Judul: Distribution and Spatial Dependent Driving Factors of  Poverty in Tegal Regency
Abstrak: Kemiskinan merupakan salah satu masalah sosial yang ada di Indonesia. Keragaman faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan penting untuk dianalisis dalam upaya penanggulangan kemiskinan. Setiap wilayah memiliki kondisi yang berbeda-beda secara, begitupula sebaran dan pola kemiskinannya. Sehingga penting untuk menganalisis sebaran pola serta faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di suatu wilayah secara spesifik. Penelitian ini berfokus pada analisis terkait kemiskinan 287 desa dan kelurahan di Kabupaten Tegal. Tujuan penelitian ini adalah: 1) Menganalisis sebaran dan pola spasial kemiskinan di Kabupaten Tegal Tahun 2022; 2) Menganalisis keragaman spasial faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan secara spesifik lokasi desa/kelurahan di Kabupaten Tegal; 3) Menyusun alternatif kebijakan untuk mengurangi kemiskinan di Kabupaten Tegal. Metode penelitian yang digunakan adalah: 1) Analisis Spatial Autocorrelation (Global Morans Index dan Local Indicators of Spatial Autocorrelation); 2) Analisis Geographically Weighted Regression (GWR dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan terdapat autokorelasi spasial kemiskinan di Kabupaten Tegal yang bersifat bergerombol (clustered). Sebanyak 28 desa /kelurahan termasuk dalam klaster high-high, 9 desa/kelurahan termasuk kedalam klaster high-low, 5 desa/kelurahan termasuk kedalam klaster low-high dan 87 desa/kelurahan termasuk kedalam klaster low-low. Studi ini juga menunjukkan bahwa variabel-variabel yang diduga berpengaruh terhadap kemiskinan di Kabupaten Tegal memiliki pengaruh yang beragam pada setiap desa/kelurahan. Terdapat lima variabel yang memiliki pengaruh yang paling kuat dalam mereduksi kemiskinan di wilayah perdesaan Kabupaten Gowa yaitu Rasio Fasilitas Kesehatan, Jumlah Kelompok Tani, Rasio Fasilitas Pendidikan, Luas Lahan Pertanian dan Jumlah Toko/Warung Kelontong. Alternatif kebijakan upaya pengentasan kemiskinan di Kabupaten Tegal yaitu dengan memprioritaskan program penanggulangan kemiskinan pada desa-desa yang termasuk kedalam klaster high-high dan high-low dengan memperhatikan variabel-variabel yang secara signifikan dapat menurunkan kemiskinan.
Keyword: Spatial Autocorrelation, Moran's Global Index, Local Indicators of Spatial Autocorrelation (LISA)

Judul: Spatial Pattern Analysis, Land Use Mixing Index and factors that affect the urban land ratio in the City of Tegal
Abstrak: Pada umumnya wilayah administratif kota di Indonesia tidak sepenuhnya memiliki karakteristik perkotaan. Beberapa bagian kota juga memiliki karakteristik perdesaan dan transisi. Kota Tegal merupakan salah satu Kota di Provinsi Jawa Tengah yang memiliki karakter wilayah perkotaan dan perdesaan di beberapa bagian administrasinya. Selain itu terjadi rata-rata pengurangan luas lahan pertanian menjadi lahan permukiman dan tempat kegiatan di Kota Tegal sebesar 20,70 ha per tahun dengan laju 2,07% pada tahun 1993 hingga 2017. Hal ini mengakibatkan perkembangan perkotaan di wilayah pinggiran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola spasial sebaran penggunaan lahan, mengukur indeks pencampuran penggunaan lahan (landuse mixture) menggunakan pendekatan indeks entropi dan menganalisis pengaruh jarak dan kepadatan penduduk terhadap urban land ratio (ULR) di Kota Tegal. Pola spasial tersebut dianalisis menggunakan metode autokorelasi spasial global (Moran I) dan local (LISA). Selain itu dianalisis pula faktor-faktor yang mempengaruhi urban land ratio (ULR) menggunakan metode regresi linier berganda. Hasil menunjukkan sebaran lahan permukiman dan pertanian cenderung menyebar dengan indeks Moran 0,072 dan 0,059. Nilai ini memiliki pola spasial acak (random) hingga agak mengklaster. Pola spasial berbasis unit data polygon permukiman cenderung memanjang mengkikuti jalan di Margadana dan pusat kota serta pertanian cenderung tersebar luas di bagian barat Kota Tegal. Jika disandingkan dengan sebaran kepadatan penduduk, pola spasial sebaran lahan permukiman HH terjadi pada kondisi kepadatan penduduk tinggi dan sedang. Indeks Moran konsentrasi luas lahan permukiman dan pertanian adalah 0,515 dan 0,542. Nilai ini mengindikasikan bahwa pola spasialnya memiliki sifat menggerombol (clustered) cenderung kuat sehingga membentuk blok barat dan timur. Pola spasial konsentrasi lahan perkotaan tinggi pada blok barat dan pola spasial lahan pertanian tinggi pada blok timur. Indeks pencampuran penggunaan lahan yang ditunjukkan oleh indeks landuse mixture sebagai di Kota Tegal menunjukkan karakter wilayah perkotaan, perdesaan dan suburban/transisi di Kota Tegal. Kawasan barakter perkotaan berada di bagian timur Kota Tegal. Kawasan berkarakter perdesaan di bagian barat Kota Tegal. Karakter berkawasan suburban dengan nilai indeks pencampuran penggunaan lahan yang tinggi berada di daerah tengah. Hasil analisis regresi menunjukkan adanya pengaruh secara parsial jarak dari pusat kota terhadap ULR. Selain itu secara simultan jarak dari pusat kota, kepadatann penduduk, migrasi masuk dan jumlah penduduk berpendidikan tinggi terhadap ULR.
Keyword: Spatial autocorrelation, land use mixture, urban landratio, suburban areas

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: