Judul: Comparison of M-estimator and S-estimator Penalized Spline Regression Model on the Poverty Gap Index in Java Modelling
Abstrak: Java Island is an island with a fairly high poverty rate among other islands in Indonesia. There is a condition of welfare inequality between regions, so there are some areas that have moderate poverty conditions. low or high compared to the majority of other regions. Some areas that have poverty conditions that are quite far from other areas are generally identified as outliers in the modeling data. In addition to outliers, generally, poverty data has a diffuse pattern making it difficult to determine with certainty. Nonparametric regression is a regression that has good flexibility in the shape of the data pattern so that an estimated regression curve is obtained that is able to adjust the behavior of the data. Penalty Spline Regression (RST) is a nonparametric regression approach. The RST model in the Poverty Gap Index data in Java Island was obtained by optimal smoothing parameters of 0.12 and the number of knots, namely 1, 2, 4, 1, 5, 3, and 1 knot for each predictor. But on the residual of the model, it was found seven outliers. The MKT, RST, RSTK-M, and RSTK-S models were compared based on MAPE and MAD values. Overall, among the RSTK-M and RSTK-S, the best model for Poverty Gap Index data in Java Island in 2020 is RSTK-S because it has the smallest MAPE and MAD, 18.4830 and 0.3305. The value of the determination coefficient (R2) of the RSTK-S model was obtained by 0.6508., Pulau Jawa merupakan pulau tingkat kemiskinan yang cukup tinggi diantara pulau – pulau lain di Indonesia. Adanya kondisi ketimpangan kesejahteraan antara wilayah, sehingga terdapat beberapa wilayah yang memiliki kondisi kemiskinan yang cukup rendah maupun tinggi dibandingkan mayoritas wilayah yang lain. Beberapa wilayah yang memiliki kondisi kemiskinan yang cukup jauh dibandingkan wilayah lainnya umumnya teridentifikasi sebagai data pencilan pada pemodelan. Selain pencilan, umumnya data kemiskinan memiliki bentuk pola yang menyebar sehingga sulit untuk ditentukan secara pasti. Regresi nonparametrik merupakan regresi yang memiliki fleksibilitas cukup baik terhadap bentuk pola data sehingga diperoleh estimasi kurva regresi yang mampu menyesuaikan perilaku data tanpa dipengaruhi faktor subyektifitas peneliti. Regresi Spline Terpenalti (RST) merupakan salah satu pendekatan regresi nonparametrik. Model RST pada data Indeks Kedalaman Kemiskinan di Pulau Jawa diperoleh dengan parameter penghalus optimal sebesar 0,12 dan jumlah knot optimal berturut turut pada peubah X1 sebanyak 1 knot, peubah X2 sebanyak 2 knot, peubah X3 sebanyak 4 knot, peubah X4 sebanyak 1 knot, peubah X5 sebanyak 5 knot, peubah X6 sebanyak 3 knot, dan peubah X7 sebanyak 1 knot. Namun pada sisaan model ditemukan 7 pencilan. Perbandingan model MKT, RST, RSTK-M, dan RSTK-S dilakukan berdasarkan nilai MAPE dan MAD. Secara keseluruhan, diantara RSTK-M dan RSTKS, yang merupakan model terbaik untuk data Indeks Kedalaman Kemiskinan di Pulauu Jawa tahun 2020 adalah RSTK-S karena memiliki MAPE dan MAD terkecil, yaitu 18,4830 dan 0.3305. Diperoleh nilai koefisien determinasi (R2) pada model RSTK-S sebesar 0,6508.
Keyword: Diagram kotak garis terkoreksi, pencilan, regresi spline terpenalti penduga M, regresi spline terpenalti penduga S, Indeks Kedalaman Kemiskinan

Judul: Aplikasi Analisis Regresi Spasial Ensemble Pada Data Kemiskinan Di Pulau Jawa
Abstrak: Kemiskinan di Indonesia hingga saat ini masih menjadi masalah yang belum sepenuhnya terselesaikan. Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2013 menunjukkan bahwa persentase penduduk miskin di Pulau Sumatera sebesar 11.53%, 10.98% di Pulau Jawa, 14.49% di Pulau Bali dan Nusa Tenggara, 6.66% di Pulau Kalimantan, 11.75% di Pulau Sulawesi serta 24.24% di Pulau Maluku dan Papua. Pulau Jawa merupakan pulau dengan persentase penduduk miskin terkecil kedua setelah Pulau Kalimantan, namun jumlah penduduk miskinnya terbesar di Indonesia. Kemiskinan merupakan masalah yang kompleks yang dipengaruhi oleh faktor-faktor yang saling berkaitan satu dengan lainnya. Faktor tersebut antara lain tingkat pendapatan, pendidikan, kesehatan, akses barang dan jasa, lokasi geografis, serta kondisi lingkungan. Faktor-faktor ini juga dipengaruhi oleh kedekatan wilayah. Pemodelan regresi untuk mengetahui faktor-faktor yang menjadi indikator kemiskinan yang dipengaruhi oleh aspek wilayah sangat penting. Pada kasus kemiskinan misalnya wilayah yang berdekatan dengan kota besar cenderung memiliki tingkat kemiskinan yang rendah, sebaliknya wilayah yang berjauhan dengan kota besar cenderung memiliki tingkat kemiskinan yang tinggi. Hal ini karena interaksi antar dua wilayah berupa keterkaitan spasial. Keterkaitan spasial atau otokorelasi spasial dapat berakibat pendugaan tidak tepat karena asumsi keacakan galat tidak dipenuhi. Permasalahan ini dapat diatasi dengan model regresi spasial. Beberapa model regresi spasial yaitu model umum regresi spasial, model spasial otoregresif dan model galat spasial. Model regresi spasial dibentuk dengan cara melibatkan efek spasial dan pembobotan dalam bentuk matriks. Data kemiskinan biasanya memiliki keragaman yang besar. Kondisi tersebut mengakibatkan asumsi pada model sulit terpenuhi. Oleh karena itu ada suatu metode yang bersifat kekar untuk mengatasi kondisi tersebut yaitu dengan teknik ensemble. Teknik ensemble regresi spasial merupakan suatu teknik untuk menggabungkan 𝑘��� model regresi spasial. Penggabungan model regresi spasial dilakukan dengan merata-ratakan koefisien pada model. Penggunaan model regresi spasial ensemble mampu meningkatkan kemampuan pendugaan menjadi lebih stabil dari suatu model standar dan bersifat kekar. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan regresi spasial ensemble pada data kemiskinan di Pulau Jawa dan menelaah faktor-faktor yang dijadikan indikator kemiskinan di Pulau Jawa. Data dalam penelitian ini adalah data kemiskinan BPS tahun 2011 di 118 kabupaten/kota di Pulau Jawa. Hasil uji efek spasial menunjukkan bahwa model spasial otoregresif dan model galat spasial dapat digunakan dalam pemodelan regresi spasial. Pemilihan model terbaik untuk model regresi linier klasik, model spasial otoregresif dan model galat spasial berdasarkan R2. Semakin besar nilai R2 semakin baik modelnya. Model spasial otoregresif lebih baik dari model galat spasial dan model regresi linier klasik. Oleh karena itu, teknik ensemble diterapkan untuk model spasial otoregresif. Proses ensemble dilakukan dengan menambahkan noise (additive noise) pada data. Noise dibangkitkan dari 𝛆���~N(𝟎���, σ) . Simpangan baku yang dipilih untuk masing-masing noise adalah 1.55, 1.57, 1.59, 1.61, 1.63, 1.65, 1.67, 1.69, 1.71 dan 1.73. Setiap noise dilakukan pengulangan sebanyak 100 kali, sehingga didapatkan 100 model spasial otoregresif. Teknik ensemble dilakukan dengan merata-ratakan koefisien dari 100 model. Berdasarkan nilai RMSE, model spasial otoregresif ensemble lebih baik daripada model spasial otoregresif tanpa ensemble. Faktor-faktor yang dijadikan indikator kemiskinan di Pulau Jawa berdasarkan model spasial otoregresif ensemble adalah persentase angka melek huruf penduduk miskin usia 15-55 tahun, persentase penduduk miskin yang bekerja di sektor informal dan persentase rumah tangga
Keyword: kemiskinan, regresi spasial, spasial otoregresif ensemble.

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: