/kota di Pulau Jawa lebih baik daripada model Regresi Linier. Hal tersebut dikarenakan terdapat keragaman spasial diantara kabupaten/kota. PDRB dihitung setiap tahun. Hal ini menunjukkan bahwa disamping terdapat keragaman diantara kabupaten/kota, mungkin juga terdapat pengaruh dari waktu. Kombinasi antara data lintas lokasi dan data lintas waktu disebut data panel. Yu (2010) mengembangkan model RTG untuk data panel. Model tersebut dikenal dengan model Regresi Panel Terboboti Geografis (RPTG). Penelitian ini menggunakan model RPTG. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari BPS Provinsi Jawa Tengah. Peubah respon yang diamati yaitu PDRB kabupaten/kota, sedangkan peubah penjelas yang digunakan adalah jumlah tenaga kerja, pendapatan asli daerah, upah minimum kabupaten, dan indeks pembangunan manusia. Hasil uji Lagrange Multiplier (LM) diperoleh bahwa hanya efek lokasi yang berpengaruh nyata (𝜒�����ℎ𝑖�����𝑡�����2 = 308.9, nilai-p = 0.000), sedangkan efek waktu tidak berpengaruh nyata. Hasil uji keragaman spasial dengan uji Breusch-Pagan dari model panel diperoleh bahwa terdapat keragaman antar lokasi (BP = 23.898, nilai-p = 0.000). Fungsi pembobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah fungsi pembobot adaptif bisquare. Lebar jendela optimum didapatkan dari nilai CV minimal antar tahun. Berdasarkan model RPTG dari masing-masing kabupaten/kota, terdapat lima kelompok yang dikelompokkan berdasarkan peubah penjelas yang berpengaruh nyata. Kelompok pertama kabupaten/kota yang dipengaruhi oleh peubah jumlah tenaga kerja (X1), PAD (X2) dan IPM (X4). Kelompok kedua adalah kabupaten/kota yang dipengaruhi oleh peubah PAD (X2) dan IPM (X4). Kabupaten/kota kelompok ketiga dipengaruhi oleh peubah jumlah tenaga kerja (X1), UMK (X3), dan IPM (X4). Kelompok keempat hanya dipengaruhi oleh peubah UMK (X3) dan IPM (X4). Kabupaten/kota kelompok kelima merupakan gabungan dari kelompok kedua dan keempat, yaitu dipengaruhi oleh peubah PAD (X2), UMK (X3), dan IPM (X4). Peubah IPM (X4) berpengaruh nyata di semua kabupaten/kota, sedangkan peubah lainnya memiliki pengaruh yang beragam di setiap kabupaten/kota.
Keyword: data panel, produk domestik regional bruto, regresi panel terboboti geografis

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: