Judul: ROBUST MIXED GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION TO MODELLING THE PERCENTAGE OF POVERTY IN JAVA IN 2012-2018
Abstrak: Analisis regresi linear berganda merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan linier antara beberapa peubah penjelas secara bersama-sama dengan suatu peubah respon. Apabila terdapat keragaman spasial pada parameter regresi, maka informasi tidak dapat ditangani oleh regresi metode kuadrat terkecil (MKT) dan akan ditampung sebagai galat. Selain keragaman spasial, waktu juga merupakan informasi yang ada namun tidak dapat ditangani pada metode ini. Regresi Terboboti Geografis Temporal (RTGT) merupakan metode yang menghasilkan model yang bersifat lokal untuk setiap lokasi dan waktu. Akan tetapi, pada pengujiannya tidak semua peubah signifikan bersifat lokal atau dapat bersifat global sehingga model RTGT dikembangkan menjadi Regresi Terboboti Geografis Temporal Campuran (RTGTC). Perbedaaan letak geografis antar wilayah dapat mengakibatkan adanya pencilan data. Model RTGTC tidak kekar untuk mengatasi pencilan yang terdapat pada data dan dapat mengakibatkan bias, sehingga penanganan pencilan tersebut dilakukan menggunakan penduga-M. Oleh karena itu, model tersebut dikembangkan menjadi RTGTC Kekar. Kemiskinan merupakan salah satu masalah mendasar pada suatu negara terutama Indonesia dan pada data kemiskinan di pulau Jawa ditemukan adanya keragaman data baik spasial maupun temporal. Selain itu, perbedaan potensi yang dimiliki suatu wilayah perkotaan dan pedesaan di kabupaten/kota menjadi salah satu penyebab perbedaan yang mencolok pada persentase penduduk miskin suatu wilayah sehingga dapat terdeteksi sebagai pencilan. Di Indonesia, pulau Jawa merupakan wilayah dengan keragaman potensi wilayah yang tinggi dan termasuk wilayah dengan jumlah penduduk miskin tertinggi di Indonesia. Oleh karena itu, kemiskinan di pulau Jawa perlu pemodelan yang mampu menangani keragaman spasial temporal dan pencilan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan penduga parameter model RTGTCK dan memodelkan data persentase penduduk miskin di kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2012-2018 yang memiliki pencilan, pengaruh temporal, dan pengaruh spasial baik lokal maupun global menggunakan model RTGTCK. Pada penelitian ini digunakan data persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2012-2018 sebagai peubah respon (Y) dan produk domestik regional bruto (X1), persentase pendidikan yang ditamatkan SD kebawah (X2), angka melek huruf (X3), persentase pengeluaran per kapita (X4), persentase rumah tangga rumah tangga penerima raskin (X5), persentase penduduk menurut kelompok umur 15-64 (X6), angka harapan lama sekolah (X7), serta rata-rata lama sekolah (X8) sebagai peubah penjelas. Data dibeberapa kabupaten/kota pada tahun 2012 hingga 2018 diduga tedapat pencilan, sehingga pencilan yang terdeteksi tersebut akan ditangani dengan metode Regresi Terboboti Geografis dan Temporal Campuran Kekar (RTGTCK) dengan penduga-M. Berdasarkan peta sebaran, data persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2012-2018 memiliki keragaman pada data baik secara spasial dan temporal. Selain itu, pada tahun 2012 hingga 2018 data menunjukan adanya tren menurun dan berpotensi memiliki pencilan yaitu pada Kab. Bangkalan dan Kab. Pamekasan, yang merupakan kabupaten dari Provinsi Jawa Timur. Nilai VIF yang didapatkan untuk seluruh peubah penjelas kurang dari 10 sehingga dikatakan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar peubah penjelas. Selain itu, berdasarkan uji Breusch Pagan adanya keragaman spasial dan temporal terhadap persentase penduduk miskin pada masing-masing kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2012-2018. Berdasarkan 8 peubah penjelas yang digunakan, nilai setiap penduga parameter model RTGT diukur untuk menentukan peubah global maupun lokal, didapatkan bahwa peubah produk domestik bruto (X1), angka melek huruf (X3), dan angka harapan lama sekolah (X7)
Keyword: global dan lokal, pencilan, penduga-M, regresi terboboti geografis dan temporal campuran kekar (RTGTCK), global and local, outliers, M-estimators, robust mixed geographically and temporally weighted regression (RMGTWR)

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: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell