Judul: Pemodelan Persamaan Struktural Pada Kasus Dependensi Spasial
Abstrak: Berbagai upaya telah dilakukan pemerintah Indonesia dalam memberantas kemiskinan. Akan tetapi sampai saat ini kemiskinan di Indonesia masih cukup tinggi terutama di Papua. Terdapat beberapa peubah yang diduga berpengaruh secara langsung maupun tidak langsung terhadap kemiskinan di suatu wilayah. Peubah tersebut merupakan peubah laten yang tidak dapat diukur secara langsung dan membutuhkan beberapa indikator sebagai pendekatan. Teknik analisis yang tepat untuk pendugaan hubungan antar peubah baik secara langsung maupun tidak langsung dari sejumlah indikator dan peubah laten diantaranya adalah melalui Model Persamaan Struktural (MPS). MPS dengan pendekatan klasik memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi. Asumsi tersebut diantaranya adalah ukuran contoh harus cukup besar dan data harus menyebar mengikuti sebaran normal. Ghozali (2008) mengatakan bahwa penggunaan contoh yang kecil dalam MPS dengan pendekatan klasik dapat memberikan hasil penduga parameter dan model statistik yang tidak baik. Selain itu juga dapat menghasilkan matriks ragam peragam contoh yang singular. Penelitian ini memiliki ukuran contoh kecil maka diperlukan metode alternatif untuk menyelesaikannya. Metode alternatif yang digunakan adalah melalui pendekatan kuadrat terkecil parsial (KTP). Wahyuni (2013) dalam penelitiannya menyatakan bahwa kemungkinan kemiskinan di Papua juga dapat dipengaruhi oleh kemiskinan di wilayah sekitarnya. Berdasarkan masalah tersebut, pada penelitian ini akan dilakukan kajian untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan di Papua menggunakan MPS dengan mempertimbangkan ketergantungan spasial. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) Provinsi Papua Tahun 2013 yang terdiri dari 29 kabupaten. Peubah yang diteliti terdiri dari dua peubah laten eksogen yaitu kesehatan dan pendidikan serta tiga peubah laten endogen yaitu sumber daya manusia (SDM), ekonomi dan kemiskinan. Peubah laten eksogen diukur dengan 10 indikator dan peubah laten endogen diukur dengan 12 indikator. Tahapan yang dilakukan adalah eksplorasi data, analisis MPS dengan pendekatan KTP yang selanjutnya akan dilakukan analisis spasial otoregresif (spatial autoregressive model/SAR) dan spasial Durbin terhadap skor laten yang diperoleh dari pendugaan model pengukuran serta pemilihan model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada model awal terdapat beberapa indikator yang tidak valid terhadap peubah laten. Indikator yang tidak valid diantaranya adalah (1) angka harapan hidup, (2) persentase penduduk yang tidak mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir, (3) persentase rumah tangga dengan luas lantai perkapita ≥ 10 m2 dan (4) indeks keparahan kemiskinan. Setelah dilakukan modifikasi model diperoleh model pengukuran yang terdiri dari 18 indikator yang valid. Berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil maka model struktural yang terpilih adalah model struktural SAR. Model yang terbentuk yaitu kemiskinan dipengaruhi oleh lag spasial kemiskinan, kesehatan dan pendidikan. Kesehatan dan pendidikan berpengaruh negatif terhadap kemiskinan artinya semakin baik kesehatan dan pendidikan maka tingkat kemiskinan di Papua akan menurun. Ekonomi dipengaruhi oleh kesehatan dan pendidikan. SDM dipengaruhi oleh lag spasial SDM dan kesehatan. Faktor kesehatan memiliki pengaruh paling besar terhadap kemiskinan di Papua. Artinya kesehatan merupakan faktor utama yang harus diperbaiki untuk mengurangi kemiskinan di Papua.
Keyword: Kemiskinan, Model Persamaan Struktural, Papua, SAR, Spasial Durbin

Judul: Factors of Affecting The Poverty Level: A Case of Study Papua Province.
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah yang berkaitan erat dengan perekonomian dan kesejahteraan di suatu wilayah. Provinsi Papua merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang memiliki angka kemiskinan tertinggi di Indonesia. Kemiskinan di Provinsi Papua didominasi di perdesaan.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Provinsi Papua. Metode analisis yang digunakan yaitu analisis deskriptif dan analisis kuantitatif regresi data panel dengan pendekatan Fixed Effect Model (FEM). Data-data time- series yang digunakan dalam penelitian dimulai dari tahun 2015 sampai 2019. Hasil penelitian menunjukkan variabel pertumbuhan ekonomi sektor pertanian, infrastruktur jalan dalam kondisi baik, tenaga kerja sektor pertanian, serta rata-rata lama sekolah memiliki pengaruh yang signifikan dalam menurunkan kemiskinan. Sedangkan persentase penduduk menurut keluhan sakit variabel yang tidak menunjukkan hasil signifikan dalam menurunkan tingkat kemiskinan., Poverty is an issue that is linked with economic and prosperity in a region. Papua Province is one of the provinces in Indonesia that has the highest poverty rate in Indonesia. Poverty in Papua Province is dominated in rural areas. This research aims to analyze the factors that generate poverty in Papua Province. The analysis method used is descriptive analysis and quantitative analysis of panel data regression with the Fixed Effect Model (FEM) approach. The time-series datas that are used, began from 2015 until 2019. The results of the regression show that agriculture economic growth, road infrastructure in good condition, agriculture labour, and mean years of schooling have significant effect in reducing poverty. Meanwhile percentage of people who admit their sickness has no significant effect in reducing the rate of poverty.
Keyword: FEM, kemiskinan, perdesaan, Provinsi Papua, sektor pertanian, agriculture, FEM, Papua province, poverty, rural areas

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: