Judul: Comparison of M-estimator and S-estimator Penalized Spline Regression Model on the Poverty Gap Index in Java Modelling
Abstrak: Java Island is an island with a fairly high poverty rate among other islands in Indonesia. There is a condition of welfare inequality between regions, so there are some areas that have moderate poverty conditions. low or high compared to the majority of other regions. Some areas that have poverty conditions that are quite far from other areas are generally identified as outliers in the modeling data. In addition to outliers, generally, poverty data has a diffuse pattern making it difficult to determine with certainty. Nonparametric regression is a regression that has good flexibility in the shape of the data pattern so that an estimated regression curve is obtained that is able to adjust the behavior of the data. Penalty Spline Regression (RST) is a nonparametric regression approach. The RST model in the Poverty Gap Index data in Java Island was obtained by optimal smoothing parameters of 0.12 and the number of knots, namely 1, 2, 4, 1, 5, 3, and 1 knot for each predictor. But on the residual of the model, it was found seven outliers. The MKT, RST, RSTK-M, and RSTK-S models were compared based on MAPE and MAD values. Overall, among the RSTK-M and RSTK-S, the best model for Poverty Gap Index data in Java Island in 2020 is RSTK-S because it has the smallest MAPE and MAD, 18.4830 and 0.3305. The value of the determination coefficient (R2) of the RSTK-S model was obtained by 0.6508., Pulau Jawa merupakan pulau tingkat kemiskinan yang cukup tinggi diantara pulau – pulau lain di Indonesia. Adanya kondisi ketimpangan kesejahteraan antara wilayah, sehingga terdapat beberapa wilayah yang memiliki kondisi kemiskinan yang cukup rendah maupun tinggi dibandingkan mayoritas wilayah yang lain. Beberapa wilayah yang memiliki kondisi kemiskinan yang cukup jauh dibandingkan wilayah lainnya umumnya teridentifikasi sebagai data pencilan pada pemodelan. Selain pencilan, umumnya data kemiskinan memiliki bentuk pola yang menyebar sehingga sulit untuk ditentukan secara pasti. Regresi nonparametrik merupakan regresi yang memiliki fleksibilitas cukup baik terhadap bentuk pola data sehingga diperoleh estimasi kurva regresi yang mampu menyesuaikan perilaku data tanpa dipengaruhi faktor subyektifitas peneliti. Regresi Spline Terpenalti (RST) merupakan salah satu pendekatan regresi nonparametrik. Model RST pada data Indeks Kedalaman Kemiskinan di Pulau Jawa diperoleh dengan parameter penghalus optimal sebesar 0,12 dan jumlah knot optimal berturut turut pada peubah X1 sebanyak 1 knot, peubah X2 sebanyak 2 knot, peubah X3 sebanyak 4 knot, peubah X4 sebanyak 1 knot, peubah X5 sebanyak 5 knot, peubah X6 sebanyak 3 knot, dan peubah X7 sebanyak 1 knot. Namun pada sisaan model ditemukan 7 pencilan. Perbandingan model MKT, RST, RSTK-M, dan RSTK-S dilakukan berdasarkan nilai MAPE dan MAD. Secara keseluruhan, diantara RSTK-M dan RSTKS, yang merupakan model terbaik untuk data Indeks Kedalaman Kemiskinan di Pulauu Jawa tahun 2020 adalah RSTK-S karena memiliki MAPE dan MAD terkecil, yaitu 18,4830 dan 0.3305. Diperoleh nilai koefisien determinasi (R2) pada model RSTK-S sebesar 0,6508.
Keyword: Diagram kotak garis terkoreksi, pencilan, regresi spline terpenalti penduga M, regresi spline terpenalti penduga S, Indeks Kedalaman Kemiskinan

Judul: ROBUST MIXED GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION TO MODELLING THE PERCENTAGE OF POVERTY IN JAVA IN 2012-2018
Abstrak: Analisis regresi linear berganda merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan linier antara beberapa peubah penjelas secara bersama-sama dengan suatu peubah respon. Apabila terdapat keragaman spasial pada parameter regresi, maka informasi tidak dapat ditangani oleh regresi metode kuadrat terkecil (MKT) dan akan ditampung sebagai galat. Selain keragaman spasial, waktu juga merupakan informasi yang ada namun tidak dapat ditangani pada metode ini. Regresi Terboboti Geografis Temporal (RTGT) merupakan metode yang menghasilkan model yang bersifat lokal untuk setiap lokasi dan waktu. Akan tetapi, pada pengujiannya tidak semua peubah signifikan bersifat lokal atau dapat bersifat global sehingga model RTGT dikembangkan menjadi Regresi Terboboti Geografis Temporal Campuran (RTGTC). Perbedaaan letak geografis antar wilayah dapat mengakibatkan adanya pencilan data. Model RTGTC tidak kekar untuk mengatasi pencilan yang terdapat pada data dan dapat mengakibatkan bias, sehingga penanganan pencilan tersebut dilakukan menggunakan penduga-M. Oleh karena itu, model tersebut dikembangkan menjadi RTGTC Kekar. Kemiskinan merupakan salah satu masalah mendasar pada suatu negara terutama Indonesia dan pada data kemiskinan di pulau Jawa ditemukan adanya keragaman data baik spasial maupun temporal. Selain itu, perbedaan potensi yang dimiliki suatu wilayah perkotaan dan pedesaan di kabupaten/kota menjadi salah satu penyebab perbedaan yang mencolok pada persentase penduduk miskin suatu wilayah sehingga dapat terdeteksi sebagai pencilan. Di Indonesia, pulau Jawa merupakan wilayah dengan keragaman potensi wilayah yang tinggi dan termasuk wilayah dengan jumlah penduduk miskin tertinggi di Indonesia. Oleh karena itu, kemiskinan di pulau Jawa perlu pemodelan yang mampu menangani keragaman spasial temporal dan pencilan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan penduga parameter model RTGTCK dan memodelkan data persentase penduduk miskin di kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2012-2018 yang memiliki pencilan, pengaruh temporal, dan pengaruh spasial baik lokal maupun global menggunakan model RTGTCK. Pada penelitian ini digunakan data persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2012-2018 sebagai peubah respon (Y) dan produk domestik regional bruto (X1), persentase pendidikan yang ditamatkan SD kebawah (X2), angka melek huruf (X3), persentase pengeluaran per kapita (X4), persentase rumah tangga rumah tangga penerima raskin (X5), persentase penduduk menurut kelompok umur 15-64 (X6), angka harapan lama sekolah (X7), serta rata-rata lama sekolah (X8) sebagai peubah penjelas. Data dibeberapa kabupaten/kota pada tahun 2012 hingga 2018 diduga tedapat pencilan, sehingga pencilan yang terdeteksi tersebut akan ditangani dengan metode Regresi Terboboti Geografis dan Temporal Campuran Kekar (RTGTCK) dengan penduga-M. Berdasarkan peta sebaran, data persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2012-2018 memiliki keragaman pada data baik secara spasial dan temporal. Selain itu, pada tahun 2012 hingga 2018 data menunjukan adanya tren menurun dan berpotensi memiliki pencilan yaitu pada Kab. Bangkalan dan Kab. Pamekasan, yang merupakan kabupaten dari Provinsi Jawa Timur. Nilai VIF yang didapatkan untuk seluruh peubah penjelas kurang dari 10 sehingga dikatakan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar peubah penjelas. Selain itu, berdasarkan uji Breusch Pagan adanya keragaman spasial dan temporal terhadap persentase penduduk miskin pada masing-masing kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2012-2018. Berdasarkan 8 peubah penjelas yang digunakan, nilai setiap penduga parameter model RTGT diukur untuk menentukan peubah global maupun lokal, didapatkan bahwa peubah produk domestik bruto (X1), angka melek huruf (X3), dan angka harapan lama sekolah (X7)
Keyword: global dan lokal, pencilan, penduga-M, regresi terboboti geografis dan temporal campuran kekar (RTGTCK), global and local, outliers, M-estimators, robust mixed geographically and temporally weighted regression (RMGTWR)

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: