Judul: Penerapan SEM-PLS untuk Mengevaluasi Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia
Abstrak: Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator penting untuk mengukur seberapa besar keberhasilan suatu negara dalam membangun kualitas hidup manusia. Faktor penunjang kualitas IPM di Indonesia adalah bidang kesehatan, pendidikan, dan ekonomi. Mengetahui hubungan antar peubah laten dan hubungan antara peubah laten dengan masing-masing indikatornya dapat dianalisis menggunakan Structural Equation Modelling (SEM). Namun demikian diperlukan asumsi kenormalan data. Structural Equation Modelling-Partial Least Squares (SEM-PLS) merupakan solusi untuk asumsi kenormalan data serta tidak mensyaratkan banyaknya minimum contoh. Penelitian ini menggunakan data BPS 2018 yang terdiri dari 4 peubah laten yaitu IPM, kesehatan, pendidikan, dan ekonomi, dengan 18 indikator dari 34 provinsi di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh indikator peubah laten pendidikan, ekonomi, serta kesehatan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berdasarkan data provinsi di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peubah laten pendidikan, ekonomi, serta kesehatan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Indonesia. Model yang diuji sudah cukup baik dalam menjelaskan keragaman dari peubah laten Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dengan nilai evaluasi 𝑄��2 sebesar 71,9%.
Keyword: Bootsrapping, Human Development Index (HDI), Structural Equation Modelling-Partial Least Squares (SEM-PLS)

Judul: Application of SEM-PLS to Evaluate Factors Influencing the Human Development Index
Abstrak: Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator penting untuk mengukur seberapa besar keberhasilan suatu negara dalam membangun kualitas hidup manusia. Faktor penunjang kualitas IPM di Indonesia adalah bidang kesehatan, pendidikan, dan ekonomi. Mengetahui hubungan antar peubah laten dan hubungan antara peubah laten dengan masing-masing indikatornya dapat dianalisis menggunakan Structural Equation Modelling (SEM). Namun demikian diperlukan asumsi kenormalan data. Structural Equation Modelling-Partial Least Squares (SEM-PLS) merupakan solusi untuk asumsi kenormalan data serta tidak mensyaratkan banyaknya minimum contoh. Penelitian ini menggunakan data BPS 2018 yang terdiri dari 4 peubah laten yaitu IPM, kesehatan, pendidikan, dan ekonomi, dengan 18 indikator dari 34 provinsi di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh indikator peubah laten pendidikan, ekonomi, serta kesehatan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berdasarkan data provinsi di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peubah laten pendidikan, ekonomi, serta kesehatan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Indonesia. Model yang diuji sudah cukup baik dalam menjelaskan keragaman dari peubah laten Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dengan nilai evaluasi 𝑄��2 sebesar 71,9%.
Keyword: Bootsrapping, Human Development Index (HDI), Structural Equation Modelling-Partial Least Squares (SEM-PLS)

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: