Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Zonasi estuari belum bisa dipastikan karena air laut yang berubah secara dinamis seiring dengan perubahan musim. Musim yang berubah-ubah dapat mempengaruhi nilai salinitas karena nilai salinitas rentan terpengaruh oleh curah hujan dan aliran sungai. (Supriatna et al., (2016). Wilayah estuari memiliki tingkat produktivitas yang tinggi, sekaligus sebagai tempat berkembang biak nya habitat ikan, maka perlu pengetahuan mengenai batas estuari. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis zona Estuari di Jawa bagian barat meliputi Estuari Cisadane, Estuari Ciujung, Estuari Tegalpapak, Estuari Binuangeun, dan Estuari Cimandiri berdasarkan salinitas permukaan perairan dan menganalisis perbedaan zona estuari berdasarkan aspek oseanografis dan aspek Daerah Aliran Sungai. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah salinitas, curah hujan, arus permukaan air laut, Total Suspended Solid (TSS), batimetri, gelombang laut, luas DAS dan tutupan lahan. Metode penelitian menggunakan Algoritma Cimandiri dengan mengolah Citra Landsat 8 OLI tahun 2022, 2023, dan 2024. Analisis data yang digunakan ialah analisis spasial untuk mendapatkan zonasi estuari berdasarkan bulan basah dan bulan kering, serta analisis statistik deskriptif untuk menganalisis sebaran salinitas berdasarkan aspek oseanografis yang terdiri dari arus laut, TSS, batimetri dan gelombang laut. Sedangkan aspek Daerah Aliran Sungai (DAS) terdiri dari luas DAS dan tutupan lahan DAS. Hasil dari penelitian ini adalah zonasi estuari berdasarkan salinitas permukaan perairan yang diamati berdasarkan bulan basah dan bulan kering terbagi menjadi 2 kelas zona estuari yaitu zona Mexo-mesohaline dan Mexo-polyhaline. Luas Estuari di Jawa bagian barat mendapat pengaruh dari aspek oseanografis dan aspek Daerah Aliran Sungai. Aspek oseanografis memiliki pengaruh yang kuat dibandingkan dengan aspek Daerah Aliran Sungai.

---

The zonation of the estuary is uncertain because seawater changes dynamically with seasonal changes. Changing seasons can affect salinity values because salinity values are susceptible to being affected by rainfall and river flow. (Supriatna et al., 2016). The estuary area has a high level of productivity, as well as a breeding ground for fish habitat, so knowledge of the estuary boundaries is needed. This study aims to analyse Estuary zones in western Java including the Cisadane Estuary, Ciujung Estuary, Tegalpapak Estuary, Binuangeun Estuary, and Cimandiri Estuary based on the salinity of surface waters and analyse the differences in estuary zones based on oceanographic aspects and watershed aspects. The variables used in this study were salinity, rainfall, sea surface currents, Total Suspended Solid (TSS), bathymetry, sea waves, watershed area and land cover. The research method used Cimandiri Algorithm by processing Landsat 8 OLI images in 2022, 2023, and 2024. The data analysis used was spatial analysis to obtain estuary zoning based on wet months and dry months, and descriptive statistical analysis to analyse salinity distribution based on oceanographic aspects consisting of ocean currents, TSS, bathymetry and ocean waves. While the watershed aspect consists of watershed area and watershed land cover. The results of this study are the estuary zoning based on surface water salinity observed during wet and dry months, divided into 2 estuary zone classes, namely the Mexo-mesohaline zone and the Mexo-polyhaline zone. Estuary area in western Java is influenced by oceanographic aspects and watershed aspects. Oceanographic aspects have a strong relationship compared to watershed aspects."

"Estuari Ci Mandiri ini sangat berpotensi besar dalam menyediakan glass eel yang menjadikannya sebagai salah satu daerah penangkapan glass eel yang dimanfaatkan sebagai sumber benih utama pada kegiatan budidaya ikan sidat (Kearney, 2011). Namun pembangunan yang terjadi pada Kabupaten Sukabumi menyebabkan banyak alih fungsi lahan yang tadinya adalah lahan hutan menjadi lahan terbuka dan lahan terbangun di daerah sekitar aliran sungai. Dimana limbah dan sedimen yang dihasilkan mempengaruhi kualitas air yang salah satunya adalah salinitas dan TSS di daerah estuari. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan DA Ci Mandiri dan dampaknya terhadap sebaran TSS di Estuari Ci Mandiri pada bulan basah dan bulan kering tahun 2000 – 2020, menganalisis hubungan antara nilai sebaran TSS terhadap nilai sebaran salinitas di Estuari Ci Mandiri pada bulan basah dan bulan kering tahun 2000 – 2020, serta Membuat model prediksi penggunaan lahan, TSS, serta Salinitas pada tahun 2032. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu salinitas, curah hujan, debit sungai, pasang surut air laut, arus air laut, Total Suspended Solid (TSS), dan perubahan penggunaan lahan. Data yang digunakan untuk mendapatkan nilai salinitas dan TSS yaitu dari pengolahan data penginderaan jauh dengan citra Landsat 5, 7 ETM+, dan 8 OLI dengan algoritma Ci Mandiri untuk salinitas dan algoritma Budhiman untuk TSS. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu analisis deskriptif dan statistik dengan pendekatan spasial dan temporal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perubahan penggunaan lahan hutan menjadi lahan terbuka dan pertanian berpengaruh terhadap konsentrasi sebaran TSS di daerah estuari. Kemudian terdapat hubungan negatif antara TSS dan salinitas, semakin tinggi nilai TSS, semakin rendah nilai salinitas di Estuari Ci Mandiri. Begitu juga sebaliknya. Maka kemungkinan untuk kedepannya nilai salinitas pada bulan kering ataupun bulan basah nantinya akan semakin rendah dan zona estuari akan semakin didominasi oleh salinitas rendah.

---

The Ci Mandiri Estuary has great potential in providing glass eel which makes it one of the glass eel capture areas which is used as the main seed source in eel fish farming activities (Kearney, 2011). However, the development that took place in Sukabumi Regency caused many of the functions of land to be transformed from forest land into open land and land to be built in the area around the river. Where wastes and sediments produced affect water quality, one of which is salinity and TSS in estuary areas. This study aims to analyze changes in land use of DA Ci Mandiri and its impact on the distribution of TSS in the Ci Mandiri Estuary in the wet and dry months of 2000 - 2020, analyzing the relationship between the value of the TSS distribution on the value of salinity distribution in the Ci Mandiri Estuary in the wet month and month dry year 2000 - 2020, as well as making prediction models of land use, TSS, and Salinity in 2032. The variables used in this study are salinity, rainfall, river discharge, tides, sea water currents, Total Suspended Solid (TSS), and land use change. The data used to obtain the value of salinity and TSS are from remote sensing data processing with Landsat 5, 7 ETM +, and 8 OLI images with Ci Mandiri algorithm for salinity and Budhiman algorithm for TSS. The analytical method used in this research is descriptive and statistical analysis with spatial and temporal approaches. The results showed that changes in the use of forest land into open land and agriculture affect the concentration of TSS distribution in estuarine areas. Then there is a negative relationship between TSS and salinity, the higher the TSS value, the lower the salinity value in the Ci Mandiri Estuary. Vice versa. Then the possibility for future salinity values in the dry or wet months will be lower and the estuary zone will be increasingly dominated by low salinity."

"Kemiskinan adalah suatu masalah yang tidak hanya dipengaruhi oleh dimensi ekonomi, namun juga dapat dipengaruhi oleh dimensi-dimensi lain seperti pendidikan, kesehatan, dan standar hidup yang layak. Kemiskinan dapat diukur dengan Head Count Index, yaitu indeks yang mengukur persentase penduduk miskin di suatu wilayah. Dimensi-dimensi yang menjelaskan kemiskinan biasanya terdiri dari beberapa variabel. Sehingga apabila dalam penelitian akan dilakukan pemodelan menggunakan beberapa dimensi, akan mengandung banyak sekali variabel, yang memungkinkan adanya multikolinearitas antar variabel independen. Kondisi ini menyebabkan pemodelan tidak dapat dilakukan dengan baik. Masalah multikolinearitas pada data yang dimodelkan, dapat diatasi menggunakan metode Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis). Metode Principal Component Analysis (PCA) dilakukan pada variabel-variabel independen, sehingga diperoleh komponen-komponen utama yaitu hasil reduksi dari variabel-variabel independen. Komponen-komponen utama ini tidak lagi saling berkorelasi. Selanjutnya dilakukan analisis regresi dengan komponen-komponen utama tersebut sebagai variabel independen barunya. Model ini disebut Regresi Komponen Utama (RKU). Penelitian ini menggunakan data yang terkait dengan lokasi atau geografis atau dapat disebut dengan data spasial. Setelah dilakukan pemeriksaan asumsi, terdapat multikolinearitas dan heterogenitas spasial pada data. Oleh karena itu, untuk menangani kedua masalah ini, dapat digunakan pemodelan Geographically Weighted Principal Component Regression (GWPCR) atau Regresi Komponen Utama Terboboti Geografis (RKUTG). Sebelum diterapkan metode Regresi Komponen Utama Terboboti Geografis (RKUTG), akan digunakan metode Analisis Komponen Utama menentukan komponen-komponen utama untuk dijadikan variabel independen atau prediktor baru dalam penelitian ini. Didapat tiga komponen utama yang masing-masing komponen menjelaskan Faktor Demografi dan Air Bersih untuk PC1 atau komponen utama pertama, Faktor Kondisi Hidup Layak dan Ketimpangan untuk PC2, dan Faktor Kesejahteraan Anak untuk PC3. Lalu dilakukan Regresi Komponen Utama (RKU) dengan PC1, PC2, dan PC3 sebagai prediktornya dan diperiksa asumsi heterogenitas spasial dari model RKU. Pemeriksaan asumsi mengambil keputusan bahwa terdapat heterogenitas spasial pada model RKU sehingga model GWPCR dapat dilakukan. Berdasarkan hasil pemodelan RKUTG, pengaruh setiap komponen utama bervariasi pada setiap lokasi dan jika dikelompokkan diperoleh 4 kelompok, yaitu kelompok 1 yaitu Kabupaten/Kota dengan Head Count Index dipengaruhi oleh PC1 yaitu sebanyak 13 Kabupaten/Kota, kelompok 2 yaitu Kabupaten/Kota dengan Head Count Index dipengaruhi PC1 dan PC2 yaitu sebanyak 5 Kabupaten/Kota, kelompok 3 yaitu Kabupaten/Kota dengan Head Count Index dipengaruhi PC1 dan PC3 yaitu sebanyak 4 Kabupaten/Kota, dan kelompok 4 yaitu Kabupaten/Kota dengan Head Count Index dipengaruhi PC1, PC2 dan PC3 yaitu sebanyak 4 Kabupaten/Kota.

---

Poverty is a problem that is not only influenced by the economic dimension, but can also be influenced by other dimensions such as education, health, and a decent standard of living. Poverty can be measured by the Head Count Index, which is an index that measures the percentage of poor people in a region. The dimensions that explain poverty usually consist of several variables. Therefore, if the research will be modeled using several dimensions, it will contain a large number of variables, which allows for multicollinearity between independent variables. This condition causes the modeling to not be done properly. The problem of multicollinearity in the data being modeled can be overcome using the Principal Component Analysis method. The Principal Component Analysis (PCA) method is performed on the independent variables, so that the main components are obtained, namely the reduction results of the independent variables. These main components are no longer correlated with each other. Furthermore, regression analysis is carried out with these main components as the new independent variables. This model is called Principal Component Regression (RKU). This study uses data related to location or geography or can be called spatial data. After checking the assumptions, there is multicollinearity and spatial heterogeneity in the data. Therefore, to handle these two problems, Geographically Weighted Principal Component Regression (GWPCR) modeling or Geographically Weighted Principal Component Regression (RKUTG) can be used. Before applying the Geographically Weighted Principal Component Regression (RKUTG) method, the Principal Component Analysis method will be used to determine the main components to be used as independent variables or new predictors in this study. There are three main components, each of which explains the Demographic and Clean Water Factors for PC1 or the first main component, the Decent Living Conditions and Inequality Factors for PC2, and the Child Welfare Factor for PC3. Principal Component Regression (RKU) was then conducted with PC1, PC2, and PC3 as predictors and the assumption of spatial heterogeneity of the RKU model was checked. The assumption check makes a decision that there is spatial heterogeneity in the RKU model so that the GWPCR model can be carried out. Based on the results of RKUTG modeling, the influence of each main component varies at each location and if grouped, 4 groups are obtained, namely group 1, namely districts / cities with Head Count Index influenced by PC1, consisting of 13 districts / cities, group 2, namely districts / cities with Head Count Index influenced by PC1 and PC2, consisting of 5 districts / cities, group 3, namely districts / cities with Head Count Index influenced by PC1 and PC3, consisting of 4 districts / cities, and group 4, namely districts / cities with Head Count Index influenced by PC1, PC2 and PC3, consisting of 4 districts / cities."

"Penelitian ini membahas perubahan fungsi lahan yang terjadi di daerah Kemang dan Cipete Raya. Kemang dan Cipete Raya seharusnya diperuntukan sebagai kawasan perumahan, namun saat ini berubah peruntukkannya menjadi kawasan bisnis. Penelitian ini menggunakan beberapa teori yaitu teori ruang dan tata ruang, manajemen tata ruang, penggunaan lahan, perubahan penggunaan lahan dan dampak perubahan penggunaan lahan. Penelitian dilakukan dengan menggunakan paradigma kualitatif, melalui wawancara mendalam dan studi dokumen. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, peneliti memperoleh hasil bahwa perubahan fungsi lahan di Kemang dan Cipete Raya sudah terjadi sejak lama dan disebabkan karena faktor sejarah, faktor ekonomi dan letak yang strategis, faktor aglomerasi atau lingkungan, lemahnya tata ruang dan pengawasan pemerintah yang rendah. Lalu proses perizinan juga bermasalah karena meskipun tidak memiliki izin tempat-tempat usaha di Kemang dan Cipete Raya tetap berdiri dan tidak adanya tindakan dari pemerintah. Kemudian dengan terjadinya perubahan fungsi lahan maka menimbulkan dampak positif dan negatif.

---

This research discusses change of land function which occurred in Kemang and Cipete Raya areas. Kemang and Cipete Raya should be designated as a residential area, but currently changed its designation into a business area. Researcher uses space and spatial theory, spatial management theory, land use theory, land use change theory, and impact of land use change theory. By using qualitative paradigm and in depth interview as well as literature study, researcher find that land function changing in Kemang dand Cipete Raya has been going on for a long time and caused by historical factor, economic factors and strategic location, agglomeration and neighbourhood factors, spatial weakness and low government oversight. The licensing process is also problematic because many business premises are standing even if they do not have permission and the government did not take any action. And then, The occurrence of changes in land function has an positive impact and negative impact."

"Universitas Indonesia memiliki keberagaman fasilitas untuk menunjang aktifitas perkuliahan yang memiliki variasi tutupan lahan. Universitas Indonesia sebagai tempat beraktifitas dapat mewakili sebuah kota dalam lingkup yang lebih kecil. Variasi tutupan lahan mempengaruhi adanya variasi suhu permukaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial variasi suhu permukaan daratan. Penelitian ini menggunakan pendekatan keruangan (spasial) untuk menganalisis variasi suhu permukaan daratan dan pendekatan ekologi untuk menganalisis keterkaitan antara suhu permukaan daratan dengan kehijauan kanopi vegetasi (NDVI) dan kerapatan atap bangunan (NDBI). Data suhu permukaan dihasilkan dari citra penginderaan jauh. Penelitian ini menggunakan citra Landsat 8 untuk memperoleh data suhu, kehijauan kanopi vegetasi, dan kerapatan atap bangunan. Hasilnya menunjukkan suhu maksimum permukaan daratan di kampus UI depok pada tahun 2013 dan tahun 2014 mencapai 35oC dan mempunyai suhu minimum 21oC. Variasi suhu permukaan sejalan dengan variasi tutupan lahannya. Semakin rendah kehijauan tutupan kanopi vegetasinya maka semakin tinggi pula suhu permukaan daratannya, begitu juga sebaliknya semakin tinggi kerapatan atap bangunannya maka semakin tinggi pula suhu permukaan daratannya.

---

University of Indonesia has a diversity of facilities to support the activities of the lectures that have variations in land cover. University of Indonesia as a place of activity can represent a city within a smaller scope. Variations in land cover affect surface temperature variations. This study aims to determine the spatial patterns of land surface temperature variations. This study uses a spatial approach (spatial) to analyze the variations in the temperature of the land surface and ecological approach to analyze the relationship between the land surface temperature vegetation canopy greenness (NDVI) and the density of the roof of the building (NDBI). Surface temperature data generated from remote sensing imagery. This research use Landsat 8 to obtain temperature data, greenish vegetation canopy, and the density of the roof of the building. The results show the maximum surface temperature of land in UI Depok campus in 2013 and 2014 reached 35°C and have a minimum temperature of 21°C. Land surface temperature variations changes in line with variations in land cover. The lower greenish vegetation canopy cover, the higher the temperature of the land surface, on the contrary the higher density of the roof of the building, the higher the temperature of the land surface."

"Data spasial wilayah kerja statistik digunakan dalam pelaksanaan sensus dan survei agar tidak terjadi ganda cacah dan lewat cacah di Indonesia. Data spasial wilayah kerja statistik ini juga dapat diakses oleh publik hingga setingkat desa. Kualitas data spasial mengandung banyak ketidakpastian disebabkan kesalahan yang terjadi. Pengguna data perlu mendapatkan informasi data yang akan digunakan berdasarkan spesifikasi produsen agar memberikan pilihan data yang akan digunakan. Evaluasi terhadap kualitas data spasial wilayah kerja statistik saat ini dilakukan secara tunggal pada setiap dataset. Berdasarkan SNI ISO 19157:2015, bahwa produsen peta perlu menyusun spesifikasi produk untuk melakukan evaluasi komponen secara agregat agar memuaskan pengguna data. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi unsur yang berperan dalam penilaian data spasial wilayah kerja statistik, elemen dan sub elemen kualitas data spasialnya dengan metode entropi, membuat kriteria penilaian, dan menyusun klasifikasi kelas kualitas data spasial untuk mendapatkan nilai Indeks Grad Peta. Terdapat enam unsur yang berperan dalam penilaian kualitas data yaitu batas wilayah kerja statistik, titik batas, titik infrastruktur, sistem koordinat, kode dan nama wilayah, dan metadata. Metode evaluasi dilakukan dengan melakukan agregasi terhadap hasil evaluasi setiap unsur dengan menggunakan Indeks Grad Peta untuk menyatakan kualitas data spasial wilayah kerja statistik. Nilai Indeks Grad Peta dari data spasial wilayah kerja statistik adalah A(> 2.96, sangat baik), AB(> 2,80 dan ≤ 2,96, baik), B(> 2,64 dan ≤ 2,80, memadai), BC(≥ 1,96 dan ≤ 2,64, meragukan), dan C(< 1,96, tidak baik). Metode penilaian ini telah diujicobakan di enam sampel Wilayah Kerja Statistik Kota Jakarta Selatan dengan mempertimbangkan jarak, biaya, kemudahan akses, dan sumber daya manusia dalam melakukan groundtruth. Hasil penilaian yang didapatkan adalah BC dan C. Hasil dari penelitian ini menjadi rekomendasi dalam kegiatan evaluasi dan peningkatan kualitas data spasial wilayah kerja statistik di Badan Pusat Statistik pada masa yang akan datang.

---

Spatial data is an important part in supporting census and survey activity in order to avoid missed counting and doubled counting of respondent in Central Bureau of Statistics. This spatial data can also be accessed by public sector until village level. The quality of spatial data contains many uncertainties due to errors that occur. Data users need to get data information that will be used based on manufacturer specifications in order to provide data choices to be used Evaluation of spatial data is still done by single evaluation on each dataset. Based on National Standard of Indonesia ISO 19157:2015, evaluation in single element does not make user satisfied. Therefore, the purpose of this research is to find out each dimension, element, and sub element used to measure quality of spatial data and their weight using entropy method. The result will be used in Indeks Grade Peta to aggregate the data quality result as an indices. The result of five IGP classifications for spatial data of enumeration areas namely are A(> 2.96, very good), AB(> 2,80 dan ≤ 2,96, good), B(> 2,64 dan ≤ 2,80, sufficient), BC (≥ 1,96 dan ≤ 2,64, doubtful), dan C (< 1,96, not good). This evaluation method has also been tested in some enumeration areas in South Jakarta with some considerations namely are distance, cost, easiness of access, and human resources in conducting groundtruth. The result is BC and C. The results of this research will be discussed in future activities to improve activity of evaluation and spatial data quality at Central Bureau of Statistics."

"GOR Bulu Tangkis di Jakarta Timur dapat dikategorikan sesuai standardisasi yang terbentuk melalui strategi bauran pemasaran (marketing mix) 4P dan brand equity. Seringkali ditemui para pengelola GOR Bulu Tangkis kurang memperhatikan komponen-komponen pembentuk standardisasi GOR Bulu Tangkis. Padahal standardisasi pada GOR Bulu Tangkis akan memudahkan pemain dalam memenuhi motivasinya bermain bulu tangkis di GOR Bulu Tangkis. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui standardisasi GOR Bulu Tangkis di Jakarta Timur serta pola spasial pemilihan lokasi GOR Bulu Tangkis oleh pemain. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pendekatan kualitatif dengan teknik in-depth interview dan observasi lapangan. Analisis deskriptif dan analisis spasial digunakan untuk menjelaskan karakteristik lokasi GOR Bulu Tangkis serta pola spasial pemilihan pemain. Hasil menunjukkan bahwa sebagian besar GOR Bulu Tangkis di Jakarta Timur masih berstandar lokal. Hanya GOR Sarwendah yang masuk dalam kategori GOR Bulu Tangkis berstandar nasional. Pemain dengan motivasi existence, relatedness, dan growth akan memilih GOR Bulu Tangkis dengan jarak yang paling dekat dari rumah. Namun bagi pemain growth, fitur produk dan brand equity menjadi komponen penting yang perlu dipertimbangkan ketika akan bermain di GOR Bulu Tangkis.

---

Badminton Hall in East Jakarta can be categorized according to the standardization formed through the 4P marketing mix strategy and brand equity. It is often found that the owners of the Badminton Hall do not pay attention to the components that make up the standardization of the Badminton Hall. Whereas standardization at the Badminton Hall will make it easier for players to fulfill their motivation to play badminton at the Badminton Hall. The purpose of this study was to determine the standardization of the Badminton Hall in East Jakarta and the spatial pattern of choosing the location of the Badminton Hall by players. The method used in this study is a qualitative approach with in-depth interview techniques and field observations. Descriptive analysis and spatial analysis were used to explain the location characteristics of the Badminton Hall and the spatial pattern of player selection. The results show that most of the Badminton Halls in East Jakarta still have local standards. Only GOR Sarwendah is included in the category of national standard Badminton Hall. Players with the motivation of existence, relatedness, and growth will choose the Badminton Hall with the closest distance from home. However, for growth players, product features and brand equity are important components that need to be considered when playing at the Badminton Hall."

"

Kerentanan airtanah dapat memberikan ukuran seberapa mudah zat pencemar di permukaan tanah mencapai akuifer. Sebagian besar masyarakat DAS Cijurey masih menggunakan airtanah sebagai sumber air utama. Sementara itu, lokasi tempat tinggal penduduk berada dekat dengan sawah sehingga airtanah yang digunakan berpotensi tercemar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pola spasial kerentanan airtanah dangkal dan mengetahui hubungannya dengan konsentrasi nitrat di wilayah penelitian. Penelitian ini menggunakan model DRASTIC-LU dan VLDA. Kerentanan model DRASTIC-LU terbesar adalah dengan kerentanan sedang sebesar 42,62%. Kelas kerentanan VLDA terbesar adalah dengan kerentanan sedang sebesar 55,98%. Wilayah dengan kerentanan tinggi dan sangat tinggi menurut kedua model berada di wilayah permukiman dengan lereng landai (<12%). Model kerentanan DRASTIC-LU dan VLDA memiliki kesesuaian kelas kerentanan seluas 840,77 ha atau 54,31%. Konsentrasi nitrat di DAS Cijurey memiliki konsentrasi nol sampai 29,7 mg/L. Airtanah dengan konsentrasi di atas standar baku mutu berada di wilayah permukiman dan sawah. yang berasal dari limbah kotoran, sistem septik, dan pemupukan. Berdasarkan analisis regresi dari indeks DRASTIC-LU dan VLDA dengan konsentrasi nitrat, terdapat pengaruh signifikan antara indeks kerentanan terhadap konsentrasi nitrat. Indeks DRASTIC-LU mempengaruhi konsentrasi nitrat sebesar 56,37% dan VLDA mempengaruhi konsentrasi nitrat sebesar dan 33,62%.

---

Groundwater vulnerability provides a measure of how easily contaminants at ground level reach aquifers. Most Cijurey watershed communities still use groundwater as the main water source. However, the location of residence is near to the rice fields so that the groundwater used is potentially polluted. This study aims to determine the spatial pattern of shallow groundwater vulnerability and determine its relationship to nitrate concentrations. This study uses the DRASTIC-LU and VLDA models. The highest vulnerability of the DRASTIC-LU model is with a moderate vulnerability of 42.62%. The highest VLDA vulnerability class is with a moderate vulnerability of 55,98%. Areas with high and very high vulnerability according to both models are in the northern part of the Cijurey watershed which is a residential area with slopes of less than 12%. The DRASTIC-LU and VLDA vulnerability models have suitable vulnerability class of 840.77 ha or 54.31%. Nitrate concentrations in the Cijurey watershed have concentrations of zero to 29.7 mg / L. Groundwater with concentrations above the quality standard is in the residential and rice fields, which comes from sewage, septic, and fertilization systems. Based on the regression analysis, there is a significant influence between the vulnerability index on nitrate concentrations. DRASTIC-LU index affects the nitrate concentration by 56.37% and VLDA affects the nitrate concentration by 33.62%.

"

"Skripsi ini menyelidiki encounters antara tubuh dan pembatas spasial untuk mengeksplorasi ruang threshold dengan ambiguitasnya sebagai kualitas spasial yang krusial. Skripsi ini akan membahas susunan ambiguitas yang dihadirkan ketika membaca ruang threshold sebagai sebuah bentuk encounter. Meskipun threshold seringkali kurang dipertimbangkan, kualitas ambiguitas menjadi alat dalam memperluas interpretasi sebuah ruang threshold melalui serangkaian diferensiasi. Eksplorasi dilakukan melalui pengamatan sekunder dari studi literatur kasus threshold pada sekolah Herman Hertzberger. Dengan menganalisis aspek: depth dan void, bentuk pembatas, dan pencahayaan, studi ini mengungkapkan mekanisme kerja pembatas ruang yang menggunakan kedalaman dan proksimitas melalui kontras materialitas dan pencahayaan akan meningkatkan sensasi ambiguitas, sehingga secara naluriah mengaktifkan ruang menjadi kaya pengalaman dan beresonansi secara emosional untuk spontaneous occupation, sehingga menjadikan pembatas spasial dalam threshold penting untuk dipertimbangkan.

---

This undergraduate thesis investigates the encounters between body and spatial delimiters to explore the threshold space with its ambiguity as a crucial spatial quality. This study is going to discuss the arrangement of ambiguity presented when reading threshold space as a form of encounter. Although threshold is often less considered, the ambiguous quality becomes a tool in extending the interpretation of a threshold through a series of differentiation. The exploration is done through a secondary observation from a literature study case of Herman Hertzberger Schools’ threshold. By analysing depth and void, delimiter shapes, and lighting aspects, the study reveals the operation mechanism of spatial delimiters using depth and proximities through contrasts of materialities and lighting would heightened the sense of ambiguity, thus instinctively activating the space to be experientially rich and emotionally resonant therefore seduced for spontaneous occupation, making the spatial delimiters within thresholds highly relevant to be considered."

"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."