Judul: Penggerombolan Spasial Menggunakan Generalized LASSO pada Indeks Pembangunan Gender dan Manusia di Pulau Papua Tahun 2022
Abstrak: Pemerataan pembangunan dari perspektif gender perlu diperhatikan. Berdasarkan data World Economic Forum (WEF), kesetaraan gender di Indonesia mengalami peningkatan. Meski begitu, Pulau Papua masih sangat rendah kesetaraan gendernya. Terlihat pada Indeks Pembangunan Gender (IPG) dari Badan Pusat Statistik (BPS), terdapat kesenjangan yang cukup jauh antara IPG Pulau Papua dengan Nasional. IPG adalah perbandingan antara Indeks Pembangunan Manusia (IPM) untuk Laki-laki dan Perempuan. Berdasarkan kondisi tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan IPG, IPM Lakilaki, dan IPM Perempuan berdasarkan wilayah dengan metode penggerombolan spasial pada tahun 2022. Salah satu metode analisis yang dapat mengatasi kondisi tersebut adalah Generalized LASSO. Generalized LASSO dapat digunakan pada data yang hanya memiliki peubah respon (y) untuk penggerombolan. Penggerombolan Generalized LASSO menggunakan matriks penalti D. Pembentukan matriks D dibentuk dengan memberi nilai -1 dan 1 untuk wilayah yang bersinggungan atau berdekatan serta nilai 0 untuk wilayah lainnya. Penggerombolan terbaik untuk IPG menggunakan KNN dengan K = 3 dan banyaknya gerombol yang terbentuk adalah 2 gerombol. Penggerombolan terbaik untuk IPM Laki-laki menggunakan KNN dengan K = 2 dan banyaknya gerombol yang terbentuk adalah 8 gerombol. Penggerombolan terbaik untuk IPM Perempuan menggunakan KNN dengan K = 2 dan benyaknya gerombol yang terbentuk adalah 10 gerombol., Equitable development from a gender perspective needs attention. Based on data from the World Economic Forum (WEF), gender equality in Indonesia has increased. Even so, the island of Papua is still very low on gender equality. It can be seen from the Gender Development Index (IPG) from the Central Bureau of Statistics (BPS), there is a considerable gap between the Papua Island IPG and the National. IPG is a comparison between the Human Development Index (IPM) for Men and Women. Based on these conditions, this study aims to classify GPI, Male IPM, and Female IPM by region using the spatial clustering method in 2022. One of the analytical methods that can overcome these conditions is Generalized LASSO. Generalized LASSO can be used on data that only has a response variable (y) for clustering. Generalized LASSO clustering uses a penalty matrix D. The formation of the D matrix is formed by giving values -1 and 1 for areas that intersect or are adjacent and a value of 0 for other areas. The best clustering for IPG uses KNN with K = 3 and the number of clusters formed is 2 clusters. The best clustering for male HDI uses KNN with K = 2 and the number of clusters formed is 8. The best clustering for female HDI uses KNN with K = 2 and the number of clusters formed is 10 clusters.
Keyword: Generalized LASSO, Indeks Pembangunan Gender, Indeks Pembangunan Manusia, Pulau Papua

Judul: Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten dan Kota di Pulau Jawa Tahun 2022 Menggunakan Geographically Weighted Regression
Abstrak: Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sangat penting untuk melihat capaian pembangunan manusia di suatu wilayah. Pulau Jawa memiliki ketimpangan nilai IPM baik antarprovinsi maupun antarkabupaten/kota yang memungkinkan adanya heterogenitas spasial. Heterogenitas spasial dapat menimbulkan adanya hubungan yang berbeda antara peubah respons dengan peubah penjelas di setiap lokasinya yang disebut nonstasioneritas spasial. Oleh karena itu, metode yang dapat digunakan adalah Geographically Weighted Regression (GWR). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan fungsi pembobot kernel terbaik karena sangat memengaruhi model GWR dan menentukan peubah-peubah yang berpengaruh signifikan terhadap IPM kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2022. Penelitian ini menggunakan data IPM yang disediakan oleh Badan Pusat Statistik dan Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi pada tahun 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fungsi pembobot kernel terbaik adalah adaptive Gaussian dengan AICc sebesar 601,422. Terdapat tiga kelompok kabupaten/kota berdasarkan peubah penjelas yang signifikan. Persentase penduduk miskin, persentase rumah tangga dengan akses terhadap sanitasi layak, produk domestik regional bruto per kapita, upah minimum, banyaknya rumah sakit umum, dan angka partisipasi kasar SMA/sederajat berpengaruh signifikan terhadap IPM pada semua kabupaten/kota di Pulau Jawa, sedangkan tingkat partisipasi angkatan kerja tidak berpengaruh signifikan. Peubah yang memiliki pengaruh paling besar pada setiap kabupaten/kota di Pulau Jawa adalah persentase penduduk miskin., Human Development Index (HDI) is very important to see the achievements of human development in a region. Java Island has inequality in HDI values both between provinces and districts/cities, which allows spatial heterogeneity. Spatial heterogeneity can have a different relationship between dependent variable and independent variables at each location, which is called spatial nonstationerity. Therefore, a method that can be used is Geographically Weighted regression (GWR). The purpose of this research is to determine the best kernel weighting function because it greatly affects the GWR model and determine the variables that have a significant effect on the HDI of districts/cities in Java Island in 2022. This research used HDI data provided by Statistics Indonesia and the Ministry of Education, Culture, Research, and Technology in 2022. The results showed that the best kernel weighting function was adaptive Gaussian with AICc of 601,422. There were three groups of districts/cities based on significant independent variables. The percentage of poor people, percentage of households with access to proper sanitation, gross regional domestic product per capita, minimum wage, number of public hospitals, and gross enrollment rate of senior high school/equivalent had a significant effect on HDI in all districts/ cities in Java Island, while the labor force participation rate had no significant effect. The variable that has the largest effect in each district/city in Java Island is the percentage of poor people.
Keyword: regresi, regression, spatial heterogeneity, geographically weighted regression, heterogenitas spasial, indeks pembangunan manusia, pulau jawa, human development index, java island

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: