Judul: Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten dan Kota di Pulau Jawa Tahun 2022 Menggunakan Geographically Weighted Regression
Abstrak: Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sangat penting untuk melihat capaian pembangunan manusia di suatu wilayah. Pulau Jawa memiliki ketimpangan nilai IPM baik antarprovinsi maupun antarkabupaten/kota yang memungkinkan adanya heterogenitas spasial. Heterogenitas spasial dapat menimbulkan adanya hubungan yang berbeda antara peubah respons dengan peubah penjelas di setiap lokasinya yang disebut nonstasioneritas spasial. Oleh karena itu, metode yang dapat digunakan adalah Geographically Weighted Regression (GWR). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan fungsi pembobot kernel terbaik karena sangat memengaruhi model GWR dan menentukan peubah-peubah yang berpengaruh signifikan terhadap IPM kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2022. Penelitian ini menggunakan data IPM yang disediakan oleh Badan Pusat Statistik dan Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi pada tahun 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fungsi pembobot kernel terbaik adalah adaptive Gaussian dengan AICc sebesar 601,422. Terdapat tiga kelompok kabupaten/kota berdasarkan peubah penjelas yang signifikan. Persentase penduduk miskin, persentase rumah tangga dengan akses terhadap sanitasi layak, produk domestik regional bruto per kapita, upah minimum, banyaknya rumah sakit umum, dan angka partisipasi kasar SMA/sederajat berpengaruh signifikan terhadap IPM pada semua kabupaten/kota di Pulau Jawa, sedangkan tingkat partisipasi angkatan kerja tidak berpengaruh signifikan. Peubah yang memiliki pengaruh paling besar pada setiap kabupaten/kota di Pulau Jawa adalah persentase penduduk miskin., Human Development Index (HDI) is very important to see the achievements of human development in a region. Java Island has inequality in HDI values both between provinces and districts/cities, which allows spatial heterogeneity. Spatial heterogeneity can have a different relationship between dependent variable and independent variables at each location, which is called spatial nonstationerity. Therefore, a method that can be used is Geographically Weighted regression (GWR). The purpose of this research is to determine the best kernel weighting function because it greatly affects the GWR model and determine the variables that have a significant effect on the HDI of districts/cities in Java Island in 2022. This research used HDI data provided by Statistics Indonesia and the Ministry of Education, Culture, Research, and Technology in 2022. The results showed that the best kernel weighting function was adaptive Gaussian with AICc of 601,422. There were three groups of districts/cities based on significant independent variables. The percentage of poor people, percentage of households with access to proper sanitation, gross regional domestic product per capita, minimum wage, number of public hospitals, and gross enrollment rate of senior high school/equivalent had a significant effect on HDI in all districts/ cities in Java Island, while the labor force participation rate had no significant effect. The variable that has the largest effect in each district/city in Java Island is the percentage of poor people.
Keyword: regresi, regression, spatial heterogeneity, geographically weighted regression, heterogenitas spasial, indeks pembangunan manusia, pulau jawa, human development index, java island

Judul: Geographically and Temporally Weighted Regression with Kernel Function to Identify Factors that Influence the HDI in West Java
Abstrak: Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terbentuk dari tiga indeks, yaitu indeks pengeluaran, indeks pendidikan, dan indeks kesehatan. Sebagai salah satu indikator penting alat ukur keberhasilan pembangunan kualitas sumber daya manusia pada waktu tertentu di suatu wilayah, IPM menjadi Indeks yang memiliki daya saing. Nilai IPM dapat diperbandingkan antar satu wilayah dengan wilayah lain. Jawa Barat sebagai salah satu provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak dan wilayah cukup luas di Indonesia, memiliki tantangan tersendiri dalam menjaga keberlangsungan pembangunan sumber daya manusia. Tujuan penelitian ini meliputi eksplorasi secara spasial dan temporal pada data IPM kabupaten/kota di Jawa Barat, lalu mengkaji faktor-faktor yang memengaruhi IPM di masing-masing kabupaten/kota tersebut. Data yang digunakan merupakan gabungan data cross-section berupa kabupaten/kota di Jawa Barat dan data deret waktu dengan tujuh periode tahunan, yaitu tahun 2015-2021. Geographically And Temporally Weighted Regression (GTWR) merupakan pengembangan dari Geographically Weighted Regression (GWR), sedangkan GWR merupakan pengembangan dari Global OLS. Kajian dilakukan dengan membandingkan penggunaan berbagai fungsi Kernel, diantaranya Kernel Gaussian, Eksponensial, Bisquare, dan Tricube dalam model dengan memilih bandwidth optimum yang diperoleh dari kalibrasi cross validation minimum dari masing-masing fungsi. Pemilihan model GTWR Kernels dilakukan dengan membandingkan kebaikan model yang terbentuk dari pembobot standar (Euclidean Distance) dan dengan Great Circle Distance (GCD) dari berbagai fungsi Kernel yang digunakan. Tahapan analisis meliputi eksplorasi data, pengecekan korelasi antar peubah dengan menggunakan korelasi Pearson, pengecekan multikolinieritas dengan melihat nilai VIF, identifikasi keragaman lokasi dan waktu dengan uji Breusch Pagan, dan pemilihan model terbaik berdasarkan berbagai matrik pembobot geografis dan temporal yang digunakan. Seleksi peubah penjelas menghasilkan lima peubah yang berpengaruh nyata terhadap IPM yaitu Produk domestik regional bruto (PDRB), Tingkat Kemiskinan, Angka Partisipasi SMA, Angka Partisipasi SD, dan Jumlah Keluhan Kesehatan. Uji kesesuaian model (goodness of fit test) dari model GTWR terhadap model Global OLS dilakukan dengan statistic uji F, sedangkan uji signifikansi parameter model GTWR secara parsial di setiap lokasi dilakukan dengan menggunakan uji T. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan menggunakan Koefisien determinasi (R²), Akaike Information Criterion (AIC), dan Residual Sum of Square (RSS). IPM Provinsi Jawa Barat baik pada tingkat provinsi maupun kabupaten/kota secara umum berada pada tren kenaikan setiap tahunnya. PDRB dan Angka Partisipasi Murni SMA berpengaruh positif terhadap IPM. Artinya, semakin tinggi nilai kedua peubah tersebut, maka semakin tinggi nilai IPM. Sebaliknya tingkat kemiskinan, Angka Partisipasi Murni SD, dan jumlah keluhan kesehatan memiliki pengaruh negatif terhadap IPM. Semakin kecil nilai ketiga peubah tersebut, akan semakin tinggi nilai IPM suatu wilayah. Analisis pembentukan model IPM di Jawa Barat menggunakan model GTWR terbukti memberikan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan model Global OLS. Tiga ukuran kebaikan, baik Adjusted R^2, RSS, maupun AIC, menunjukkan bahwa model GTWR memiliki ukuran kebaikan yang lebih baik dari model Global OLS. Model GTWR terbaik adalah model GTWR Great Circle Distance Fixed Exponential Kernel. Analisis menggunakan model ini memberikan hasil bahwa peubah yang selalu berpengaruh nyata secara rata-rata terhadap IPM di setiap lokasi dan waktu adalah Angka Partisipasi SMA. Peubah lain yang berpengaruh nyata di hampir semua lokasi dan waktu adalah PDRB. Sedangkan peubah yang paling sedikit memberikan pengaruh di kabupaten/kota di Jawa Barat adalah Tingkat Kemiskinan, yaitu Kabupaten Tasikmalaya
Keyword: IPM, Global OLS, GTWR, spatio temporal, Kernel, Great Circle Distance

Judul: Sintesis 1-Kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai Prekursor Asam (S)-(+)-(6-Metoksi-2-naftil)propanoat
Abstrak: Senyawa 1-kloro-2-metoksi-6-propilnaftalena-1,3-dioksolana (1:1) sebagai prekursor asam (S)-(+)-(6-metoksi-2-naftil)propanoat disintesis dari bahan awal 2-metoksinaftalena. Tahapan sintesis diawali dengan klorinasi menggunakan 2 jenis pereaksi klorinasi, yakni isosianurat terklorinasi dan NaOCl. Klorinasi dengan isosianurat terklorinasi berhasil menyintesis 1-kloro-2-metoksinaftalena sebagai produk monoklorinasi melalui pencirian dengan kromatograf gas-spektrometer massa (GC-MS). Nisbah konversi produk paling efisien diperoleh pada laju penambahan 2.5 mmol/jam. Sebaliknya, klorinasi dengan NaOCl menghasilkan produk triklorinasi. 1-Kloro-2-metoksinaftalena selanjutnya diasilasi dengan propanoil klorida, tetapi analisis dengan GC menunjukkan bahwa produk asilasi tidak terbentuk. Sistem bebas-air diperlukan untuk keberhasilan proses asilasi tersebut.
Keyword: isosianurat terklorinasi, NaOCl, nisbah konversi