Judul: Application of Geographically Weighted Panel Regression to Analyze the Impact of Natural Disasters and Other Factors on Human Development (Case Study: Bogor District)
Abstrak: Kabupaten Bogor merupakan salah satu daerah di Indonesia dengan frekuensi bencana alam yang tinggi dan dikategorikan sebagai daerah rawan bencana alam. Dampak dari bencana alam dan faktor lainnya seperti kondisi ekonomi dan populasi penduduk diduga memiliki pengaruh terhadap kesejahteraan masyarakat di Kabupaten Bogor. Tingkat kesejahteraan masyarakat dapat diukur menggunakan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Selama satu dekade terakhir, IPM Kabupaten Bogor selalu berada di bawah rata-rata IPM Provinsi Jawa Barat dan Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan model terbaik antara model regresi data panel dan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) serta menentukan faktor yang memengaruhi IPM di Kabupaten Bogor. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi 40 kecamatan di Kabupaten Bogor dari tahun 2018 hingga 2021. Analisis yang dilakukan meliputi regresi data panel dan GWPR. Metode GWPR dilakukan karena asumsi kehomogenan ragam tidak terpenuhi pada model regresi data panel. Hasil analisis menunjukkan bahwa model GWPR menggunakan fixed kernel gaussian merupakan model terbaik yang memiliki adjusted R^2 sebesar 56,40%, AIC sebesar -4,913, dan RSS sebesar 5,144. Pemodelan GWPR menghasilkan persamaan model yang berbeda-beda untuk setiap kecamatan. Pemodelan GWPR juga menghasilkan sepuluh kelompok peubah penjelas yang berpengaruh signifikan terhadap IPM., Bogor Regency is one of the regions in Indonesia with a high frequency of natural disasters and is categorized as a disaster-prone area. The impact of natural disasters and other factors, such as economic conditions and population, are believed to influence the community's well-being in Bogor Regency. The level of community well-being can be measured using the Human Development Index (HDI). Over the past decade, the HDI of Bogor Regency has consistently been below the average HDI of West Java Province and Indonesia. This research aims to determine the best model between panel data regression and Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) and the factors influencing the HDI in Bogor Regency. The data used in this study includes 40 subdistricts in Bogor Regency from 2018 to 2021. The analyses included panel data regression and GWPR. The GWPR method was employed because the assumption of homoscedasticity is not satisfied in the panel data regression model. The research results showed that the GWPR model using the fixed kernel Gaussian is the best model, with an adjusted R^2 of 56.40%, AIC of -4.913, and RSS of 5.144. The GWPR modeling produced different model equations for each subdistrict. The GWPR modeling also identified ten groups of explanatory variables that significantly affect the HDI.
Keyword: community welfare, geographically weighted panel regression, human development index, natural disasters

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 1-Kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai Prekursor Asam (S)-(+)-(6-Metoksi-2-naftil)propanoat
Abstrak: Senyawa 1-kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai prekursor asam (S)-(+)-(6-metoksi-2-naftil)propanoat disintesis dari bahan awal 2-metoksinaftalena. Tahapan sintesis diawali dengan klorinasi menggunakan 2 jenis pereaksi klorinasi, yakni isosianurat terklorinasi dan NaOCl. Klorinasi dengan isosianurat terklorinasi berhasil menyintesis 1-kloro-2-metoksinaftalena sebagai produk monoklorinasi melalui pencirian dengan kromatograf gas-spektrometer massa (GC-MS). Nisbah konversi produk paling efisien diperoleh pada laju penambahan 2.5 mmol/jam. Sebaliknya, klorinasi dengan NaOCl menghasilkan produk triklorinasi. 1-Kloro-2-metoksinaftalena selanjutnya diasilasi dengan propanoil klorida, tetapi analisis dengan GC menunjukkan bahwa produk asilasi tidak terbentuk. Sistem bebas-air diperlukan untuk keberhasilan proses asilasi tersebut.
Keyword: isosianurat terklorinasi, NaOCl, nisbah konversi