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: Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kriminalitas di Jawa dan Sumatera Tahun 2010-2019
Abstrak: Di satu pihak, tindak kriminalitas dapat mempengaruhi keputusan masyarakat dalam melakukan kegiatan ekonomi dan di pihak lain, kondisi ekonomi dapat mendorong terjadinya kriminalitas. Namun demikian, di Jawa dan Sumatera untuk tahun 2010- 2019 meskipun kondisi ekonominya relative baik, angka kejahatannya merupakan yang tertinggi di Indonesa. Oleh karena itu, tujuan utama penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kriminalitas di Jawa dan Sumatera berdasarkan aspek ekonomi, sosial, kelembagaan dan teknologi. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis ekonometrik dataapanel, dengan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Republik Indonesia. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor yang signifikan mempengaruhi kriminalitas dari sisi ekonomi adalah PDRB per kapita, dan ketimpangan pendapatan; dari sisi sosial adalah pendidikan; dan dari sisi kelembagaan adalah kebijakan pemerintah; Sementara variabel teknologi memiliki pengaruh yang positif namun tidak signifikan terhadap kriminalitas., On the one hand, criminal acts can influence people's decisions to carry out economic activities and on the other hand, economic conditions can encourage crime. However, in Java and Sumatra for 2010-2019, although the economic conditions are relatively good, the crime rate is the highest in Indonesia. Thus, this research pursuits to analyze the factors that influence crime in Java and Sumatera from the economic, social, institutional and technological aspects. The analytical method used in this research is econometric analysis of panel data with data obtained from the Central Bureau of Statistics of the Republic of Indonesia. The results of the analysis show that the factors that significantly affect crime from an economic perspective are GRDP per capita, and income inequality; from the social perspective is education; and from the institutional side is government policy. Meanwhile, technology have a positive but not significant effect on crime.
Keyword: crime, GDRP, Inquality, policy, technology

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