Judul: Determinants of Poverty in the Provinces of Central Java and West Java, with its Alleviation Strategy
Abstrak: Pertumbuhan ekonomi yang mampu mengentaskan kemiskinan (pro-poor) dan menciptakan lapangan pekerjaan (pro-job) merupakan salah satu tujuan utama Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2020-2025. Provinsi Jawa Tengah dengan pertumbuhan ekonomi diatas rerata nasional (5,4%) masih menjadi provinsi dengan tingkat kemiskinan tertinggi di Pulau Jawa (10,6%) pada tahun 2019, dengan 15 dari 34 kota/kabupatennya mencatat kemiskinan diatas rata-rata provinsi. Hal tersebut terlihat kontras dengan Provinsi Jawa Barat yang mencatat pertumbuhan ekonomi 5,2% namun berhasil mencatat tingkat kemiskinan sebesar 6,8%. Tujuan penelitian ini adalah memetakan kemiskinan dengan klasterisasi kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi menggunakan tipologi klassen, menganalisis faktor yang memengaruhi kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah dan Jawa Barat Tahun 2015-2019 menggunakan model Panel Dinamis System Generalized Method of Moment (SYS-GMM), serta menyusun alternatif strategi pengentasan kemiskinan prioritas Provinsi Jawa Tengah menggunakan model Analytical Hierarchy Process (AHP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Klaster kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi Provinsi Jawa Tengah mencatat sebagian besar kota/kabupaten masih termasuk kategori tingkat kemiskinan tinggi dan klaster daerah berkembang pesat (klaster 3), namun Kabupaten Blora menjadi satu-satunya daerah perekonomian tertinggal (klaster 4) yang juga termasuk daerah kemiskinan tinggi. Disisi lain, Kota Surakarta dan Kabupaten Batang berhasil menekan kemiskinan sehingga bergeser dari klaster kemiskinan sedang menjadi klaster kemiskinan rendah. Klaster kemiskinan kota/kabupaten di Provinsi Jawa Barat sebagian besar termasuk kategori rendah, selain itu Kabupaten Subang, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Bandung Barat, dan Kabupaten Garut berhasil keluar dari klaster kemiskinan tinggi menjadi klaster kemiskinan sedang. Klaster pertumbuhan ekonomi kota/kabupaten di Provinsi Jawa Barat sebagian besar termasuk daerah berkembang pesat (klaster 3), namun Kabupaten Subang dan Kabupaten Garut masih termasuk daerah perekonomian tertinggal (klaster 4). Determinan yang signifikan memengaruhi tingkat kemiskinan pada kedua provinsi yakni kemiskinan tahun sebelumnya, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), pertumbuhan ekonomi, inflasi, dan jumlah penduduk. Adapun Jumlah tabungan hanya berpengaruh di Provinsi Jawa Tengah, dan ketimpangan (gini rasio) hanya berpengaruh di Provinsi Jawa Barat. Sementara itu, berdasarkan pendapat 7 pakar dari instansi berbeda yang dianalisis menggunakan AHP, sasaran paling prioritas untuk mengentaskan kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah adalah mengurangi tingkat pengangguran, dengan strategi paling prioritas menciptakan lapangan pekerjaan., Economic growth that is able to eradicate poverty (pro-poor) and create jobs (pro-jobs) is one of the main objectives of the 2020-2025 National Medium Term Development Plan. Central Java Province with economic growth above the national average (5.4%) was still the province with the highest poverty rate in Java (10.6%) in 2019, with 15 of its 34 cities/districts recording poverty above the provincial average. This is in contrast to West Java Province which recorded an economic growth of 5.2% but managed to record a poverty rate of 6.8%. The purpose of this study is to map poverty by clustering poverty and economic growth using the Klassen typology, to analyze the factors that influence poverty in the Provinces of Central Java and West Java in 2015-2019 using the Dynamic Panel System Generalized Method of Moment (SYS-GMM) model, and to develop alternatives. The priority poverty alleviation strategy of Central Java Province uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) model. The results showed that the poverty and economic growth cluster of Central Java Province
Keyword: AHP, dynamic panel data SYS GMM, klassen typology, poverty

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: 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: