Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Fenomena urbanisasi menjadi tren di dunia saat ini. Eksternalitas dari aglomerasi ekonomi di kawasan urban dianggap mampu menciptakan penurunan kemiskinan. Di samping itu, paradigma pertumbuhan kota saat ini mengarahkan pada pertumbuhan suatu kota memiliki hubungan dengan kota lainnya. Sejauh ini, studi yang mengukur hubungan antara urbanisasi dan kemiskinan, khususnya spillover effect ke wilayah sekitar, masih terbatas dengan hasil yang masih beragam. Studi ini bertujuan untuk menganalisa peran dari urbanisasi terhadap penurunan kemiskinan di wilayah kabupaten/kota di Pulau Jawa. Studi ini menggunakan pendekatan remote sensing dalam mengukur urbanisasi serta menangkap spillover effect dari urbanisasi terhadap kemiskinan di wilayah sekitar dengan menggunakan model ekonometrika Spatial Durbin. Hasil empiris dari studi ini adalah peningkatan urbanisasi di suatu wilayah memungkinkan terjadinya penurunan kemiskinan di wilayah tersebut. Namun peningkatan urbanisasi di wilayah tetangga berasosiasi dengan peningkatan kemiskinan di suatu wilayah. Faktor lain yang berasosiasi dengan penurunan kemiskinan adalah porsi dari sektor industri dan tersier di suatu wilayah dan wilayah sekitarnya. Tingkat pengangguran terbuka di wilayah sekitar memungkinkan terjadinya peningkatan kemiskinan di suatu wilayah.

---

The phenomenon of urbanization is a trend in the world today. Externalities from economic agglomeration in urban areas are considered capable of creating poverty reduction. In addition, the current urban growth paradigm leads to the growth of a city having a relationship with other cities. So far, studies that measure the relationship between urbanization and poverty, especially the spillover effect to surrounding areas, are still limited with mixed results. This study aims to analyze the role of urbanization on poverty reduction in districts/cities in Java. This study uses a remote sensing approach in measuring urbanization and captures the spillover effect of urbanization on poverty in surrounding areas using a Spatial Durbin econometric model. The empirical result of this study is that an increase in urbanization in a region allows a decrease in poverty in that region. However, an increase in urbanization in neighboring regions is associated with an increase in poverty in the region. Other factors associated with poverty reduction is the share of industrial and tertiary sectors in a region and its neighboring regions. The open unemployment rate in the neighboring region allows for an increase in poverty in a region."

"Urbanisasi merupakan suatu fenomena negara berkembang yang perlu dikaji mendalam karena mempunyai dampak yang bervariasi antara lain peningkatan konsumsi energi. Konsumsi energi perlu dikendalikan agar terdapat keseimbangan antara penyediaan dan permintaan energi disetiap provinsi. Dalam penelitian ini, Intensitas energi akan digunakan sebagai alat ukur dari konsumsi energi serta unsur kewilayahan digunakan untuk menangkap keanekaragaman kondisi setiap provinsi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk 1) Apakah terdapat korelasi spasial dalam intensitas energi di Indonesia; dan 2) Bagaimanakah dampak spasial (langsung, tidak langsung dan total) urbanisasi terhadap intensitas energi pada wilayah Indonesia, Kawasan Indonesia Timur (KTI), dan Kawasan Indonesia Barat (KBI). Metode penelitian yang digunakan adalah analisis spasial menggunakan Moran Test, Spatial Durbin Model dan analisis dekomposisi lanjut pada spatial spillover effect. Hasilnya adalah adanya korelasi spasial terhadap intensitas energi yang terjadi di masing-masing provinsi. Urbanisasi menunjukkan dampak signifikan negatif terhadap intensitas energi pada efek langsung di KTI dan KBI dan juga pada efek tidak langsung dan efek total di wilayah Indonesia dan KBI.

---

Urbanization is a phenomenon on developing countries that needs to be studied in depth because it has various impacts, including an increase in energy consumption. Energy consumption needs to be controlled in order to balancing energy supply and demand in each province. In this study, energy intensity will be used as a measurement of energy consumption and regional elements are used to capture the diversity of characteristics in each provinces. The purpose of this study is to 1) Is there a spatial correlation in energy intensity in Indonesia; and 2) What is the spatial (direct, indirect and total) impact of urbanization on energy intensity in the Indonesian region, Eastern Indonesia Region (KTI), and Western Indonesia Region (KBI). The research method used is spatial analysis using Moran Test, Spatial Durbin Model and advanced decomposition analysis on the spatial spillover effect. The result is a spatial correlation to the energy intensity that occurs in each province. Urbanization shows a significant negative impact on energy intensity on the direct effect on KTI and KBI and also on the indirect effect and the total effect in the territory of Indonesia and KBI."

"Percepatan laju urbanisasi dan kebijakan terkait perumahan yang kurang terencana di perkotaan menjadi salah satu penyebab munculnya permukiman kumuh kota. Pada saat yang bersamaan, kota sebagai sumber yang tidak berkelanjutan dari segi konsumsi sumber daya sehingga menjadi penyumbang produksi limbah, emisi gas rumah kaca, dan merupakan kontributor utama perubahan iklim. Kemudian permukiman kumuh kota menjadi wilayah yang lebih rentan terhadap dampak perubahan iklim dibanding permukiman lainnya. Akan tetapi rumah tangga di permukiman kumuh menjadi bagian salah satu penyumbang emisi CO2 di perkotaan berdasarkan aktivitas maupun pola konsumsi masyarakat. Hal tersebut menjadi perhatian bagi pemerintah dalam inventarisasi emisi gas rumah kaca perkotaan. Sedangkan belum tersedianya data penelitian tentang emisi yang dihasikan oleh rumah tangga di permukiman kumuh kota. Sehingga studi ini bertujuan untuk mengestimasi emisi CO2 dari Sembilan sektor aktivitas rumah tangga antara lain persampahan, air bersih, air buangan, listrik, penggunaan gas elpiji, penggunaan bahan bakar bensin, biaya pendidikan, biaya rekreasi dan biaya transportasi umum. Pengambilan data melalui sampling dan wawancara masyarakat diharapkan mampu menggambarkan karakteristik dan pola konsumsi rumah tangga. Sebanyak 532 responden telah diwawancara untuk mengetahui pola konsumsi masyarakat dan 100 Kg sampah dilihat di wilayah penelitian selama 8 hari. Perhitungan emisi CO2 menggunakan faktor emisi yang ada dan sesuai dengan sektor masing-masing. Sedangkan pada sektor persampahan menggunakan Waste Reduction Model (WARM) umtuk menghitung emisi CO2 yang dihasilkan. Hasil analisis didapatkan total emisi sebesar 14.636,43 ton CO2/tahun dimana rata-rata emisi sebesar 6,87 ton CO2/orang/tahun. Persentase emisi tertinggi berada pada sektor listrik sebesar 63,77% dari total yang dihasilkan. Sementara persampahan menyumbang sebesar 6,33% emisi CO2 dari total emisi. Pengelolaan sampah seperti recycling dan composting menjadi salah satu alternative dalam menurunkan emisi CO2 dimana pada tahap tersebut dapat mereduksi emisi CO2 hingga 81% pada sektor persampahan.

---

The acceleration of the rate of urbanization and policies related to unplanned housing in urban areas is one of the causes of the emergence of urban slums. At the same time, cities as unsustainable sources in terms of resource consumption thus contributing to waste production, greenhouse gas emissions, and are the main contributors to climate change. Then urban slums become more vulnerable to climate change than other settlements. However, households in slums are part of a contributor to CO2 emissions in cities based on their activities and consumption patterns. This is a concern for the government in an inventory of urban greenhouse gas emissions. Whereas the unavailability of research data on emissions produced by households in urban slums. So this study aims to estimate CO2 emissions from nine sectors of household activities including solid waste, drinking water, waste water, electricity, the use of LPG gas, the use of gasoline, education costs, recreation costs and public transportation costs. Data collection through sampling and community interviews is expected to be able to describe the characteristics and patterns of household consumption. A total of 532 respondents were interviewed to find out the consumption patterns of the community and 100 kg of solid waste were identified in the study area for 8 days. CO2 emission calculations use existing emission factors with their respective sectors. Whereas the solid waste sector uses the Waste Reduction Model (WARM) to calculate the CO2 emissions produced. The results of the analysis obtained total emissions of 14,636.43 tons of CO2/year where the average emissions of 6.87 tons of CO2/person/year. The highest percentage of emissions was in the electricity sector at 63.77% of the total produced. While solid waste accounts for 6.33% of CO2 emissions from total emissions. Waste management such as recycling and composting is an alternative in reducing CO2 emissions where at that stage can reduce CO2 emissions by 81% in the waste sector."

"Skripsi ini membahas tentang proses urbanisasi Tokyo pada era pertumbuhan ekonomi tinggi yaitu tahun 1955 hingga 1973. Penelitian ini menggunakan metode studi pustaka dengan mengambil bahan dari buku-buku, jurnal, dan bahan lainnya. Hasil penelitian menemukan bahwa pertumbuhan ekonomi tinggi adalah proses yang panjang dan membawa begitu banyak perubahan bagi masyarakat Jepang. Penduduk Jepang terus berkurang akibat rendahnya fertilitas, meskipun arus urbanisasi ke Tokyo cukup besar. Faktor pendorong urbanisasi Tokyo adalah sulitnya kehidupan di desa dan faktor penarik urbanisasi Tokyo adalah pembangunan besar-besaran yang membuka lapangan kerja baru. Keuntungan urbanisasi Tokyo ada pada keuntungan ekonomi dan citra yang baru. Akibat dari urbanisasi Tokyo adalah terjadi banyak masalah perkotaan.

---

This paper discusses the urbanization process of Tokyo during the era of rapid economic growth, during 1955 to 1973. This research uses the literature study method by taking material from books, journals and other materials. The results of the study found that rapid economic growth was a long process and brought so many changes to Japanese society. Japan population continues to decline due to low fertility, despite the large urbanization flow to Tokyo. The push factor for Tokyo urbanization is the difficulty of life in the village and the pull factor for Tokyo urbanization is the massive development that opens up new jobs. The advantages of Tokyo urbanization are in economic advantage and a new image. As a result of Tokyo urbanization, many urban problems occurred afterward."

"Peningkatan penduduk di Pulau Jawa menyebabkan perubahan tutupan lahan yang signifikan dan mengakibatkan pertambahan tutupan lahan pemukiman, agrikultur, dan sebagainya. Semua hal itu akhirnya berujung kepada meningkatnya air limbah yang dihasilkan. Air limbah yang dihasilkan ini nantinya akan bermuara di perairan atau air sungai dan berkontribusi dalam penurunan kualitas air sungai, khususnya kemampuan sungai dalam mendegradasi materi organik yang dibawa oleh air limbah. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis kondisi biodegradasi sungai-sungai di Pulau Jawa berdasarkan rasio konsentrasi BOD/COD, selain itu mengetahui tren temporal kondisi biodegradasi sungai di Pulau Jawa berdasarkan parameter BOD dan COD, serta menganalisis hubungan antara tutupan lahan dan rasio konsentrasi BOD/COD sungai di Pulau Jawa. Data yang digunakan sebagai analisis ialah data sekunder yang bersumber dari Badan Lingkungan Hidup Provinsi terkait serta Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan dengan periode waktu 2016, 2018, dan 2019. Metodologi yang digunakan adalah analisis statistik deskriptif untuk mengetahui tren rata-rata rasio konsentrasi BOD/COD tiap tahunnya dengan menvisualisasikan data menjadi grafik batang, lalu analisis secara temporal dengan memvisualisasikan data menjadi box and whisker plot menggunakan aplikasi SPSS. Selain itu juga dilakukan analisis spasial dengan melakukan pemetaan tutupan lahan pada DAS Sungai Ciliwung, Cisadane, Progo, serta Bengawan Solo menggunakan aplikasi geospasial ArcGIS 10.3. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa kondisi biodegradasi sungai di Pulau Jawa relatif lambat berdasarkan nilai rata-rata dan median dari rasio konsentrasi BOD/COD. Tren dari rasio konsentrasi BOD/COD pun bervariasi di setiap provinsi, tren positif terjadi pada Provinsi Banten, DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Jawa Tengah, sedangkan tren negatif terjadi pada Provinsi D I Yogyakarta dan Jawa Timur. Hasil analisis spasial hubungan antara rasio konsentrasi BOD/COD dengan klasifikasi tutupan lahan yaitu, rasio konsentrasi BOD/COD memiliki korelasi kuat positif dengan jenis tutupan lahan agrikultur, nilai korelasi rp yang didapatkan yaitu 0,679. Sementara itu, rasio konsentrasi BOD/COD memiliki korelasi kuat negatif dengan tutupan lahan area bangunan, nilai korelasi rp yang dihasilkan yaitu -0,546. Serta rasio konsentrasi BOD/COD memiliki korelasi kuat negatif dengan tutupan lahan vegetasi alami/semi alami, nilai korelasi rp yang didapatkan yaitu -0,636.

---

The increase of population on the island of Java causes significant land cover changes and results in increased land cover for settlements, agriculture, and etc. All of these things eventually lead to an increase in the amount of wastewater produced. The waste water produced will eventually end up in waters or river water and contribute to the decline in river water quality, especially the ability of rivers to degrade organik matter carried by wastewater. The purpose of this study is to analyze the biodegradation conditions of rivers in Java based on the ratio of BOD/COD concentrations, in addition to knowing the temporal trend of river biodegradation conditions in Java Island based on BOD and COD parameters, as well as analyzing the relationship between land cover and the ratio of BOD/COD concentrations. COD river in Java Island. The data used for analysis is secondary data sourced from the relevant Provincial Environment Agency and the Ministry of Environment and Forestry with a period of 2016, 2018, and 2019. The methodology used is descriptive statistikal analysis to determine the trend of the average BOD/COD concentration ratio. annually by visualizing the data into a bar graph, then analyzing it temporally by visualizing the data into a box and whisker plot using the SPSS application. In addition, spatial analysis was also carried out by mapping land cover in the Ciliwung, Cisadane, Progo, and Bengawan Solo watersheds using the ArcGIS 10.3 geospatial application. The results of the study indicate that the condition of river biodegradation in Java is relatively slow based on the average and median values of the BOD/COD concentration ratio. The trend of the BOD/COD concentration ratio also varies in each province, a positive trend occurs in Banten, DKI Jakarta, West Java, and Central Java Provinces, while a negative trend occurs in Yogyakarta and East Java Provinces. The results of the spatial analysis of the relationship between the concentration ratio of BOD/COD with land cover classification, namely, the concentration ratio of BOD/COD has a strong positive correlation with the type of agricultural land cover, the correlation value (rp) obtained is 0.679. Meanwhile, the concentration ratio of BOD/COD has a strong negative correlation with the land cover of the building area, the resulting correlation value (rp) is -0.546. And the concentration ratio of BOD/COD has a strong negative correlation with natural/semi-natural vegetation land cover, the correlation value (rp) obtained is -0.636."

"Studi ini menunjukkan bahwa kejahatan memiliki konsentrasi spasial. Konsentrasi spasial tersebut dipengaruhi oleh dua aspek: individu dan kontekstual. Secara individu, marginal cost (MC) yang sama mengarah pada keputusan lokasi kejahatan yang serupa. Secara kontekstual, studi ini melihat dua fenomena yang terkait dengan kejahatan, yaitu kemiskinan dan pengangguran. Studi ini bertujuan untuk (1) menyelidiki pola kejahatan yang spesifik secara spasial sehingga kita dapat memprediksi dan melawan kejahatan, (2) menyelidiki perilaku kriminal dan pengaruhnya terhadap pemilihan lokasi kejahatan dari perspektif spasial ekonomi, dan (3) melihat secara spesifik hubungan kejahatan dengan isu kemiskinan yang sudah mempertimbangkan efek spasial. Metode Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) digunakan dalam analisis spasial. Data kejahatan menurut jenisnya di area Polda Metro Jaya tahun 2011, dengan unit analisis Polsek, menunjukkan bahwa penodongan, perampasan, perjudian, pencurian sepeda motor, pembakaran pencurian mobil, pencurian berat, narkoba, kenakalan remaja dan pemerasan mempunyai otokorelasi spasial positif. Sebaliknya, perampokan, pembajakan, pemerkosaan, dan pembunuhan tidak mempunyai hubungan otokorelasi spasial. Model kompetisi spasial dalam pemilihan lokasi untuk melakukan kejahatan menunjukkan bahwa para pelaku kejahatan dengan biaya (marginal cost) yang sama mempunyai kecenderungan untuk memilih tempat yang serupa untuk melakukan kejahatan mereka. Data survei narapidana pencuri sepeda motor dari Polda Jawa Barat pada tahun 2011 menunjukkan bahwa pilihan teknologi (alat yang digunakan, lama melakukan, jumlah yang melakukan, dan waktu melakukan) mempengaruhi pemilihan lokasi dalam mencuri sepeda motor. Lebih lanjut lagi pilihan teknologi dipengaruhi oleh jejaring sosial dari pelaku kejahatan. Setelah mempertahankan jenis kejahatan yang mempunyai otokorelasi spasial, hasil menunjukkan bahwa hubungan spasial kejahatan dengan kemiskinan tidak sesederhana yang diduga. Walaupun ada hubungan spasial antara keduanya, hubungan itu tidak terjadi pada semua jenis kejahatan. Selain itu, studi ini menunjukkan bahwa dengan memakai unit analisis yang lebih kecil dan jenis kejahatan yang lebih spesifik, hasil yang didapat juga akan lebih spesifik dan berguna untuk melawan dan mencegah kejahatan.

---

This study shows that crime has spatial concentration. Two aspects that can influence the incidence of crime are investigated: individual and contextual aspects. Individually, having similar marginal costs lead to decision to conduct crime in similar location. Contextually, two phenomena related to crime, namely, poverty and youth unemployment, are tested whether they are spatially correlated with crimes. This study has three objectives: (1) to investigate spatial specific patterns of specific crime to predict and fight crime, (2) to investigate criminal behavior and its effect on crime scene selection from an economic spatial perspective; and (3) to see the spatial relationship between crime and poverty and unemployment. The Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) method is used. Data of crime by type comes from a unique dataset collected by the Polda Metro Jaya (Metro Jaya Provincial Level Police Station) in 2010, with Polsek (subdistrict-level police station) as a unit of analysis. The results show that mugging, plundering, gambling, motorcycle theft, car theft firing, heavy theft, drugs, juvenile delinquency and extortion have positive spatial autocorrelation. In contrast, robbery, piracy, rape, and murder have no spatial autocorrelation relationship. The spatial competition model for crimes location decision shows that perpetrators with similar cost have a tendency to choose the same place to commit their crimes. The survey data of motorcycle thief inmates from Polda Jawa Barat in 2011 shows that the choice of technology (tools used, length of conduct, number people who conduct motorcycle theft, and time of conduct) affected site selection in stealing motorcycles. Furthermore, the choice of technology is affected by social network of the perps.After retaining the type of crime that has spatial autocorrelation for the analysis, the results show that the relationship is not straightforward: while there was a spatial relationship between crime and poverty, but they did not occur for all types of crime. In addition, this study demonstrates that using smaller analytical units and more specific types of crimes provide more specific and useful results to predict and fight crime."

"Pendahuluan: Saat ini masyarakat di dunia, termasuk Indonesia sedang menghadapi pandemi COVID-19. Sejak ditetapkan kasus pertama COVID-19 di Indonesia sampai 21 Mei 2022, penderita COVID-19 sebanyak 6.052.36 kasus dan 156.519 diantaranya meninggal dunia. Provinsi Jawa Timur merupakan provinsi dengan kasus COVID-19 paling banyak kedua pada tahun 2020 dan peringkat ketiga pada tahun 2021. Case Fatality Rate Provinsi Jawa Timur meningkat dari tahun 2020-2021 yaitu dari 6,9 menjadi 7,4 dan masuk dalam dua provinsi dengan CFR paling tinggi di Indonesia. Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola persebaran kasus konfirmasi dan meninggal COVID-19 dan faktor risikonya di wilayah Kabupaten/Kota di Jawa Timur secara spasial pada tahun 2020-2021. Metode: Penelitian ini adalah penelitian ekologi dengan menggunakan analisis Moran’s I. Populasi yang digunakan adalah seluruh penderita COVID-19 di Jawa Timur tahun 2020-2021 dengan satuan analisis per kab/kota. Hasil dan Pembahasan: Pola persebaran mengelompok pada tahun 2020 dan 2021 terdapat pada variabel konfirmasi COVID-19 dengan variabel persentase penderita hipertensi, persentase penderita diabetes melitus, rasio puskesmas, rasio rumah sakit rujukan COVID-19 dan rasio tenaga kesehatan. Pola persebaran mengelompok pada tahun 2020 dan 2021 terdapat pada variabel meninggal COVID-19 dengan variabel kepadatan penduduk. Fasilitas kesehatan merupakan salah satu faktor penting yang berhubungan dengan kasus konfirmasi dan meninggal pada COVID-19 karena akan mempengaruhi testing, tracing serta treatment dalam penangangan COVID-19.

---

Background: Indonesia is one of countries that facing COVID-19 Pandemic in the world at the moment. Since the first case of COVID-19 was determined in Indonesia until 21 of May 2022, there are 6.052.36 cases in total and 156.519 deaths. East Java is in the second place of provinces with the most case of COVID-19 in 2020 and in the third place in 2021. Case Fatality Rate of East Java increased from 2020 to 2021 which was from 6,9 to 7,4 and became one of two provinces with the highest CFR in Indonesia. Objective: this study aims to know the distribution pattern of confirmed cases and deaths of COVID-19 spatially and its risk factors in districts of East Java in 2020-2021 with unit analysis per district/city. Result and Discussion: the clustered distribution pattern in 2020 and 2021 is found in the COVID-19 confirmation variable with the variable percentage of hypertension patients, percentage of diabetes mellitus patients, ratio of community health centers, ratio of referral hospitals for COVID-19 and ratio of health workers. The clustered distribution pattern in 2020 and 2021 is found in the COVID-19 death variable with the variable of population density. Health facilities are one of the important factors related to confirmed cases and deaths of COVID-19 because it will affect the testing, tracing and treatment in handling COVID-19."