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: Dampak Bencana Alam terhadap Kualitas Pembangunan Manusia di Indonesia dengan Pendekatan Geograhically Weighted Panel Regression (GWPR).
Abstrak: Bencana alam merupakan kejadian yang tidak dapat terduga, hal ini mampu mengganggu kesejahteraan terutama kualitas pembangunan manusia. Kualitas pembangunan manusia di Indonesia dapat dilihat pada nilai Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Penelitian ini menggunakan data time series tahun 2012-2018 dan cross section 33 provinsi di Indonesia. Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah Geograhically Weighted Panel Regression dengan tujuan melihat pengaruh spasial berdasarkan hasil estimasi langsung pada setiap provinsi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kejadian bencana memiliki hubungan negatif pada 9 provinsi. Korban jiwa berhubungan negatif pada 3 provinsi. PDRB per kapita berhubungan positif pada kualitas pembangunan manusia di 33 provinsi, tingkat pengangguran terbuka berhubungan negatif pada kualitas pembangunan manusia di 7 provinsi, rasio penduduk miskin berhubungan negatif pada kualitas pembangunan manusia di 33 provinsi, konsumsi berhubungan positif pada kualitas pembangunan manusia di 33 provinsi dan angka partisipasi sekolah berhubungan positif pada kualitas pembangunan manusia di 33 provinsi.
Keyword: Bencana Alam, IPM, GWPR

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