Judul: Application of Structural Equation Modeling-Partial Least Squares on Poverty Factors in Central Java
Abstrak: Jumlah penduduk miskin di Jawa Tengah pada Maret 2020 sebesar 3,98 juta orang (11,41%), peringkat kedua terbesar di Pulau Jawa. Angka jumlah penduduk miskin yang relatif tinggi menjadi prioritas bagi pemerintah untuk menanggulangi kemiskinan. Salah satu cara penanggulangan kemiskinan adalah dengan mengetahui faktor kemiskinan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor kemiskinan di Jawa Tengah menggunakan metode Structural Equation Modelling-Partial Least Squares (SEM-PLS). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kabupaten/kota di Jawa Tengah tahun 2020. Pada kasus ini, terdapat satu peubah laten eksogen kesehatan dan tiga peubah laten endogen kemiskinan, ekonomi, dan sumberdaya manusia. Permasalahan yang ditemui adalah data amatan relatif kecil yaitu 35 amatan serta sebaran data tidak memenuhi asumsi kenormalan, sehingga analisis yang tepat digunakan dalam penelitian ini adalah Structural Equation Modelling-Partial Least Squares (SEM-PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa peubah laten ekonomi dan Sumber Daya Manusia memiliki pengaruh positif tetapi tidak signifikan. Peubah laten kesehatan memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap peubah laten kemiskinan. Nilai Q2 untuk peubah laten kemiskinan adalah 0,333, hal ini menunjukkan bahwa sebesar 33,3% keragaman peubah laten kemiskinan dapat dijelaskan oleh peubah laten ekonomi, kesehatan, dan sumber daya manusia., The number of poverty-stricken people in Central Java in March 2020 was 3.98 million people (11.41%), the second-largest in Java. The approximately high number of poverty-stricken people is a priority for the government to reduce poverty. One of the solutions to reduce poverty is knowing the factors of poverty. The purpose of this study is to identify poverty factors in Central Java using the Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) method. This study used data from districts/ cities in Central Java in 2020. In this case, there is one exogenous latent variable for health and three endogenous latent variables for poverty, economy, and human resources. The problem encountered that the observed data is relatively small, specifically for 35 observations and the data distribution is suspected not fulfilled the normal assumptions. In conclusion, the appropriate analysis used in this study is Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS). The results showed that the latent variables of economics and human resources had a positive but not significant effect. Latent variables for health had a negative and significant effect on the latent variables of poverty. The Q2 value for the latent variable of poverty is 0.333, this shows that 33.3% of the diversity of the latent variable of poverty can be explained by the latent variables of economy, health, and human resources.
Keyword: Poverty, Structural Equation Modeling (SEM), Partial Least Square (PLS)

Judul: Pemodelan Kemiskinan di Pulau Jawa Tahun 2012 sampai 2018 dengan Panel Spasial Dinamis
Abstrak: Tiga provinsi di Pulau Jawa memiliki persentase kemiskinan di atas rata-rata nasional sebesar 10.19% pada 2020. Salah satu metode untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi persentase kemiskinan adalah panel spasial dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model panel spasial dinamis terbaik berdasarkan matriks pembobot spasial dan menentukan peubah-peubah yang memengaruhi persentase kemiskinan di Pulau Jawa. Matriks pembobot yang dibandingkan adalah ketetanggaan langkah ratu, dua tetangga terdekat, invers jarak, dan eksponensial jarak. Data yang digunakan di penelitian ini antara lain persentase kemiskinan sebagai peubah respon, sedangkan pendapatan domestik regional bruto, persentase pendidikan yang ditamatkan SD ke bawah, angka melek huruf, persentase pengeluaran per kapita, persentase penduduk usia produktif, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan persentase banyaknya puskesmas sebagai peubah penjelas yang diamati tahun 2012-2018 di Pulau Jawa. Metode yang digunakan meliputi eksplorasi data, uji dependensi, dan analisis panel spasial dinamis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat dependensi spasial pada peubah respon dan penjelas sehingga digunakan adalah model spasial Durbin. Model terbaik adalah model panel spasial Durbin dinamis dengan pengaruh tetap dan matriks pembobot dua tetangga terdekat. Peubah yang berpengaruh signifikan terhadap persentase kemiskinan adalah angka melek huruf, persentase penduduk umur produktif, dan persentase puskesmas. Efek marginal menunjukkan peningkatan pendapatan domestik regional bruto, persentase pendidikan yang ditamatkan SD kebawah, angka melek huruf, dan pengeluaran per kapita dapat menurunkan persentase kemiskinan bagi suatu kabupaten/kota di Pulau Jawa., Three provinces in Java had poverty percentages above the national average at 10.19% in 2020. One of the methods to identify the factors that affect poverty is the dynamic spatial panel model. This research aims to determine the best dynamic spatial panel model based on several spatial weighting matrices and identify the variables that affect the percentage of poverty in Java Island. The weighted matrices compared in this research were queen contiguity, two nearest neighbors, inverse distance, and exponential distance. The data used in this research were the percentage of poverty as response variable, meanwhile the gross domestic product, the percentage of education completed by elementary school, the literacy rate, expenditure per capita, percentage of the productive age population, expected of length school, the average of length school, and percentage of health centers as predictor variables observed in 2012-2018 on Java Island. The methods used were data exploration, dependency test, and dynamic spatial panel analysis. The results of the spatial autocorrelation test show that there was a spatial dependency on the dependent variable and predictors, so the model used was the Durbin spatial model. The best model was a dynamic spatial Durbin panel with a fixed effect and two nearest neighbor weighting matrices. Predictors that significantly affect poverty were the literacy rate, percentage of the productive age population, and the percentage of health centers. The marginal effect shows that an increase of gross domestic product, the percentage of education completed by elementary school, the literacy rate, and expenditure per capita could reduce the percentage of the city in Java.
Keyword: efek marginal, kemiskinan, panel spasial dinamis, dynamic spatial panel model, marginal effect, poverty

Judul: Perbanyakan Tanaman Nenas Varietas Variegata (Ananas comesus "Variegatus") Secara In Vitro.
Abstrak: Nenas merupakan tanaman asli Amerika Tropis yang termasuk famili Bromeliaceae. Tanaman nenas secara konvensional diperbanyak menggunakan bagian suckers, hapas, slips, mahkota dan batang utama. Perbanyakan konvensional ini, selain jumlah tunas baru yang dihasilkan sedikit dan membutuhkan waktu yang lama, juga sulit untuk menghasilkan varian. Teknik kultur jaringan merupakan cara yang sangat cepat untuk menghasilkan tunas baru dan memisahkan tanaman khimera ke dalam komponen genotip-genotipnya.
Keyword: