Judul: Penentuan Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah dengan Regresi Spline Berganda
Abstrak: Keberhasilan pembangunan suatu daerah dapat dilihat dari tingkat kemiskinannya. Dalam mewujudkan tujuan kesejahteraan, pemerintah terus menerus melakukan program pembangunan nasional yaitu pengentasan kemiskinan. Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi dengan angka kemiskinan cukup tinggi, bahkan melebihi angka kemiskinan nasional. Oleh karena itu, akan diteliti tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Metode yang digunakan adalah Regresi Spline Berganda karena data yang digunakan memiliki pola yang tidak menentu sehingga tidak tepat jika dianalisis hanya dengan Regresi Linier Berganda. Tujuan dari penelitian ini adalah agar pemerintah setempat dapat menentukan program penanggulangan kemiskinan yang sesuai. Persentase rumah tangga miskin pada setiap kabupaten/kota dijadikan sebagai peubah respon dalam penelitian ini yang dimodelkan dengan faktor yang diduga mempengaruhinya. Data yang digunakan adalah data dari Badan Pusat Statistik tahun 2015. Peubah penjelas digunakan adalah pengeluaran per kapita per orang dalam satu tahun (x1), rata-rata lama sekolah (x2), dan angka harapan hidup (x3). Tahapan analisis diawali dengan melakukan pemotongan kurva berdasarkan fungsi yang bersesuaian. Lalu dipilih model dengan nilai GCV terkecil dari beberapa model dengan knot yang berbeda. Hasilnya, model yang terpilih adalah model dengan knot tiga yang nilai GCV-nya sebesar 11.078. Peubah penjelas yang berpengaruh nyata terhadap persentase penduduk miskin di Provinsi Jawa Tengah adalah rata-rata lama sekolah (x2).
Keyword: Kemiskinan, knot, regresi spline berganda

Judul: Pemodelan Regresi Terboboti Geografis dan Temporal pada Angka Kemiskinan di Jawa Tengah Tahun 2017-2019
Abstrak: Pada tahun 2019 Provinsi Jawa Tengah memiliki persentase penduduk miskin sebesar 10,8 persen. Persentase tersebut bertentangan dengan sasaran tingkat kemiskinan untuk Provinsi Jawa Tengah tahun 2019 yang ditetapkan oleh pemerintah yaitu sebesar 10,57 persen sehingga dapat disimpulkan bahwa pengentasan kemiskinan di Jawa Tengah masih merupakan permasalahan. Untuk menduga faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Jawa Tengah dapat digunakan metode regresi. Namun metode tersebut tidak mempertimbangkan keragaman spasial yang ada pada data. Untuk menganalisis keragaman spasial, dapat digunakan metode regresi terboboti geografis (RTG). Selain unsur spasial, unsur temporal juga dapat menyebabkan keragaman. Untuk mengakomodasi keragaman spasial-temporal, metode RTG dikembangkan menjadi metode regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT) dengan cara menambahkan unsur temporal kedalamnya. Uji F yang dilakukan untuk menguji ketepatan model RTGT menghasilkan nilai-p 0,000897675 sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat signifikansi penggunaan model RTGT dibandingkan model regresi. Hasil pendugaan parameter model RTGT menujukkan bahwa tingkat pengangguran terbuka dan laju pertumbuhan PDRB memberikan pengaruh negatif dan positif, upah minimum kabupaten/kota dan rata-rata lama sekolah memberikan pengaruh negatif. Pengujian parsial parameter model RTGT menunjukkan bahwa pada kurun waktu 2017-2019 upah minimum kabupaten/kota, rata-rata lama sekolah, dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh nyata pada mayoritas kabupaten/kota, sedangkan laju pertumbuhan PDRB hanya berpengaruh nyata pada kabupaten/kota tertentu., In 2019, 10,8 percent population of Central Java Province live below poverty. This percentage is contrary to the poverty rate target for Central Java Province in 2019 set by the government, which is 10,57 percent, so it can be concluded that poverty alleviation in Central Java is still a problem. To analyze the factors that influence poverty in Central Java, the regression method can be used. However, this method does not consider the spatial heterogeneity in the data. To analyze spatial heterogeneity, geographically weighted regression (GWR) method can be used. In addition to spatial elements, temporal elements can also cause heterogeneity. To accommodate the spatial-temporal heterogeneity, the GWR method then developed into geographically and temporally weighted regression (GTWR) method by adding temporal element into it. The F test which was carried out to test the goodness of fit of the GTWR model resulted in a p-value = 0,000897675 so it can be concluded that there is a significant use of the GTWR model compared to the regression model. The results of the parameters estimation of GTWR model show that open unemployment rate and GDRP growth rate have negative and positive effect, district/city minimum wage and mean years schooling have a negative effect. Partial testing of the parameters of the GTWR model shows that in 2017-2019, district/city minimum wage, mean years schooling, open unemployment rate have significant effect on the majority of districts/cities, while GDRP growth rate has significant effect only on a few districts/cities.
Keyword: kemiskinan, keragaman spasial-temporal, regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT), geographically and temporally weighted regression (GTWR), poverty, spatial-temporal heterogeneity

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera