Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini membahas efek spasial dari variabel ekonomi dan variabel kependudukan terhadap Indeks Demokrasi di Indonesia tahun 2015 dan 2018. Variabel ekonomi yang digunakan adalah Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per Kapita, dan variabel kependudukan yang digunakan adalah rata-rata lama sekolah dan net migration rate. Peneliti juga menggunakan pengeluaran per kapita sebagai alternatif terhadap PDRB per Kapita guna melihat adanya perbedaan hasil regresi antar keduanya terhadap indeks demokrasi. Menggunakan ekonometrika spasial, peneliti menemukan adanya dependensi spasial variabel ekonomi dan kependudukan terhadap nilai Indeks Demokrasi di provinsi-provinsi yang berdekatan. Meski demikian, efek spasial tersebut menjadi hilang ketika PDRB per Kapita diganti dengan pengeluaran per kapita

---

This thesis discusses the spatial effects of economic and population variables on the 2015 and 2018 Democracy Index in Indonesia. The economic variables used are Gross Regional Domestic Product (GRDP) per capita, and the population variables used are the average length of schooling and net migration rate. Researchers also used per capita expenditure as an alternative to GRDP per capita in order to see the difference in regression results between the two toward democracy index. Using spatial econometrics, researchers found a spatial dependence of economic and population variables on the value of the Democracy Index in neighboring provinces. However, this spatial effect disappears when the per capita GRDP is replaced by per capita expenditure."

"Penuaan penduduk merupkan salah satu fenomena yang sedang dihadapi Indonesia di mana proporsi penduduk lansia terhadap populasi meningkat. Salah satu konsekuensi sosial dan ekonomi dari penuaan penduduk adalah melebarnya ketimpangan pendapatan. Studi ini bertujuan untuk mempelajari secara empiris dampak penuaan penduduk terhadap ketimpangan pendapatan dengan mempertimbangkan aspek lokasi spasial di Indonesia. Studi ini menggunakan data panel dari 119 kota dan kabupaten di Pulau Jawa selama periode 2010 s.d. 2020 dengan metode regresi GLS dengan random-effects dan Spatial Autoregressive (SAR). Hasil studi menunjukkan bahwa penuaan penduduk berpengaruh secara signifikan dalam meningkatkan ketimpangan pendapatan kota dan kabupaten di Pulau Jawa. Studi ini juga menemukan bahwa terdapat klasterisasi spasial yang positif dan kuat pada tingkat ketimpangan kota dan kabupaten di Pulau Jawa. Dengan demikian, penuaan penduduk yang terjadi di suatu kota/kabupaten juga akan memengaruhi tingkat ketimpangan kota/kabupaten yang berada di sekitarnya. Studi ini memberikan rekomendasi kebijakan bagi masyarakat dan pemerintah daerah di akhir bagian.

---

Aging population is one of the phenomena that is being faced by Indonesia where the proportion of the elderly population to population increases. One of the social and economic consequences of aging population is the widening of income inequality. This study aims to empirically examine the impact of aging population on income inequality by considering the spatial location aspect in Indonesia. This study uses panel data from 119 cities and regencies in Java Island during the period of 2010 to 2020 using GLS with random-effects regression and Spatial Autoregressive (SAR) methods. The result of this study shows that aging population has a significant impact on increasing income inequality in cities and regencies in Java Island. This study also finds that there is a positive and strong spatial clustering in the level of inequality between cities and regencies in Java Island. Thus, aging population that occurs in a city/regency will also affect the level of inequality of the neighbouring city/regency. This study provides recommendations for communities and local governments at the end of the section."

"Transformasi metode penyampaian peringatan dini cuaca konvensional berupa informasi berbasis fenomena menjadi informasi berbasis dampak memberikan dampak yang signifikan terhadap upaya pengurangan resiko bencana. Algoritma prediksi berdasarkan data resolusi tinggi menjadi komponen yang penting daam sistem peringatan dini cuaca. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kajian spasial implementasikan algoritma prediksi Short Term Ensemble Prediction System (STEPS) menggunakan data radar cuaca dalam pembuatan peringatan dini cuaca berbasis dampak di Kabupaten Bogor. Teknik weighted overlay digunakan untuk menghitung indeks peringatan berdasarkan nilai variabel Quantitative Precipitation Estimation (QPE) 24 jam, Quantitative Precipitation Forecast (QPF) 3 jam dari algoritma STEPS, dan nilai indeks risiko bencana banjir. Nilai pembobotan pada setiap variabel ditentukan menggunakan teknik Analytical Hierarchy Process (AHP) dan nilai batas ambang QPE dan QPF dihitung menggunakan metode persentil. Studi kasus yang digunakan adalah kejadian banjir pada tahun 2020 di Kabupaten Bogor. Algoritma STEPS menghasilkan performa prediksi yang baik dimana 75% dari seluruh studi kasus memiliki structure, amplitude, dan location yang hampir sama dengan nilai observasi. Indeks peringatan dini cuaca berbasis dampak pada seluruh studi kasus memiliki rentang nilai 5 hingga 10 atau masuk dalam kategori siaga hingga awas dengan potensi dampak banjir dimana seluruh potensi dampak tersebut sesuai dengan kejadian di lapangan.

---

The transformation of extreme weather early warnings format from phenomenon-based information into impact-based information has a significant role on disaster risk reduction. Prediction algorithms based on high-resolution data become an important component in extreme weather early warning systems. This research aims to conduct a spatial study of the implementation of the Short Term Ensemble Prediction System (STEPS) using weather radar data in the making of impact-based extreme weather early warnings in Bogor Regency. The weighted overlay technique is used to calculate the warning index based on the value of the Quantitative Precipitation Estimation (QPE) variable 24 hours ago, the Quantitative Precipitation Forecast (QPF) 3 hours ahead from the STEPS algorithm, and the value of the flood risk index. The weighting value for each variable was determined using the Analytical Hierarchy Process (AHP) technique and the threshold values ​​for QPE and QPF were calculated using the percentile method. The case study used is the flood incident in 2020 in Bogor Regency. The STEPS algorithm produces good predictive performance where 75% of all case studies have the same structure, amplitude, and location as the observed values. The impact-based early warning index in all case studies has a range of 5 to 10 or is in the category of alert to alert with potential flood impacts where all of these potential impacts are in accordance with events in the field."

"Tesis ini membahas kewenangan pemerintah dalam rangka penataan ruang di era otonomi daerah berdasarkan Pasal 18 Ayat (2) dan Ayat (5) UUD 1945 beserta peran kementerian terkait penataan ruang. Penelitian ini adalah penelitian yuridis normatif yang menggunakan pendekatan perundang-undangan (statute approach), pendekatan kasus (case approach), dan pendekatan historis serta sosiologi hukum. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa ketentuan persetujuan substansi dan evaluasi oleh menteri terhadap rancangan Perda Tata Ruang Wilayah adalah konstitusional; dan kementerian memiliki peranan yang dominan dalam rangka penataan ruang di daerah.

---

This research about The Government Authority in Spatial Planning Based On Article 18 Clause (2) and Clause (5) The 1945 Constitution of The Republic of Indonesia in regional autonomy era and the role of the relevant ministries of spatial planning. This research is a normative juridical approach legislation, the approach of the case, and a historical approach and sociology of law . The study concluded that the provisions of substance approval and evaluation by the minister for Spatial draft law is constitutional ; and the ministry has a imperative role in the framework of spatial planning in regional autonomy era."

"Pola spasial bangkitan perjalanan siswa SMA terbentuk secara alamiah. Namun, setelah munculnya Keputusan Kepala Dinas Pendidikan No.229 Tahun 2015 tentang zonasi sekolah, bangkitan perjalanan pelajar berdasarkan lokasi tempat tinggal siswa cenderung bergeser. Studi ini mengangkat tingkat efektifitas peraturan yang diberlakukan terhadap distribusi bangkitan perjalanan pelajar secara spasial. Metode yang digunakan mencakup Network Analysis dan crosstab. Melalui Network analysis tampak wilayah jangkauan layanan sekolah terhadap tempat tinggal siswa. Melalui Crosstab tampak frekuensi pola perjalanan siswa di masing-masing wilayah jangkauan layanan sekolah.

---

Spatial pattern of high school students rsquo is naturally formed. However, after the decree of The Head of The Provincial Education Board No.229 Year 2015 about school zoning system, the trip generation from home based school regulations tends to change. This study highlights the level of effectiveness of the regulation to students trip distribution spatially. The methods applied are network analysis and cross tabulation. By Network analysis, it appears the region of school service area to student rsquo s residence. By cross tabulation, it appears the frequency of student travel patterns in each region. "

"Jabodetabek merupakan salah satu wilayah yang mengalami pertumbuhan penduduk terkonsentrasi di Jakarta. Hal tersebut mendorong gejala urban expansion karena kebutuhan lahan yang ada di Provinsi Jakarta semakin terbatas dan akan mengakibatkan munculnya urbanisasi pada daerah sekitar Jakarta atau Jakarta Megacity’s Outer Suburbs (JMOS). Kota Bekasi merupakan salah satu kota yang terkena dampak besar dari fenomena tersebut. Dapat diketahui pula bahwa fenomena naiknya tingkat urbanisasi memiliki dampak seperti fenomena naiknya suhu permukaan tanah yang dapat mempengaruhi aktivitas manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial tingkat urbanisasi dan juga pengaruhnya terhadap suhu permukaan tanah di Kota Bekasi. Data yang digunakan adalah Citra Sentinel-2 untuk klasifikasi penggunaan lahan dan Citra Landsat-8 untuk suhu permukaan tanah yang kemudian dilakukan survei lapangan untuk memvalidasi kedua data tersebut. Pengambilan data tingkat urbanisasi digunakan dengan menggunakan Indeks Rural-Urban Land Transformation (RULT). Hasil penelitian menunjukan bahwa Kota Bekasi memiliki pola spasial indeks RULT memiliki nilai akurasi Kappa sebesar 0,64 dengan rentang nilai indeks -1,49 hingga 0,19 dan memiliki pola spasial terklaster pada bagian barat Kota Bekasi. Selain itu suhu permukaan tanah dapat dihasilkan dengan menggunakan LST yang memiliki hasil validasi lapangan sebesar 0,65 dengan rentang nilai 23-36 derajat celsius dan memiliki pola spasial terklaster pada bagian barat dan utara Kota Bekasi. Untuk mengetahui korelasi antara indeks RULT dan LST, dilakukan uji statistik berupa regresi linier, hasil dari uji statistik kedua variabel tersebut menunjukkan adanya korelasi positif yang signifikan dengan tingkat korelasi sedang.

---

Jabodetabek is one of the regions that is concentrated in Jakarta. This concentration encourages urbanization because the need for land in DKI Jakarta Province is increasingly limited and will result in urbanization around Jakarta or the Jakarta Megacity Outer Suburbs (JMOS). Bekasi Municipality is one of the cities most affected by this phenomenon. It is also seen that the phenomenon of increasing urbanization has impacts, such as the phenomenon of rising land surface temperatures which can directly affect human activities. This study aims to determine the spatial pattern of urbanization level and its effect on land surface temperature in Bekasi Municipality. The data used are Sentinel-2 Imagery for land use classification and Landsat-8 Imagery for land surface temperature which is then conducted a field survey to validate the two data. Retrieval of urbanization level data is used by using the Rural-urban Land Transformation Index (RULT). The results showed that Bekasi Municipality has a RULT spatial index pattern with a Kappa accuracy value of 0.64 with an index value range of - 1.49 to 0.19 and has a terklaster spatial pattern in the western part of Bekasi Municipality. In addition, the land surface temperature can be generated using LST, which has a field validation result of 0.65 with a value range of 23-36 degrees Celsius and has a terklaster spatial pattern in the western and northern parts of Bekasi Municipality. To understand the correlation between the RULT and LST, use statistical test was carried out in the form of linear regression, and the results of the statistical test for both variables showed a significant positive correlation with a moderate level of correlation."

"Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa capaian Indeks Pembangunan Manusia (IPM) secara spasial dan mempelajari bagaimana hubungan antara rasio tenaga pendidik dan rasio tenaga kesehatan terhadap capaian IPM dengan dikontrol oleh variabel ekonomi, sosial dan demografi. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang berasal dari publikasi IPM, Daerah Dalam Angka, Indikator Kesejahteraan Rakyat dan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2017 yang telah diolah BPS. Unit analisis pada penelitian ini adalah seluruh kabupaten/kota di Indonesia. Dengan menggunakan model regresi spasial lag, hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan spasial yang signifikan pada capaian IPM antar kabupaten/kota di Indonesia dimana ketika terjadi kenaikan pada IPM disuatu kabupaten/kota maka akan memberikan efek positif pada kabupaten/kota disekitarnya. Rasio tenaga pendidik pada jenjang SD/sederajat dan rasio tenaga kesehatan baik dokter maupun non-dokter berpengaruh positif dan signifikan pada capaian IPM. Hasil perbandingan antara model regresi spasial dan Ordinary Least Square (OLS) menunjukkan bahwa model spasial lebih baik digunakan dalam menganalisa IPM dimana nilai Akaike`s Information Criterion (AIC) dan Schwarz Criterion (SC) pada model spasial lebih rendah dibandingkan OLS.

---

This research was conducted to analyze the achievements of the Human Development Index (HDI) with spatial regression and to study how the relationship between ratio of educators and ratio of health workers to HDI was controlled by economic, social and demographic variables. This study uses secondary data derived from publication of Indeks Pembangunan Manusia, Daerah Dalam Angka , Indikator Kesejahteraan Rakyat and SUSENAS data in 2017. The unit of analysis in this study is all regency/city in Indonesia. By using a spatial lag regression model, the results of this study show that there is a significant spatial relationship between regency/cities in Indonesia where when is an increase of HDI in a regency/city it will have a positive effect on the regency/city in the surrounding. The ratio of educators at the elementary level and the ratio of health workers to both doctors or non-doctors has a positive and significant effect on HDI achievement. The comparison between spatial regression model and ordinary least square (OLS) model shows that the spatial model is better used to analyze HDI where the Akaike`s Infomation Criterion (AIC) and Schwarz Criterion (SC) values in the spatial model are lower than OLS model."

"Hingga saat ini belum ada penelitian yang mengkaji potensi setiap wilayah di DKI Jakarta terhadap kendaraan berbahan bakar gas (NGV), padahal informasi ini dibutuhkan untuk menentukan lokasi pembangunan SPBG yang optimal di DKI Jakarta. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan gambaran mengenai besarnya potensi NGV di DKI Jakarta dan wilayah yang potensial bagi pembangunan SPBG berdasarkan hasil simulasi.Hasil penelitian berupa proyeksi jumlah NGV berdasarkan proyeksi jumlah mobil pribadi setiap wilayah di DKI Jakarta melalui pendekatan pemodelan sistem dinamis, serta visualisasi pola perjalanan mobil pribadi di DKI Jakarta melalui perancangan model spasial.Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan bahwa potensi NGV di DKI Jakarta cukup besar, dimana diperkirakan akan terdapat 8.507 unit SPBG apabila tingkat konversi dari mobil berbahan bakar minyak ke NGV sebesar 30% per tahun. Selain itu, didapatkan informasi bahwa perjalanan harian mobil pribadi cenderung menuju daerah pusat DKI Jakarta dengan volume kendaraan terbesar berada pada jalan-jalan protokol di DKI Jakarta.

---

Availaibility of research on potential area for natural gas vehicles is necessity for optimal allocation of gas refueling unit stations in DKI Jakarta. This research is conducted to provide projected natural gas vehicles (NGV) number in certain area in DKI Jakarta and propose potential area for refueling gas stations in terms of demand projections.

The results of this research are projected number of NGV based on system dynamics approach and a visual model of commuter pattern of private cars in DKI Jakarta based on spatial modeling and simulation method.

In conclusion, in the end of 2019, DKI Jakarta is projected to has 8.507 unit NGVs within scenario of 30% annual conversion rate. Moreover, the result of spatial modeling and simulation indicates that most of cars in Jabodetabek area tend to commute to the center of DKI Jakarta."

"Latar Belakang: Malaria masih merupakan penyakit menular dan menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia dan terdapat 443.530 kejadian malaria pada tahun 2022, serta tercatat 71 kasus kematian terkait malaria. Sesuai target tujuan pemberantasan malaria 372 dari 514 kabupaten dan kota merupakan daerah bebas malaria pada akhir tahun 2022. Hanya ada satu kabupaten yaitu kab Purworejo yang masih terjadi penularan malaria di Pulau Jawa dan Bali. Karena malaria adalah penyakit yang bersifat lokal, maka diperlukan upaya pengendalian lokal. Sebagian besar penyakit malaria disebabkan oleh variabel perilaku dan lingkungan. Dalam epidemiologi, analisis spasial sangat berguna untuk menentukan pengelompokan penyakit dan menilai prevalensi penyakit dalam kaitannya dengan lokasi geografis. Metode: Angka kejadian malaria di Kabupaten Purworejo pada tahun 2022 akan dideskripsikan dan dipetakan dengan menggunakan penelitian deskriptif kuantitatif. Badan Pusat Statistik (BPS), badan informasi geografis, dan data sekunder laporan malaria Kabupaten Purwerejo menjadi sumber data yang dimanfaatkan. Alat QGIS 3.10, STATA 17, dan GEODA digunakan untuk pengumpulan dan pemrosesan data. Koordinat data geografis setiap kasus tersedia, dan analisis statistik dilakukan untuk menentukan distribusi frekuensi dan persentase setiap variabel faktor risiko yang mempengaruhi kejadian malaria serta melakukan analisis spasial untuk menentukan pola geografis penyebaran penyakit. Hasil: Pada Analisa indeks moran ditemukan I = 0,124 dengan E(I) =-0,0667, dan P=0,04 yang menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif. I>E(I) menunjukkan bahwa polanya adalah mengelompok. Autokorelasi spasial penyebaran malaria Kabupaten Purworejo terlihat bahwa penyebaran kasus malaria tahun 2022 terdapat autokorelasi spasial positif. Nilai P =0,03 yang lebih kecil dari alpha maka hipotesis Ho ditolak berdasarka uji yang telah dilakukan ini yang berarti terdapat autokorelasi spasial kejadian malaria tahun 2022. Peta LISA menunjukkan bahwa ada satu kecamatan dengan kasus malaria tinggi dikelilingi oleh kecamatan yang memiliki kasus malaria yang tinggi yaitu kecamatan Kaligesing. Terdapat 2 kecamatan dengan kasus rendah yang disekelilingnya memiliki kasus yang tinggi yaitu kecamatan Loano dan Bagelan. Pada kuadran 3 menunjukkan kecamatan yang memiliki kasus yang rendah yang sekelilingnya adalah kecamatan yang memiliki kasus rendah juga yaitu kecamatan kemiri. Berdasarkan analisa Spasial Error Model faktor ketinggian wilayah, kepadatan penduduk, curah hujan dan kelembaban mempengaruhi penyebaran kasus malaria di Kabupaten Purworejo.

---

Background: In Indonesia, malaria is still an infectious disease and a public health problem. In Indonesia, there will be 443,530 malaria incidents in 2022, and 71 cases of malaria-related deaths will be recorded. As anticipated, the goal of eradicating malaria is progressing, with 372 out of 514 districts and cities having the opportunity to be malaria-free by the end of 2022. There is only one district where malaria transmission occurs on the islands of Java and Bali, and that is Purworejo in Central Java. Because malaria is a local disease, local control efforts are needed. Most malaria is caused by behavioral and environmental variables. In epidemiology, spatial analysis is very useful for determining disease clustering and assessing disease prevalence in relation to geographic location.

Method: The incidence of malaria in Purworejo Regency in 2022 will be described and mapped using this quantitative descriptive research. The Central Statistics Agency (BPS), geographic information agency, and secondary data from Purwerejo Regency malaria reports are the data sources used. QGIS 3.10, STATA 17, and GEODA tools were used for data collection and processing. Geographic data coordinates for each case are available, and statistical analysis is carried out to determine the frequency distribution and percentage of each risk factor variable that influences the incidence of malaria as well as conducting spatial analysis to determine the geographic pattern of disease spread.

Results: Moran index analysis found I = 0.124 with E(I) = -0.0667, and P = 0.04 which indicates positive spatial autocorrelation. I>E(I) indicates that the pattern is clustered. Spatial autocorrelation of malaria distribution in Purworejo Regency shows that the distribution of malaria cases in 2022 has positive spatial autocorrelation. The P value = 0.03, which is smaller than alpha, means the Ho hypothesis is rejected based on the test that has been carried out, which means that there is spatial autocorrelation of malaria incidence in 2022. The LISA map shows that there is one sub-district with high malaria cases surrounded by sub-districts that have high malaria cases. high, namely Kaligesing sub-district. There are 2 sub-districts with low cases and the surrounding areas have high cases, namely Loano and Bagelan sub-districts. Quadrant 3 shows the sub-districts that have low cases. Surrounding them are the sub-districts that also have low cases, namely the Kemiri sub-district. Based on the Spatial Error Model analysis, the factors of regional altitude, population density, rainfall and humidity influence the spread of malaria cases in Purworejo Regency."