Judul: Penerapan Regresi Kuantil Spasial Otoregresif Untuk Data Produk Domestik Regional Bruto (Studi Kasus: 113 Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Tahun 2010)
Abstrak: Analisis regresi digunakan untuk memodelkan hubungan antara peubah respon dengan peubah penjelas. Metode ini memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi, salah satunya adalah kebebasan antar pengamatan. Apabila suatu pengamatan memiliki efek spasial, yaitu suatu pengamatan pada daerah tertentu dipengaruhi oleh daerah yang berada disekitarnya, maka metode yang digunakan adalah analisis regresi spasial. Pemodelan spasial dapat dilakukan berdasarkan jenis efek spasial yang terjadi pada data yang akan diteliti. Pemodelan spasial otoregresif (spatial autoregressive model/ SAR) dilakukan apabila terdapat ketergantungan spasial pada peubah respon. Pada saat asumsi kehomogenan ragam tidak terpenuhi pada pemodelan SAR, maka permasalahan ini dapat diatasi dengan melakukan pemodelan regresi terboboti (geographically weighted regression/GWR). Alternatif lain dalam menangani permasalahan keheterogenan ragam spasial yaitu dengan model regresi kuantil spasial otoregresif (spatial autoregressive quantile regression/SARQR). Model ini merupakan gabungan antara model SAR dengan regresi kuantil (quantile regression /QR). Pendugaan parameter model SARQR menggunakan metode regresi kuantil peubah instrumen (Instrumetal Variable Quantile Regression/IVQR). Pemodelan GWR terhadap peubah respon nilai PDRB pada 113 kabupaten/kota di Pulau Jawa pada Tahun 2010 pernah dilakukan oleh Fatulloh (2013). Pada penelitian ini, pemodelan nilai PDRB menggunakan model SARQR. Model SARQR dapat mengatasi efek spasial yang terjadi pada data dengan menetapkan beberapa model berbeda pada setiap kelompok kuantil, sehingga dapat ditentukan faktor-faktor yang mempengaruhi nilai PDRB di Pulau Jawa. Data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS), yaitu data Potensi Desa (PODES), PDRB kabupaten/kota, dan jumlah penduduk tingkat kabupaten/kota. Peubah penjelas yang diamati antara lain, persentase penduduk miskin (X1), rasio fasilitas pendidikan/ jumlah penduduk (X4), angka harapan hidup (X6), potensi desa laut (X11), rasio kepala keluarga menggunakan listrik (X14), jumlah pertokoan dan pasar permanen (X17). Hasil penelitian menunjukkan terdapat lima kelompok kuantil dengan nilai quantile verification skill score (QVSS) terbaik , yaitu kuantil 0.1, 0.5, 0.75, 0.85 dan 0.99. Setiap kelompok memiliki model yang berbeda dengan faktor yang mempengaruhi perubahan nilai PDRB juga berbeda. Kelompok kuantil ke-0.1, 0.25, dan 0.99 dipengaruhi oleh dua faktor yang bepengaruh nyata, yaitu rasio fasilitas pendidikan/jumlah penduduk (X4), dan jumlah pertokoan dan pasar permanen (X17). Sedangkan pada kuantil ke-0.5 dan 0.99 terdapat satu peubah tambahan yaitu potensi desa laut (X11). Semua peubah memiliki nilai dugaan koefisien positif yang berarti kenaikan tiga faktor tersebut akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB di kabupaten/kota Pulau Jawa. Nilai Breusch-Pagan (BP) pada setiap model yang lebih kecil dibandingkan model SAR (BP=8.44). Hal ini menunjukkan bahwa model SARQR tidak hanya mampu mengatasi ketergantungan spasial akan tetapi model ini juga mampu mengatasi keheterogenan ragam yang terjadi pada data nilai PDRB di Pulau Jawa.
Keyword: heterokedastisitas, spasial otoregresif, regresi kuantil, regresi kuantil spasial otoregresif

Judul: Analisis Data Produk Domestik Regional Bruto Pulau Jawa Menggunakan Pendekatan Regresi Kuantil Autoregresif Spasial
Abstrak: Analisis regresi kuantil merupakan pengembangan dari analisis regresi klasik untuk menangani masalah heteroskedastisitas yang dapat menyebabkan pengujian hipotesis yang dilakukan mengarahkan kepada kesimpulan yang keliru. Penerapan regresi kuantil ini telah meluas khususnya di bidang ekonomi. Berbagai data ekonomi dapat dianalisis menggunakan pendekatan regresi kuantil. Salah satunya adalah data produk domestik regional bruto (PDRB) sebagai indikator penting untuk mengukur kondisi ekonomi suatu wilayah dalam periode waktu tertentu. Data ekonomi seperti data PDRB yang bervariasi antar wilayah di suatu negara seringkali menunjukkan pola spasial. Dalam perspektif spasial, dapat ditemukan efek spasial yang terdiri atas dependensi spasial dan keheterogenan spasial. Pada umumnya pemodelan regresi spasial hanya memperhatikan satu efek spasial. Untuk menangani permasalahan dari kedua efek spasial yang dapat terjadi, penelitian ini menggunakan model regresi kuantil autoregresif spasial /SARQR. SARQR adalah metode yang menggabungkan regresi kuantil dengan pemodelan SAR. Metode yang dapat digunakan untuk menduga parameter model SARQR yaitu two stage quantile regression (2SQR) dan instrumental variable quantile regression (IVQR). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penduga parameter model SARQR menggunakan data simulasi dan menerapkan model SARQR pada data PDRB Kabupaten/Kota di Pulau Jawa tahun 2019. Pada penelitian ini, nilai bias penduga model SARQR dengan metode 2SQR dibandingkan dengan metode IVQR pada data simulasi yang mengandung dependensi spasial dan keheterogenan spasial. Simulasi dilakukan dengan variasi jumlah amatan yaitu n=15,60, dan 120 dengan ulangan sebanyak 1000 kali. Matriks pembobot spasial yang digunakan yaitu matriks Circular World. Selain itu, nilai bias penduga model SARQR juga dibandingkan dengan nilai bias penduga model regresi kuantil yang hanya menangani masalah heteroskedastisitas. Hasil simulasi menunjukkan bahwa nilai bias penduga parameter β metode IVQR lebih kecil dibandingkan metode 2SQR dan regresi kuantil untuk setiap variasi nilai autokorelasi spasial dan juga variasi jumlah data baik pada pemodelan kuantil 0,25, 0,5 maupun 0,75. Hal ini menunjukkan bahwa metode IVQR lebih baik digunakan untuk menduga parameter model SARQR dibandingkan dengan metode 2SQR sehingga metode IVQR diterapkan pada data yang heterogen seperti pada data PDRB Kab/Kota di Pulau Jawa tahun 2019. Hasil eksplorasi data PDRB kabupaten/kota Pulau Jawa menunjukkan adanya hubungan spasial antar daerah. Sebaran PDRB yang bervariasi antar kabupaten/kota menunjukkan terjadinya dependensi spasial dan keheterogenan spasial. Pemodelan SARQR dengan metode IVQR pada data PDRB Kab/Kota di Pulau Jawa Tahun 2019 menghasilkan model yang berbeda pada setiap kelompok kuantil. Pada taraf nyata 5%, peubah JTK berpengaruh nyata terhadap PDRB untuk setiap kuantil. Pada pemodelan kuantil 0,5, peubah PAD berpengaruh nyata terhadap nilai PDRB. Adapun peubah IPM dan UMK tidak berpengaruh nyata terhadap nilai PDRB untuk semua kuantil. Nilai QVSS tertinggi sebesar 0,713 diperoleh dari metode IVQR dengan nilai tau 0,75 yang berarti bahwa pada pemodelan kuantil 75%, model dapat menggambarkan keragaman PDRB sebesar 71,3%, sisanya 28,7% dijelaskan oleh peubah lain di luar model. Dari model yang diketahui bahwa peubah jumlah tenaga kerja mempengaruhi PDRB Kab/Kota di Pulau Jawa tahun 2019 secara positif
Keyword: GRDP, instrumental variable quantile regression, spatial autoregressive quantile regression, two stage quantile regression

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: