Judul: Comparative analysis of classification methods based Regioclassification Autocorrelation (ACRC) and Non-ACRC for spatial data
Abstrak: Many methods are available for classification of data including spatial data. This makes it difficult to determine which method is best used to classify a set of data. Each method has advantages and disadvantages in classification. This study aims to determine which method is a good classification method is used for spatial data. The method used in this study include natural breaks, quantile, equal interval, geometrical interval, and standard deviation found in ArcGIS. In addition, to compare we also use Autocorrelation based Regioclassification (ACRC). This method has the aspect of the outlier neighbors. Testing to determine the best between the two methods uses Goodness of Variance Fit (GVF) of each method. The results of this study indicate that ACRC is an excellent method used mainly by GVF value of 0.924., Banyak metode untuk pengklasifikasian data termasuk untuk data spasial. Hal ini membuat kesulitan untuk menentukan metode mana yang baik digunakan untuk klasifikasi sekumpulan data. Masing-masing metode memiliki kelebihan dan kekurangan dalam pengklasifikasian. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode klasifikasi mana yang baik digunakan untuk data spasial. Metode yang digunakan dalam penelitian ini antara lain adalah natural breaks, quantile, equal interval, geometrical interval, dan standar deviasi yang terdapat dalam ArcGIS. Selain itu, untuk membandingkan digunakan juga Autocorrelation based Regioclassification (ACRC). Metode ini memerhatikan aspek tetangga sehingga terdapat outlier. Pengujian untuk menentukan yang terbaik antara kedua metode tersebut menggunakan Goodness of Variance Fit (GVF) dari masing-masing metode. Hasil dari penelitian ini menunjukkan ACRC merupakan metode yang baik digunakan dengan nilai GVF sebesar 0.924.
Keyword: ACRC, ArcGIS, data spasial, GVF

Judul: Perbandingan Metode Penduga-M, Penduga-S, dan Penduga-MM pada Model Autoregresif Spasial
Abstrak: Data spasial merupakan data yang memiliki informasi geografis suatu pengamatan di permukaan bumi sehingga dapat disajikan dalam bentuk peta. Permasalahan dapat terjadi ketika ada amatan pencilan pada data spasial yang dapat memengaruhi penduga parameter model regresi spasial. Pencilan pada data spasial atau biasa disebut juga sebagai pencilan spasial dapat diatasi dengan menggabungkan model regresi spasial dan metode pendugaan regresi kekar yang tidak sensitif terhadap pencilan. Salah satu model regresi spasial yang memanfaatkan ketergantungan spasial pada peubah respon adalah model autoregresif spasial (spatial autoregressive model/SAR). Metode pendugaan regresi kekar yang dikaji dalam penelitian ini adalah penduga-maximum likelihood type (M), penduga-scale (S), dan penduga-multi-stage method (MM). Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja ketiga metode pendugaan regresi kekar pada model autoregresif spasial untuk data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Jawa Tengah tahun 2021. Evaluasi metode pendugaan regresi kekar untuk data IPM berdasarkan pada nilai median absolute percentage error (MdAPE), median absolute deviation (MdAD), koefisien determinasi (R-square), adjusted R-square, dan root mean square error (RMSE). Hasil pemodelan dan pengujian hipotesis pada taraf nyata 5% menunjukkan bahwa penduga-S merupakan metode pendugaan regresi terbaik dalam model autoregresif spasial kekar untuk data IPM di Provinsi Jawa Tengah tahun 2021., Spatial data is data that has geographic information from observations on the earth's surface so that it can be presented in the form of a map. Errors can occur when there are outlier observations on spatial data that can affect the parameter estimates of spatial regression models. Outliers in spatial data or commonly referred to as spatial outliers can be solved by combining spatial regression models and robust regression estimation methods that are not sensitive to outliers. One of the spatial regression models that utilized spatial dependence on response variables is the spatial autoregressive model (SAR). The robust regression estimation methods studied in this study are maximum likelihood type (M)-estimator, scale (S)-estimator, and multi-stage method (MM)-estimator. This study aims to compare the performance of three robust regression estimation methods on spatial autoregressive model for Human Development Index (HDI) data in Central Java Province 2021. Evaluation of the robust regression estimation methods for HDI data based on median absolute percentage error (MdAPE), median absolute deviation (MdAD), coefficient of determination (R-square), adjusted R-square, and root mean square error (RMSE). Modeling and hypothesis testing result in 5% significance level show that the S-estimator is the best robust regression estimation method in a spatial autoregressive model for HDI data in Central Java Province 2021.
Keyword: spatial outliers, M-estimator, MM-estimator, S-estimator, SAR

Judul: Prenilasi Senyawa β-Diketon sebagai Prekursor 3-Prenilflavon
Abstrak: One group of flavonoids that has not been commonly synthesized is 3- prenylflavone. The main objective of this experiment was to synthesize precursor of 3-prenylflavone. Firstly, β-diketone was synthesized via 4 steps from phenol as starting compound with total yield of 24%. Prenylation of β-diketone with prenyl bromide and K2CO3 base produced 4 fractions which were separated by using preparative thin layer chromatography (PTLC) with n-hexane:EtOAc (8:2) as the eluent. Fraction with Rf = 0.80 was further separated by using preparative PTLC with n-hexane:EtOAc (99:1) as the eluent. Two fractions were obtained with Rf = 0.38 and 0.42. The first fraction has been characterized as diprenylated β-diketone with 49% yield. Application of protecting group on the phenolic OH group in β- diketone are needed to obtain monoprenylated β-diketone which can be further cyclized into 3-prenylflavone
Keyword: