Judul: Pemilihan Fungsi Pembobot pada Regresi Terboboti Geografis untuk Menganalisis Faktor Kemiskinan di Nusa Tenggara Timur
Abstrak: Tingkat kemiskinan merupakan salah satu indikator yang menggambarkan tingkat kesejahteraan masyarakat di suatu negara. Indonesia merupakan negara berkembang dimana kemiskinan selalu menjadi persamalahan utama yang menjadi perhatian. Nusa Tenggara Timur termasuk salah satu dari 5 provinsi dengan persentase kemiskinan terbesar di Indonesia yang menempati urutan ke-3 khususnya pada tahun 2023. Tujuan Pembangunan Berkelanjutan mempunyai target yaitu menghapus kemiskinan ekstrim dan memastikan kesempatan yang sama serta mengurangi ketimpangan di dalam suatu negara. Namun kenyataannya, persentase kemiskinan Nusa Tenggara Timur memiliki perbedaan yang sangat signifikan dengan Bali yang merupakan provinsi dengan persentase kemiskinan paling rendah di Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini disusun bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi persentase kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur menggunakan metode Regresi Terboboti Geografis (RTG). Pada analisis RTG, penelitian ini membandingkan beberapa fungsi pembobot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RTG dengan fungsi pembobot adaptive bisquare kernel merupakan model terbaik berdasarkan nilai AIC sebesar 40,13, nilai RMSE sebesar 0,46, dan nilai adjusted R-squared sebesar 68%. Model ini membagi kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur menjadi 3 kelompok dengan peubah signifikan yang telah disesuaikan dengan karakteristik masing-masing wilayah., The poverty rate is one of the indicators that reflect the level of community welfare in a country. Indonesia is a developing country where poverty has always been a major issue of concern. East Nusa Tenggara is one of the five provinces with the highest poverty percentage in Indonesia, ranking third in 2023. The Sustainable Development Goals aim to eliminate extreme poverty, ensure equal opportunities, and reduce inequality within a country. However, the poverty percentage in East Nusa Tenggara shows a significant difference compared to Bali, which has the lowest poverty percentage in Indonesia. Therefore, this study aims to identify the factors affecting the poverty percentage in districts/cities in East Nusa Tenggara province using the Geographically Weighted Regression (GWR) method. In the GWR analysis, this study compares several weighting functions. The results show that GWR with the adaptive bisquare kernel weighting function is the best model based on an AIC value of 40,13, an RMSE value of 0,46, and an adjusted R-squared value of 68%. This model divides the districts/cities in East Nusa Tenggara into three groups with significant variables adjusted to the characteristics of each region.
Keyword: geographically weighted panel regression, kemiskinan, analisis regresi, spatial regression, analisis regresi berganda

Judul: Pemodelan Regresi Terboboti Geografis dan Temporal pada Angka Kemiskinan di Jawa Tengah Tahun 2017-2019
Abstrak: Pada tahun 2019 Provinsi Jawa Tengah memiliki persentase penduduk miskin sebesar 10,8 persen. Persentase tersebut bertentangan dengan sasaran tingkat kemiskinan untuk Provinsi Jawa Tengah tahun 2019 yang ditetapkan oleh pemerintah yaitu sebesar 10,57 persen sehingga dapat disimpulkan bahwa pengentasan kemiskinan di Jawa Tengah masih merupakan permasalahan. Untuk menduga faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Jawa Tengah dapat digunakan metode regresi. Namun metode tersebut tidak mempertimbangkan keragaman spasial yang ada pada data. Untuk menganalisis keragaman spasial, dapat digunakan metode regresi terboboti geografis (RTG). Selain unsur spasial, unsur temporal juga dapat menyebabkan keragaman. Untuk mengakomodasi keragaman spasial-temporal, metode RTG dikembangkan menjadi metode regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT) dengan cara menambahkan unsur temporal kedalamnya. Uji F yang dilakukan untuk menguji ketepatan model RTGT menghasilkan nilai-p 0,000897675 sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat signifikansi penggunaan model RTGT dibandingkan model regresi. Hasil pendugaan parameter model RTGT menujukkan bahwa tingkat pengangguran terbuka dan laju pertumbuhan PDRB memberikan pengaruh negatif dan positif, upah minimum kabupaten/kota dan rata-rata lama sekolah memberikan pengaruh negatif. Pengujian parsial parameter model RTGT menunjukkan bahwa pada kurun waktu 2017-2019 upah minimum kabupaten/kota, rata-rata lama sekolah, dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh nyata pada mayoritas kabupaten/kota, sedangkan laju pertumbuhan PDRB hanya berpengaruh nyata pada kabupaten/kota tertentu., In 2019, 10,8 percent population of Central Java Province live below poverty. This percentage is contrary to the poverty rate target for Central Java Province in 2019 set by the government, which is 10,57 percent, so it can be concluded that poverty alleviation in Central Java is still a problem. To analyze the factors that influence poverty in Central Java, the regression method can be used. However, this method does not consider the spatial heterogeneity in the data. To analyze spatial heterogeneity, geographically weighted regression (GWR) method can be used. In addition to spatial elements, temporal elements can also cause heterogeneity. To accommodate the spatial-temporal heterogeneity, the GWR method then developed into geographically and temporally weighted regression (GTWR) method by adding temporal element into it. The F test which was carried out to test the goodness of fit of the GTWR model resulted in a p-value = 0,000897675 so it can be concluded that there is a significant use of the GTWR model compared to the regression model. The results of the parameters estimation of GTWR model show that open unemployment rate and GDRP growth rate have negative and positive effect, district/city minimum wage and mean years schooling have a negative effect. Partial testing of the parameters of the GTWR model shows that in 2017-2019, district/city minimum wage, mean years schooling, open unemployment rate have significant effect on the majority of districts/cities, while GDRP growth rate has significant effect only on a few districts/cities.
Keyword: kemiskinan, keragaman spasial-temporal, regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT), geographically and temporally weighted regression (GTWR), poverty, spatial-temporal heterogeneity

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: