Judul: Multidimensional Scaling Analysis and Procrustes Analysis of the Poverty of Nusa Tenggara Barat Province
Abstrak: Kemiskinan masih menjadi salah satu permasalahan di Indonesia dan berbagai upaya penanggulangannya telah dilakukan. Upaya penanggulangan kemiskinan dapat dievaluasi dengan membandingkan kondisi kemiskinan pada periode waktu tertentu. Penelitian ini membandingkan kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) pada tahun 2013, 2018, dan 2019 serta membandingkan pola kemiripan kemiskinan di setiap kabupaten/kota. Perbandingan kemiskinan tersebut akan diukur menggunakan analisis Procrustes, sedangkan pola kemiripan kemiskinan di setiap kabupaten/kota dapat diketahui dengan metode Multidimensional Scaling (MDS). Data yang digunakan merupakan hasil SUSENAS tahun 2013, 2018 dan 2019. Data tersebut mencakup indikator atau peubah yang terkait dengan isu kemiskinan di setiap kabupaten/kota di Provinsi NTB. Hasil pemetaan konfigurasi dengan MDS pada ketiga tahun tersebut menunjukkan bahwa karakteristik kemiskinan di Kota Mataram berbeda dengan kabupaten/kota lainnya. Hasil analisis Procrustes menunjukkan bahwa kemiskinan tahun 2013 dan 2018 sangat mirip dengan nilai R^2 sebesar 95,42% dan perbedaan persentase kemiskinan tahun 2013 dan 2018 sebesar 3,27%. Data kemiskinan tahun 2018 dan 2019 sangat mirip dengan nilai R^2 sebesar 98,03% dan perbedaan persentase kemiskinan tahun 2018 dan 2019 sebesar 0,19%. Hal tersebut menunjukkan bahwa penanggulangan kemiskinan di Provinsi NTB masih belum mencapai hasil yang signifikan., Poverty is one of the problems in Indonesia and the efforts to reduce the poverty have been made. Poverty reduction efforts can be evaluated by comparing poverty conditions over a certain period of time. The study compared poverty in Nusa Tenggara Barat (NTB) Province in 2013, 2018 and 2019 and compared the pattern of poverty similarity in each district/city. The poverty comparison will be measured using the Procrustes analysis, while the pattern of poverty similarities in each district/city can be determined using the Multidimensional Scaling (MDS) method. The data used are the results of SUSENAS in 2013, 2018 and 2019. The data includes indicators or variables related to poverty issues in each district/city in NTB Province. Mapping results with MDS in the three years showed that the characteristics of poverty in Mataram is different from other districts/cities. The results of the Procrustes analysis showed that poverty in 2013 and 2018 was very similar to the value of 95,42% and the difference of the percentage of poverty in 2013 and 2018 was 3,27%. The poverty data for 2018 and 2019 were very similar with a value of 98,03% and the difference of the percentage of poverty in 2018 and 2019 was 0,19%. This showed that poverty reduction in NTB Province had not yet achieved significant results.
Keyword: Multidimensional Scaling, poverty, Procrustes analysis

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: 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: