Judul: Ensemble Hybrid Terboboti Pada Model Autokorelasi Spasial Untuk Memprediksi Indeks Pembangunan Manusia Di Pulau Jawa.
Abstrak: Analisis regresi adalah suatu metode stastistika yang menggambarkan hubungan antara peubah respon dan peubah penjelas. Pada saat hubungan yang terjadi tidak hanya pada peubah respon dan peubah penjelas namun terjadi hubungan antar observasi pada peubah respon. Salah satu penyebabnya dikarenakan observasi pada suatu lokasi memiliki pengaruh yang kuat dengan lokasi lain yang berdekatan. Kondisi tersebut dikenal dengan efek spasial yang dibagi kedalam dua bagian, yaitu auokorelasi spasial dan keragaman spasial (Anselin 1988). Model-model yang dapat mengatasi autokorelasi spasial yaitu Spatial Autoregressive Model (SAR), Spatial Error Model (SEM) dan General Spasial Model (GSM). SAR adalah model yang memuat informasi adanya ketergantungan observasi antar lokasi (autoregresi). SEM adalah model yang memuat informasi adanya autokorelasi error antar lokasi. Ketika informasi autoregresi dan autokorelasi error antar lokasi termuat dalam satu model, maka model ini disebut model GSM. Philip (2010) menyatakan bahwa GSM tidak banyak digunakan dalam praktek karena tidak terdapatnya panduan atau teori bila matriks pembobot yang digunakannya sama sehingga mengakibatkan masalah identifikasi. Ensemble hadir sebagai teknik yang dapat menggabungkan satu atau beberapa model dan memberikan keakuratan prediksi yang lebih kuat. Ensemble non-hybrid dilakukan pada model SAR (ESAR). Ensemble non-hybrid juga dilakukan pada model SEM (ESEM). Ensemble hybrid pada SAR dan SEM atau pada model autokorelasi spasial (EAS). Melakukan Ensemble hybrid terboboti pada model autokorelasi spasial dengan pembobot proporsional (Wpro-EAS), pembobot regresi (Wreg-EAS) dan pembobot korelasi (Wcorr-EAS). Teknik ini diaplikasikan pada data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di 117 kabupaten/kota di Pulau Jawa sebagai observasinya. Pendugaan terbaik dilakukan dengan memilih RMSEA yang terkecil dari beberapa metode pendugaan yang telah dilakukan. SAR memiliki nilai RMSEA sebesar 2.483, RMSEA dari SEM sebesar 1.978, RMSEA dari ESAR sebesar 2.482, RMSEA dari ESEM sebesar 1.975, RMSEA dari EAS sebesar 2.190, RMSEA dari Wpro-EAS sebesar 2.191, RMSEA Wreg-EAS sebesar 1.817, dan RMSEA dari Wcorr-EAS sebesar 15.539. Sehingga metode yang memiliki hasil prediksi terbaik adalah WregEAS dengan RMSEA sebesar 1.817.
Keyword: Ensemble, Indeks Pembangunan Manusia, SAR, SEM, Spasial

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: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: