Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Berkaitan krisis ekonomi yang terjadi pada tahun 1998, penelitian ini mencoba melihat apakah ada perubahan tingkat efisiensi wilayah. Seiring dengan era otonomi daerah dan berkaitan dengan proses aglomerasi perlu diketahui keterkaitan antar wilayah dalam hal tingkat efisiensi. Karakteristik wilayah yang lebih terbuka mengindikasikan adanya hubungan spasial. Pengaruh faktor space ini dicoba dianalisis dalam penelitian ini. Dengan menggunakan Metode Data Envelopment Analysis (DEA) yang berbasis program linier dengan menggunakan lima variabel input yaitu jumlah tenaga kerja, bahan baku, bahan bakar, modal dan listrik dan satu variabel output dari data Industri Besar dan Sedang 107 kabupaten dan kota Pulau Jawa, dilakukan perhitungan tingkat efisiensi wilayah. Dengan metode DEA dapat diperoleh tingkat efisiensi wilayah secara relatif terhadap wilayah yang lain dan wilayah referensi. Evaluasi tingkat efisiensi dapat dilakukan dengan berpedornan pada wilayah referensi yang menjadi benchmark bagi wilayah lain. Hasil perhitungan dengan metode DEA dapat diketahui tingkat efisiensi wilayah kabupaten dan kota Pulau Jawa pada tahun 1993, 1998 dan 2003. Secara umum pada masa krisis ekonomi terjadi perubahan tingkat efisiensi wilayah. Dengan membuat rangking antar wilayah dapat diketahui posisi tingkat efisiensi tiap wilayah dibandingkan wilayah lain. Dengan Moran'I., value diketahui bahwa terdapat spatial autocorrelation. Tingkat efisiensi suatu wilayah ternyata terpengaruh oleh tingkat efisiensi wilayah tetangga. Wilayah-wilayah dengan tingkat efisiensi tinggi cenderung mengumpul. Hal ini menguatkan teori aglomerasi, yaitu penghematan yang terjadi akibat fenomena berkumpul. Dengan efisiensi yang tinggi maka tingkat keuntungan yang diperoleh akan meningkat. Keuntungan merupakan elemen pembentuk nilai tambah bruto. Secara empiris dapat dibuktikan bahwa terdapat hubungan positif antara tingkat efisiensi wilayah dan produk domestik regional bruto (PDRB). Tingkat efisiensi wilayah mempengaruhi produk domestik regional bruto yang dihasilkan.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial dari kepuasan hidup penduduk DKI Jakarta. Data penelitian diambil melalui survei online pada penduduk Jakarta yang berusia di atas 18 tahun ( N=748). Pengukuran variabel kepuasan hidup dilakukan dengan menggunakan Satisfaction With Life Scale (SWLS) dan untuk variabel kondisi geografi didapatkan dari data sekunder Badan Pusat Stastistik dan Jakarta Open Data. Analisis spasial dilakukan dengan menggunakan metode autokorelasi spasial Moran’s I, Moran scatter plot, dan regresi. Temuan penelitian menunjukkan bahwa terdapat pola spasial kepuasan hidup penduduk Jakarta yang mengelompok di tingkat kelurahan (Moran’s I= 0.224) dan densitas penduduk di tingkat kelurahan berkontribusi terhadap kepuasan hidup penduduk Jakarta (R² = 0.111). ......The current study is aimed to analyse geospatial pattern of life satisfaction among Jakarta’s residents. Data were gathered through an online survey on the Jakarta’s population aged above 18 years (N = 748). Life satisfaction was measured using Satisfaction With Life Scale (SWLS) and geographic data were obtained from Badan Pusat Statistik and Open Data Jakarta. Spatial data were analyzed using Moran’s I spatial autocorrelation method, Moran Scatter plot, and regression. Results showed that there is a clustered pattern of life satisfaction among residents of Jakarta (Moran’s I=0.224) and population density at urban village level contributes to life satisfaction of Jakarta’s population (R² = 0.111).

Abstrak :
Variable Rate Technology (VRT) offers an opportunity to improve production efficiency by allowing input applications to fluctuate in response to spatial variations in soil characteristics and nutrient levels. Society may also benefit from reduced negative externalities, such as surface and groundwater contamination, from input applications. Using a dynamic spatial model, this study examines how the interaction among variability, spatial autocorrelation, and mean level of soil fertility affects optimal sampling density and the economic gains from VRT. VRT was found to be profitable under selected conditions, and the optimal grid size will vary with these conditions. In the case where variability and mean fertility levels are significantly high associated with low spatial autocorrelation, VRT produces greater net returns than Uniform Rate Technology (URT), even with the smallest grid size to base the input application decisions. Results also demonstrate that optimal grid size increases with increased spatial autocorrelation.

Abstrak :
ABSTRAK Kriminalitas merupakan salah satu permasalahan sosial yang harus diatasi karena mengakibatkan berbagai macam kerugian ekonomi dan psikologis. Kriminalitas termasuk fenomena spasial karena terdapat kecenderungan bahwa tingkat kriminalitas suatu daerah mempengaruhi tingkat kriminalitas di daerah sekitarnya. Penelitian ini bertujuan untuk melihat keterkaitan spasial tingkat kriminalitas antar provinsi-provinsi di Indonesia dan mengidentifikasi faktor-faktor apa saja yang signifikan mempengaruhi tingkat kriminalitas diantara household expenditure, tingkat pengangguran terbuka, persentase siswa SMA dropout, persentase polisi, persentase penduduk miskin, dan indeks gini. Penelitian ini menggunakan data panel 33 provinsi selama periode 2007-2013, yang dianalisis secara deskriptif dan ekonometrika menggunakan regresi data panel dan regresi spasial data panel. Hasil estimasi menunjukkan bahwa terdapat keterkaitan spasial tingkat kriminalitas di Indonesia. Model terbaik yang dapat menggambarkan tingkat kriminalitas adalah spatial autocorrelation (SAC) yang menunjukkan adanya keterkaitan spasial baik pada variabel dependen maupun errornya. Faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi tingkat kriminalitas di Indonesia selama periode 2007-2013 adalah indeks gini, persentase siswa SMA dropout, dan tingkat pengangguran terbuka. Dengan α=1% indeks gini menunjukkan variabel yang paling berpengaruh terhadap peningkatan tingkat kriminalitas. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat kesenjangan ekonomi antar masyarakat dapat memicu terjadinya aktifitas kriminal.

---

ABSTRACT Crime is a social problem that must be solved because it resulted in a wide range of economic and psychological losses. Crime is one of spatial phenomena because there is a tendency that a local crime rate affects the crime rate in surrounding area. This study aims to investigate the spatial linkages of crime rate among the provinces in Indonesia and to identify what factors are significantly affecting the crime rate among household expenditure, unemployment rate, the percentage of high school students drop out, the percentage of the police, the percentage of poor people, and the index gini. This study uses panel data of 33 provinces during the period 2007-2013, were analyzed using descriptive and econometric panel data regression and spatial regression panel data. The result indicates that there is a spatial linkages of crime rate in Indonesia. The best model that can capture the crime rate is spatial autocorrelation (SAC) which shows the spatial relationship both on the dependent variable and error. Significant factors that affecting the crime rate in Indonesia for period 2007-2013 are the gini index, the percentage of high school dropouts, and the unemployment rate. With α = 1% gini index is the most influence variable that increase the crime rate. This indicates that the economic disparities between communities may lead to criminal activity.

Abstrak :
Kota Surabaya memiliki potensi bahaya amplifikasi yang disebabkan dari aktifitas tektonik akibat adanya dua segmen Sesar Kendeng yaitu Segmen Surabaya dan Segmen Waru. Penelitian ini dilakukan di bagian barat Kota Surabaya dengan menerapkan metode mikrotremor array yaitu Autokorelasi Spasial (SPAC), dengan delapan titik tengah (base) yang telah ditentukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggambarkan kondisi struktur batuan bawah permukaan di bagian barat Kota Surabaya yang berpotensi menyebabkan amplifikasi menggunakan metode mikrotremor array. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer hasil akuisisi lapangan dengan metode mikrotremor array konfigurasi equilateral triangle yang dikumpulkan oleh BMKG pada tahun 2020 dan 2023. Metode SPAC memanfaatkan korelasi spasial antara kecepatan gelombang mikrotremor pada berbagai titik pengamatan untuk mengidentifikasi struktur bawah permukaan. Metode SPAC mampu menunjukkan variasi nilai kecepatan gelombang geser (Vs) dan kedalaman bedrock engineering di setiap titik pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode mikrotremor array dengan konfigurasi equilateral triangle efektif digunakan untuk mengestimasikan struktur bawah permukaan di bagian barat Surabaya, yaitu struktur perlipatan antiklin sinklin, serta identifikasi awal adanya sesar naik yang merupakan mekanisme dari Sesar Kendeng Segmen Surabaya. ......Surabaya city faces potential amplification hazards due to tectonic activities resulting from the presence of two Kendeng Fault segments, namely the Surabaya Segment and the Waru Segment. This study was conducted in the western part of Surabaya city, employing the microtremor array method, specifically Spatial Autocorrelation (SPAC), with eight predetermined base points. The objective of this research is to depict the subsurface rock structure conditions in the western part of Surabaya that may lead to amplification using the microtremor array method. The data utilized in this study are primary field acquisition results with the equilateral triangle configuration of the microtremor array, collected by BMKG in 2020 and 2023. The SPAC method leverages spatial correlation between microtremor wave velocities at various observation points to identify subsurface structures. The SPAC method is capable of indicating variations in shear wave velocity (Vs) values and bedrock engineering depth at each observation point. Research findings reveal that the microtremor array method with an equilateral triangle configuration is effective in estimating subsurface structures in the western part of Surabaya, specifically, anticline syncline folding structures, and provides an initial identification of an reverse fault, which is a mechanism of the Surabaya Segment of the Kendeng Fault.

Abstrak :
Pertumbuhan Jakarta yang semakin pesat menyebabkan pembangunan di Jakarta terus meningkat dan menimbulkan permasalahan penurunan muka tanah. Penurunan muka tanah sendiri dapat berpengaruh terhadap wilayah banjir, yakni dapat mempengaruhi kedalaman dan durasi banjir. Jakarta Barat, khususnya wilayah Rawa Buaya, merupakan salah satu wilayah yang mengalami permasalahan penurunan muka tanah dan banjir. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji korelasi antara penurunan muka tanah dengan wilayah banjir di Rawa Buaya.Metodologi yang digunakan adalah dengan mengkorelasikan antara data sekunder titik pengamatan penurunan tanah yang diinterpolasi dan data kedalam dan durasi banjir yang diperoleh dari hasil survei lapang. Dengan menggunakan analisis autokorelasi spasial, korelasi antara penurunan muka tanah dengan kedalaman dan durasi banjir hanya terjadi di sebagian kecil saja dari wilayah Rawa Buaya. Hal ini ditunjukkan dengan nilai indeks Moran’s I sebesar 0,361 dan 0,378 yang berarti memiliki korelasi spasial yang lemah. Pengaruh penurunan muka tanah terhadap kedalaman dan durasi banjir yang ditunjukkan dengan nilai R2 masing-masing hanya sebesar 13,1 persen dan 14,4 persen. Wilayah yang memiliki korelasi antara penurunan tanah dan wilayah banjir ada dibagian tengah hingga utara Rawa Buaya.

---

The rapid growth of Jakarta led to construction's rise and caused land subsidence problems. Land subsidence it self can work on the flood areas, which can affect the depth and duration of flooding. West Jakarta, particularly Rawa Buaya is a region with land subsidence and flooding's problems. This study aimed to assess the correlation between land subsidence and flood areas in Rawa Buaya. The methodology used is correlation between secondary data of land subsidence's observations points that are interpolated and data of flooding’s depth and duration that are obtained from surveys. By using spatial autocorrelation analysis, the correlation between land subsidence and flood’s depth and duration only occurs in a small fraction of Rawa Buaya. This is indicated by the values of Moran's I index that are 0.361 and 0.378, which means having a weak spatial correlation. The influence of land subsidence on flood’s depth and duration was indicated by R2's values that are 13.1 percent and 14.4 percent. The regions that has correlation between land subsidence and flooding there in the middle region to the north of Rawa Buaya.

Abstrak :
Abstract Analysis of Growth Poles and Spatial Autocorrelation in Kalimantan: An Empirical Study of 55 Districts, 2000?2012 The paper identifies which districts in Kalimantan that become the growth poles and whether there has been spatial autocorrelation in 55 districts during 2000?2012. This study also explores which economic sectors will be leading sectors. The social-economic data were collected for 55 districts using quantitative methods, in particular: typology of Regent/City, spatial autocorrelation, overlay analysis, and structural transformation. The study finds: (1) there are 4 cities as the growth pole; (2) the economics growth concentration concentrated geographically in the eastern and western; (3) the mining sector is a leading and competitive sector; and (4) structural transformation does not occur in all districts.

Abstrak Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kabupaten/kota di Pulau Kalimantan yang akan menjadi pusat pertumbuhan dan apakah terdapat autokorelasi spasial di 55 kabupaten/kota selama periode 2000?2012. Data dalam penelitian ini berupa data sekunder yang dikumpulkan dari data sosial ekonomi 55 kabupaten/kota menggunakan metode kuantitatif deskriptif dan alat analisis: tipologi Kabupaten/Kota, autokorelasi spasial, analisis overlay, dan transformasi struktural. Hasil penelitian menunjukkan: (1) terdapat empat kota sebagai pusat pertumbuhan; (2) konsentrasi pertumbuhan ekonomi tersebar di bagian timur dan barat Pulau Kalimantan; (3) sektor pertambangan dan penggalian merupakan sektor unggulan dan kompetitif; dan (4) transformasi struktural tidak terjadi di seluruh kabupaten/kota.