Judul: Analisis Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression (MGTWR) PDRB Sektor Konstruksi di Jawa
Abstrak: Salah satu sektor/lapangan usaha yang memiliki nilai strategis dalam perekonomian nasional yaitu sektor konstruksi. Sektor industri pengolahan, pertambangan non migas, dan penggalian merupakan penyedia bahan baku sektor konstruksi. Sedangkan sektor usaha lainnya sebagai pengguna produk sektor konstruksi, seperti pertanian, perdagangan, perhotelan, pertambangan migas hingga jasa. Perkembangan sektor konstruksi akan mendukung terciptanya sarana prasarana sosial dan ekonomi yang lebih baik sehingga dapat memacu pertumbuhan sektor ekonomi lainnya. Salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur kegiatan ekonomi di suatu wilayah yaitu produk domestik regional bruto (PDRB). Penghitungan PDRB merupakan nilai tambah atau selisih antara nilai produksi (output) dan biaya antara (biaya yang habis dipakai selama proses produksi) dari suatu produk, baik barang maupun jasa. Penelitian ini menggunakan data PDRB sektor konstruksi pada 119 kabupaten/kota di Jawa tahun 2010-2016 sebagai peubah respon yang diukur di setiap kabupaten/kota dan setiap tahun yang berdimensi lokasi dan waktu. Model Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression (MGTWR) adalah salah satu analisis regresi yang bersifat lokal untuk setiap lokasi dan waktu dengan menggabungkan peubah penjelas global dan lokal. Faktor-faktor yang diteliti pengaruhnya terhadap PDRB sektor konstruksi yaitu jumlah penduduk, pendapatan asli daerah (PAD), luas wilayah, dan jumlah perusahaan konstruksi. Data penelitian berdimensi lokasi dan waktu sehingga dimungkinkan menggunakan model MGTWR. Kriteria kebaikan model yang digunakan adalah dengan membandingkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Deviation (MAD) yang lebih kecil. Salah satu masalah yang muncul dalam penerapan MGTWR adalah adanya pengaruh tren dan otokorelasi spasio-temporal pada sisaan. Transformasi untuk mengoreksi adanya tren dan otoregresif untuk mengatasi adanya otokorelasi spasio-temporal. Perbandingan model regresi global, model MGTWR terkoreksi, dan model MGTWR terkoreksi otoregresif dilakukan untuk mengetahui model yang lebih baik untuk diterapkan. Hasil penghitungan kebaikan model tersebut diperoleh bahwa model MGTWR terkoreksi otoregresif dengan menggunakan pembobot fungsi kernel bisquare lebih baik digunakan untuk pemodelan nilai PDRB sektor konstruksi di Jawa. Pengelompokan kabupaten/kota berdasarkan faktor-faktor yang berpengaruh terdapat tiga kelompok yang terbentuk. Kelompok pertama yaitu kabupaten/kota yang PDRB sektor konstruksinya dipengaruhi oleh jumlah penduduk (X1) dan jumlah perusahaan konstruksi (X4). Kelompok kedua yaitu kabupaten/kota yang PDRB sektor konstruksinya dipengaruhi oleh pendapatan asli daerah (X2), dan jumlah perusahaan konstruksi (X4). Kelompok ketiga yaitu kabupaten/kota yang PDRB sektor konstruksinya dipengaruhi oleh jumlah penduduk (X1), pendapatan asli daerah (X2), dan jumlah perusahaan konstruksi (X4). Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap PDRB sektor konstruksi di Jawa tahun 2010-2016 bervariasi di setiap kabupaten/kota dan setiap tahunnya. Sehingga, setiap kabupaten/kota dapat memanfaatkannya untuk menyusun kebijakan berdasarkan faktor-faktor yang berpengaruh saja untuk meningkatkan pertumbuhan PDRB sektor konstruksinya. Peubah luas wilayah sebagai peubah bebas global berpengaruh negatif dan signifikan. Peubah bebas jumlah penduduk dan PAD memiliki pengaruh yang bervariasi setiap kabupaten/kota dan setiap tahun. Peubah jumlah perusahaan konstruksi pengaruhnya negatif dan signifikan di setiap kabupaten/kota dan setiap tahunnya.
Keyword: Konstruksi, MGTWR, PDRB, spasial, spasio-temporal

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: Embriogenesis ikan buta (Astyanax fasciatus)
Abstrak: Ikan buta Astyanax fasciatus adalah spesies ikan unik dari famili Characidae yang menempati perairan dalam gua di Wilayah La Cueva Chica-San Luis Potasi-Mexico. Ikan ini memiliki mata yang tereduksi (Blind Cavefish) dan warna kulit merah muda, pucat serta mengkilap.
Keyword: