Judul: Penanganan Overdispersi Pada Regresi Poisson dengan Regresi Binomial Negatif pada Kasus Kemiskinan di Indonesia Tahun 2016.
Abstrak: Regresi Poisson dapat digunakan untuk memodelkan kejadian yang jarang terjadi dengan data merupakan data cacah. Penerapan Regresi Poisson dilakukan untuk mengatahui faktor-faktor eksternal yang memengaruhi jumlah penduduk miskin di Indonesia menurut provinsi tahun 2016. Asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis ini adalah equdispersi. Namun demikian, pada kasus riil sering kali terjadi masalah overdispersi, yakni nilai ragam lebih besar dari nilai rataannya. Keragaman yang tinggi salah satunya dapat disebabkan oleh adanya pencilan. Pengeluaran data pencilan ternyata belum dapat menangani masalah overdispersi pada Regresi Poisson. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini yaitu dengan mengganti asumsi distribusi Poisson dengan distribusi Binomial Negatif. Hasil analisis menunjukkan model Regresi Binomial Negatif tanpa pencilan lebih baik dibandingkan model Regresi Poisson tanpa pencilan ditunjukkan dengan nilai AIC yang lebih kecil. Berdasarkan model Regresi Binomial Negatif tanpa pencilan ini faktor-faktor eksternal yang memengaruhi jumlah penduduk miskin di Indonesia menurut provinsi tahun 2016 adalah persentase rumah tangga dengan kondisi lantai rumah beralaskan tanah menurut provinsi, jumlah penduduk menurut provinsi, persentase jumla pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja menurut provinsi, dan persentase jumlah angkatan kerja terhadap jumlah penduduk usia kerja.
Keyword: equidispersi, overdispersi, regresi Binomial Negatif, Regresi Poisson

Judul: Study of Overdispersion Poisson Regression with Negative Binomial Regression then That Application on Amount of Infant Deaths in Indonesian at 2012.
Abstrak: Model regresi Poisson adalah model standar yang digunakan untuk memodelkan respons data cacahan. Pada penelitian ini model regresi Poisson digunakan untuk membangun model antara jumlah kematian bayi di Indonesia sebagai peubah respons (Y) dan beberapa faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi sebagai peubah bebas (X). Salah satu asumsi yang harus dipenuhi dalam model regresi ini adalah asumsi equidispersi. Namun dalam penerapannya seringkali asumsi equidispersi tidak terpenuhi. Apabila nilai harapan peubah respons tersebut tidak sama dengan nilai ragam dari peubah respons tersebut, maka kejadian ini disebut Overdispersi. Overdispersi menyebabkan keterandalan dari hasil analisis regresi Poisson menjadi bias. Alternatifnya Regresi Binomial Negatif digunakan untuk mengatasi data yang mengandung overdispersi. Pada penelitian ini dilakukan simulasi dengan membangkitkan peubah respons (Y) dan 2 peubah penjelas (X1 dan X2). Hasil simulasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi Binomial Negatif lebih baik digunakan daripada model regresi Poisson pada data yang mengalami fenomena overdispersi, terlihat dari nilai AIC yang lebih kecil. Pada model aplikasi data rill terindikasi adanya overdispersi, oleh karena itu fenomena overdispersi pada data kematian bayi ditangani dengan model regresi Binomial Negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi antara lain: persentase kemiskinan, rasio jumlah bidan terhadap seratus penduduk dan rata-rata umur ibu pada saat pertama kali melahirkan.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, AIC, Negative Binomial Regression, Overdispersion, Poisson regression, Angka kematian bayi, Model regresi binomial negatif, Metode simulasi, Kajian simulasi

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: