Judul: Model Regresi Terboboti Geografis Temporal Kekar untuk Tingkat Kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur
Abstrak: Regresi terboboti geografis adalah salah satu metode statistika yang dapat digunakan menganalisis keragaman spasial. Keragaman spasial terjadinya ketika hubungan antar peubah berbeda-beda antara suatu lokasi dengan lokasi lainnya (Fotheringham et al 2002). Pendekatan yang dilakukan oleh RTG adalah pendekatan titik. Selain ruang, waktu juga merupakan dimensi penting yang berkaitan dengan kasus sosial dan lingkungan. Aspek waktu (temporal) dapat memberikan informasi berharga dalam dinamika proses spasial yang mendasarinya. Regresi terboboti geografis dikembangkan dengan melibatkan unsur waktu, yang kemudian dikenal dengan regresi terboboti geografis temporal (RTGT). Model RTGT dalam menduga parameter menggunakan metode kuadrat terkecil (MKT). Pendugaan parameter menggunakan MKT sangat sensitif terhadap data pencilan. Pencilan sering kali mempengaruhi model secara umum sehingga pengaruh dari pencilan tersebut harus dikurangi atau dihilangkan. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang membuat model RTGT kekar terhadap pencilan. Metode yang digunakan model untuk mengatasi pencilan model RTGT adalah menggunakan Generalized M-estimator (GM-estimator) dan S-estimator. Model RTGT kekar yang terbentuk dinamakan RTGTK GM-estimator dan S-estimator. GM-estimator dan S-estimator digunakan untuk memperbaiki model yang mengandung pencilan pada peubah penjelas dan peubah respon. GM-estimator mampu mengatasi pencilan ketika jumlah pencilan pada gugus data tidak lebih dari 1/(p+1) dengan p adalah dimensi peubah penjelas. S-estimator mempunyai kemampuan mengatasi pencilan sampai 50% gugus data. Data terapan yang digunakan adalah tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur tahun 2011-2015. Tingkat kriminalitas merupakan salah satu indikator untuk mengukur rasa aman masyarakat. Semakin tinggi kriminalitas menunjukkan semakin banyak tindak kejahatan pada masyarakat yang merupakan indikasi bahwa kondisi masyarakat menjadi semakin tidak aman. Peubah penjelas yang digunakan adalah persentase penduduk miskin (����������1), kepadatan penduduk(����������2), PDRB perkapita(����������3), tingkat pengangguran terbuka(����������4) dan indeks pembangunan manusia (IPM). Berdasarkan hasil publikasi Badan Pusat Statistik Indonesia Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur termasuk 10 besar provinsi yang rawan terjadi tindak kriminalitas. Berdasarkan uji Breusch Pagan dan diagram kotak garis, tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur tahun 2011-2015 memiliki keragaman spasial dan keragaman waktu. Selain itu, tingkat kriminalitas di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur terindikasi adanya data pencilan setiap tahunnya. Umumnya, data pencilan terjadi di daerah perkotaan di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur. Model RTGT di Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur menghasilkan galat yang terdeteksi sebagai pencilan. Berdasarkan diagram kotak garis, dalam kurun waktu 2011-2015 galat yang sering terdeteksi sebagai pencilan di Provinsi Jawa Tengah terjadi di Kabupaten Magelang, Kabupaten Sragen, Kota Semarang, Kota Pekalongan, Kota Surakarta, dan Kota Salatiga. Galat model RTGT yang terdeteksi sebagai pencilan di Provinsi Jawa Timur dalam kurun waktu 2011-2015 terjadi di Kabupaten Jember, Kabupaten Jombang, Kabupaten Situbondo, Kabupaten Nganjuk, Kota Malang, Kota Probolinggo, Kota Mojokerto, Kota Blitar, dan Kota Pasuruan. Perbandingan model RTGT, RTGTK GM-estimator dan RTGTK S-estimator dilihat berdasarkan nilai����������������������������������������������������������������������2, Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Deviation.(MAD). Hasil perbandingan model menunjukkan bahwa model RTGTK efektif memperbaiki model RTGT yang mengandung data pencilan. Model RTGTK GM estimator dan S-estimator menghasilkan nilai RMSE dan MAD yang lebih kecil dari RTGT. Perbandingan model RTGTK GM-estimator dan S-estimator menunjukkan S-estimator menghasilkan model dugaan yang lebih baik. Model RTGTK S-estimator di Provinsi Jawa Tengah menghasilkan
Keyword: regresi terboboti geografis (RTG), regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT), regresi terboboti geografis temporal kekar (RTGTK), pencilan, GM-estimator, S-estimator

Judul: Pendugaan Model Regresi Terboboti Geografis dan Temporal Kekar menggunakan Penduga-M (Studi Kasus: Jumlah Peserta KB Aktif Jawa Timur Tahun 2009-2016).
Abstrak: Regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT) merupakan pengembangan dari model regresi terboboti geografis (RTG) yang digunakan untuk menangani keragaman spasial dan temporal secara simultan. Pemodelan ini menghasilkan model yang bersifat lokal untuk setiap lokasi dan waktu sehingga model yang dihasilkan lebih representatif. Metode yang digunakan pada analisis RTGT adalah metode kuadrat terkecil terboboti yang tidak kekar (robust) terhadap pencilan. Penanganan pencilan pada RTGT dapat dilakukan dengan menggunakan penduga-M. Penggabungan metode penduga-M pada model RTGT selanjutnya disebut pemodelan RTGT Kekar. Pemodelan ini diharapkan dapat mengatasi keragaman spasial dan keragaman temporal yang terjadi serta menghasilkan model yang representatif dan kekar terhadap pencilan. Pada data jumlah peserta keluarga berencana (KB) aktif di Jawa Timur, ditemukan adanya keragaman pada data, baik secara spasial maupun secara temporal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pemodelan RTGT pada data jumlah peserta KB aktif di Jawa Timur tahun 2009-2016 (𝑌������) dengan jumlah pasangan usia subur (𝑋������1), pengeluaran perkapita (𝑋������2), rata-rata lama sekolah (𝑋������3), dan fasilitas kesehatan (𝑋������4) sebagai peubah penjelas. Pada tahun tertentu, jumlah peserta KB aktif di beberapa kabupaten/kota berpotensi menjadi pencilan. Pencilan yang terdeteksi akan ditangani dengan regresi kekar penduga-M. Pengaruh pencilan akan dievaluasi berdasarkan nilai Mean dan Median Absolute Deviation serta berdasarkan kesesuaian penduga parameter dengan plot arah hubungan antar peubah penjelas dengan peubah respon. Berdasarkan hasil pengujian Breusch Pagan dan diagram kotak garis, diperoleh bahwa jumlah peserta KB aktif Jawa Timur tahun 2009 hingga 2010 memiliki keragaman spasial dan keragaman waktu. Selain itu, secara umum nilai VIF untuk setiap peubah penjelas kurang dari 10, sehingga dianggap tidak terjadi multikolinieritas antar peubah. Peubah 𝑋������1 dan 𝑋������4 memiliki tren yang kuat dan linier positif terhadap peubah 𝑌������, sedangkan peubah 𝑋������2 dan 𝑋������3 memiliki tren yang lemah dan bernilai negatif terhadap peubah 𝑌������. Pemodelan RTGT menghasilkan 𝛽������̂1 yang bernilai negatif di Kabupaten Nganjuk, Madiun dan Jember, 𝛽������̂2 yang bernilai positif pada Kabupaten Tuban dan Kota Blitar serta 𝛽������̂3 yang bernilai positif pada Kota Malang. Arah hubungan yang dihasilkan pada pendugaan-pendugaan tersebut berlawanan dengan arah hubungan yang dijelaskan oleh plot hubungan antar peubah penjelas terhadap peubah respon. Selain itu, pemodelan RTGT menghasilkan galat yang terdeteksi sebagai pencilan. Berdasarkan metode kotak garis dan random walk bipartite (RWBP), galat pencilan spasial yang terdeteksi dihasilkan oleh pemodelan pada Kota Blitar tahun 2010, Kabupaten Sumenep tahun 2014, Kabupaten Sampang tahun 2015 dan Kabupaten Jember tahun 2016. Pemodelan RTGTK berhasil mengubah koefisien parameter di Kabupaten Nganjuk dan Madiun menjadi bernilai positif. Selain itu, pemodelan RTGTK juga mampu mengubah arah koefisien 𝛽������̂2 pada Kabupaten Tuban dan Kota Blitar serta koefisien 𝛽������̂3 di Kota Malang dari positif menjadi negatif. Perubahan arah pada koefisien-koefisien parameter ini menjadikan pemodelan lebih sesuai dengan arah hubungan linier antar peubah penjelas terhadap peubah respon. Pada 𝛽������̂4, hasil pemodelan RTGTK menunjukan bahwa secara keseluruhan koefisien parameter memberikan arah yang positif, hanya Kabupaten Blitar yang memiliki arah yang berbeda, yaitu bernilai negatif. Perubahan arah koefisien parameter di lokasi ini diikuti dengan perubahan arah pada koefisien intersep. Pada pemodelan RTGTK, tiap lokasi dapat digolongkan menjadi tiga kelompok, yaitu lokasi yang jumlah peserta aktif KBnya dipengaruhi oleh jumlah pasangan usia subur (𝑋������1), lokasi yang dipengaruhi oleh rata-rata
Keyword: pencilan, penduga-M, regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT), regresi terboboti geografis dan temporal kekar (RTGTK)

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: