Judul: Pola Sebaran Spasial dan Determinan Kemiskinan Seluruh Kabupaten/Kota di Indonesia serta Strategi Pengentasannya
Abstrak: Tujuan pembangunan ada tiga yaitu pertumbuhan (growth), pemerataan (equity), dan keberlanjutan (sustainability). Namun pada kenyataannya, sampai dengan saat ini pembangunan masih belum mampu menghapus salah satu musuh utamanya dalam tujuan pembangunan pemerataan (equity), yaitu kemiskinan. Kemiskinan masih menjadi persoalan utama hampir seluruh negara di dunia termasuk Indonesia. Penghapusan kemiskinan menjadi tujuan utama dalam tujuan pembangunan berkelanjutan atau Sustainable Development Goals (SGDs). Pembangunan yang dilakukan pada hakikatnya adalah proses memanusiakan manusia dengan memberi berbagai alternatif pilihan untuk meningkatkan kualitas hidup sehingga bisa terlepas dari belenggu kemiskinan. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) kemiskinan adalah ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang diukur dari Garis Kemiskinan. BPS mendefinisikan penduduk miskin adalah penduduk yang berada di bawah Garis Kemiskinan. Sampai dengan saat ini upaya penanggulangan kemiskinan di Indonesia masih belum maksimal. Walaupun ada penurunan persentase penduduk miskin, namun penurunan tersebut tidak signifikan dibandingkan dengan anggaran pengentasan kemiskinan yang dikucurkan oleh pemerintah. Rata-rata laju penurunan persentase penduduk miskin tahun 2010-2017 adalah 0,46%/tahun namun rata-rata laju kenaikan anggaran pengentasan kemiskinan tahun 2010-2017 adalah 24,629 triliun rupiah/tahun atau setara dengan 23%/tahun. Angka-angka ini menjelaskan bahwa upaya pengentasan kemiskinan di Indonesia belum berhasil karena ada ketimpangan antara anggaran pengentasan kemiskinan yang dikucurkan dengan hasil yang diperoleh. Upaya penanggulangan kemiskinan harus memperhatikan unsur spasial atau lokasi sehingga kegagalan program dapat diminimalisasi. Faktanya saat ini upaya penanggulangan kemiskinan di Indonesia masih bersifat global, tidak memperhatikan aspek kewilayahan. Artinya upaya-upaya tersebut sama dan seragam di seluruh wilayah Indonesia, padahal karakteristik dan faktor penyebab kemiskinan yang dalam analisis kemiskinan disebut determinan kemiskinan di tiaptiap wilayah berbeda-beda. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis pola sebaran spasial kemiskinan seluruh kabupaten/kota di Indonesia; (2) menganalisis determinan kemiskinan yang mempertimbangkan aspek spasial seluruh kabupaten/kota di Indonesia; (3) menganalisis tingkat perkembangan wilayah seluruh kabupaten/kota di Indonesia; (4) menyusun strategi pengentasan kemiskinan seluruh kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan pola sebaran spasial, determinan kemiskinan yang mempertimbangkan aspek spasial, dan tingkat perkembangan wilayah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis Indeks Moran, analisis Moran’s Scatterplot, analisis Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA), analisis regresi berganda, analisis Geographically Weighted Regression (GWR), dan analisis deskriptif kuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola sebaran spasial kemiskinan kabupaten/kota di Indonesia dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2017 semakin mengelompok (clustered) atau membentuk kantong-kantong kemiskinan. Kantongkantong kemiskinan tersebut mengalami pergeseran dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2017. Kantong kemiskinan kondisi High-High di Pulau Sumatera pada tahun 2017 berubah menjadi lima kabupaten dan kondisi Low-Low menjadi 21 kabupaten/kota. Pada tahun yang sama kantong kemiskinan di Pulau Jawa bergeser sehingga kantong kemiskinan kondisi Low-Low berjumlah 15 kabupaten/kota. Keadaan Kepulauan Nusa Tenggara berbeda. Kantong kemiskinan kondisi High- High di Kepulauan Nusa Tenggara berubah menjadi delapan kabupaten dan kondisi Low-Low menjadi sembilan kabupaten/kota. Pada tahun 2017 kantong-kantong kemiskinan dengan kondisi Low-Low di Pulau Kalimantan semakin bertambah menjadi 40 kabupaten/kota. Lain lagi dengan Pulau Sulawesi dan Kepulauan Maluku. Tidak ada kantong kemiskinan yang terbentuk baik pada kondisi High- High, Low-High, Low-Low atau High-Low. Masih pada tahun yang sama, kantong kemiskinan di Pulau Papua berjumlah paling banyak. Pada tahun 2017 kantong kemiskinan kondisi High-High semakin
Keyword: determinan, GWR, kabupaten, kemiskinan, kota, LISA, moran, skalogram, spasial, wilayah

Judul: Pendeteksian Kantong-Kantong Kemiskinan di Pulau Jawa Tahun 2011-2015
Abstrak: Penurunan tingkat kemiskinan merupakan salah satu dari delapan tujuan yang ingin dicapai oleh Agenda Pembangunan Millenium (Millenium Development Goals atau MDGs). Target penurunan angka kemiskinan di Indonesia pada program MDGs telah ditetapkan pada tahun 2000, yaitu sebesar 7.55 persen, namun belum tercapai sampai berakhirnya program MDGs pada 2015. Porsi penduduk Indonesia yang tinggal di Pulau Jawa mencapai 56.82 persen pada tahun 2015. Porsi penduduk yang tinggi ini juga diikuti oleh tingkat kemiskinan yang cukup tinggi di mana tingkat kemiskinan Provinsi Jawa Tengah, DIY, dan Jawa Timur berada di atas tingkat kemiskinan nasional. Tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah sebesar 13.32 persen, DIY sebesar 13.16 persen, dan Jawa Timur sebesar 12.28. Sementara itu tingkat kemiskinan nasional sebesar 11.13 persen. Kondisi seperti ini menjadikan Pulau Jawa berkontribusi besar dalam pergerakan tingkat kemiskinan nasional. Oleh karena itu dalam upaya untuk penurunan tingkat kemiskinan, perlu ditempuh langkah untuk mengetahui kapan dan di wilayah mana saja terjadi pengelompokkan kemiskinan. Space time scan statistic merupakan metode statistik yang mempunyai kemampuan dalam mendeteksi kantong-kantong suatu kejadian. Metode ini bekerja dengan cara melakukan pemindaian area (space) pada beberapa runtun waktu dengan pemindai berupa silinder. Kantong suatu kejadian (hotspot) akan terbentuk jika proporsi terjadinya kasus di dalam silinder pemindai lebih besar dibandingkan di luar silinder pemindai. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeteksi keberadaan kantong-kantong kemiskinan di Pulau Jawa dengan metode space time scan statistic. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data jumlah penduduk dan jumlah penduduk miskin dari 118 kabupaten/kota selama 2011-2015 yang dihasilkan oleh Badan Pusat Statistik Republik Indonesia (BPS RI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa selama kurun waktu 2011-2015 terbentuk 8 (delapan) kantong kemiskinan di Pulau Jawa. Sebanyak 7 (tujuh) kantong kemiskinan terbentuk pada kurun waktu 2011-2013 dan 1 (satu) kantong kemiskinan terbentuk pada 2014-2015. Mengacu pada target pencapaian yang telah ditetapkan MDGs pada 2015, dapat disimpulkan bahwa sampai berakhirnya program MDGs di tahun 2015, upaya penanggulangan kemiskinan di Pulau Jawa cukup berhasil, tampak dari terbentuknya hanya 1 (satu) kantong kemiskinan dengan anggota hanya satu kabupaten, yaitu Kabupaten Malang. Beberapa kantong kemiskinan yang terbentuk memiliki karakteristik yang sama, yaitu kantong pertama dengan ke tujuh, kantong ke empat dengan ke lima, dan kantong ke tiga dengan ke delapan. Sementara itu kantong ke dua dan ke enam memiliki karakteristik berbeda dibandingkan kantong kemiskinan lainnya. Pada kantong kemiskinan yang terbentuk, mayoritas penduduk miskin bekerja pada sektor bukan pertanian dengan dominasi sektor ekonomi berasal dari industri pengolahan.
Keyword: hotspot, kemiskinan, space time scan statistic

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera