Judul: Pengaruh Ketersediaan dan Pemanfaatan Infrastruktur Dasar terhadap Pendapatan Rumah Tangga di Kecamatan Ngariboyo, Kabupaten Magetan
Abstrak: Infrastruktur dasar adalah infrastruktur yang terdiri dari infrastruktur listrik, infrastruktur telekomunikasi, infrastruktur jalan, infrastruktur air bersih, dan infrastruktur sistem drainase. Ketersediaan infrastruktur tersebut dapat meningkatkan akses masyarakat terhadap sumberdaya yang diperlukan untuk kegiatan-kegiatan produktif, sehingga meningkatkan produktivitas dan mendorong pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini merupakan survei cross-sectional yang dilakukan untuk mengetahui infrastruktur apa saja yang berpengaruh terhadap pendapatan rumah tangga. Data primer diperoleh dengan melakukan wawancara terhadap 60 rumah tangga (sebagai responden) di tiga desa di Kecamatan Ngariboyo, Kabupaten Magetan. Dari penelitian ini diperoleh data bahwa masyarakat di tiga desa di Kecamatan Ngariboyo dapat mengakses infrastruktur dasar yaitu listrik, telekomunikasi, jalan aspal kabupaten, air bersih, dan sistem drainase. Analisis bivariat menunjukkan bahwa infrastruktur dasar seperti listrik, telekomunikasi, dan jalan memiliki hubungan yang signifikan terhadap pendapatan rumah tangga pada skala kepercayaan 90%. Sedangkan infrastruktur air bersih dan sistem drainase tidak berhubungan secara signifikan terhadap pendapatan rumah tangga. Regresi logistik digunakan untuk melihat besaran pengaruh dari infrastruktur dasar terhadap pendapatan rumah tangga. Variabel listrik yang diukur dengan indikator pemanfaatan listrik dan variabel air bersih yang diukur dengan indikator tagihan air merupakan variabel yang potensial untuk meningkatkan pendapatan rumah tangga.
Keyword: crosstab, infrastruktur dasar, pendapatan rumah tangga, regresi logistik

Judul: Pengaruh Ketersediaan Infrastruktur terhadap Ketimpangan Pendapatan dan Kemiskinan Kota dan Desa di Indonesia: Analisis Data Provinsi.
Abstrak: Infrastruktur memiliki peran yang penting dalam pembangunan ekonomi nasional. Pembangunan ekonomi tidak hanya memberikan kontribusi terhadap pertumbuhan ekonomi tetapi memberikan kontribusi terhadap semakin kecilnya kemiskinan serta ketimpangan pendapatan. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis ketersediaan infrastruktur terhadap ketimpangan pendapatan dan tingkat kemiskinan kota dan desa di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode panel data, data cross section dari 33 provinsi di Indonesia, data time series periode 2007-2016, dan menggunakan enam variabel, yaitu Indeks Gini, persentase penduduk miskin, panjang jalan, air, listrik, sekolah, danjumlah rumah sakit. Hasil analisis metode data panel menunjukkan ketersediaan infrastruktur air, listrik dan rumah sakit berpengaruh positif terhadap ketimpangan pendapatan sedangkan ketersediaan infrastruktur panjang jalan dan jumlah sekolah tidak berpengaruh signifikan terhadap ketimpangan pendapatan. Pengaruh ketersediaan infrastruktur terhadap kemiskinan di Indonesia, dari lima variabel bebas yang digunakan, empat diantaranya terbukti berpengaruh signifikan dalam menurunkan kemiskinan baik di perkotaan maupun di pedesaan, yaitu ketersediaan infrastruktur air, listrik, infrastruktur panjang jalan, dan rumah sakit .
Keyword: Data Panel, Infrasruktur, Kemiskinan, Ketimpangan Pendapatan

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition