Judul: Penerapan Regresi Terboboti Geografis untuk Data Produk Domestik Regional Bruto (Studi Kasus: 113 Kabupaten/kota di Pulau Jawa Tahun 2010)
Abstrak: Java plays an important role for Indonesia’s economic growth because its Gross Domestic Regional Product (GDRP) contributies 58.7 % of Indonesias national Gross Domestic Product (GDP). The Districs of Java has a diverse structure of GDRP. Therefore it is difficult to fulfill the assumption of variance homogeneity in linier regression analysis. Hence, regression model isn’t appropriate. Geographycally Weighted Regression (GWR) is one of the models which can be used to solve this problem. In the case of Java’s GDRP of 2010, it can be concluded that GWR model is better than linier regression model based on Sum Square Error (SSE), Akaike Information Criterion (AIC), and R2. Globaly, there are 3 factors effecting GDRP in Java which are the percentage of poor people, the amount of families using electricity, and the ratio of total population and the amount of education facilities
Keyword: 

Judul: Penerapan Regresi Panel Terboboti Geografis pada Produk Domestik Regional Bruto di Jawa Tengah Tahun 2011-2015.
Abstrak: Indikator yang mengukur keberhasilan pembangunan daerah adalah tingkat pertumbuhan ekonomi. Tingkat pertumbuhan ekonomi merupakan indikator ekonomi yang diturunkan dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan. PDRB suatu daerah mungkin dipengaruhi oleh kabupaten/kota di sekitarnya. Berdasarkan eksplorasi data, kabupaten/kota yang berdekatan dengan kabupaten/kota yang memiliki nilai PDRB tinggi, maka memiliki nilai PDRB yang cenderung tinggi pula. Hal ini menunjukkan bahwa nilai PDRB antar kabupaten/kota tidak saling bebas, hal ini menunjukkan pengaruh spasial. Provinsi Jawa Tengah dipilih sebagai wilayah studi dalam penelitian ini karena kontribusi PDRB Jawa Tengah bagi PDB Indonesia masih rendah jika dibandingkan dengan Provinsi Jawa Barat dan Jawa Timur. PDRB suatu kabupaten/kota dipengaruhi oleh kabupaten/kota sekitarnya, sehingga mungkin terdapat keragaman spasial. Fatulloh (2013) menunjukkan bahwa model Regresi Terboboti Geografis (RTG) dari PDRB 113 kabupaten/kota di Pulau Jawa lebih baik daripada model Regresi Linier. Hal tersebut dikarenakan terdapat keragaman spasial diantara kabupaten/kota. PDRB dihitung setiap tahun. Hal ini menunjukkan bahwa disamping terdapat keragaman diantara kabupaten/kota, mungkin juga terdapat pengaruh dari waktu. Kombinasi antara data lintas lokasi dan data lintas waktu disebut data panel. Yu (2010) mengembangkan model RTG untuk data panel. Model tersebut dikenal dengan model Regresi Panel Terboboti Geografis (RPTG). Penelitian ini menggunakan model RPTG. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari BPS Provinsi Jawa Tengah. Peubah respon yang diamati yaitu PDRB kabupaten/kota, sedangkan peubah penjelas yang digunakan adalah jumlah tenaga kerja, pendapatan asli daerah, upah minimum kabupaten, dan indeks pembangunan manusia. Hasil uji Lagrange Multiplier (LM) diperoleh bahwa hanya efek lokasi yang berpengaruh nyata (𝜒�����ℎ𝑖�����𝑡�����2 = 308.9, nilai-p = 0.000), sedangkan efek waktu tidak berpengaruh nyata. Hasil uji keragaman spasial dengan uji Breusch-Pagan dari model panel diperoleh bahwa terdapat keragaman antar lokasi (BP = 23.898, nilai-p = 0.000). Fungsi pembobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah fungsi pembobot adaptif bisquare. Lebar jendela optimum didapatkan dari nilai CV minimal antar tahun. Berdasarkan model RPTG dari masing-masing kabupaten/kota, terdapat lima kelompok yang dikelompokkan berdasarkan peubah penjelas yang berpengaruh nyata. Kelompok pertama kabupaten/kota yang dipengaruhi oleh peubah jumlah tenaga kerja (X1), PAD (X2) dan IPM (X4). Kelompok kedua adalah kabupaten/kota yang dipengaruhi oleh peubah PAD (X2) dan IPM (X4). Kabupaten/kota kelompok ketiga dipengaruhi oleh peubah jumlah tenaga kerja (X1), UMK (X3), dan IPM (X4). Kelompok keempat hanya dipengaruhi oleh peubah UMK (X3) dan IPM (X4). Kabupaten/kota kelompok kelima merupakan gabungan dari kelompok kedua dan keempat, yaitu dipengaruhi oleh peubah PAD (X2), UMK (X3), dan IPM (X4). Peubah IPM (X4) berpengaruh nyata di semua kabupaten/kota, sedangkan peubah lainnya memiliki pengaruh yang beragam di setiap kabupaten/kota.
Keyword: data panel, produk domestik regional bruto, regresi panel terboboti geografis

Judul: Katalis Zink Ferit Tersubstitusi Cu untuk Oksidasi Benzil Alkohol
Abstrak: Katalis berperan dalam menurunkan energi aktivasi. Katalis ZnFe2O4 dan ZnFe2O4 tersubstitusi Cu disintesis menggunakan metode kopresipitasi untuk digunakan dalam oksidasi benzil alkohol. Katalis dicirikan dengan spektrofotometer inframerah (FTIR) dan difraktometer sinar-X. Spektrum FTIR menunjukkan puncak serapan dari ikatan Zn-O dan Fe-O masing-masing pada rentang 559‒575 cm-1 dan 419‒447 cm-1. Difraktogram menunjukkan terbentuknya fase tunggal Zn0.6Cu0.4Fe2O4 pada katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20%. Benzil alkohol dioksidasi dengan sistem refluks. Konversi benzil alkohol meningkat dengan meningkatnya suhu. Kadar benzaldehida yang dihasilkan dengan katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20% lebih tinggi dibandingkan dengan katalis ZnFe2O4 yang tidak tersubstitusi dan yang tersubstitusi Cu 60 dan 80%. Hal tersebut menunjukkan bahwa katalis ZnFe2O4 tersubstitusi Cu 20% memiliki kinerja yang lebih baik dalam oksidasi benzil alkohol menjadi benzaldehida dengan kadar benzaldehida 8.763%.
Keyword: Benzil alkohol, katalis, oksidasi, ZnFe2O4