Judul: Spatial Linear Mixed Model for Life Expectancy Data Analysis in Java Island
Abstrak: Regresi memiliki asumsi error yang memiliki distribusi normal dengan nilai tengah nol dan varians konstan, serta tidak saling berkorelasi, namun pada kasus data yang berkorelasi spasial, asumsi independensi biasanya tidak realistis untuk analisis regresi linier sederhana. Mohebbi et al. (2011) mengungkapkan bahwa korelasi spasial residual dapat mengakibatkan pendugaan parameter menjadi bias serta menyebabkan standard error yang underestimated, sehingga proses spasial perlu disertakan dalam model. Breslow & Clayton (1993) mengatakan bahwa model efek campuran atau Generalized Linier Mixed Model (GLMM) dapat menjelaskan korelasi spasial dalam data. McCulloch & Searle (2000) juga mengungkapkan bahwa model efek campuran yang memiliki peubah respon normal disebut juga Linear Mixed Model (LMM), dimana efek acak memungkinkan analisis untuk memperhitungkan berbagai sumber variabilitas, contohnya variabilitas yang dihasilkan oleh efek wilayah. sehingga pengembangan model LMM dalam menyertakan efek acak spasial disebut model “Spatial LMM”. Pada penelitian ini dikaji kinerja dari analisis model Spatial LMM dengan efek spasial berbasis ketetanggaan (neighborhood) atau SAR (Simultaneous Autoregresive), dengan berbagai karakteristik korelasi spasial dan juga antar variabel prediktor yang diberikan. Selanjutnya model Spatial LMM diaplikasikan dalam memodelkan efek acak spasial dengan pada data Angka Harapan Hidup di pulau Jawa, dengan model Spatial LMM akan diselidiki faktor-faktor yang mempengaruhi Angka Harapan Hidup di Pulau Jawa pada tahun 2020. Variabel respon yang digunakan dalam penelitian ini adalah Angka Harapan Hidup pria dan wanita. Variabel penjelas yang diamati adalah Jumlah Tenaga Kesehatan, Jumlah Rumah Sakit, Persentase Rumah Tangga dengan Akses Sanitasi Layak, Persentase Rumah Tangga dengan Akses Air Minum Yang Cukup, Pengeluaran per Kapita, dan Rata-rata Lama Sekolah. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada kedua perbandingan model, yaitu model dari Spatial LMM dengan efek acak spasial berbasis jarak (distance), dan Spatial LMM dengan efek acak spasial berbasis ketetanggaan (neighborhood), menghasilkan bahwa pendekatan efek acak spasial menggunakan SAR . Model Spatial LMM SAR memberikan kesimpulan yang berbeda untuk faktor-faktor yang memengaruhi Angka Harapan Hidup laki-laki dan perempuan. Berdasarkan faktor-faktor yang signifikan berdasarkan model Spatial GLMM SAR ialah, Persentase Rumah Tangga yang Memiliki Akses Terhadap Sanitasi Layak (X3), Persentase Rumah Tangga yang Memiliki Akses Terhadap Sumber Air Minum Layak (X4), dan Rata-rata Lama Sekolah (X6) untuk Angka Harapan Hidup Laki-laki dan Perempuan.
Keyword: Autokorelasi spasial, Spatial Linear Mixed Model, Simultaneous Autoregressive

Judul: Handling Spatial Heterogeneity in Life Expectancy Rates for Jawa Timur Province from 2019 to 2021 Using Geographically Weighted Panel Regression
Abstrak: Perserikatan Bangsa Bangsa menekankan bahwa manusia adalah kekayaan utama bangsa. Oleh karena itu, tujuan utama pembangunan manusia adalah menciptakan lingkungan yang memungkinkan orang menikmati umur panjang, hidup sehat, dan menjalani kehidupan yang produktif. Harapan hidup, sebagai bagian penting dari penelitian ini, adalah komponen perhitungan Indeks Pembangunan Manusia. Jawa Timur adalah salah satu provinsi dengan harapan hidup di bawah rata-rata nasional. Harapan hidup merupakan sudut pandang yang kompleks dan tidak hanya terjadi pada satu waktu, tetapi dapat dipengaruhi oleh aspek regional atau spasial, hal ini menunjukkan perlunya penelitian yang melibatkan efek spasial selama beberapa periode. Dalam hal ini, data spasial dengan struktur panel digunakan dalam penelitian ini. Data ini membuka kemungkinan adanya pengaruh spasial seperti heterogenitas spasial. Uji heterogenitas spasial dilakukan menggunakan uji Breusch-Pagan. Berdasarkan uji ini, ditemukan adanya heterogenitas spasial dalam data harapan hidup di Jawa Timur pada tahun 2019-2021, sehingga analisis lebih lanjut dilakukan menggunakan model Geographically Weighted Panel Regression (GWPR). Hasil menunjukkan bahwa model terbaik dengan nilai AIC terendah dan adjusted R^2 tertinggi adalah adaptive kernel bisquare, dengan nilai AIC sebesar 67,62 dan nilai adjusted R^2 sebesar 95,95%. Peubah harapan lama sekolah, persentase penduduk miskin, dan pengeluaran per kapita disesuaikan memiliki pengaruh signifikan terhadap indeks harapan hidup di sebagian besar wilayah di Jawa Timur., The United Nations emphasized that humans are the true wealth of the nation. Therefore the primary purpose of human development is to create an enabling environment for people to enjoy longevity, live healthily, and lead productive lives. Life expectancy, as an important part of this research, is a component of the Human Development Index calculation. Jawa Timur is one of the provinces with a life expectancy below the national average. The life expectancy is a complex viewpoint that does not only occur at one time and can be influenced by regional or spatial aspects, this indicates the need for a research involving spatial effects over several periods. In this regard, spatial data with panel structure is used in this research. Spatial data with a panel structure results in the possibility of the emergence of spatial influences such as spatial heterogeneity. Spatial heterogeneity test was performed using the Breusch-Pagan test. Based on the test, it was found that there is spatial heterogeneity in life expectancy data in Jawa Timur in 2019-2021, so further analysis was carried out using the Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) model. The result showed the best model with the lowest AIC and the highest adjusted R^2 was the adaptive kernel bisquare, with an AIC value of 67,62 and an adjusted R^2value of 95,95%. The variables of expected years of schooling, percentage of poor population and consumption per capita had significant effect on the life expectancy index in most region in Jawa Timur.
Keyword: GWPR, life expectancy, panel data, spatial heterogeneity

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: