Judul: Pemodelan Data Panel Kemiskinan Di Provinsi Nusa Tenggara Timur Menggunakan Gee Dan Glmm.
Abstrak: Tingkat kemiskinan dapat diamati sebagai data panel. Data panel merupakan gabungan antara data cross section dan data time series, dimana unit cross section yang sama diamati pada waktu yang berbeda-beda. Data panel dapat diartikan data yang memperhatikan subyek dan waktu amatan. Pada penelitian terhadap beberapa unit observasi dengan waktu yang bersamaan biasanya kurang memberikan informasi yang lebih. Akan tetapi ketika data yang diamati dengan selang waktu tertentu berulang kali, maka antar waktu akan memiliki data yang berkorelasi atau saling tak bebas. Sama halnya dengan tingkat kemiskinan yang diamati dari tahun ke tahun, maka antar data kemiskinan juga saling berkorelasi. Penduduk miskin dapat dinyatakan dalam peubah acak biner Z, dimana kejadian penduduk dalam kondisi miskin dinyatakan dengan nilai Zi = 1 dan kejadian penduduk tidak dalam kondisi miskin dengan nilai Zi = 0. Jika Yi = Σ𝑍����𝑗���� 𝑛����𝑖����𝑗����=1 adalah peubah acak yang menyatakan jumlah penduduk miskin pada wilayah ke-i, maka sebaran peubah acak Yi mengikuti sebaran Binomial (ni, pi). Sebaran data bagi Yi ~ Binomial (ni, pi) berimplikasi juga kepada ragam yang tidak homogen yang merupakan fungsi dari nilai harapannya Var (Yi) = ni pi (1 – pi). Oleh karena itu untuk memodelkan jumlah penduduk miskin, model linier klasik dengan asumsi normalitas dan homoskedastisitas tidak dapat terpenuhi. Pemodelan yang dapat digunakan untuk mengatasi ketaknormalan sebaran peubah respon dapat digunakan Generalized Linear Model (GLM). GLM merupakan metode pada model regresi untuk data univariate yang dianggap memiliki sebaran keluarga eksponensial. Generalized Estimating Equations (GEE) dan Generalized Linear Mixed Models (GLMM) adalah pengembangan dari GLM yang merupakan suatu metode pendugaan parameter untuk data yang peubah responnya terjadi autokorelasi karena data diamati dari waktu ke waktu. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik tentang persentase dan jumlah penduduk miskin Indonesia pada tahun 2014 dapat disimpulkan bahwa Provinsi Nusa Tenggara Timur merupakan Provinsi yang memiliki persentase jumlah penduduk miskin terbesar ketiga setelah Provinsi Papua dan Provinsi Papua Barat. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan data panel kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Timur dengan menggunakan GEE dengan GLMM dan membandingkan hasil pemodelan GEE dan GLMM. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan model GLMM dengan pengaruh tetap wilayah dan pengaruh acak waktu adalah model terbaik dengan nilai Mean Square Error (MSE) mendekati nilai nol.
Keyword: data panel, generalized estimating equations, generalized linear mixed models, kemiskinan

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: