Judul: Spasial Ekonometrika Model Kemiskinan Di Pulau Jawa.
Abstrak: Kemiskinan merupakan kebutuhan dasar masyarakat seperti makanan, pakaian, dan tempat tinggal yang tidak terpenuhi. Hal ini umumnya dibagi menjadi dua jenis: kemiskinan mutlak dan kemiskinan relatif: kemiskinan mutlak dapat diartikan dengan keadaan orang yang tidak memperoleh sumber daya yang memadai (diukur dari segi kalori atau nutrisi) untuk mendukung tingkat minimum kesehatan fisik. Kemiskinan relatif terjadi ketika orang tidak menikmati tingkat minimum standar hidup tertentu yang ditentukan oleh pemerintah (dan dinikmati oleh sebagian besar penduduk). Dalam analisis model spasial, kemiskinan harus memenuhi pelanggaran asumsi independensi jangka kesalahan. Jika menggunakan model regresi linier berganda yang didalamnya tidak terdapat efek spasial yang spesifik, maka dapat menyebabkan ketidak akuratan inperensis pada variable predictor. Moran indeks test digunakan untuk menguji keberadaan autokorelasi spasial pada data kemiskinan ditingkat kabupaten dan hasilnya terdapat autokorelasi pada data kemiskinan tersebut. Pembobotan matrik menggunakan kriteria pendekatan Queen. Pemilihan model, didalam analisis ini menggunakan uji factor Likelihood Ratio, Robust LM (Lagrange multiplier) dan AIC (Akaike’s Information criteria). Penelitian ini memberikan konsep model ekonometrika spasial kemiskinan dan berlaku untuk menganalisis dimensi spasial kemiskinan. Data yang digunakan merupakan hasil survey pada tahun 2010 dari 105 kabupaten di Pulau Jawa. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah persentase tingkat kemiskinan di tingkat kabupaten dan variable independen merupakan beberapa variable yang berhubungan dengan kemiskinan. Dari pembobotan matrik yang menggunakkan pendekatan Queen dan empat model statistic yang digunakan pada data, analisis model regresi berganda, analisis model eror spasial, analisis model spasial Lag dan analisis model spasial Durbin, menunjukkan bahwa estimasi OLS (ordinary least square) pada model kemiskinan belum memenuhi salah satu asumsi regresi. Oleh karena itu dibutuhkan analisis spasial ekonometrika model. Setelah penggunaan spasial ekonometrika model, asumsi Gauss Markov telah terpenuhi dan hal ini menunjukkan analisis spasial Lag model lebih baik daripada analisis model lainnya untuk data kemiskinan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat pendidikan dan jam kerja memiliki dampak yang signifikan terhadap kemiskinan.
Keyword: Spasial Efek, Spasial Error Model, Spasial Lag Model, Spasial Durbin Model, Robust LM, AIC

Judul: Aplikasi Analisis Regresi Spasial Ensemble Pada Data Kemiskinan Di Pulau Jawa
Abstrak: Kemiskinan di Indonesia hingga saat ini masih menjadi masalah yang belum sepenuhnya terselesaikan. Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2013 menunjukkan bahwa persentase penduduk miskin di Pulau Sumatera sebesar 11.53%, 10.98% di Pulau Jawa, 14.49% di Pulau Bali dan Nusa Tenggara, 6.66% di Pulau Kalimantan, 11.75% di Pulau Sulawesi serta 24.24% di Pulau Maluku dan Papua. Pulau Jawa merupakan pulau dengan persentase penduduk miskin terkecil kedua setelah Pulau Kalimantan, namun jumlah penduduk miskinnya terbesar di Indonesia. Kemiskinan merupakan masalah yang kompleks yang dipengaruhi oleh faktor-faktor yang saling berkaitan satu dengan lainnya. Faktor tersebut antara lain tingkat pendapatan, pendidikan, kesehatan, akses barang dan jasa, lokasi geografis, serta kondisi lingkungan. Faktor-faktor ini juga dipengaruhi oleh kedekatan wilayah. Pemodelan regresi untuk mengetahui faktor-faktor yang menjadi indikator kemiskinan yang dipengaruhi oleh aspek wilayah sangat penting. Pada kasus kemiskinan misalnya wilayah yang berdekatan dengan kota besar cenderung memiliki tingkat kemiskinan yang rendah, sebaliknya wilayah yang berjauhan dengan kota besar cenderung memiliki tingkat kemiskinan yang tinggi. Hal ini karena interaksi antar dua wilayah berupa keterkaitan spasial. Keterkaitan spasial atau otokorelasi spasial dapat berakibat pendugaan tidak tepat karena asumsi keacakan galat tidak dipenuhi. Permasalahan ini dapat diatasi dengan model regresi spasial. Beberapa model regresi spasial yaitu model umum regresi spasial, model spasial otoregresif dan model galat spasial. Model regresi spasial dibentuk dengan cara melibatkan efek spasial dan pembobotan dalam bentuk matriks. Data kemiskinan biasanya memiliki keragaman yang besar. Kondisi tersebut mengakibatkan asumsi pada model sulit terpenuhi. Oleh karena itu ada suatu metode yang bersifat kekar untuk mengatasi kondisi tersebut yaitu dengan teknik ensemble. Teknik ensemble regresi spasial merupakan suatu teknik untuk menggabungkan 𝑘��� model regresi spasial. Penggabungan model regresi spasial dilakukan dengan merata-ratakan koefisien pada model. Penggunaan model regresi spasial ensemble mampu meningkatkan kemampuan pendugaan menjadi lebih stabil dari suatu model standar dan bersifat kekar. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan regresi spasial ensemble pada data kemiskinan di Pulau Jawa dan menelaah faktor-faktor yang dijadikan indikator kemiskinan di Pulau Jawa. Data dalam penelitian ini adalah data kemiskinan BPS tahun 2011 di 118 kabupaten/kota di Pulau Jawa. Hasil uji efek spasial menunjukkan bahwa model spasial otoregresif dan model galat spasial dapat digunakan dalam pemodelan regresi spasial. Pemilihan model terbaik untuk model regresi linier klasik, model spasial otoregresif dan model galat spasial berdasarkan R2. Semakin besar nilai R2 semakin baik modelnya. Model spasial otoregresif lebih baik dari model galat spasial dan model regresi linier klasik. Oleh karena itu, teknik ensemble diterapkan untuk model spasial otoregresif. Proses ensemble dilakukan dengan menambahkan noise (additive noise) pada data. Noise dibangkitkan dari 𝛆���~N(𝟎���, σ) . Simpangan baku yang dipilih untuk masing-masing noise adalah 1.55, 1.57, 1.59, 1.61, 1.63, 1.65, 1.67, 1.69, 1.71 dan 1.73. Setiap noise dilakukan pengulangan sebanyak 100 kali, sehingga didapatkan 100 model spasial otoregresif. Teknik ensemble dilakukan dengan merata-ratakan koefisien dari 100 model. Berdasarkan nilai RMSE, model spasial otoregresif ensemble lebih baik daripada model spasial otoregresif tanpa ensemble. Faktor-faktor yang dijadikan indikator kemiskinan di Pulau Jawa berdasarkan model spasial otoregresif ensemble adalah persentase angka melek huruf penduduk miskin usia 15-55 tahun, persentase penduduk miskin yang bekerja di sektor informal dan persentase rumah tangga
Keyword: kemiskinan, regresi spasial, spasial otoregresif ensemble.

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera