Judul: Regresi Panel Terboboti Geografis pada Indeks Pembangunan Gender Jawa Tengah Tahun 2011-2015.
Abstrak: Data panel merupakan gabungan dari data cross section dan time series. Data cross section ialah data yang dikumpulkan dari satu atau beberapa objek pada suatu waktu tertentu. Sedangkan data time series adalah data yang dikumpulkan dari satu atau beberapa objek yang diamati pada beberapa waktu tertentu. Analisis data panel dapat didekati dengan tiga pendekatan yakni model panel dengan pengaruh umum (CEM), model panel dengan pengaruh tetap (FEM), dan model panel dengan pengaruh acak (REM). Data panel juga terkadang mengandung efek spasial yaitu salah satunya keragaman spasial. Pendugaan parameter model data panel yang mengandung keragaman spasial dapat dilakukan dengan menggunakan suatu metode analisis yang disebut Regresi Panel Terboboti Geografis (RPTG). Salah satu langkah dalam analisis RPTG adalah melakukan pembobotan menggunakan fungsi kernel. Fungsi pembobot kernel yang sering digunakan dalam penelitian antara lain kernel kuadrat ganda, gauss, eksponensial, dan tricube. Pembobotan membutuhkan lebar jendela yaitu suatu radius yang ditunjukkan oleh suatu lingkaran yang menggambarkan jumlah atau proporsi amatan yang masih dianggap berpengaruh dalam pemodelan RPTG suatu lokasi tertentu. Jenis lebar jendela dibedakan menjadi lebar jendela tetap dan lebar jendela adaptif. Lebar jendela tetap memiliki besar radius sama untuk setiap amatan, sedangkan lebar jendela adaptif memiliki besar radius yang berbeda untuk setiap amatan. Lebar jendela optimum diperoleh melalui validasi silang (Cross Validation/CV) dengan proses iterasi. Indeks Pembangunan Gender (IPG) adalah suatu ukuran yang menentukan tingkat keberhasilan pembangunan dengan permasalahan gender. IPG sama dengan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) namun dibedakan menurut jenis kelamin. IPG merupakan rasio antara IPM perempuan dengan IPM laki-laki. Jika IPG kurang dari 100 maka terdapat kesenjangan antara pembangunan perempuan dan laki-laki. Komponen yang menyusun IPG antara lain faktor umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak. Masalah ketimpangan gender di Indonesia saat ini masih terjadi dalam pelaksanaan pembangunan manusia. Kesenjangan tersebut terlihat pada beberapa aspek salah satunya aspek kesempatan kerja dan ekonomi. Jawa Tengah merupakan provinsi terbesar di Pulau Jawa dengan IPG yang cenderung meningkat selama 2011 sampai 2015. Meskipun IPG Jawa Tengah cukup tinggi, tapi lebih rendah jika dibandingkan dengan beberapa provinsi lain di Jawa yaitu DKI Jakarta dan DI Yogyakarta. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan IPG pada perempuan di Jawa Tengah tahun 2011 hingga 2015 menggunakan metode RPTG. Data yang digunakan dalam penelitian bersumber dari BPS (Badan Pusat Statistik). Peubah-peubah penjelasnya antara lain angka harapan hidup, presentase penduduk yang mengalami keluhan kesehatan, angka partisipasi sekolah SD/sederajat, angka partisipasi sekolah SMP/sederajat, angka partisipasi sekolah SMA/sederajat, pengeluaran perkapita, dan tingkat partisipasi angkatan kerja. Pemilihan peubah penjelas berdasarkan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Peubah-peubah penjelas yang digunakan sesuai dengan komponen IPG. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa analisis RPTG dapat memprediksi keragaman data IPG perempuan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2011 hingga 2015 dengan pseudo R2 84.92%. Nilai IPG selama tahun 2011 hingga 2015 tidak jauh berbeda. Artinya bahwa faktor waktu tidak berpengaruh nyata. Namun faktor spasial yang berpengaruh nyata pada IPG. Berdasarkan peubah yang nyata, kabupaten/kota di Jawa Tengah dapat dikelompokkan menjadi 11 kelompok. Sebagai contoh Kabupaten Demak, Kudus, Pati, dan Kota Semarang membentuk satu kelompok berdasarkan peubah penjelas yang nyata pada IPG. Keempat kabupaten/kota tersebut dilalui oleh jalur Pantai
Keyword: data panel, IPG, keragaman spasial, RPTG

Judul: Penerapan Regresi Panel Terboboti Geografis pada Produk Domestik Regional Bruto di Jawa Tengah Tahun 2011-2015.
Abstrak: Indikator yang mengukur keberhasilan pembangunan daerah adalah tingkat pertumbuhan ekonomi. Tingkat pertumbuhan ekonomi merupakan indikator ekonomi yang diturunkan dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan. PDRB suatu daerah mungkin dipengaruhi oleh kabupaten/kota di sekitarnya. Berdasarkan eksplorasi data, kabupaten/kota yang berdekatan dengan kabupaten/kota yang memiliki nilai PDRB tinggi, maka memiliki nilai PDRB yang cenderung tinggi pula. Hal ini menunjukkan bahwa nilai PDRB antar kabupaten/kota tidak saling bebas, hal ini menunjukkan pengaruh spasial. Provinsi Jawa Tengah dipilih sebagai wilayah studi dalam penelitian ini karena kontribusi PDRB Jawa Tengah bagi PDB Indonesia masih rendah jika dibandingkan dengan Provinsi Jawa Barat dan Jawa Timur. PDRB suatu kabupaten/kota dipengaruhi oleh kabupaten/kota sekitarnya, sehingga mungkin terdapat keragaman spasial. Fatulloh (2013) menunjukkan bahwa model Regresi Terboboti Geografis (RTG) dari PDRB 113 kabupaten/kota di Pulau Jawa lebih baik daripada model Regresi Linier. Hal tersebut dikarenakan terdapat keragaman spasial diantara kabupaten/kota. PDRB dihitung setiap tahun. Hal ini menunjukkan bahwa disamping terdapat keragaman diantara kabupaten/kota, mungkin juga terdapat pengaruh dari waktu. Kombinasi antara data lintas lokasi dan data lintas waktu disebut data panel. Yu (2010) mengembangkan model RTG untuk data panel. Model tersebut dikenal dengan model Regresi Panel Terboboti Geografis (RPTG). Penelitian ini menggunakan model RPTG. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari BPS Provinsi Jawa Tengah. Peubah respon yang diamati yaitu PDRB kabupaten/kota, sedangkan peubah penjelas yang digunakan adalah jumlah tenaga kerja, pendapatan asli daerah, upah minimum kabupaten, dan indeks pembangunan manusia. Hasil uji Lagrange Multiplier (LM) diperoleh bahwa hanya efek lokasi yang berpengaruh nyata (𝜒�����ℎ𝑖�����𝑡�����2 = 308.9, nilai-p = 0.000), sedangkan efek waktu tidak berpengaruh nyata. Hasil uji keragaman spasial dengan uji Breusch-Pagan dari model panel diperoleh bahwa terdapat keragaman antar lokasi (BP = 23.898, nilai-p = 0.000). Fungsi pembobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah fungsi pembobot adaptif bisquare. Lebar jendela optimum didapatkan dari nilai CV minimal antar tahun. Berdasarkan model RPTG dari masing-masing kabupaten/kota, terdapat lima kelompok yang dikelompokkan berdasarkan peubah penjelas yang berpengaruh nyata. Kelompok pertama kabupaten/kota yang dipengaruhi oleh peubah jumlah tenaga kerja (X1), PAD (X2) dan IPM (X4). Kelompok kedua adalah kabupaten/kota yang dipengaruhi oleh peubah PAD (X2) dan IPM (X4). Kabupaten/kota kelompok ketiga dipengaruhi oleh peubah jumlah tenaga kerja (X1), UMK (X3), dan IPM (X4). Kelompok keempat hanya dipengaruhi oleh peubah UMK (X3) dan IPM (X4). Kabupaten/kota kelompok kelima merupakan gabungan dari kelompok kedua dan keempat, yaitu dipengaruhi oleh peubah PAD (X2), UMK (X3), dan IPM (X4). Peubah IPM (X4) berpengaruh nyata di semua kabupaten/kota, sedangkan peubah lainnya memiliki pengaruh yang beragam di setiap kabupaten/kota.
Keyword: data panel, produk domestik regional bruto, regresi panel terboboti geografis

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: