Judul: Determinan Inklusi Keuangan di Indonesia dengan Pendekatan Panel Spasial.
Abstrak: Pembangunan sistem keuangan sangat penting bagi pembangunan ekonomi di suatu wilayah baik dari sisi makro maupun mikro. Pada sisi makro, sistem keuangan berperan sebagai perantara penyaluran dana bagi investasi terutama di sektor riil yang dapat memacu pertumbuhan ekonomi. Pada sisi mikro, sistem keuangan berperan sebagai sektor korporasi finansial yang menyalurkan dana dari sektor surplus seperti rumah tangga atau pemerintah, kepada sektor defisit seperti korporasi non finansial atau pemerintah, dan dalam konteks yang lebih kompleks, juga melibatkan sektor luar negeri. Sistem keuangan yang inklusif mengindikasikan adanya perluasan layanan keuangan bagi seluruh sektor ekonomi (no left behind), yang dapat menambah manfaat bagi ekonomi secara makro maupun mikro. Semakin inklusif sistem keuangan –dengan memberikan akses yang luas terhadap layanan keuangan formal seperti terjangkaunya masyarakat ke kantor cabang bank, automated teller machine atau ATM, serta layanan keuangan digital–, akan semakin menambah manfaat kepada masyarakat miskin dan perusahaan berskala kecil dan menengah (Demirgüç-Kunt 2013). Dengan kata lain, inklusi keuangan merupakan perluasan kesempatan akses bagi rumah tangga dan perusahaan terhadap produk dan layanan jasa keuangan formal secara efektif (Sarma 2011; World Bank 2014; Consultative Group to Assist the Poor 2016). Penelitian ini membangun indeks inklusi keuangan dari berbagai indikator institusi keuangan formal yang ada di Indonesia yaitu bank dan koperasi simpan pinjam. Penelitian ini juga menganalisis determinan inklusi keuangan regional menggunakan pendekatan panel spasial. Model yang dibangun terdiri dari lima model spasial yaitu Spatial Autoregressive (SAR), Spatial Error Model (SEM), Spatial Autoregressive with Spatially Autocorrelation Error (SAC), Spatial Durbin Model (SDM), dan General Nested Spatial (GNS). Salah satu asumsi analisis spasial adalah adanya interaksi spasial antar unit analisis menggunakan pembobot spasial. Pembobot spasial dapat memanfaatkan informasi jarak, perpindahan penduduk (migrasi), ataupun arus barang dan jasa antar wilayah. Penelitian ini menggunakan dua jenis pembobot spasial yaitu invers jarak dan migrasi risen penduduk. Analisis selanjutnya melihat mana diantara keduanya yang lebih baik digunakan untuk Indonesia dengan kondisi geografis kepulauan menggunakan eksperimen Monte Carlo. Data yang digunakan merupakan data tahunan yang mencakup 33 provinsi di Indonesia dengan periode penelitian dari tahun 2010 sampai tahun 2018. Hasil penghitungan indeks menunjukkan indeks inklusi keuangan rata-rata provinsi selama periode penelitian menunjukkan adanya peningkatan, meskipun demikian, rata-rata nilai indeks masih berada pada kategori inklusi keuangan rendah. Provinsi DKI Jakarta merupakan provinsi dengan nilai indeks tertinggi dan sudah berada pada kategori inklusi keuangan tinggi, bahkan nilainya jauh meninggalkan semua provinsi lainnya yang masih berada pada kategori sedang v dan rendah. Analisis determinan inklusi keuangan dengan model spasial dipilih dari lima model panel spasial dengan dua jenis pembobot spasial. Hasil eksperimen Monte Carlo menunjukkan model SAC dengan pembobot spasial migrasi risen merupakan model dengan estimasi paling konsisten dari model lainnya. Hasil tersebut dilihat dari nilai rata-rata root mean square error (RMSE) model SAC adalah yang terkecil yaitu sebesar 0.786. Hasil estimasi determinan indeks inklusi keuangan menunjukkan bahwa faktor sosial seperti median usia penduduk, tingkat kemiskinan, persentase penduduk yang memiliki telepon seluler, kemudian faktor ekonomi seperti rasio pembentukan modal tetap bruto (PMTB) terhadap produk domestik regional bruto (PDRB), serta faktor politik seperti total belanja pemerintah daerah, terbukti secara signifikan memengaruhi indeks inklusi keuangan. Dilihat dari masih rendahnya inklusi
Keyword: eksperimen monte carlo, indeks inklusi keuangan, model panel spasial

Judul: Analisis Inklusi Keuangan dan Pemerataan Pendapatan di Indonesia
