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: Pemodelan Data Panel Kemiskinan Tak Seimbang Di Pulau Jawa Dengan Model Spasial Durbin.
Abstrak: Kemiskinan merupakan isu utama dalam pembangunan nasional Indonesia. Menurut data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2012, persebaran kemiskinan berdasarkan provinsi menunjukkan jumlah penduduk miskin terbanyak ada di Provinsi Jawa Timur, Jawa Tengah dan Jawa Barat, dengan jumlah penduduk miskin masing-masing sebesar 4.96, 4.86, dan 4.42 juta jiwa. Kajian tentang kemiskinan beberapa tahun ke belakang berkembang pada kajian panel spasial. Namun sebagian besar dari kajian tersebut masih terbatas pada pengaruh spasial pada peubah respon. Pada kenyataannya, pengaruh spasial juga dapat terjadi pada peubah penjelas. Menurut LeSage dan Pace (2009), mengabaikan ketergantungan spasial pada peubah respon dan atau pada peubah penjelas, akan lebih beresiko dibandingkan mengabaikan ketergantungan spasial pada sisaan yang hanya akan mengakibatkan berkurangnya efisiensi. Mengabaikan pengaruh spasial pada peubah respon atau peubah penjelas, sama halnya menghilangkan satu atau lebih peubah penjelas yang nyata terhadap model. Hal ini mengakibatkan penduga koefisien yang dihasilkan akan bias dan tidak konsisten. Model yang mengakomodir adanya ketergantungan spasial pada peubah respon, dan peubah-peubah penjelasnya adalah Model Spasial Durbin (SDM). Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan peubah respon adalah persentase kemiskinan di seluruh kab/kota di Pulau Jawa, dan peubah penjelas adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dan pertumbuhan ekonomi setiap kab/kota tahun 2008-2012. Namun, adanya dua kota baru akibat pemekaran di Provinsi Banten yaitu Kota Serang dan Kota Tangerang Selatan, menyebabkan data panel kemiskinan menjadi tak seimbang karena tidak tersedianya beberapa data pada dua kota baru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah melakukan pemodelan pada data panel tak-seimbang di Pulau Jawa dengan SDM dan membandingkan dengan SAR panel, dengan dua matriks pembobot, yaitu matriks langkah ratu dan matriks invers jarak. Selanjutnya, dari model terbaik didapatkan dengan membandingkan AIC dan 𝑅����2 setiap model yang terbentuk. Berdasarkan model terbaik, dilakukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di kab/kota di Pulau Jawa. Kelebihan model spasial panel adalah dapat diketahui faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinaan, baik pengaruh langsung atau faktor yang dimiliki oleh kab/kota yang bersangkutan, maupun pengaruh tidak langsung atau faktor dari kab/kota lainnya. Pada data yang tak tersedia di Kota Serang dan Tangerang Selatan, dilakukan pendugaan dengan menggunakan rataan terboboti spasial, yaitu luas tetangganya. Metode ini dilakukan karena diketahui adanya ketergantungan spasial baik pada peubah respon maupun peubah penjelasnya. Selain itu, data semua peubah Kota Tangerang Selatan tahun 2008 tidak tersedia, dan tidak dapat diakomodir oleh metode imputasi lain seperti Algoritma EM dan Multiple Imputation. Hasil penelitian menunjukkan model terbaik adalah menggunakan metode panel SDM dengan efek tetap, dengan sisaan adalah fungsi dari sisaan tahun sebelumnya. Matriks pembobot spasial yang digunakan adalah matriks langkah ratu untuk peubah respon, dan matriks invers jarak untuk peubah penjelasnya. Model menghasilkan 𝑅����2 sebesar 99.66%. Faktor-faktor yang memengaruhi persentase kemiskinan di kab/kota di Pulau Jawa adalah: IPM di semua kab/kota, terutama IPM kab/kota yang bersangkutan; TPT di kab/kota yang bersangkutan dan TPT di kab/kota tetangga; serta pertumbuhan ekonomi di semua kab/kota, terutama pertumbuhan ekonomi di kab/kota tetangga.
Keyword: data panel, kemiskinan, model spasial durbin, tak seimbang (unbalanced)

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