Judul: Pengembangan Regresi Terboboti Geografis dan Temporal Menggunakan Interaksi Jarak Spasial-Temporal (Studi Kasus: Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Tengah Tahun 2011-2015).
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) adalah salah satu metode analisis regresi yang bersifat lokal pada setiap lokasi pengamatan. Salah satu komponen mendasar dari RTG adalah penggunaan matriks pembobot yang dibangun dari hubungan spasial. Analisis data spasial melibatkan beberapa lokasi amatan yang seringkali hanya diamati pada satu waktu. Data spasial dengan melibatkan amatan beberapa waktu (temporal) merupakan hal yang penting dalam analisis spasial. Oleh karena itu untuk peningkatan presisi pendugaan parameter pada model RTG, dilakukan pengamatan untuk setiap lokasi pada kurun waktu tertentu. Metode Regresi Terboboti Geografis dan Temporal (RTGT) merupakan pengembangan dari metode RTG dengan mempertimbangkan unsur lokasi dan waktu. Pemodelan jarak spasial-temporal pada metode RTGT mengggunakan operator penjumlahan. Hal ini menyebabkan jarak yang diukur dalam dimensi ruang tidak berpengaruh pada jarak temporal sehingga kurang sesuai untuk memodelkan interaksi spasialtemporal. Metode Improved Regresi Terboboti Geografis dan Temporal (IRTGT) merupakan pengembangan dari metode RTGT dengan menambahkan pembobot interaksi pada fungsi jarak spasial-temporal. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) pada kurun waktu 2011- 2015, Pulau Jawa masih memberikan kontribusi terbesar Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sebesar 57.73% bagi pertumbuhan ekonomi Indonesia. PDRB per kapita menurut Provinsi di Pulau Jawa, Provinsi Jawa Tengah memiliki jumlah terendah jika dibandingkan dengan provinsi lainnya. Hal ini mengindikasikan bahwa tingkat perekonomian di Jawa Tengah perlu ditingkatkan supaya mampu bersaing dengan provinsi-provinsi lain di Pulau Jawa. Oleh karena itu, dilakukan penelitian yang bertujuan untuk memodelkan pertumbuhan ekonomi yang diukur melalui PDRB pada setiap kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah dengan melibatkan peubah jumlah angkatan kerja yang bekerja, pendapatan asli daerah, dan upah minimum kabupaten. Tahap awal dalam penelitian ini adalah menyusun program model IRTGT melalui model RTGT. Paket Program R yang tersedia saat ini belum dilengkapi pengolah data RTGT maupun IRTGT, sehingga dilakukan penyusunan program untuk ke dua model tersebut dengan menggunakan Program R. Penyusunan program dilakukan secara simultan untuk ke dua model RTGT dan IRTGT. Penyusuan program analisis menggunakan bantuan program R dengan melibatkan beberapa paket tambahan, yaitu GW model, MASS, dan matrixcalc. Program utama analisis pada model IRTGT terdiri dari beberapa sub program yang dirancang sesuai dengan kebutuhan analisis, yaitu “bwd.RTG”, “taw.cv.IRTGT”, “lambda.cv.IRTGT”, “epsi.IRTGT”, “bwd.IRTGT”, dan “prog.IRTGT”. Masingmasing sub program tersebut saling berkaitan satu sama lain dalam proses pendugaan parameter. Setelah tahap tersebut selesai, digunakan program “uji.parsial.IRTGT” untuk melakukan pengujian parameter model IRTGT. Hasil perbandingan dari kebaikan model menyatakan bahwa metode IRTGT menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) dan Akaike Information Criterion (AIC) lebih kecil dibandingkan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) dan RTGT yaitu berturut-turut adalah 11.268 dan 2185.810. Nilai Pseudo pada model IRTGT cukup tinggi dibandingkan model lain yaitu sebesar 0.719. Berdasarkan nilai penduga parameter, peubah pendapatan asli daerah memberikan pengaruh lebih besar terhadap nilai PDRB di setiap kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah pada kurun waktu 2011-2015 dari pada peubah yang lain. Upah minimum kabupaten memberikan pengaruh yang lebih kecil dibandingkan peubah lain terhadap nilai PDRB di masing-masing daerah pada tahun 2014.
Keyword: Regresi Terboboti Geografis dan Temporal, Interaksi spasialtemporal, Improved Regresi Terboboti Geografis dan Temporal

Judul: Penerapan Regresi Panel Terboboti Geografis pada Produk Domestik Regional Bruto di Jawa Tengah Tahun 2011-2015.
Abstrak: Indikator yang mengukur keberhasilan pembangunan daerah adalah tingkat pertumbuhan ekonomi. Tingkat pertumbuhan ekonomi merupakan indikator ekonomi yang diturunkan dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan. PDRB suatu daerah mungkin dipengaruhi oleh kabupaten/kota di sekitarnya. Berdasarkan eksplorasi data, kabupaten/kota yang berdekatan dengan kabupaten/kota yang memiliki nilai PDRB tinggi, maka memiliki nilai PDRB yang cenderung tinggi pula. Hal ini menunjukkan bahwa nilai PDRB antar kabupaten/kota tidak saling bebas, hal ini menunjukkan pengaruh spasial. Provinsi Jawa Tengah dipilih sebagai wilayah studi dalam penelitian ini karena kontribusi PDRB Jawa Tengah bagi PDB Indonesia masih rendah jika dibandingkan dengan Provinsi Jawa Barat dan Jawa Timur. PDRB suatu kabupaten/kota dipengaruhi oleh kabupaten/kota sekitarnya, sehingga mungkin terdapat keragaman spasial. Fatulloh (2013) menunjukkan bahwa model Regresi Terboboti Geografis (RTG) dari PDRB 113 kabupaten/kota di Pulau Jawa lebih baik daripada model Regresi Linier. Hal tersebut dikarenakan terdapat keragaman spasial diantara kabupaten/kota. PDRB dihitung setiap tahun. Hal ini menunjukkan bahwa disamping terdapat keragaman diantara kabupaten/kota, mungkin juga terdapat pengaruh dari waktu. Kombinasi antara data lintas lokasi dan data lintas waktu disebut data panel. Yu (2010) mengembangkan model RTG untuk data panel. Model tersebut dikenal dengan model Regresi Panel Terboboti Geografis (RPTG). Penelitian ini menggunakan model RPTG. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari BPS Provinsi Jawa Tengah. Peubah respon yang diamati yaitu PDRB kabupaten/kota, sedangkan peubah penjelas yang digunakan adalah jumlah tenaga kerja, pendapatan asli daerah, upah minimum kabupaten, dan indeks pembangunan manusia. Hasil uji Lagrange Multiplier (LM) diperoleh bahwa hanya efek lokasi yang berpengaruh nyata (𝜒�����ℎ𝑖�����𝑡�����2 = 308.9, nilai-p = 0.000), sedangkan efek waktu tidak berpengaruh nyata. Hasil uji keragaman spasial dengan uji Breusch-Pagan dari model panel diperoleh bahwa terdapat keragaman antar lokasi (BP = 23.898, nilai-p = 0.000). Fungsi pembobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah fungsi pembobot adaptif bisquare. Lebar jendela optimum didapatkan dari nilai CV minimal antar tahun. Berdasarkan model RPTG dari masing-masing kabupaten/kota, terdapat lima kelompok yang dikelompokkan berdasarkan peubah penjelas yang berpengaruh nyata. Kelompok pertama kabupaten/kota yang dipengaruhi oleh peubah jumlah tenaga kerja (X1), PAD (X2) dan IPM (X4). Kelompok kedua adalah kabupaten/kota yang dipengaruhi oleh peubah PAD (X2) dan IPM (X4). Kabupaten/kota kelompok ketiga dipengaruhi oleh peubah jumlah tenaga kerja (X1), UMK (X3), dan IPM (X4). Kelompok keempat hanya dipengaruhi oleh peubah UMK (X3) dan IPM (X4). Kabupaten/kota kelompok kelima merupakan gabungan dari kelompok kedua dan keempat, yaitu dipengaruhi oleh peubah PAD (X2), UMK (X3), dan IPM (X4). Peubah IPM (X4) berpengaruh nyata di semua kabupaten/kota, sedangkan peubah lainnya memiliki pengaruh yang beragam di setiap kabupaten/kota.
Keyword: data panel, produk domestik regional bruto, regresi panel terboboti geografis

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: