Judul: Pemilihan Fungsi Pembobot pada Regresi Terboboti Geografis untuk Menganalisis Faktor Kemiskinan di Nusa Tenggara Timur
Abstrak: Tingkat kemiskinan merupakan salah satu indikator yang menggambarkan tingkat kesejahteraan masyarakat di suatu negara. Indonesia merupakan negara berkembang dimana kemiskinan selalu menjadi persamalahan utama yang menjadi perhatian. Nusa Tenggara Timur termasuk salah satu dari 5 provinsi dengan persentase kemiskinan terbesar di Indonesia yang menempati urutan ke-3 khususnya pada tahun 2023. Tujuan Pembangunan Berkelanjutan mempunyai target yaitu menghapus kemiskinan ekstrim dan memastikan kesempatan yang sama serta mengurangi ketimpangan di dalam suatu negara. Namun kenyataannya, persentase kemiskinan Nusa Tenggara Timur memiliki perbedaan yang sangat signifikan dengan Bali yang merupakan provinsi dengan persentase kemiskinan paling rendah di Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini disusun bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi persentase kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur menggunakan metode Regresi Terboboti Geografis (RTG). Pada analisis RTG, penelitian ini membandingkan beberapa fungsi pembobot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RTG dengan fungsi pembobot adaptive bisquare kernel merupakan model terbaik berdasarkan nilai AIC sebesar 40,13, nilai RMSE sebesar 0,46, dan nilai adjusted R-squared sebesar 68%. Model ini membagi kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur menjadi 3 kelompok dengan peubah signifikan yang telah disesuaikan dengan karakteristik masing-masing wilayah., The poverty rate is one of the indicators that reflect the level of community welfare in a country. Indonesia is a developing country where poverty has always been a major issue of concern. East Nusa Tenggara is one of the five provinces with the highest poverty percentage in Indonesia, ranking third in 2023. The Sustainable Development Goals aim to eliminate extreme poverty, ensure equal opportunities, and reduce inequality within a country. However, the poverty percentage in East Nusa Tenggara shows a significant difference compared to Bali, which has the lowest poverty percentage in Indonesia. Therefore, this study aims to identify the factors affecting the poverty percentage in districts/cities in East Nusa Tenggara province using the Geographically Weighted Regression (GWR) method. In the GWR analysis, this study compares several weighting functions. The results show that GWR with the adaptive bisquare kernel weighting function is the best model based on an AIC value of 40,13, an RMSE value of 0,46, and an adjusted R-squared value of 68%. This model divides the districts/cities in East Nusa Tenggara into three groups with significant variables adjusted to the characteristics of each region.
Keyword: geographically weighted panel regression, kemiskinan, analisis regresi, spatial regression, analisis regresi berganda

Judul: Pemodelan Kemiskinan Kabupaten/Kota di Kalimantan Timur Menggunakan Geographically Weighted Panel Regression dan Data Envelopment Analysis
Abstrak: Tujuan pembangunan berkelanjutan yang disepakati oleh seluruh negara, masih sulit dicapai oleh Indonesia. Pada tahun 2021, Indonesia menempati peringkat 82 dari 163 negara dalam ketercapaian tujuan tersebut. Salah satu tujuan yang masih sulit dicapai adalah tidak ada kemiskinan. Kalimantan Timur merupakan provinsi yang krusial untuk dianalisis karena merupakan calon ibu kota negara IKN Nusantara. Oleh karena itu, penelitian ini disusun bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi persentase kemiskinan di Kalimantan Timur, dan mengidentifikasi efisiensi pengentasan kemiskinan Kabupaten/Kota di Kalimantan Timur. Data yang digunakan merupakan data indikator-indikator kemiskinan pada tahun 2019-2021 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) dan Data Envelopment Analysis (DEA). Pada analisis GWPR, penelitian ini membandingkan beberapa kernel yaitu fixed gaussian, fixed bisquare, fixed exponential, adaptive gaussian, adaptive bisquare, dan adaptive exponential. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa berdasarkan GWPR, kernel fixed exponential menghasilkan adjusted R2 tertinggi sebesar 0,971 dan AIC terendah yaitu 31,91. Sedangkan peubah-peubah yang berpengaruh terhadap kemiskinan di Kalimantan Timur adalah pengeluaran perkapita, umur harapan hidup, dan jumlah desa yang memiliki fasilitas perguruan tinggi. Berdasarkan hasil DEA, terdapat tiga kabupaten/kota di Kalimantan Timur yang efisien dalam menangani kemiskinan yaitu Mahakam Hulu, Paser, dan Penajam Paser Utara., The sustainable development goals that agreed by all countries still need to be improved for Indonesia to achieve. Indonesia was ranked 82 out of 163 countries when achieving this goal. One goal that still needs to be achieved is the first goal of no poverty. One of the crucial provinces to be analyzed about poverty is East Kalimantan. East Kalimantan Province is planned to become the province where the national capital city Nusantara is located. Therefore, the purpose of this study is to analyze the factors that influence the percentage of poverty in East Kalimantan and identify the efficiency of poverty alleviation in the regencies/cities in East Kalimantan. This study used poverty indicator data from 2019-2021 sourced from Statistics Indonesia. The methods used in this research were Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) and Data Envelopment Analysis (DEA). In GWPR, this study compared several kernels, including fixed gaussian, fixed bisquare, fixed exponential, adaptive gaussian, adaptive bisquare, and adaptive exponential. The results of this study indicated that at GWPR, the kernel with the lowest AIC and the highest adjusted R2 was fixed exponential. The variables that influenced poverty in East Kalimantan were the expenditure per capita, life expectancy, and the number of villages that have higher education facilities. In addition, based on DEA, there were only three cities that efficiently dealing with poverty, namely Mahakam Hulu, Paser, and Penajam Paser Utara.
Keyword: data envelopment analysis, data panel, geographically weighted panel regression, kemiskinan, spasial

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: