Judul: Aplikasi Regresi Gulud Terboboti Geografis dan Regresi LASSO Terboboti Geografis pada Data yang Mengandung Multikolinearitas
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan salah satu pengembangan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) dengan penambahan matriks pembobot dalam pendugaan parameternya. Dugaan parameter model RTG menghasilkan dugaan yang bersifat lokal untuk setiap lokasi pengamatan. RTG mengatasi masalah heterogenitas spasial yang disebabkan oleh suatu kondisi lokasi yang satu dengan lokasi lainnya tidak sama. Penambahan matriks pembobot pada model RTG meningkatkan efek multikolinearitas lokal pada koefisien regresi. Model RTG belum bisa mengatasi kasus multikolinearitas lokal sehingga penambahan regresi Gulud dan LASSO (Least Absolute Shrinkage And Selection Operator) diharapkan lebih efektif dalam pemodelan. Regresi Gulud yang diaplikasikan pada model RTG dikenal dengan Regresi Gulud Terboboti Geografis (RGTG) dan LASSO yang diaplikasikan pada model RTG dikenal dengan Regresi LASSO Terboboti Geografis (RLTG). Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan pemodelan RTG, RGTG dan RLTG dalam mengatasi multikolinearitas pada nilai Pendapatan Asli Daerah (PAD) di kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat tahun 2015 dan mengidentifikasi peubah penjelas yang berpengaruh untuk besarnya nilai PAD di kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat tahun 2015 berdasarkan model yang terbaik. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder dari data Susenas 2015, Podes 2014 dan publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) 2016. Peubah respon yang digunakan adalah nilai PAD dan sebagai peubah penjelasnya adalah jumlah penduduk, jumlah industri sedang dan besar, nilai PDRB, jumlah wisatawan mancanegara dan nusantara, jumlah restoran, jumlah hotel, jumlah pasar dan jumlah rumah sakit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model RLTG lebih baik mengatasi multikolinearitas lokal pada model RTG dibandingkan dengan model RGTG. Berdasarkan nilai R2 dan RMSE yang diperoleh menunjukkan bahwa model RLTG memiliki nilai R2 yang paling tinggi yaitu sebesar 99.97% dan nilai RMSE model RLTG lebih rendah dibandingkan model lainnya yaitu sebesar 0.03. Hal ini menunjukkan bahwa performa model RLTG lebih baik dalam menangani masalah multikolinearitas pada model RTG dan memiliki nilai dugaan nilai PAD yang lebih dekat dengan nilai pengamatan atau lebih tepat dalam prediksi. Peubah penjelas yang dominan mempengaruhi nilai PAD di kabupaten/kota Jawa Barat adalah jumlah industri, jumlah pasar dan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara dan nusantara.
Keyword: Multikolinearitas,, RGTG, RLTG, RTG

Judul: Pemodelan Regresi Komponen Utama Dan Lasso Terboboti Geografis (Global Dan Lokal) (Studi Kasus: Data Produk Domestik Regional Bruto (Pdrb) Pada 113 Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa)
Abstrak: Pada model regresi linier berganda diasumsikan tidak ada multikolinieritas antar peubah bebas dan antar pengamatan bersifat saling bebas. Multikolinieritas adalah ada korelasi yang tinggi antar peubah bebas. Multikolinieritas pada regresi linier berganda dapat diatasi dengan mentransformasi peubah bebas awal menjadi peubah baru (komponen utama) yang tidak berkorelasi. Di samping itu masalah ini dapat diatasi dengan menambahkan regularisasi L1 (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (Lasso)). Pemodelan spasial dapat dilakukan berdasarkan jenis efek spasial yang terjadi pada data yang akan diteliti. Efek spasial terdiri dari dependensi spasial dan keheterogenan spasial. Dependensi spasial dapat diselesaikan dengan menambahkan komponen otoregresif pada peubah tidak bebas, galat, atau keduanya pada model regresi. Keheterogenan spasial dapat diselesaikan dengan Regresi Terboboti Geografis (RTG). Seperti pada model regresi berganda, pada model RTG juga diasumsikan tidak ada multikolinieritas antar peubah bebas. RTG dengan kasus multikolinieritas dapat diselesaikan dengan Regresi Komponen Utama Terboboti Geografis (RKUTG) dan Regresi Lasso Terboboti Geografis (RLTG). RKUTG dan RLTG bersifat global dan lokal. Pada RKUTG global komponen utama dibentuk secara global, sedangkan RKUTG lokal komponen utama dibentuk secara lokal. Pada RLTG global parameter penyusutan pada regularisasi L1 ditentukan secara global, sedangkan RLTG lokal parameter penyusutan pada pada regularisasi L1 ditentukank secara lokal. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model RKUTG (global dan lokal) serta RLTG (global dan lokal) dengan matrik pembobot kernel Gaussian pada data nilai PDRB di Pulau Jawa tahun 2013 serta memperoleh model dugaan terbaik dari model tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2013. Peubah tidak bebas adalah nilai PDRB. Peubah bebas terdiri dari Indeks Pembangunan Manusia (IPM), pendidikan, angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, angka melek huruf, pengeluaran perkapita, persentase penduduk miskin, rumah tangga menggunakan gas, rumah tangga menggunakan listrik, jumlah pertokoan dan pasar, serta jumlah penginapan dan hotel. Untuk menentukan model RKUTG global, komponen utama global dibentuk berdasarkan matriks ragam peragam peubah tak bebas, sedangkan pada RKUTG lokal, komponen utama lokal dibentuk berdasarkan matriks ragam peragam peubah tak bebas dengan menggunakan matriks pembobot lokasi. Pada model RLTG global parameter penyusutan pada regularisasi sama untuk semua lokasi, sedangkan pada RLTG lokal parameter penyusutan pada regularisasi berbeda untuk setiap lokasi. Hasil penelitian menunjukan model RKUTG global dan lokal menghasilkan pseudo R2 masing-masing sebesar 67.74% dan 66.43%. Model RLTG global dan lokal menghasilkan pseudo R2 masing-masing sebesar 88.63% dan 98.61%. Model terbaik adalah model dengan menggunakan metode RLTG lokal dengan nilai R2 sebesar 98.61%. Nilai ini menunjukkan bahwa 98.61% keragaman nilai PDRB mampu dijelaskan oleh model sedangkan sisanya dijelaskan oleh peubah-peubah lain diluar model. Peubah bebas yang nyata disetiap kabupaten/kota di Pulau Jawa berbeda-beda. Jakarta Pusat dengan dugaan nilai PDRB tertinggi dipengaruhi oleh seluruh peubah bebas. Sedangkan peubah bebas yang nyata untuk Kota Sukabumi yang memiliki dugaan nilai PDRB terendah adalah jumlah pertokoan dan pasar.
Keyword: Multikolinearitas, RTG, RKUTG, RLTG

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: