PENGARUH HARD FACTOR DAN SOFT FACTOR TERHADAP DISTRIBUSI SPASIAL EKONOMI KREATIF DI INDONESIA TAHUN 2016

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat konsentrasi distribusi spasial ekonomi kreatif dan pengaruh hard factor dan soft factor terhadap jumlah perusahaan atau usaha di sektor ekonomi kreatif di Indonesia. Variabel dependen pada penelitian ini adalah jumlah perusahaan atau usaha di subsektor industri kreatif sedangkan variabel independen yang digunakan terbagi ke dalam dua faktor yaitu hard factor dan soft factor. Hard factor terdiri dari jumlah penduduk dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sedangkan soft factor terdiri dari Indeks Kota Toleran (IKT). Data yang digunakan adalah data sekunder yang didapat dari beberapa sumber. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan data industri dari BPS pada tahun 2006, penelitian ini menggunakan data kolaborasi Bekraf-BPS dan data lain pada tahun 2016. Hasil analisis memberikan kesimpulan bahwa tingkat konsentrasi distribusi spasial industri kreatif di Indonesia cukup rendah atau dengan kata lain, tingkat kompetisi pasar industri kreatif cukup kompetitif. Sedangkan hasil regresi menunjukkan bahwa hard factor dan soft factor signifikan terhadap perubahan jumlah perusahaan maupun usaha di industri kreatif. Hard factor yang terdiri dari jumlah penduduk dan IPM memberikan hasil dengan pengaruh positif sedangkan soft factor yaitu IKT memberikan hasil dengan pengaruh negatif. Terdapat tujuh subsektor yang tidak signifikan pada variabel IKT. Penelitian ini menggunakan program STATA 13 untuk melakukan olah data. Hasil analisis menunjukkan bahwa persebaran ekonomi kreatif di Indonesia makin merata serta variabel jumlah penduduk, IPM dan IKT berpengaruh signifikan terhadap jumlah perusahaan atau usaha di sektor ekonomi kreatif di Indonesi

Probabilistic Modeling and Equilibrium Optimizer Solving for Energy Management of Renewable Micro-Grids Incorporating Storage Devices

Recently, micro-grids (MGs) have had a great impact on power system issues due to their clear environmental and economic advantages. This paper proposes an equilibrium optimizer (EO) technique for solving the energy management problem of MGs incorporating energy storage devices concerning the emissions from renewable energy sources (RES) of MGs. Because of the imprecision and uncertainties related to the RESs, market prices, and forecast load demand, the optimization problem is described in a probabilistic manner using a 2m + 1 point estimation approach. Then, the EO approach is utilized for solving the probabilistic energy management (EM) problem. The EM problem is described according to the market policy on the basis of minimizing the total operating cost and emission from RESs through optimal settings of the power generated from distributed generators (DGs) and grids connected under the condition of satisfying the operational constraints of the system. The proposed EO is evaluated based on a grid-connected MG that includes energy storage devices. Moreover, to prove the effectiveness of the EO, it is compared with other recently meta-heuristic techniques. The simulation results show acceptable robustness of the EO for solving the EM problem as compared to other techniques