Abstrak: Sektor perbankan di Indonesia mengalami perkembangan setiap tahunnya. Hal ini dapat dilihat dari adanya penambahan kantor cabang perbankan tahun 2013 (1.678 kantor dari 120 BUK), peningkatan jumlah Dana Pihak Ketiga (DPK) yang dihimpun BUK sebesar 57% dari tahun 2006 sampai tahun 2013, dan peningkatan jumlah kredit yang disalurkan oleh BUK sebesar 88% dari tahun 2010 sampai tahun 2013 (SPI 2013). Beberapa penelitian menunjukkan bahwa pembangunan di sektor perbankan ini dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan mengurangi ketimpangan pendapatan (Beck et al. 2007; Shahbaz dan Islam 2011; Ang 2010). Meskipun perbankan semakin berkembang, namun masyarakat Indonesia yang dapat mengakses jasa perbankan pada tahun 2011 masih di bawah 20% (Global Financial Index World Bank) dan ketimpangan pendapatan di Indonesia semakin besar, dilihat dari koefisien gini Indonesia sebesar 0.33 pada tahun 2002 menjadi 0.41 pada tahun 2013 (BPS 2014). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis akses jasa perbankan yang diukur dengan tingkat inklusi keuangan, faktor-faktor yang mempengaruhi inklusi keuangan, dan hubungan inklusi keuangan dengan ketimpangan pendapatan di Indonesia. Tingkat inklusi keuangan masing-masing provinsi di Indonesia akan dihitung dengan menggunakan indeks inklusi keuangan. Faktor-faktor yang mempengaruhi inklusi keuangan akan dianalisis menggunakan panel tobit dengan cross section 33 provinsi dan tahun dasar analisis 2007-2011 melalui dua pendekatan, yaitu pendekatan sosial ekonomi dan pendekatan infrastruktur. Sedangkan hubungan inklusi keuangan dengan pemerataan pendapatan di Indonesia akan dianalisis dengan Kausalitas Engle-Granger pada panel data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat inklusi keuangan di Indonesia masih tergolong rendah, yang ditunjukkan dengan nilai indeks inklusi keuangan kurang dari 0,3. Hampir seluruh provinsi di Indonesia memiliki tingkat inklusi keuangan rendah, kecuali Jakarta. Dilihat dari pendekatan sosial ekonomi, ukuran perekonomian dan ketimpangan pendapatan mempengaruhi positif tingkat inklusi keuangan. Berbeda dari hipotesis penelitian, ketimpangan pendapatan yang semakin lebar mengakibatkan inklusi keuangan di Indonesia semakin tinggi. Dari pendekatan infrastruktur, jumlah pengguna telepon seluler dan internet mempengaruhi positif tingkat inklusi keuangan di Indonesia. Ketimpangan pendapatan dengan inklusi keuangan memiliki hubungan satu arah dimana ketimpangan pendapatan mempengaruhi inklusi keuangan di Indonesia tetapi tidak sebaliknya. Pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi, seperti money mobile, dapat mengurangi hambatan geografis sehingga meningkatkan inklusi keuangan.
Keyword: pembangunan, inklusi keuangan, ketimpangan pendapatan

Judul: Detoxification of Cassava’s Acid Hydrolyzate by Activated Carbon Method for Bioethanol Production
Abstrak: Cassava is one of natural resources for carbohydrate that also available for bioethanol production. Starch and fibers hydrolysis maybe conducted on acid condition. The restriction in acid hydrolysis is 5-hydroxymethyl furfural (HMF) and furfural formation, which inhibit yeast fermentation. This study applied two stages of detoxification, which are overliming and activated carbon adsorption methods for lowering HMF and furfural concentrations. In order to obtain tolerable amount in sugar solution, detoxification by activated carbon adsorption was done by concentration of 1%, 2.5%, 5% and 10% and duration of contact are 30 45 and 60 minutes. The results showed that overliming method decreased HMF and furfural concentrations 34.38% and 60.81%, respectively. Overliming followed by 5% activated carbon adsorption for 30 minutes produced the best sugar solution which has a lower HMF and furfural concentrations by 72.03% and 89.11%, respectively. Adsorption constants of HMF and furfural by 5% activated carbon were 0.044 g/min and 3,7 x 10-5 g/min, respectively. The concentration of ethanol produced was 5.00% (b/v) or 63.22% higher than obtained from detoxification by neutralization (NH4OH) which produced ethanol only 3.06%.
Keyword: