Judul: Identifikasi Faktor-Faktor yang Memengaruhi Kemiskinan di Jawa Tengah Menggunakan Analisis Regresi Spasial.
Abstrak: Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan mendasar yang menjadi perhatian bagi pemerintah setiap negara, termasuk di Indonesia. Salah satu cara penanggulangan kemiskinan adalah dengan mengetahui faktor-faktor penjelas yang memengaruhi kemiskinan. Selain faktor-faktor penjelas, kemiskinan dapat juga dipengaruhi oleh faktor kedekatan antar wilayah sehingga dalam penentuan faktor kemiskinan tidak bisa mengabaikan faktor kedekatan wilayah. Analisis regresi spasial merupakan salah satu analisis pemodelan regresi yang mengakomodir pengaruh spasial antar wilayah. Penelitian ini mengambil studi kasus di Jawa Tengah dimana termasuk lima besar provinsi dengan tingkat kemiskinan tertinggi di Indonesia. Antar wilayah ditenggarai mempunyai kedekatan spasial berdasarkan tingkat kemiskinan. Model regresi yang digunakan adalah model lag spasial (Spatial Autoregressive Model/SAR) dengan nilai AIC sebesar 191.13 yang lebih kecil dari nilai AIC model klasik sebesar 197.39. Besarnya persentase kemiskinan di suatu kabupaten/kota di Jawa Tengah dipengaruhi oleh besarnya persentase kemiskinan kabupaten/kota yang mengelilinginya. Faktor-faktor yang signifikan terhadap persentase kemiskinan di Jawa Tengah pada taraf nyata α=0.05 adalah tingkat pengangguran terbuka (X1), persentase penduduk bekerja di sektor informal (X3), rata-rata lama sekolah (X5), dan Angka Harapan Hidup (X7).
Keyword: Kemiskinan, SAR

Judul: Penerapan Regresi Spasial Untuk Data Wilayah Miskin Kabupaten Di Jawa Timur
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan peubah penjelas yang mempengaruhi persentase kemiskinan serta mengidentifikasi pengaruh spasial kemiskinan kabupaten di Jawa Timur. Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah Data Informasi Kemiskinan 2012 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan analisis regresi spasial untuk mengidentifikasi peubah-peubah yang berpengaruh terhadap persentase kemiskinan di Jawa Timur dengan menggunakan pendekatan Spatial Autoregressive Model (SAR) dan Spatial Error Model (SEM). Hasil pengujian efek spasial menunjukkan model SAR yang digunakan untuk menentukan faktorfaktor terhadap persentase kemiskinan di Jawa Timur. Analisis dari penelitian juga menunjukkan bahwa model SAR lebih baik dibanding dengan model regresi klasik. Model SAR memiliki nilai dan Akaike Information Criterion (AIC) masing-masing sebesar 64.01% dan 59.34, sedangkan model regresi klasik memiliki nilai dan AIC masing-masing sebesar 60.80% dan 64.14. Pada model SAR peubah penjelas yang berpengaruh terhadap persentase kemiskinan di Jawa Timur adalah angka kematian bayi, persentase penduduk dengan pengeluaran perkapita ≤175,000 rupiah/bulan, persentase penduduk yang menempati rumah dengan luas <8 m2, dan kemiskinan kabupaten di sekelilingnya.
Keyword: Kemiskinan, regresi klasik, regresi spasial, SAR, SEM

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: