Judul: Spatial Durbin Simultaneous Model for Panel Data with Two-Way Error Component
Abstrak: Pemodelan simultan spasial dikembangkan pertama kali menggunakan Model Otoregresif Spasial dan data cross section. Pada pemodelan persamaan simultan, peubah endogen pada suatu persamaan bisa menjadi peubah eksogen pada persamaan lain, sehingga kemungkinan peubah eksogen berkorelasi dengan galat cukup besar atau peluang terjadinya masalah endogenitas sangat besar. Permasalahan endogenitas dalam pemodelan simultan spasial mengakibatkan parameter spasial tidak dapat diduga secara konsisten dengan Metode Kuadrat Terkecil Biasa. Oleh karena itu Kelejian dan Prucha (2004) menggunakan Metode Kuadrat Terkecil Dua Tahap Spasial Terampat/Generalized Spatial Two Stage Least Square (GS2SLS) untuk menduga parameter persamaan simultan spasial. Pendugaan parameter dengan menggunakan GS2SLS akan menghasilkan penduga yang konsisten. Pengembangan model simultan spasial dapat dilakukan diantaranya dari sisi pengembangan model spasial dan atau penggunaan data panel. Dari sisi model spasial, pengembangan pemodelan simultan spasial lebih banyak berkembang untuk model spasial pada peubah endogen atau Model Otoregresif Spasial dan Model Galat Spasial, sedangkan untuk model lain misalkan model spasial pada peubah endogen dan eksogen yang dikenal dengan Model Durbin Spasial masih sedikit yang meneliti. Di dalam ekonomi, dependensi atau keterkaitan nilai suatu peubah di suatu wilayah, bisa saja memiliki keterkaitan dengan nilai peubah lain di wilayah di sekitar wilayah acuan, hal ini lah yang melatar belakangi adanya Model Durbin Spasial. Model Durbin Spasial merupakan perluasan dari Model Otoregesif Spasial dengan menambahkan dependensi spasial pada peubah eksplanatori. Pengembangan berikutnya dari model simultan spasial yaitu dari sisi penggunaan data panel, penelitian pemodelan simultan spasial data panel diantaranya masih menggunakan pendekatan model komponen galat satu arah baik baik terhadap waktu atau pun terhadap lokasi, sedangkan dalam kenyataannya untuk data panel ada kemungkinan suatu data memiliki komponen galat pada lokasi dan waktu secara bersamaan atau yang lebih dikenal dengan komponen galat dua arah. Mulai membaiknya pertumbuhan ekonomi dunia tidak terkecuali di Indonesia saat ini diantaranya diduga karena pengembangan dan pemanfaatan teknologi terutama internet, keberadaan teknologi telekomunikasi berpengaruh besar terhadap pertumbuhan ekonomi terutama disaat pandemi Covid 19. Kemajuan teknologi merupakan salah satu faktor kunci yang menentukan pertumbuhan ekonomi baik dalam model pertumbuhan ekonomi eksogen maupun model pertumbuhan ekonomi endogen. Inovasi dalam bidang teknologi informasi dan komunikasi merupakan salah satu faktor radikal yang dapat mendorong pertumbuhan ekonomi. Selain perkembangan teknologi yang berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi, pertumbuhan ekonomi juga dipengaruhi oleh kualitas sumber daya manusia yang digambarkan dengan pembangunan manusia. Indeks pembangunan manusia mampu meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Sangat menarik untuk melihat hubungan antara pertumbuhan ekonomi, pembangunan manusia dan pembangunan teknologi informasi dan komunikasi dalam konsep pertumbuhan ekonomi endogen khususnya melalui pendekatan Simultan Durbin Spasial dengan data panel. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan sebelumnya, tujuan dari penelitian ini yaitu mengembangkan model simultan spasial Kelejian dan Prucha menggunakan Model Durbin Spasial untuk data panel dengan komponen galat satu dan dua arah serta pengaruh tetap menggunakan metode pendugaan parameter dengan Spatial Two Stage Least Square (S2SLS) ataupun GS2SLS, tujuan berikutnya yaitu mengaplikasikan model Simultan Spasial Kelejian dan Prucha menggunakan Model Durbin Spasial untuk data panel dengan komponen galat dua arah pada data simulasi dan data model pertumbuhan endogen di Indonesia. Berdasarkan tujuan tersebut, penelitian ini dibagi kedalam empat kajian yaitu Pertama, evaluasi atau perbandingan Model Simultan Spasial Kelejian dan Prucha
Keyword: Komponen Galat Dua Arah, Simultan Durbin Spasial Untuk Data Panel, Two-Way Error Component, Simultaneous Spatial Durbin for Panel Data

Judul: Model Persamaan Simultan untuk Data Panel Spasial dengan Aplikasi pada Model Klein
Abstrak: Model persamaan simultan merupakan model yang memiliki hubungan yang saling mempengaruhi atau model persamaan yang memiliki hubungan dua arah yang mana peubahnya dapat menjadi penyebab dan akibat. Metode penyelesaiannya adalah bentuk tereduksi, peubah instrumen, kuadrat terkecil dua tahap, kemungkinan maksimum informasi terbatas, pendugaan campuran, kuadrat terkecil tiga tahap, dan kemungkinan maksimum informasi penuh. Lima metode pertama disebut dengan metode persamaan tunggal dan dua metode terakhir disebut dengan metode sistem. Penduga kuadrat terkecil tiga tahap merupakan penduga yang kekar dan dalam mendapatkan penduga, metode ini lebih hemat waktu dan biaya. Hambatan yang dapat terjadi dalam melakukan pendugaan parameter adalah terbatasnya ketersediaan data. Jumlah data yang tidak mencukupi menyebabkan pendugaan parameter menjadi tidak dapat dilakukan. Namun, permasalahan ini dapat diatasi menggunakan data panel. Disamping itu, kemajuan suatu lokasi atau wilayah juga dapat mempengaruhi kemajuan wilayah disekitarnya. Ini menjadi penting karena adanya ketergantungan antar wilayah yang mencirikan adanya pengaruh spasial. Dalam menangkap aspek ini, pada pemodelan persamaan simultan menjadi sangat perlu untuk ditambahkan pengaruh spasial. Penelitian ini menggunakan Indeks Moran untuk mendeteksi adanya pengaruh spasial antar lokasi. Umumnya galat antar persamaan pada model persamaan simultan saling berkorelasi. Oleh karena itu, sangat memungkinkan untuk membangun model galat spasial. Beberapa penelitian tentang pendugaan paramater pada model persamaan simultan dengan data panel baik nonspasial maupun spasial umumnya dilakukan dengan pengaruh acak dan pendugaan parameternya menggunakan teknik komputasi dan tidak diturunkan secara analitik. Oleh karena itu, penelitian ini melakukan pengembangan model persamaan simultan khususnya dengan pengaruh tetap dan menurunkan penduga parameternya secara analitik pada model nonspasial dan dengan teknik komputasi dan secara analitik pada model spasial. Tujuan dari penelitian ini adalah menurunkan secara analitik penduga parameter model simultan panel dengan pengaruh tetap menggunakan metode kuadrat terkecil tiga tahap multivariat; mendapatkan secara numerik dan menurunkan secara analitik penduga parameter model simultan panel dengan pengaruh tetap dan pengaruh galat spasial menggunakan metode kuadrat terkecil tiga tahap multivariat; mendapatkan sifat-sifat penduga parameter yang diturunkan secara analitik; mengaplikasikan pada Model I Klein yang dimodifikasi untuk analisis data. Ada 2 kajian model yang dikembangkan. Kajian 1 yang dikembangkan dinamakan dengan model simultan panel dengan pengaruh tetap menggunakan metode kuadrat terkecil tiga tahap multivariat atau model nonspasial. Proses pendugaan parameternya, dilakukan dengan tiga tahap. Selanjutnya, kajian 2 yang dikembangkan adalah model simultan panel dengan pengaruh tetap dan pengaruh galat spasial menggunakan metode kuadrat terkecil tiga tahap multivariat atau model spasial. Proses pendugaan parameternya, juga dilakukan dengan tiga tahap. Penduga parameter pada kajian 1 diperoleh secara analitik sedangkan penduga parameter pada kajian 2 diperoleh secara komputasi dan analitik. Penduga yang diperoleh secara analitik merupakan penduga yang konsisten, baik pada kajian 1 maupun pada kajian 2. Penduga parameter pada kajian 1 dan kajian 2 kemudian diaplikasikan pada Model I Klein yang dimodifikasi untuk analisis data khususnya di Provinsi Jawa Timur. Hasil penerapan kajian 1 menunjukkan bahwa 99,58 persen keragaman konsumsi dapat dijelaskan oleh semua peubah penjelas dalam persamaan konsumsi, 99,87 persen keragaman investasi dapat dijelaskan oleh semua peubah penjelas dalam persamaan investasi, 94,57 persen keragaman upah sektor swasta dapat dijelaskan oleh semua peubah penjelas dalam persamaan upah sektor swasta, dan 97,63 persen keragaman konsumsi, investasi, dan upah
Keyword: model persamaan simultan, kuadrat terkecil tiga tahap, data panel, spasial, konsisten, Model I Klein

Judul: Detoxification of Cassava’s Acid Hydrolyzate by Activated Carbon Method for Bioethanol Production
Abstrak: Cassava is one of natural resources for carbohydrate that also available for bioethanol production. Starch and fibers hydrolysis maybe conducted on acid condition. The restriction in acid hydrolysis is 5-hydroxymethyl furfural (HMF) and furfural formation, which inhibit yeast fermentation. This study applied two stages of detoxification, which are overliming and activated carbon adsorption methods for lowering HMF and furfural concentrations. In order to obtain tolerable amount in sugar solution, detoxification by activated carbon adsorption was done by concentration of 1%, 2.5%, 5% and 10% and duration of contact are 30 45 and 60 minutes. The results showed that overliming method decreased HMF and furfural concentrations 34.38% and 60.81%, respectively. Overliming followed by 5% activated carbon adsorption for 30 minutes produced the best sugar solution which has a lower HMF and furfural concentrations by 72.03% and 89.11%, respectively. Adsorption constants of HMF and furfural by 5% activated carbon were 0.044 g/min and 3,7 x 10-5 g/min, respectively. The concentration of ethanol produced was 5.00% (b/v) or 63.22% higher than obtained from detoxification by neutralization (NH4OH) which produced ethanol only 3.06%.
Keyword: