Judul: Distribution and Spatial Dependent Driving Factors of  Poverty in Tegal Regency
Abstrak: Kemiskinan merupakan salah satu masalah sosial yang ada di Indonesia. Keragaman faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan penting untuk dianalisis dalam upaya penanggulangan kemiskinan. Setiap wilayah memiliki kondisi yang berbeda-beda secara, begitupula sebaran dan pola kemiskinannya. Sehingga penting untuk menganalisis sebaran pola serta faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di suatu wilayah secara spesifik. Penelitian ini berfokus pada analisis terkait kemiskinan 287 desa dan kelurahan di Kabupaten Tegal. Tujuan penelitian ini adalah: 1) Menganalisis sebaran dan pola spasial kemiskinan di Kabupaten Tegal Tahun 2022; 2) Menganalisis keragaman spasial faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan secara spesifik lokasi desa/kelurahan di Kabupaten Tegal; 3) Menyusun alternatif kebijakan untuk mengurangi kemiskinan di Kabupaten Tegal. Metode penelitian yang digunakan adalah: 1) Analisis Spatial Autocorrelation (Global Morans Index dan Local Indicators of Spatial Autocorrelation); 2) Analisis Geographically Weighted Regression (GWR dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan terdapat autokorelasi spasial kemiskinan di Kabupaten Tegal yang bersifat bergerombol (clustered). Sebanyak 28 desa /kelurahan termasuk dalam klaster high-high, 9 desa/kelurahan termasuk kedalam klaster high-low, 5 desa/kelurahan termasuk kedalam klaster low-high dan 87 desa/kelurahan termasuk kedalam klaster low-low. Studi ini juga menunjukkan bahwa variabel-variabel yang diduga berpengaruh terhadap kemiskinan di Kabupaten Tegal memiliki pengaruh yang beragam pada setiap desa/kelurahan. Terdapat lima variabel yang memiliki pengaruh yang paling kuat dalam mereduksi kemiskinan di wilayah perdesaan Kabupaten Gowa yaitu Rasio Fasilitas Kesehatan, Jumlah Kelompok Tani, Rasio Fasilitas Pendidikan, Luas Lahan Pertanian dan Jumlah Toko/Warung Kelontong. Alternatif kebijakan upaya pengentasan kemiskinan di Kabupaten Tegal yaitu dengan memprioritaskan program penanggulangan kemiskinan pada desa-desa yang termasuk kedalam klaster high-high dan high-low dengan memperhatikan variabel-variabel yang secara signifikan dapat menurunkan kemiskinan.
Keyword: Spatial Autocorrelation, Moran's Global Index, Local Indicators of Spatial Autocorrelation (LISA)

Judul: Regional Typology and Spatial Dependent Driving Factors of Poverty in Gowa Regency
Abstrak: Salah satu tantangan dalam pembangunan wilayah adalah masalah kemiskinan. Kemiskinan di Indonesia cenderung lebih tinggi pada wilayah perdesaan dibandingkan wilayah perkotaan. Dalam upaya penanggulangan kemiskinan, dibutuhkan analisis yang dapat memberikan informasi secara spesifik mengenai tipologi suatu wilayah, sebaran dan pola kemiskinan serta faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan untuk menghasilkan rekomendasi kebijakan yang tepat dalam mereduksi kemiskinan. Penelitian ini berfokus pada kemiskinan di wilayah perdesaan Kabupaten Gowa. Tujuan penelitian ini adalah: 1) Menganalisis tipologi wilayah berdasarkan karakteristik masing-masing desa di Kabupaten Gowa; 2) Mengidentifikasi sebaran dan pola spasial kemiskinan di seluruh wilayah perdesaan Kabupaten Gowa; 3) Mengidentifikasi keragaman spasial faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di wilayah perdesaan Kabupaten Gowa. 4) Menyusun rekomendasi kebijakan dalam upaya mereduksi kemiskinan di Kabupaten Gowa berdasarkan tipologi wilayahnya. Metode penelitian yang digunakan adalah: 1) Cluster Analysis; 2) Analisis Spatial Autocorrelation (Global Morans Index dan Local Indicators of Spatial Autocorrelation); 3) Analisis Geographically Weighted Regression (GWR). Hasil penelitian menunjukkan tipologi wilayah perdesaan di Kabupaten Gowa dibagi menjadi 3 klaster dengan karakteristik yang berbeda-beda. Klaster 1 beranggotakan 67 desa dengan tipologi kemiskinan yang rendah. Klaster 2 beranggotakan 23 desa dengan tipologi kemiskinan yang sedang dan klaster 3 beranggotakan 31 desa dengan tipologi kemiskinan yang tinggi; Hasil penelitian juga menunjukkan terdapat pola dan sebaran spasial kemiskinan di perdesaan Kabupaten Gowa yang bersifat mengelompok (clustered). Sebanyak 17 desa tegolong dalam kategori high-high, 2 desa tergolong dalam kategori low-high, 14 desa tegolong dalam kategori low-low dan 4 desa termasuk dalam kategori high-low. Studi ini juga menunjukkan bahwa variabel-variabel yang diduga berpengaruh terhadap kemiskinan di Kabupaten Gowa memiliki pengaruh yang beragam pada setiap desa. Lima variabel yang memiliki pengaruh yang paling kuat dalam mereduksi kemiskinan di wilayah perdesaan Kabupaten Gowa yaitu Rasio Fasilitas Kesehatan, Dana Desa Bidang Pembangunan Desa, Dana Desa Bidang Pelaksanaan Pemerintahan Desa, Jumlah Toko/Warung Kelontong, dan Jumlah Keluarga Pengguna Listrik PLN. Rekomendasi kebijakan upaya pengentasan kemiskinan di Kabupaten Gowa yaitu dengan memprioritaskan program penanggulangan kemiskinan pada desa-desa yang tergolong kedalam klaster 2 dan 3 serta desa-desa yang tergolong kedalam kategori high-high dan high-low dengan memperhatikan variabel-variabel yang secara signifikan dapat menurunkan kemiskinan.
Keyword: Cluster Analysis, Spatial Autocorrelation, Moran's Global Index, Local Indicators of Spatial Autocorrelation

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: