Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Program Peningkatan Kualitas Permukiman dilaksanakan tahun 2018-2022 pada 220 RW Kumuh dari total 445 RW Kumuh di DKI Jakarta yang berupa penataan fisik melalui peningkatan jalan lingkungan, trotoar, drainase lingkungan, penerangan jalan umum, septictank komunal, IPAL komunal, penghijauan, dan persampahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dampak program terhadap harga tanah di DKI Jakarta serta menguji hubungan spasial dari faktor-faktor yang mempengaruhi harga tanah khususnya di lokasi Transit Oriented Development Dukuh Atas dan Istora Senayan. Variable dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga tanah sedangkan variable independennya merupakan dummy treatment RW kumuh yang mendapatkan program dengan memasukkan variabel kontrol yang relevan. Data yang digunakan adalah level RW Kumuh serta sub sampel RW tidak kumuh di DKI Jakarta. Dengan menggunakan metode Staggered Difference in Differences didapatkan bahwa nilai pertumbuhan harga tanah pada lokasi penataan memiliki tingkat signifikansi yang lemah dan dapat meningkatkan harga tanah rata-rata hanya sebesar Rp. 68.919,-/m2 dibandingkan dengan RW yang tidak mendapatkan program peningkatan kualitas permukiman. Sementara itu pada analisis spasial menambahkan variable penjelas antara lain tingkat kekumuhan, kepadatan penduduk, aksesibilitas, fasilitas kesehatan, fasilitas pendidikan, pusat perbelanjaan, ruang publik dan daerah rawan banjir. Dengan menggunakan metode Spatial Durbin Mode diperoleh bahwa faktor-faktor yangmempunyai hubungan spasial dalam mempengaruhi harga tanah secara langsung dan tidak langsung yaitu kepadatan penduduk, tingkat kekumuhan, fasilitas pendidikan, ruang publik dan rawan banjir. Selain itu, penelitian ini juga mengukur harga tanah dalam klaster RW dengan menggunakan metode LISA (Local Indicator Spatial Asociation) serta mengkaji pengelompokan spasial yang signifikan di sekitar wilayah pengamatan.

---

The Urban Settlement Quality Improvement Program was implemented in 220 slum areas (RW) out of a total of 445 slum areas in DKI Jakarta from 2018 to 2022. The program focused on physical design through improving environmental roads, sidewalks, environmental drainage, public street lighting, communal septic tanks, communal wastewater treatment plants (IPAL), greening, and waste management. This study aims to measure the impact of the program on land prices in DKI Jakarta, particularly in the transit-oriented development locations in Dukuh Atas and Istora Senayan, as well as spatial factors affecting land prices. The dependent variable used in this study is land price, while the independent variables include a dummy treatment for slum RWs that received the program with the inclusion of relevant control variables. The data used include slum RW levels and sub-samples of non-slum RWs in DKI Jakarta. Using the Staggered Difference in Differences method, it was found that the increase in land prices in the developing areas had considerably weak statistical significance and only increased the average land price by Rp. 68,919 per square meter compared to RWs that did not receive the settlement quality improvement program. The spatial analysis added explanatory variables such as slum level, population density, accessibility, health facilities, educational institutions, shopping malls, public spaces and flood-prone areas. Using Durbin spatial model method, it was found that direct and indirect factors affecting land prices are population density, slum level, educational institutions, public spaces and flood-prone areas. In addition, this study measured land prices in RW clusters using the Local Indicator Spatial Association (LISA) method and examined the significant spatial clustering around the observation area."

"ABSTRAKKompetisi telah menjadi salah satu solusi yang terbaik untuk meningkatkan hasil pendidikan antar entitas. Akan tetapi, beberapa studi yang pernah ada hanya meneliti mengenai kompetisi antar sekolah. Penelitian ini mempelajari bagaimana kompetisi di tingkat sub-national akan mempengaruhi hasil pendidikan, seperti angka partisipasi dan nilai ujian nasional, secara langsung. Dengan menggunakan panel Spatial Durbin Model (SDM), penelitian ini akan mencakup 427 kota dan kabupaten di Indonesia dengan jangka waktu tahun 2008 hingga 2012. Ada beberapa penemuan penting dalam penelitian ini. Pertama, ada hubungan kompetisi yang signifikan antar daerah dalam konteks education outcomes. Kedua, siswa cenderung belajar di daerah yang menurutnya memiliki kualitas pendidikan yang lebih baik daripada daerah yang mereka tinggali. Hasil penelitian ini sesuai dengan konsep Tiebout model di mana masyarakat cenderung memilih area yang memiliki kualitas pendidikan yang lebih baik.

---

ABSTRACTCompetition has become one of the most powerful solution to increase education outcomes between entities. However, previous studies only captured the competition between schools. This paper inquires how local competition in subnational level directly affects the educational outcomes, in example school participation rate and national score test. In this research, we extend the education production function with allowing spatial interaction of education outcomes and its inputs between regions to detect the competition. Using panel spatial durbin model analysis covering 427 regions (cities and regencies) in Indonesia from 2008-2012, empirical analysis suggests some substantial findings. First, there is a significant competition relationship of education outcomes among regions. Second, people tends to study in different region with better education quality than their region. These results comply with ?vote with their feet? concept of Tiebout Model where people prefer area with better schools to study"

"Daerah Aliran Sungai DAS Citarum merupakan DAS terbesar di Jawa Barat dan merupakan DAS yang menjadi sumber air minum bagi kawasan urban Bandung, Cimahi, Cianjur, Purwakarta, Bekasi, Karawang dan DKI Jakarta. DAS Citarum bagian hulu berfungsi sebagai daerah konservasi, oleh karena itu indeks kekritisan air di daerah ini perlu diperhatikan agar kebutuhan masyarakat di sepanjang sungai Citarum dapat terpenuhi. Namun, nilai pengamatan seperti indeks kekritisan air dan faktor-faktor yang mempengaruhinya, memuat informasi spasial, oleh karena itu seringkali terdapat keterkaitan spasial antar pengamatannya nilai dari suatu pengamatan di suatu lokasi memiliki keterkaitan dengan nilai dari pengamatan di lokasi sekitarnya sehingga jika dimodelkan dengan model regresi linier maka asumsi keacakan residual seringkali tidak terpenuhi. Salah satu solusinya yaitu dengan memodelkannya menggunakan model regresi spasial. Model regresi spasial merupakan model regresi yang memperhatikan unsur spasial lokasi koordinat data. Tujuan dari studi ini yaitu untuk memodelkan indeks kekritisan air di DAS Citarum hulu menggunakan Spatial Durbin Model SDM dan Spatial Durbin Error Model SDEM . Pengujian autokorelasi residual menggunakan uji Moran's I memberikan hasil bahwa terdapat autokorelasi spasial pada residual model regresi linier, variabel terikat indeks kekritisan air, dan juga pada variabel-variabel penjelas persentase luas hutan, luas kebun, luas perkebunan, dan kepadatan penduduk. Uji likelihood ratio menunjukkan bahwa model SDM dan SDEM lebih baik dari model regresi linier berganda dalam memprediksi indeks kekritisan air di DAS Citarum hulu. Berdasarkan nilai AIC dan R squared pada model SDM dan SDEM diperoleh kesimpulan bahwa model SDM lebih baik dibandingkan dengan model SDEM.

---

Citarum Watershed is the largest watershed in West Java and serves as the water supply for urban communities in Bandung, Cimahi, Cianjur, Purwakarta, Bekasi, Karawang and Jakarta. Upper Citarum watershed serves as a conservation area, therefore, water criticality index in this area should be noted so that the needs of the communities along the Citarum river can be met. However, the observed values such as the index criticality of water and the factors influencing it, contain spatial information, where an observation at a locations correlates to the observations around it so that the assumption of randomness of the linear regression rsquo s residuals are often not fulfilled. One of the alternative solution is using spatial regression models. Spatial regression model is a regression model that takes into account the element of spatial location coordinate of the data .

The purpose of this study is to model the critical index of water in the upper Citarum watershed using Spatial Durbin Model SDM and Spatial Durbin Error Model SDEM . Residual autocorrelation testing using Moran 39 s I test showed there is significant spatial autocorrelation in the residual of linear regression model, the dependent variable water criticality index, and also the explanatory variables population density, the percentage of forest area, gardens, and plantations. Likelihood ratio test showed that the SDM and SDEM are better than multiple linear regression model in predicting the water criticality index in the upper Citarum watershed. Based on the value of AIC and R2 of the SDM and SDEM models, the SDM model is better than SDEM."

"Studi ini bertujuan untuk menemukan bukti empirik kebijakan larangan ekspor bijih nikel pada tahun 2014 – 2016 dan pembangunan smelter tahun 2009 – 2021 terhadap PDRB per kapita dan konsumsi rumah tangga per kapita. Meski kajian atas dampak hilirisasi terhadap perekonomian telah banyak dilakukan. Namun metode yang digunakan belum bersifat inferensi kausal dan belum pada cakupan kabupaten/kota. Menggunakan metode analisis Difference-in-Difference (DiD) dan spasial durbin model (SDM) spasial regresi. Hasil estimasi terhadap kebijakan larangan ekspor menunjukkan tidak ada dampak pada kedua variabel dependen. Larangan ekspor membuat smelter yang beroperasi, tidak mampu menyerap seluruh produksi bijih. Menyebabkan pembangunan smelter menghasilkan dampak negatif terhadap PDRB per kapita. Hasil spasial regresi, menunjukkan pembangunan smelter memberikan efek limpahan positif terhadap PDRB per kapita dan efek limpahan negatif pada konsumsi rumah tangga per kapita pada daerah non-smelter.

---

This study aims to find empirical evidence of the nickel ore export ban policy in 2014 - 2016 and smelter construction in 2009 - 2021 on GRDP per capita and household consumption per capita. Although there have been many studies on the impact of downstreaming on the economy. However, the methods used have not been inferential and have not been at district/city coverage. Using Difference-in-Difference (DiD) analysis method and spatial durbin model (SDM) spatial regression. The estimation results of the export ban policy show no impact on the two dependent variables. The export ban makes existing smelters unable to absorb all ore production. Causing smelter development to produce a negative impact on GRDP per capita. The spatial regression results show that smelter development has a positive spillover effect on GRDP per capita and a negative spillover effect on household consumption per capita in non-smelter areas."