Judul: Analisis Regresi Terboboti Geografi dan Regresi Terboboti Geografi Campuran (Faktor Status Kesejahteraan Rendah Kecamatan-Kecamatan di Sulawesi Utara)
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah mendasar yang ada dan masih dialami sampai saat ini di Indonesia. Suatu kajian mendalam yang mempertimbangkan faktor-faktor penyebab kemiskinan sangat diperlukan guna memberikan gambaran penyelesaian yang tepat bagi penanganan kemiskinan. Letak geografi merupakan faktor penting dalam mempengaruhi kemajuan maupun kemiskinan suatu bangsa. Adanya efek spasial merupakan suatu hal yang lazim terjadi antara satu wilayah dengan wilayah yang berdekatan. Oleh karena itu, diperlukan suatu permodelan yang bisa mengatasi fenomena variabilitas data spasial tersebut. Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan telah mempublikasikan indikator kesejahteraan Provinsi-Provinsi di Indonesia dan basis data terpadu tiap Kecamatan, Kabupaten/Kota maupun Provinsi. Berdasarkan basis data terpadu tersebut akan dilakukan studi kasus untuk menganalisis kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara menggunakan analisis regresi terboboti geografi (RTG) dan regresi terboboti geografi campuran (RTGC). Dari penelitian ini dapat diduga faktor-faktor yang mempengaruhi status kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara, dan dapat membandingkan model regresi global, model RTG dan model RTGC. Dari regresi global diperoleh peubah yang signifikan mempengaruhi status kesejahteraan rendah (Y) pada taraf nyata 5% yaitu peubah kepala rumah tangga perempuan (X1), penderita cacat (X3), individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5), rumah tangga memiliki bangunan milik sendiri (X6), rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Nilai R2, AIC dan MSE yang diperoleh yaitu 0.966, 787.419 dan 7.8. Pengujian keragaman spasial menggunakan uji Breusch-Pagan (BP) menunjukkan bahwa terdapat keragaman spasial pada data status kesejahteraan rendah kecamatan di Sulawesi Utara. Keragaman spasial tersebut juga menunjukkan bahwa setiap Kecamatan di Sulawesi Utara memiliki karakteristik tersendiri, sehingga diperlukan pendekatan lokal dalam memodelkan dan untuk mengatasi keragaman yang terjadi pada status kesejahteraan rendah yakni dengan mengunakan analisis RTG. Analisis RTG merupakan pemodelan yang bersifat lokal di setiap lokasi, sehingga diperoleh pendugaan parameter sebanyak lokasi amatan. Nilai R2, MSE, AIC yang diperoleh adalah 0.977, 741.857 dan 5.692. Salah satu hasil pendugaan parameter RTG dengan taraf nyata 5% pada Kecamatan Tikala, diperoleh faktor yang berpengaruh yakni peubah penderita cacat (X3), individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5), rumah tangga bangunan milik sendiri (X6), rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Analisis RTGC memberikan hasil pendugaan parameter bersifat lokal dan global. Nilai nilai R2, MSE, AIC yang diperoleh adalah 0.969, 773.735 dan 7.134. Salah satu hasil pendugaan parameter RTGC dengan taraf nyata 5% pada lokasi Kecamatan Tikala, diperoleh parameter lokal yakni peubah penderita cacat (X3), rumah tangga bangunan milik sendiri (X6) dan rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan parameter global yakni peubah individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Pembandingan model regresi global, model RTG dan model RTGC dilihat dengan membandingkan nilai MSE, AIC dan R2 dari setiap model tersebut. Model RTG merupakan model terbaik dalam menjelaskan pengaruh terhadap status kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Sulawesi Utara karena model RTG tersebut memiliki nilai MSE dan AIC terkecil serta Nilai R2 terbesar.
Keyword: regression, geographically weighted regression (GWR), mixed geographically weighted regression (MGWR)

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: Prenilasi Senyawa β-Diketon sebagai Prekursor 3-Prenilflavon
Abstrak: One group of flavonoids that has not been commonly synthesized is 3- prenylflavone. The main objective of this experiment was to synthesize precursor of 3-prenylflavone. Firstly, β-diketone was synthesized via 4 steps from phenol as starting compound with total yield of 24%. Prenylation of β-diketone with prenyl bromide and K2CO3 base produced 4 fractions which were separated by using preparative thin layer chromatography (PTLC) with n-hexane:EtOAc (8:2) as the eluent. Fraction with Rf = 0.80 was further separated by using preparative PTLC with n-hexane:EtOAc (99:1) as the eluent. Two fractions were obtained with Rf = 0.38 and 0.42. The first fraction has been characterized as diprenylated β-diketone with 49% yield. Application of protecting group on the phenolic OH group in β- diketone are needed to obtain monoprenylated β-diketone which can be further cyclized into 3-prenylflavone
Keyword: