Judul: Pemulusan Fungsi Kernel terhadap Sebaran Laju Pertumbuhan : Penduduk di Pulau Jawa
Abstrak: Pendugaan fungsi kepekatan peluang dapat dilakukan secara parametrik dan nonparametrik. Pendugaan fungsi kepekatan peluang secara parametrik memerlukan asumsi mengenai suatu peubah acak, sedangkan secara nonparametrik tidak memerlukan asumsi tersebut. Salah satu metode pendugaan fungsi kepekatan peluang secara nonparametrik adalah metode Kernel. Tingkat kemulusan pada pendugaan fungsi kepekatan peluang Kernel sangat bergantung pada nilai ℎ yang merupakan lebar jendela. Semakin besar ℎ maka kurva pemulusan yang diperoleh semakin mulus. Hal tersebut menunjukkan bias pendugaan semakin besar dan ragam semakin kecil, sehingga informasi yang besar dari data akan hilang. Sebaliknya, jika ℎ diperkecil maka kurva pemulusan akan semakin kasar mengikuti data yang mengakibatkan bias semakin kecil dan ragam semakin besar. Oleh karena itu, perlu dipilih nilai ℎ optimal untuk mendapatkan grafik optimal. Salah satu cara menentukan ℎ optimal yaitu dengan metode Optimal Otomatis. Pada metode ini nilai ℎ diperoleh dengan meminimumkan Integral Kuadrat Tengah Galat (MISE = Mean Integrated Square Error). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pola sebaran data laju pertumbuhan penduduk (LPP) tiga Provinsi di Pulau Jawa. Data yang digunakan adalah data sekunder hasil sensus penduduk yang telah dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 1980, 1990, 2000, dan 2010, kemudian data diolah menggunakan perangkat lunak R versi 2.13.1 paket MASS. Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan yaitu menghitung rata-rata LPP pada tiap-tiap Provinsi, melakukan eksplorasi data menggunakan plot kuantil-kuantil dan boxplot, menghitung ℎ menggunakan rumusan Silverman ℎ = 1.06 􀟪 􀝊−1 􀵗5, dan menduga fungsi kepekatan peluang menggunakan fungsi pemulusan Kernel Gaussian. Berdasarkan rumusan Silverman diperoleh nilai ℎ optimal sebesar 1.1230 (Jawa Barat 1980- 1990), 1.6350 (Jawa Barat 1990-2000), 0.6349 (Jawa Barat 2000-2010), 0.6540 (Jawa Tengah 1980-1990), 0.4243 (Jawa Tengah 1990-2000), 0.2285 (Jawa Tengah 2000-2010), 0.6964 (Jawa Timur 1980-1990), 0.3139 (Jawa Timur 1990-2000), dan 0.2435 (Jawa Timur 2000-2010). Data LPP pada periode 1980-1990 dan 1990-2000 tidak menyebar Normal yang disebabkan oleh pencilan. Pencilan-pencilan tersebut mengindikasikan bahwa data LPP belum stabil karena masih adanya masalah administrasi pemerintah, seperti terjadinya pemekaran wilayah, sedangkan data LPP periode 2000-2010 sudah tidak ada lagi pemekaran wilayah. Hal tersebut ditandai dengan bentuk kurva menyebar Normal. Rata-rata LPP untuk ketiga Provinsi dari yang tertinggi ke terendah berturut-turut yaitu Provinsi Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah. Tingginya LPP tidak hanya dipengaruhi oleh angka kelahiran melainkan migrasi, sehingga di beberapa Kota LPP relatif lebih tinggi.
Keyword: 

Judul: Generalized LASSO in Region-based Modeling Based on Variables Affecting Population Migration in Java Island
Abstrak: Pulau Jawa terus menghadapi tantangan dan tekanan yang signifikan terkait dengan migrasi internal. Kebutuhan sosial dan ekonomi yang tidak tercukupi mendorong para migran untuk bermigrasi. Penelitian ini menggunakan metode LASSO dalam melakukan seleksi peubah untuk mengatahui peubah yang memengaruhi migrasi penduduk di Pulau Jawa tahun 2022. Untuk memahami dinamika migrasi secara spesisifik di tingkat regional, metode generalized LASSO digunakan. Metode ini memodelkan migrasi berdasarkan peubah yang telah dipilih dan mengidentifikasi dampaknya pada berbagai wilayah. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam perencanaan kebijakan di setiap wilayah. Model LASSO dibangun dengan nilai λ=0,031 dan terpilih peubah yang memengaruhi migrasi penduduk meliputi indeks gini, angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, upah minimum, indeks pembangunan gender, indeks ketimpangan gender, dan indeks risiko bencana. Dalam model generalized LASSO yang diterapkan untuk mempelajari dinamika migrasi penduduk di Pulau Jawa, model dibangun dengan nilai λ= 0,425 dan matriks D berukuran 54×54. Terungkap bahwa Jawa Tengah dan DI Yogyakarta menunjukkan pengaruh yang sama dalam 7 dari 8 peubah, menandakan pola migrasi yang serupa. Peubah-peubah dengan pengaruh yang sama membentuk tiga kelompok wilayah di Pulau Jawa, yaitu barat, tengah, dan timur., Java Island continues to face significant challenges and pressures related to internal migration. Insufficient social and economic needs encourage migrants to migrate. This study uses the LASSO method in selecting variables to determine the variables that affect population migration in Java Island in 2022. To understand migration dynamics specifically at the regional level, the generalized LASSO method is used. This method models migration based on the selected variables and identifies its impact on different regions. This enables more informed decision-making in policy planning in each region. The LASSO model was built with a value of λ=0.031 and selected variables that affect population migration include gini ratio, life expectancy, average years of schooling, open unemployment rate, minimum wage, gender development index, gender inequality index, and disaster risk index. In the generalized LASSO model applied to study the dynamics of population migration in Java, the model was built with a value of λ = 0.425 and a D matrix of 54×54. It was revealed that Central Java and Special Region of Yogyakarta showed similar influence in 7 out of 8 variables, indicating similar migration patterns. The variables with similar influence form three regional groups in Java Island, namely west, center, and east.
Keyword: generalized LASSO, migrasi penduduk, provinsi, pulau jawa

Judul: Komponen Kimia Fraksi Polar Ekstrak Metanol Buah Sinyo Nakal (Duranta repens)
Abstrak: Various studies have been conducted to identify the bioactive components in leaves and bark of sinyo nakal (D. repens), but only few studies focusing on fruit extract. Phytochemical investigations on lipid-free fruit methanol extract showed the presence of flavonoid, alkaloid, saponin, tanin, and steroid. Fractionations of the methanol extract have been conducted through series of chromatographic separations including vacuum liquid chromatography, gravity column chromatography, and radial chromatography. Two fractions namely Hfg1 and Hi were analyzed with nuclear magnetic resonance (NMR) spectrophotometer. The 1H, 13C, and 2D correlation NMR analysis showed that Hfg1 fraction was trans-cinnamic acid, whereas the molecular structure in Hi fraction has not been elucidated yet because it still contained mixture of compounds.
Keyword: trans-cinnamic acid, Duranta repens, fractionation, sinyo nakal