Judul: Pemodelan Regresi Kekar Terboboti Geografis (Studi Kasus : Kriminalitas Jawa Timur Tahun 2016).
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) adalah salah satu model yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah keragaman spasial. Model RTG mampu mengidentifikasi peubah-peubah yang bersifat lokal dengan pembobotan berdasarkan posisi amatan di suatu lokasi dan membuat model yang bersifat lokal. Pencilan pada model RTG memengaruhi pendugaan parameter pada model. Pencilan ini akan ditangani dengan pemodelan Regresi Kekar Terboboti Geografis (RKTG). Metode regresi kekar yang dilakukan adalah dengan pembobotan ulang (reweighting) berdasarkan nilai sisaan bakunya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model RKTG pada kasus kriminalitas Jawa Timur tahun 2016, membandingkan model RTG dan RKTG, dan menentukan faktor yang berpengaruh untuk setiap kabupaten/kota. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah kriminalitas Jata Timur tahun 2016. Jawa Timur menempati peringkat keempat dengan jumlah kriminalitas tertinggi di Indonesia pada tahun 2016 . Hasil penelitian menunjukkan dugaan model RKTG memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0.75 dan Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 250.18. Hasil ini lebih kecil jika dibandingkan model RTG yang meghasilkan MAPE sebesar 1.34 dan MAD sebesar 461.71. Hasil ini juga menunjukkan bahwa prediksi jumlah kriminalitas dengan model RKTG lebih mendekati nilai aktualnya. Berdasarkan hasil penelitian ini, model RKTG lebih baik jika dibandingkan dengan model RTG untuk kasus kriminalitas Jawa Timur tahun 2016.
Keyword: kriminal, pencilan, RKTG, RTG

Judul: Model Regresi Terboboti Geografis Temporal Kekar untuk Tingkat Kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur
Abstrak: Regresi terboboti geografis adalah salah satu metode statistika yang dapat digunakan menganalisis keragaman spasial. Keragaman spasial terjadinya ketika hubungan antar peubah berbeda-beda antara suatu lokasi dengan lokasi lainnya (Fotheringham et al 2002). Pendekatan yang dilakukan oleh RTG adalah pendekatan titik. Selain ruang, waktu juga merupakan dimensi penting yang berkaitan dengan kasus sosial dan lingkungan. Aspek waktu (temporal) dapat memberikan informasi berharga dalam dinamika proses spasial yang mendasarinya. Regresi terboboti geografis dikembangkan dengan melibatkan unsur waktu, yang kemudian dikenal dengan regresi terboboti geografis temporal (RTGT). Model RTGT dalam menduga parameter menggunakan metode kuadrat terkecil (MKT). Pendugaan parameter menggunakan MKT sangat sensitif terhadap data pencilan. Pencilan sering kali mempengaruhi model secara umum sehingga pengaruh dari pencilan tersebut harus dikurangi atau dihilangkan. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang membuat model RTGT kekar terhadap pencilan. Metode yang digunakan model untuk mengatasi pencilan model RTGT adalah menggunakan Generalized M-estimator (GM-estimator) dan S-estimator. Model RTGT kekar yang terbentuk dinamakan RTGTK GM-estimator dan S-estimator. GM-estimator dan S-estimator digunakan untuk memperbaiki model yang mengandung pencilan pada peubah penjelas dan peubah respon. GM-estimator mampu mengatasi pencilan ketika jumlah pencilan pada gugus data tidak lebih dari 1/(p+1) dengan p adalah dimensi peubah penjelas. S-estimator mempunyai kemampuan mengatasi pencilan sampai 50% gugus data. Data terapan yang digunakan adalah tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur tahun 2011-2015. Tingkat kriminalitas merupakan salah satu indikator untuk mengukur rasa aman masyarakat. Semakin tinggi kriminalitas menunjukkan semakin banyak tindak kejahatan pada masyarakat yang merupakan indikasi bahwa kondisi masyarakat menjadi semakin tidak aman. Peubah penjelas yang digunakan adalah persentase penduduk miskin (����������1), kepadatan penduduk(����������2), PDRB perkapita(����������3), tingkat pengangguran terbuka(����������4) dan indeks pembangunan manusia (IPM). Berdasarkan hasil publikasi Badan Pusat Statistik Indonesia Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur termasuk 10 besar provinsi yang rawan terjadi tindak kriminalitas. Berdasarkan uji Breusch Pagan dan diagram kotak garis, tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur tahun 2011-2015 memiliki keragaman spasial dan keragaman waktu. Selain itu, tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur terindikasi adanya data pencilan setiap tahunnya. Umumnya, data pencilan terjadi di daerah perkotaan di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur. Model RTGT di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur menghasilkan galat yang terdeteksi sebagai pencilan. Berdasarkan diagram kotak garis, dalam kurun waktu 2011-2015 galat yang sering terdeteksi sebagai pencilan di Provinsi Jawa Tengah terjadi di Kabupaten Magelang, Kabupaten Sragen, Kota Semarang, Kota Pekalongan, Kota Surakarta, dan Kota Salatiga. Galat model RTGT yang terdeteksi sebagai pencilan di Provinsi Jawa Timur dalam kurun waktu 2011-2015 terjadi di Kabupaten Jember, Kabupaten Jombang, Kabupaten Situbondo, Kabupaten Nganjuk, Kota Malang, Kota Probolinggo, Kota Mojokerto, Kota Blitar, dan Kota Pasuruan. Perbandingan model RTGT, RTGTK GM-estimator dan RTGTK S-estimator dilihat berdasarkan nilai����������������������������������������������������������������������2, Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Deviation.(MAD). Hasil perbandingan model menunjukkan bahwa model RTGTK efektif memperbaiki model RTGT yang mengandung data pencilan. Model RTGTK GM estimator dan S-estimator menghasilkan nilai RMSE dan MAD yang lebih kecil dari RTGT. Perbandingan model RTGTK GM-estimator dan S-estimator menunjukkan S-estimator menghasilkan model dugaan yang lebih baik. Model RTGTK S-estimator di Provinsi Jawa Tengah menghasilkan
Keyword: regresi terboboti geografis (RTG), regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT), regresi terboboti geografis temporal kekar (RTGTK), pencilan, GM-estimator, S-estimator

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