Judul: Analisis Spasial Data Panel pada Studi Kasus Anak Putus Sekolah di Jawa Barat
Abstrak: Provinsi Jawa Barat adalah salah satu provinsi yang memiliki banyak anak putus sekolah di Indonesia. Putus sekolah merupakan salah satu indikator untuk mengukur kemajuan sumber daya manusia (SDM) dalam bidang pendidikan. Banyaknya anak putus sekolah di suatu daerah dapat menurunkan kualitas SDM yang dapat memengaruhi beberapa faktor di masyarakat, seperti faktor ekonomi, geografi, dan sosial budaya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model spasial data panel terbaik berdasarkan matriks pembobot spasial dan menentukan peubah-peubah yang memengaruhi anak putus sekolah di Jawa Barat dari tahun 2017 hingga 2020. Matriks pembobot yang digunakan adalah matriks queen contiguity, jarak invers, jarak eksponensial, dan k-tetangga terdekat (k-nearest neighbor). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah anak putus sekolah sebagai peubah respon, sedangkan indeks pembangunan manusia (IPM), laju produk domestik regional bruto (PDRB), persentase penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka (TPT), kepadatan penduduk, dan rata-rata lama sekolah sebagai peubah penjelas yang diamati dari tahun 2017-2020 di Jawa Barat. Metode yang digunakan meliputi eksplorasi data, pemilihan model panel, dan analisis spasial panel. Hasil penelitian menunjukkan model terbaiknya adalah model spasial panel acak dengan matriks pembobot spasial jarak eksponensial. Model tersebut memenuhi semua asumsi dan menghasilkan nilai AIC terkecil. Faktor-faktor yang berpengaruh nyata adalah PDRB, TPT, dan rata-rata lama sekolah. Pemerintah Provinsi Jawa Barat perlu melakukan pemerataan bantuan dana operasional sekolah untuk semua jenjang serta bantuan untuk masyarakat golongan ekonomi rendah guna menurunkan angka putus sekolah yang diakibatkan oleh rendahnya perekonomian. Pemerintah juga dapat melakukan sosialisasi terkait pentingnya bersekolah setidaknya minimal sampai lulus jenjang SMA agar dapat menurunkan permasalahan tingkat pengangguran, sehingga anak-anak dapat bersaing dalam dunia kerja., West Java Province is one of the provinces that has many out-of-school children in Indonesia. Dropout is one indicator to measure the progress of human resources (HR) in the field of education. The number of children dropping out of school in an area can reduce the quality of human resources, which can affect several factors in society, such as economic, geographical, and socio-cultural factors. This study aims to determine the best spatial model of panel data based on the spatial weighting matrix and determine the variables that affect dropouts in West Java from 2017 to 2020. The weighting matrix used is the queen contiguity matrix, inverse distance, exponential distance, and k-nearest neighbor. The data used in this study is dropping out students as response variables, while the human development index or HDI, GRDP rate, percentage of the poor, open unemployment rate or TPT, amount of solidity inhabitant, and average length of school period as explanatory variables observed from 2017-2020 in West Java. The method that is used includes data for exploration, panel model election, and spatial panel analysis. The result of research shows that there is a spatial dependence on the response variable, so used a spatial autoregressive (SAR) panel model with a fixed effect and an exponential distance weighting matrix. The model fulfills all assumptions and produces the smallest AIC. The variables that have a significant effect on dropping out students are GRDP rate, open unemployment rate and average length of school. The West Java Provincial Government needs to distribute school operational
Keyword: spatial autoregressive  (SAR), dropout students, spatial weighting matrix, panel data

Judul: Analisis Regresi Data Panel pada Kasus Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Pengangguran merupakan permasalahan akibat jumlah angkatan kerja yang lebih banyak dari jumlah lapangan pekerjaan yang tersedia. Tingkat pengangguran terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Barat mengalami penurunan dari tahun 2017 sampai tahun 2019. Namun, nilai tersebut masih berada di atas nilai TPT Indonesia sehingga perlu penanganan yang tepat untuk menurunkan nilai TPT di Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan peubah peubah yang memengaruhi TPT di Provinsi Jawa Barat. Data penelitian ini terdiri atas 27 kabupaten/kota di Jawa Barat dalam kurun waktu tiga tahun, yaitu dari tahun 2017 sampai tahun 2019. Analisis regresi data panel digunakan untuk melihat adanya pengaruh spesifik unit individu maupun waktu sehingga penelitian tidak terbatas hanya mengamati satu individu atau satu kurun waktu saja. Berdasarkan hasil penelitian, model yang sesuai untuk menggambarkan TPT di Provinsi Jawa Barat adalah model pengaruh acak dengan pengaruh spesifik individu yang memiliki nilai kebaikan model sebesar 23,45%. Peubah penjelas yang berpengaruh signifikan terhadap TPT di Jawa Barat, yaitu kepadatan penduduk, upah minimum kabupaten/kota, dan harapan lama sekolah. Peubah kepadatan penduduk dan upah minimum kabupaten/kota memiliki hubungan yang positif terhadap TPT di Jawa Barat, sedangkan peubah harapan lama sekolah memiliki hubungan yang negatif dengan TPT di Jawa Barat., Unemployment is a problem due to the number of labor force that is more than the number of available jobs. The open unemployment rate (TPT) in West Java Province has decreased from 2017 to 2019. However, this value is still above the value of Indonesia's TPT so that proper handling is needed to reduce the value of TPT in West Java. This study aims to determine the variables that affect TPT in West Java Province. This research data consists of 27 districts/cities in West Java over a period of three years, namely from 2017 to 2019. Panel data regression analysis is used to see the specific effects of individual units and time so that the research is not limited to only observing one individual or one period of time. Based on the results of the study, the appropriate model to describe TPT in West Java Province is a random effect model with an individual specific effects which has a model goodness value of 23.45%. The explanatory variables that have a significant effect on TPT in West Java, are population density, district/city minimum wages, and expected years of schooling. The variable population density and the district/city minimum wage have a positive relationship to TPT in West Java, while the variable of long-term school expectations has a negative relationship to TPT in West Java.
Keyword: individual specific effects, open unemployment rate (TPT), panel data regression, random effect model

Judul: Sintesis 7-Hidroksiflavonol dan Fisetin
Abstrak: Fisetin (7,3’,4’-trihydroxyflavonol) is commonly found in fruits and vegetables. It is potential as antioxidant, anti-inflammation, and antidiabetic. In this study, fisetin was synthesized by following 7-hydroxyflavonol synthesis method. 7-Hydroxyflavonol was succesfully synthesized from resacetophenone and benzaldehyde. Both starting materials were protected by tetrahydropyranyl (THP) group and then condensed with 60% KOH as catalyst forming THP-protected chalcone. Cyclization of the chalcone into THP-protected 7-hydroxyflavonol was carried out by using Algar-Flynn-Oyamada oxidative cyclization. Deprotection of the THP protecting group with p-toluenesulfonic acid resulted 7-hydroxyflavonol. The overall yield was 22% with total synthesis time of 7 days, faster than isolation from natural products. However, development of this method to synthesize fisetin from resacetophenone and 3,4-dihydroxybenzaldehyde as starting materials only gave 1% yield. Further study with other protecting groups for 3,4-dihydroxybenzaldehide as well as variation of reactants’ composition and reaction conditions are necessary in order to increase the fisetin yield. All synthetic products had been characterized by melting point and spectroscopy analysis
Keyword: