Judul: Proyeksi Penduduk Multiregional Untuk Tiga Wilayah Di Indonesia
Abstrak: Indonesia memiliki beberapa masalah kependudukan yaitu laju pertumbuhan penduduk yang pesat dan penyebaran penduduk yang tidak merata. Proyeksi penduduk akan melihat laju pertumbuhan dan penyebaran penduduk untuk periode selanjutnya yang dipengaruhi oleh komponen demografi yaitu kematian, kelahiran dan migrasi. Berdasarkan data migran seumur hidup hasil Sensus Penduduk tahun 2010, tercatat bahwa Pulau Jawa adalah wilayah yang paling banyak mengeluarkan migran dan Pulau Sumatera yang menduduki urutan kedua. Sehingga, dalam penelitian ini wilayah Indonesia dibagi menjadi tiga wilayah yaitu Pulau Sumatera, Pulau Jawa dan pulau lainnya. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan proyeksi penduduk multiregional Indonesia dengan menggunakan suatu matriks operator pertumbuhan yang disusun oleh komponen survivorship dan intensitas kelahiran bayi. Untuk mendekati pola survival penduduk, Makeham menawarkan suatu fungsi survival. Sebagai perbandingan, kajian ini menawarkan suatu model lain yang merupakan penjumlahan dua buah fungsi eksponensial dan suatu konstanta. Untuk mendekati pola tingkat kelahiran penduduk, kajian ini menawarkan suatu fungsi kontinu yang merupakan modifikasi dari fungsi Gamma dan akan dibandingkan dengan suatu fungsi kontinu yang merupakan modifikasi dari fungsi Beta. Akurasi model diukur dengan menggunakan nilai proportional error. Dengan menggunakan data Sensus Penduduk 2010, pengepasan model dibantu oleh software Mathematica 10.3. Data migrasi lima tahunan diperoleh dari hasil Survei Penduduk Antar Sensus yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik pada tahun 2015. Untuk melihat pola migrasi antarwilayah, Rogers menawarkan suatu model migrasi yang terdiri dari 11 parameter, yang memperlihatkan bahwa puncak arus migrasi antarwilayah terjadi pada penduduk kelompok umur 20-24 tahun. Nilai parameter diperoleh oleh Muslimah berdasarkan data arus migrasi Indonesia pada tahun 2005. Berdasarkan pengepasan data yang dilakukan ternyata model yang merupakan penjumlahan dua buah fungsi eksponensial dan satu konstanta lebih mendekati pola survival penduduk. Model tersebut terdiri dari tujuh buah parameter, yang memperlihatkan tingkat kematian di setiap umur penduduk dan terjadi tingkat kematian bayi yang tinggi. Berdasarkan pengepasan data yang dilakukan ternyata fungsi kontinu yang merupakan modifikasi dari fungsi Beta lebih mendekati pola tingkat kelahiran penduduk. Model tersebut terdiri dari empat buah parameter, yang memperlihatkan umur reproduksi terendah dan tertinggi. Hasil pengepasan model memperlihatkan puncak tingkat kelahiran penduduk terjadi pada perempuan kelompok umur 25-29 tahun. Hasil proyeksi penduduk memperlihatkan bahwa laju pertumbuhan penduduk untuk tahun 2016-2020 adalah 1.27% per tahun, di mana jumlah penduduk Indonesia pada tahun 2020 adalah 270,937,805 jiwa dengan 22.02% berada di Pulau Sumatera, 57.53% berada di Pulau Jawa dan 20.45% berada di pulau lainnya. Dalam waktu jangka panjang, proporsi penduduk Indonesia yang menempati Pulau Jawa akan semakin menurun hingga akan stabil menjadi sebesar 41%. Sedangkan proporsi penduduk Indonesia yang menempati Pulau Sumatera dan pulau lainnya akan semakin meningkat hingga akan stabil berturut-turut menjadi sebesar 26% dan 33%. Berdasarkan hasil analisis terhadap matriks operator pertumbuhan, diperoleh bahwa pertumbuhan penduduk Indonesia pada akhirnya akan memiliki rasio pertumbuhan yang stabil sebesar 1.0326 untuk periode lima tahunan dan laju pertumbuhan yang stabil sebesar 0.641% per tahun. Hal tersebut akan mulai terjadi pada tahun 2150, yaitu ketika proporsi penduduk berdasarkan komposisi umur pada setiap wilayah mencapai kondisi yang stabil dengan asumsi bahwa tidak ada perubahan dalam tren kelahiran dan kematian.
Keyword: matriks operator pertumbuhan, proyeksi penduduk multiregional, tingkat kelahiran, tingkat bertahan hidup

Judul: Pendugaan life table multiregional untuk tiga kategori wilayah di Indonesia berdasarkan data sensus penduduk tahun 2010
Abstrak: Karya ilmiah ini membahas tentang penyusunan life table multiregional Indonesia yang dibagi dalam tiga wilayah yaitu Pulau Sumatera, Pulau Jawa dan pulau lainnya. Dalam penyusunan life table multiregional, dibutuhkan nilai tingkat kematian yang diperoleh dari perhitungan life table uniregional dan arus migrasi keluar yang nilainya diperoleh dengan menggunakan model arus migrasi Jawa Bali dan Luar Jawa Bali. Berdasarkan hasil perhitungan life table multiregional, penduduk Pulau Sumatera mempunyai angka harapan hidup 70.68 tahun dengan 12.90 tahun dihabiskan di Pulau Jawa dan 2.87 tahun dihabiskan di pulau lainnya, penduduk Pulau Jawa mempunyai angka harapan hidup 71.57 tahun dengan 6.26 tahun dihabiskan di Pulau Sumatera dan 7.51 tahun dihabiskan di pulau lainnya, penduduk pulau lainnya mempunyai angka harapan hidup 68.39 tahun dengan 2.37 tahun dihabiskan di Pulau Sumatera dan 9.08 tahun dihabiskan di Pulau Jawa.
Keyword: migration flow models, multiregional life table, population transition probability, uniregional life table

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: