Judul: Kajian Penduga Kekar pada Pemodelan Regresi Data Panel yang Terkontaminasi Pencilan
Abstrak: Model regresi data panel umumnya diterapkan pada data level mikro yang sering memuat data yang terkontaminasi pencilan. Adanya pencilan dapat menyebabkan penduga parameter yang berbias dan menyimpang dari nilai yang sebenarnya. Salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk mengatasi pencilan adalah metode penduga kekar. Penelitian mengenai penduga kekar untuk model regresi data panel belum banyak dilakukan di Indonesia. Oleh sebab itu, penelitian ini mengkaji penduga kekar pada model regresi data panel dengan menggunakan metode least trimmed squares (LTS), within-group generalized M (WGM), dan within-group MS (WMS). Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metode penduga kekar dalam menduga parameter regresi data panel pada data simulasi yang memuat berbagai jenis pencilan dan tingkat kontaminasi pencilan, kemudian dari hasil kajian simulasi diketahui metode penduga kekar terbaik yang selanjutnya diterapkan pada data masukan dan keluaran dari 9 satuan kerja di kedeputian bidang ilmu pengetahuan teknik (IPT) Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) selama tahun 2014 sampai 2018. Lebih lanjut, penelitian ini juga mengidentifikasi peubah yang berpengaruh terhadap keluaran yang dihasilkan oleh 9 satuan kerja di kedeputian IPT LIPI. Penelitian ini terdiri atas kajian simulasi dan kajian terapan. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan 16 kombinasi data (4 jenis pencilan dan 4 tingkat kontaminasi pencilan) berdasarkan model regresi data panel pengaruh tetap. Setiap kombinasi diulang sebanyak 10000 replikasi. Pada kajian terapan, data yang digunakan berasal dari situs internal LIPI dan laporan kinerja setiap satuan kerja di kedeputian IPT. Peubah penjelas yang digunakan terdiri atas jumlah peneliti, rata-rata usia peneliti, persentase peneliti minimal S2, persentase peneliti minimal madya, dan anggaran penelitian. Hasil dari kajian simulasi menunjukkan bahwa metode WGM memiliki nilai bias dan root mean square error (RMSE) paling kecil dibandingkan dengan metode penduga kekar lainnya untuk 3 jenis pencilan, vertical outliers, leverage points, dan concentrated leverage points. Artinya, metode WGM menghasilkan keragaman penduga yang kecil dan ketepatan penduga yang tinggi untuk 3 jenis pencilan, vertical outliers, leverage points, dan concentrated leverage points. Selanjutnya, metode WGM diaplikasikan ke data riil. Hasil kajian dengan data riil menunjukkan bahwa peubah penjelas yang berpengaruh terhadap jumlah keluaran litbang adalah persentase peneliti minimal S2, persentase peneliti minimal madya, dan transformasi peubah persentase peneliti minimal madya dalam bentuk kuadrat. Kebaikan model (Radj2) yang diperoleh pada kajian terapan adalah 99%.
Keyword: data panel, pencilan, penduga kekar, regresi

Judul: Kajian Evaluasi Kebaikan Pendugaan Parameter Regresi pada Beberapa Metode Regresi Kekar untuk Data yang Mengandung Pencilan
Abstrak: Metode regresi kekar merupakan metode pendugaan parameter regresi yang tidak sensitif terhadap pencilan, sehingga metode ini dapat dijadikan alternatif yang baik jika terindikasi adanya pencilan pada data regresi karena pendugaan parameter dengan metode kuadrat terkecil (MKT) dapat menyimpang. Metode regresi kekar yang dikaji dalam penelitian ini adalah least trimmed of square (LTS), least median of square (LMS), m-estimator, dan Winsor. Penelitian ini bertujuan melakukan kajian mengenai evaluasi kebaikan metode regresi kekar tersebut dalam menduga parameter regresi dengan prinsip merepresentasikan sebagian besar data. Penelitian diawali dengan proses pembangkitan data simulasi dengan ukuran amatan 30, 100, 500, dan 1000 serta proporsi pencilan 0%, 5%, 20%, dan 40%. Selanjutnya, pendugaan parameter regresi dengan MKT dan metode regresi kekar diaplikasikan pada data simulasi tersebut. Hasil kajian terhadap data simulasi menunjukkan secara umum metode LTS dan LMS baik dalam melakukan pendugaan parameter regresi untuk semua ukuran amatan dengan proporsi pencilan mencapai 40%, sedangkan metode m-estimator dan Winsor baik digunakan pada data dengan proporsi tak lebih dari 20%. Kemudian, setiap metode diterapkan pada data pengaruh tinggi bukit (Climbe) terhadap waktu (Time) pendakian pegunungan Skotlandia. Metode paling baik dalam melakukan pendugaan pada data tersebut adalah metode LTS diindikasikan dengan selisih relatif ��������0 yang paling kecil.
Keyword: least trimmed of square, pencilan, regresi kekar, Winsor

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: