Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKTari Saman merupakan warisan tak benda yang berasal dari Indonesia serta dianggap sebagai kesenian yang ldquo;Urgent Safeguarding rdquo; menurut United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization UNESCO . Tari Saman merupakan salah satu kebudayaan yang berasal dari Provinsi Aceh yang saat ini sedang berkembang dan banyak diminati. Salah satu daerah yang menjadi persebaran tari saman ini adalah provinsi DKI Jakarta. Tari Saman berkembang dan diminati diberbagai kalangan baik itu anak-anak, remaja, maupun orang dewasa di DKI Jakarta. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis difusi spasial Tari Saman di DKI Jakarta yang dilihat dari gelombang, arah dan tipe serta mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya. Metode yang digunakan adalah wawancara beberapa responden yang terkait Tari Saman yang kemudian hasilnya akan dianalisa dengan analisis deskriptif dan keruangan. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa gelombang difusi spasial Tari Saman mengalami kenaikan pada periode t2 tahun 2009-2011 saat menuju jarak 10km dan 15km dan mengalami penurunan pada periode t4 tahun 2014-2016 , sedangkan tipe yang terbentuk merupakan gabungan dari tipe difusi ekspansif dan relokasi serta arah difusi spasial Tari Saman ini lebih banyak mengarah ke Selatan dan Timur di wilayah Jakarta kemudian semakin meluas ke wilayah pinggiran dan faktor yang paling mempengaruhi dalam proses difusi spasial Tari Saman ini adalah pada faktor media penyebaran secara langsung.

---

ABSTRACTSaman Dance is an inherited legacy derived from Indonesia and is considered an art of Urgent Safeguarding according to United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization UNESCO . Saman Dance is one of the culture that comes from the Province of Aceh which is currently growing in great interest. One of the places that became the spreading area of this saman dance is DKI Jakarta. Saman Dance developed and demanded in various circles, from children, teenagers, and adults in Jakarta. This study aims to analyze the spatial diffusion of Saman Dance in DKI Jakarta which seen from its wave, direction and type, also its influencing factors. The method of this study is direct interview of several respondents related to Saman Dance, then the results will be analyzed by descriptive and spatial analysis. The result of the research shows that spatial diffusion wave of Saman Dance has increased in period t2 year 2009 2011 when it reached the distance of 10 km and 15 km and decreased in the period t4 year 2014 2016 . While the type formed from a combination of expansive diffusion and relocation type. Also the direction of Saman Dance spatial diffusion is more directed to the South and East area of Jakarta and then extends to the periphery and the most influencing factor in the process of spatial diffusion of Saman Dance is the direct media deployment."

"Disparitas merupakan persoalan klasik dalam pembangunan suatu wilayah, tidak terkecuali di DKI Jakarta. Permasalahan disparitas ini menyebkan adanya wilayah berkembang dan wilayah terbelakang yang dalam konteksnya dapat mempengaruhi proses pembangunan. Tujuan dari penelitian meliputi: Menganalisis kecenderungan tingkat disparitas pembangunan di DKI Jakarta dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat perkembangan wilayah di DKI Jakarta.  Metode yang digunakan adalah metode deskriptif kuantitatif berbasis data sekunder pada tahun 2013-2017 dengan menggunakan Indeks Williamson, analisis regresi berganda dan indeks perkembangan wilayah. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah: Disparitas perkembangan wilayah di DKI Jakarta termasuk dalam klasifikasi tinggi karena pada tahun 2013-2017 nilai IW selalu mendekati angka satu. Tingkat perkembangan wilayah ditentukan dengan perkembangan tinggi, sedang dan rendah. Perkembangan wilayah tinggi hanya ada 3 kecamatan, perkembangan wilayah sedang ada 15 kecamatan, dan perkembangan wilayah rendah ada 25 kecamatan. Faktor yang berpengaruh terhadap tingkat perkembangan wilayah adalah kepadatan penduduk, jumlah kelahiran, jumlah kematian, persentase tutupan lahan, dan persentase kerapatan jalan. Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa faktor-faktor tersebut berkontribusi sebesar 54% terhadap perkembangan wilayah.

---

Disparity is a classic problem in the development of a region, including in DKI Jakarta. This problem of disparity causes the existence of developed regions and underdeveloped regions which in their context can influence the development process. The objectives of the study include: Analyzing the trends in the level of disparity development in DKI Jakarta and Analyzing the factors that influence the level of development of the region and the base sector in DKI Jakarta. The method used is descriptive-quantitative method with analysis technique of secondary data in 2013-2017 by using the Williamson Index, Multiple Regression Analysis and Regional Development Index.

The results obtained from this study were: Disparity in regional development in DKI Jakarta is included in the High Classification because in 2013-2017, the value of IW obtained was always close to number one and The level of regional development was determined by high, medium, and low. The development of high areas had only 3 sub-districts, the development of moderate regions had 15 sub-districts, and the development of low-lying areas had 25 sub-districts. Factors that influence the level of regional development were population density, number of births, number of deaths, percentage of land cover, and percentage of road density. The result of the regression analysis showed that these factors contributed 54% to the development of the region."

"Kejadian terorisme merupakan hasil pertimbangan spasial oleh kelompok teror yang berkaitan dengan pemilihan tempat - tempat mereka beroperasi. Penelitian ini mengkaji kejadian terorisme secara temporal dan spasial. Secara temporal, era terorisme dibagi berdasarkan penggunaan teknologi oleh kelompok radikal agama. Secara spasial, penelitian ini mengidentifikasi ruang teror yang digunakan oleh teroris. Data sekunder yang digunakan bersumber dari Global Terrorism Database, sedangkan data primer bersumber dari hasil wawancara dengan pihak kepolisian dan mantan anggota kelompok radikal agama. Analisis yang digunakan adalah analisis komparatif spasial dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan pola pemilihan ruang sasaran simbolis dan ruang aktivitas pada setiap era-nya. Perbedaan pola pemilihan ruang sasaran simbolis dikarenakan adanya pertimbangan dari tujuan kelompok teror dan dilatarbelakangi oleh konflik yang terjadi pada setiap era sehingga terjadi pergeseran dalam penargetan ruang simbolis sasaran. Sedangkan perbedaan pola pemilihan ruang aktivitas disebabkan adanya perkembangan teknologi dan peningkatan kemampuan aparat keamanan dalam memberantas kelompok radikal agama sehingga wilayah operasi menjadi lebih terbatas. Hasil penelitian juga menunjukkan adanya hubungan antara ruang aktivitas dan ruang simbolis, hal ini dapat terlihat pada perbedaan jarak rumah aman safe house) ke tempat sasaran yang berbeda pada setiap era. Namun secara garis besar, kelompok teror radikal agama cenderung memilih rumah aman safe house di DKI Jakarta pada zona pinggiran dan zona peralihan berupa kawasan permukiman padat penduduk.Terrorism incident is the result of spatial consideration by terror group who is related to operating area selection. This study examines terrorism incidents temporally and spatially. Temporally, the terrorism era divided by the use of technology by the religious radical group. Spatially, this study identified the terror space used by terrorists. The majority of data utilized for this analysis were obtained from the Consortium for the Study of Terrorism and Responses to Terrorism’s (START) Global Terrorism Database, an open-source database. Primary data are based on interview results with Densus 88, Gegana PMJ, and ex-member of the religious radical group. The analysis used is a spatial comparative analysis and descriptive analysis. The result of this study shows the difference between the selection pattern of symbolic space and activity space in each era. The difference of symbolic terror space based on consideration of the terror group's purpose that motivated by the conflict of each era so the target of symbolic space was shifted. While the difference of selected activity space caused by technological development and capacity building of security forces on combating religious radical group which caused the operating area to become more limited. The study result also shows the connection between activity space and symbolic space-proven by the difference of distance from the safe house to different target places in each era. Religious radical terror group tends to choose its safe house in DKI Jakarta in the periphery and transitional zones of densely populated residential areas."

"Wilayah DKI Jakarta merupakan kota dengan jumlah kejadian kebakaran per tahun yang tinggi dibandingkan wilayah lain di Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan kajian tentang variasi dan distribusi kejadian kebakaran sebagai bagian dari mitigasi bencana perkotaan. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis kejadian kebakaran di DKI Jakarta tahun 2017 hingga 2021, menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kejadian kebakaran, serta menganalisis wilayah rawan kebakaran. Metode yang digunakan adalah overlay, spatial join, scoring, serta analisis spasial deskriptif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kejadian kebakaran di DKI Jakarta paling sedikit terjadi di akhir pekan, berhubungan dengan puncak musim hujan dan kemarau, serta cenderung meningkat di masa liburan panjang. Mayoritas objek yang terbakar berupa permukiman dengan sebab berupa gangguan aliran listrik. Kejadian kebakaran di DKI Jakarta memiliki korelasi signifikan dengan unsur-unsur cuaca, kepadatan bangunan, jumlah penduduk berusia 65 tahun ke atas, jumlah penduduk berusia 0-4 tahun, kerapatan jalan, dan kerapatan drainase. Terdapat dua model wilayah rawan kebakaran di DKI Jakarta yang dibuat berdasarkan variabel-variabel tersebut dengan variasi berupa penambahan variabel rata-rata kejadian kebakaran sebelumnya. Hasil pencocokan terhadap data kejadian kebakaran tahun 2017 hingga 2021 menunjukkan bahwa model dengan variabel rata-rata kejadian kebakaran sebelumnya lebih sesuai untuk menggambarkan wilayah rawan kebakaran di DKI Jakarta.

---

The DKI Jakarta area has a high number of fire incidents per year compared to other regions in Indonesia. Therefore, it is necessary to study the variation and distribution of fire incidents as part of urban disaster mitigation. The purpose of this study is to analyze the fire incidents in DKI Jakarta from 2017 to 2021, to analyze the factors that influence those fire incidents, and to synthesize models of fire-prone areas. The methods used are overlay, spatial join, scoring, and descriptive spatial analysis. The results of this study indicate that fire incidents in DKI Jakarta occured least frequently on weekends, were associated with the peaks of the rainy and dry seasons, and tended to increase during long holidays. The majority of the objects affected were settlements, with the cause being electrical disturbances. Fire incidents in DKI Jakarta have a significant correlation with building density, population aged 65 years and over, population aged 0-4 years, road density, and drainage density. Two models of fire-prone areas in DKI Jakarta were made based on those variables with variations made by adding the average number of previous fire incidents variable. The results from matching fire incident data from 2017 to 2021 show that the model with the average number of previous fire incidents variable is more suitable for describing fire-prone areas in DKI Jakarta."

"

DKI Jakarta merupakan kota metropolitan dengan aktivitas manusia yang tinggi. Tingginya aktivitas manusia akan memicu terjadinya perubahan penggunaan lahan sehingga berpengaruh terhadap proses dispersi pencemar udara. Aktivitas manusia yang tinggi juga diiringi dengan meningkatnya jumlah kendaraan bermotor sebagai sumber pencemar udara. Parameter pencemar udara terdiri dari lima (5) unsur, salah satunya yaitu Particulate Matter-10 (PM10). PM10 merupakan partikel yang berdampak besar terhadap kesehatan manusia. Untuk itu, penelitian ini bertujuan mengetahui distribusi spasial Particulate Matter-10 (PM10) di DKI Jakarta tahun 2019 serta melihat hubungannya dengan kondisi meteorologis (suhu udara, kelembaban udara, dan kecepatan angin), penggunaan lahan, dan kemacetan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah model algoritma PM10 dengan memanfaatkan Citra Landsat 8 OLI. Variabel yang digunakan yaitu atmospheric reflectance pada visible band, konsentrasi PM10, suhu udara, kelembaban udara, kecepatan angin, penggunaan lahan, dan kemacetan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PM10 tertinggi di DKI Jakarta pada tahun 2019, yakni dengan konsentrasi lebih dari 150 μg/m^3, secara spasial terdistribusi mengikuti pola penggunaan lahan gedung/bangunan, industri/pergudangan, dan penggunaan lain yang jalannya mengalami kemacetan. Konsentrasi PM10 dengan suhu udara, kelembaban udara, dan kecepatan angin tidak menunjukkan adanya hubungan. Hubungan antara konsentrasi PM10 dengan penggunaan lahan dan kemacetan menunjukkan bahwa konsentrasi PM10 memiliki hubungan positif dengan penggunaan lahan gedung/bangunan, industri/pergudangan, serta permukiman dan tempat kegiatan yang kondisi jalannya macet, sebaliknya konsentrasi PM10 memiliki hubungan yang negatif dengan penggunaan lahan semak belukar, vegetasi, hutan bakau/mangrove, dan badan air yang kondisi jalannya tidak macet.

---

DKI Jakarta is a metropolitan city with high human activity. The high level of human activity will trigger changes in land use that affect the process of air pollutant dispersion. High human activity also accompanied by an increasing number of motor vehicles as sources of air pollutants. The air pollutant parameter consists of five (5) elements, one of which is the Particulate Matter-10 (PM10). PM10 is a particle that has a significant impact on human health. The study aims to determine the spatial distribution of PM10 in DKI Jakarta in 2019 and to see its relationship with meteorological conditions (air temperature, humidity, wind speed), land use, and congestion. The method used in this study is the PM10 algorithm model using Landsat 8 OLI Imagery. The variables used are atmospheric reflectance in the visible band, PM10 concentration, air temperature, air humidity, wind speed, land use, and congestion. The results showed that the highest PM10 in DKI Jakarta in 2019, namely with a concentration more than 150 μg/m³, spatially distributed following the land use pattern of buildings, industry/warehousing, and other uses with congested roads. PM10 concentration with air temperature, air humidity and wind speed did not show any relationship. The relationship between PM10 concentration with land use and congestion shows that the concentration of PM10 has a positive relationship with the use those are land for buildings, industry/warehousing, as well as settlements and places of activity. The concentration of PM10 has a positive relation with road conditions indicated as congested and the other hand, the concentration of PM10 has a negative relationship with shrub, park, mangrove forests, and water bodies with the not congested road.

"

"ABSTRAKPola harga tanah menunjukkan bahwa nilai tanah dipengaruhi oleh berbagai faktor, khususnya faktor struktural, aksesibilitas dan lingkungan (Osland, 2010). Penelitian ini membuktikan bahwa tinggi rendahya harga tanah di Jakarta sangat dipengaruhi oleh 6 (enam) faktor, antara lain: luas wilayah, kepadatan penduduk, pasar dan pusat belanja, fasilitas kesehatan, serta jumlah kriminalitas. Data yang digunakan adalah level mikro pemerintahan daerah DKI Jakarta yang tersebar di 261 Kelurahan (tanpa kepulauan seribu). Adapun variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah data ZNT (Zona Nilai Tanah) sedangkan variabel independen terdiri dari beberapa unsur utama dalam hedonic price, yaitu faktor struktural (luas wilayah dan kepadatan penduduk), faktor aksesibilitas (jarak halte, jarak tol dan jarak stasiun) serta atribut lingkungan (fasilitas publik dan keamanan). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik pada analisis ekonometrik spasial adalah metode regresi lag atau yang dikenal dengan SAR (Spatial Autocorrelation Regressive). Selain itu, model yang digunakan secara khusus adalah LISA (Local Indicator Spatial Association), dimana model ini dapat mengukur harga tanah dalam klaster dan mengkaji pengelompokan spasial yang signifikan di sekitar wilayah pengamatan. Pengamatan dengan LISA menggunakan 2 pendekatan, yaitu Univariate Local Spatial dan Bivariate Local Spatial, yang pada akhirnya akan membentuk konfigurasi pola spasial nilai tanah dan disajikan dalam peta sebaran wilayah. Hasil konfigurasi peta dengan LISA diharapkan dapat memberi kontribusi yang tepat untuk mengeksplorasi kebijakan nilai tanah dan struktur tata ruang kota DKI Jakarta.

---

ABSTRACT The pattern of land prices shows that land values are influenced by various factors, especially structural, accessibility and environmental factors (Osland, 2010). This study proves that the high level of land prices in Jakarta is strongly influenced by 6 (six) factors, including: area, population density, market and shopping center, health facilities, and the number of crimes. The data used is the micro level of regional government of DKI Jakarta which is spread in 261 subdistrict (without pulau seribu). The dependent variable used in this study is ZNT data (Land Value Zone), while the independent variable consists of several main elements in the hedonic price, namely structural factors (area and population density), accessibility factors (distance of stops, toll distance and station distance), as well as environmental attributes (public facilities and security). The results of this study indicate that the best model in spatial econometric analysis is the lag regression method, also known as SAR (Spatial Autocorrelation Regressive). In addition, the model used specifically is LISA (Local Indicator Spatial Association), where this model can measure land prices in clusters and study significant spatial groupings around the observation area. Observation with LISA uses 2 approaches, namely Univariate Local Spatial and Bivariate Local Spatial, which in turn will form a configuration of spatial patterns of land values and are presented in a regional distribution map. The results of map configurations with LISA are expected to provide the right contribution to explore the land value policy and city spatial structure of DKI Jakarta. "

"Kepribadian tidak hanya dapat ditinjau secara personal, melainkan dapat menggunakan pendekatan komunal hingga level regional. Penelitian bidang psikologi geografis sebelumnya telah mendapatkan temuan bahwa terdapat ketergantungan data secara spasial pada kepribadian di beberapa negara. Hasil ini mengarahkan pada kesimpulan bahwa penduduk yang tinggal dalam sebuah ruang spasial akan memiliki tingkat trait kepribadian yang sama. Penelitian ini bertujuan untuk menguji kembali temuan tersebut pada warga DKI Jakarta yang memiliki histori dan karakteristik urban dan beragam. Penelitian ini menjaring 748 warga DKI Jakarta dengan rentang usia lebih dari 18 tahun dari 193 kelurahan. Traits kepribadian yang diteliti dalam studi ini mengacu pada Five Factor Theory yang terdiri atas Extroversion, Agreableness, Openness to experience, Neuroticism, dan Conscientiousness. Alat ukur yang digunakan pada studi ini adalah Ten Item Personality Inventories dan disebarkan secara daring. Analisis Moran’s I dan perbandingan pseudo p-value menemukan bahwa terdapat ketergantungan spasial pada dimensi extroversion (0.2511), agreeableness (0.22), conscientiousness (0.1674), emotional stability (0.154), dan openness to experience (0.204).

---

Not only in individual level, personality can also be studied in communal to regional level. Previous studies on geographical psychology have found the existence of spatial dependency in personality traits data in many countries. These findings lead to a conclusion that residents of a spatial area might have the same score on specific personality traits. This study was done with DKI Jakarta resident context which has a long history as an urban and diverse characterized community. Present study gathered 748 data of DKI Jakarta resident with age above 18 from 193 residential areas. The personality traits concept is referred to Five Factor Theory which consist of five dimensions: Extroversion, Agreableness, Openness to experience, Neuroticism, and Conscientiousness. Ten Item Personality Inventories was used to measure each trait. The questionnaire was spread through online platforms. Moran’s I analysis and pseudo p-value comparison were conducted to test the spatial dependency within data. This study found spatial dependency in extroversion (0.2511), agreeableness (0.22), conscientiousness (0.1674), emotional stability (0.154), and openness to experience (0.204)."