Judul: Study of Small Area Estimation to Measure Multidimensional Poverty with Mixed Model Poisson, ZIP, and ZINB
Abstrak: Kemiskinan adalah kondisi seseorang tidak dapat memenuhi kebutuhan dasar yang dapat dilihat dari berbagai aspek atau dimensi. Selain kemiskinan moneter, kemiskinan juga perlu dilihat dari dimensi lain seperti kesehatan, pendidikan, dan standar hidup yang disebut dengan kemiskinan multidimensi. Peneltian ini bertujuan untuk menduga kemiskinan multidimensi di Indonesia dengan menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) dan metode penghitungan indeks kemiskinan multidimensi yang dikembangkan oleh United Nations Development Programme (UNDP). Studi ini sejalan dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) dan tujuannya untuk memberantas kemiskinan dalam segala bentuk dan dimensinya pada tahun 2030. Penghitungan kemiskinan langsung dengan menggunakan data SUSENAS dari BPS hanya mampu mengestimasi dengan baik sampai level kabupaten/kota, sedangkan pada level dibawahnya tidak memiliki cukup sampel untuk mengestimasi dengan baik. Dalam banyak kasus, data yang diperoleh dari survei bersifat terbatas dan hanya mampu mewakili area atau domain yang lebih besar. Hal ini disebabkan untuk area yang lebih kecil, contoh yang diperoleh dari survei relatif berukuran kecil. Padahal angka kemiskinan di level yang lebih kecil dapat dimanfaatkan oleh pemerintah daerah untuk mengevaluasi atau membuat suatu kebijakan pada level yang lebih kecil, seperti pemerintah kabupaten ingin mengetahui jumlah penduduk miskin berdasarkan kecamatan. Sehingga diperlukan suatu metode untuk mengestimasi nilai kemiskinan pada level yang lebih kecil seperti level kecamatan. Pendugaan Area Kecil (SAE) merupakan sebuah metode yang penting untuk membuat kesimpulan terhadap data survei. Penelitian ini menggunakan data riil dan simulasi untuk meduga tingkat kemiskinan multidimensi di Provinsi Jawa Barat. Data riil yang digunakan dalam kajian adalah dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2021 dan survei Pengembangan Potensi Desa (PODES) 2021. Data SUSENAS digunakan untuk menghitung indeks kemiskinan multidimensi di tingkat kabupaten/kota dan menerapkan model pendugaan area kecil di tingkat kecamatan menggunakan mixed model. Data simulasi digunakan untuk membandingkan kinerja Model Linear Terampat Campuran (MLTC) dengan fokus pada tiga model yaitu MLTC Poisson, MLTC Zero Inflated Poisson (ZIP) dan MLTC Zero Inflated Negative Binomial (ZINB). Data simulasi dibangkitkan menggunakan dua kondisi yang berbeda, yaitu tanpa overdispersi dan dengan overdispersi. Untuk data tanpa overdispersi data dibangkitan menggunakan distribusi Poisson dan untuk data dengan overdispersi dibangkitkan dengan distribusi binomial negatif. Jumlah observasi yang dibangkitkan adalah 30 dan 100 dan dilakukan pengulangan pemodelan sebanyak 500 kali. Kebaikan model diukur dengan nilai Akaike Information Criterion (AIC). Model terbaik digunakan untuk menduga kemiskinan multidimensi tingkat kecamatan di Provinsi Jawa Barat Penghitungan kemiskinan multidimensi tingkat kabupaten/kota dimulai pengolahan data SUSENAS dengan 10 indikator. Sepuluh indikator tersebut terdiri dari tiga dimensi yaitu pendidikan, kesehatan dan standar hidup layak. Hasil studi ini menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan multidimensi di Jawa Barat cukup beragam, dengan persentase kemiskinan multidimensi tertinggi terdapat di Garut sebesar 20,14 persen. Kota Bekasi memiliki persentase kemiskinan multidimensi terendah sebesar 1,59 persen, namun memiliki intensitas kemiskinan tertinggi sebesar 0,42, artinya setiap penduduk miskin di Bekasi lebih miskin dari segi jumlah indikator yang digunakan untuk menghitung kemiskinan multidimensi. Studi ini juga menemukan bahwa indeks keseluruhan kemiskinan multidimensi relatif rendah, dengan nilai berkisar antara 0,006 hingga 0,07. Hasil simulasi penelitian menemukan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan pada nilai AIC dari data tanpa overdispersi antara MLTC Poisson, MLTC
Keyword: binomial negatif, GLMM, kemiskinan multidimensi, mixed model, MLTC, overdispersi, Poisson, zero inflated

Judul: Pemodelan Kemiskinan di Jawa Menggunakan Bayesian Spasial Probit Pendekatan Integrated Nested Laplace Approximation
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah yang kompleks dan bersifat multidimensi sehingga menjadi prioritas pembangunan. Upaya yang dilakukan untuk mendeteksi masalah kemiskinan ini adalah dengan menentukan model dan metode yang dapat mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan. Namun, aspek-aspek kemiskinan bukan hanya dipengaruhi oleh peubah-peubah yang berkaitan saja, tetapi sangat mungkin dipengaruhi oleh pengaruh spasial. Data kemiskinan merupakan data areal hasil agregasi sesuai wilayahnya. Wilayah satu dengan wilayah lainnya memiliki kondisi geografis, sosial budaya, dan ekonomi yang berbeda. Namun demikian, kondisi di suatu wilayah akan memiliki hubungan yang cukup kuat dengan wilayah lain yang berdekatan yang dinamakan pengaruh spasial. Oleh karena itu, perlu untuk mempertimbangkan pengaruh spasial dalam suatu penelitian yang menggunakan data agregasi. Metode ekonometrik spasial semakin banyak digunakan pada perangkat standar peneliti terapan di bidang pertanian, ekonomi, lingkungan, dan pembangunan. Meskipun demikian, aplikasi pada data diskret masih sedikit dan penerapan Bayesian dalam penelitian juga masih sangat sedikit. Inferensi Bayesian sering bergantung pada metode simulasi intensif komputasi seperti Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Inferensi Bayes pendekatan Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) memberikan komputasi lebih cepat dibanding MCMC dan memungkinkan untuk menggunakan data yang lebih besar. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan tingkat kemiskinan di Jawa menggunakan Bayesian Otoregresi Spasial/Spatial Autoregressive (SAR) Probit pendekatan INLA. Tiga jenis matriks pembobot spasial yaitu k-Nearest Neighbour (k-NN), Inverse Distance, dan Exponential Distance digunakan dalam pemodelan. Penelitian ini juga melakukan pemetaan dan analisis tingkat kemiskinan di Jawa berdasarkan model terbaik yang diperoleh. Unit penelitian yang digunakan adalah kabupaten/kota di Jawa yang mencakup 119 observasi dengan periode penelitian tahun 2017. Hasil penelitian menunjukkan bahwa status kemiskinan di Jawa memiliki dependensi spasial positif, artinya status kemiskinan kabupaten/kota di Jawa bersifat mengelompok. Status kemiskinan di Jawa dipengaruhi oleh laju pertumbuhan PDRB, persentase penduduk yang bekerja di sektor pertanian, pengeluaran per kapita, dan persentase penduduk yang tidak memiliki ijazah. Pemodelan tingkat kemiskinan di Jawa menggunakan Bayesian SAR Probit INLA dengan pembobot spasial k-NN merupakan model terbaik yang hanya menghasilkan 12 kabupaten/kota yang terklasifikasi salah status kemiskinannya. Pembobot spasial k-NN juga menghasilkan tingkat ketepatan klasifikasi yang tertinggi, dengan nilai spesifisitas 85.45%, sensitivitas 93.75%, dan akurasi 89.92%.
Keyword: bayesian, INLA, kemiskinan, probit, spasial

Judul: Transformasi Genetik Tanaman Tembakau oleh Gen LFY Kakao (TcLFY) Menggunakan Agrobacterium tumefaciens
Abstrak: LFY is a protein that have important role in flowering. TcLFY gene have been isolated from cacao (Theobroma cacao L.). To examine its role, this gene that is under control of p35S CaMV promoter was introduced in the tobacco plant using Agrobacterium tumefaciens. Transformation efficiency of transgenic plants was 16 % with regeneration efficiency was 27.38%, and produce 4 buds each explant. PCR analyses toward 5 putative transgenic tobacco plants that were taken randomly showed that all of them were transgenic. They also flowered early. Expression analyse of TcLFY gene using PCR showed that transgenic plant expressed the TcLFY gene in the all of its parts. This result showed that transgenic tobacco plant contained TcLFY gene under control of p35S CaMV
Keyword: