Judul: Spatial Regression Model with Optimum Spatial Weighting Matrix on GRDP Data of Sulawesi Island
Abstrak: Analisis regresi spasial dibagi menjadi dua model utama, yaitu spatial autoregressive model (SAR) dan spatial error model (SEM). Pengembangan dari model SAR adalah spatial Durbin model (SDM) yang menyertakan ketergantungan spasial pada peubah respon dan peubah penjelas ke dalam model. Penentuan matriks pembobot dalam regresi spasial sangat penting dalam menentukan hasil pendugaan. Penelitian ini menggunakan dua metode pembobotan yaitu k-nearest neighbour (k-NN) dan inverse distance weight (IDW). Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) membandingkan kinerja dari empat model, yaitu model regresi linier berganda dengan metode kuadrat terkecil, SAR, SEM, dan SDM dengan pembobot spasial k-NN dan IDW pada pendugaan produk domestik regional bruto (PDRB), dan (2) mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi besarnya PDRB Pulau Sulawesi. Penelitian ini menggunakan data PDRB 81 kabupaten/kota di Pulau Sulawesi tahun 2018 dengan enam peubah penjelas. Hasil menunjukkan bahwa model SAR dengan pembobot 4-NN lebih baik daripada model lainnya karena memiliki nilai AIC dan BIC yang paling kecil. Adapun faktor-faktor yang memengaruhi besarnya PDRB kabupaten/kota di Pulau Sulawesi adalah indeks pembangunan manusia (IPM), jumlah penduduk, tingkat pengangguran terbuka, dan jumlah industri kecil/mikro dan menengah, serta lag spasial dari peubah respon., Spatial regression analysis divides into two main models, namely spatial autoregressive (SAR) and spatial error (SEM) models. The extension of the SAR model is a spatial Durbin model (SDM) which takes into account the spatial dependence of response and explanatory variables into the model. The determination of the spatial weight matrix is critical for the best estimation results. In this study using two distance-based spatial weight matrix, i.e., the k-nearest neighbour (k-NN) and inverse distance weight (IDW). The objectives of this study are: (1) to compare the performance of four models, i.e., the multiple linear regression model with ordinary least square method, SAR, SEM, and SDM models with k-NN and IDW on the estimation of gross regional domestic product (GRDP), and (2) to identify the important factors that influence the GRDP amount of Sulawesi Island. This study used the GRDP data of 81 districts/cities in Sulawesi Island in 2018 with six explanatory variables. The results showed that the 4-NN weighted SAR model is better than the other models because it has the smallest AIC and BIC values. The factors that influence the value of GRDP in Sulawesi Island are human development index (HDI), population size, unemployment rate, small/micro and medium industries, and the spatial lag of the response variable.
Keyword: GRDP, inverse distance weight, k-nearest neighbour, spatial regression

Judul: Geographically Weighted Ridge and Lasso  Regression (Case Study: Data on Gross Regional Domestic Product in 56 Regencies/Cities on Kalimantan Island)
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) adalah nilai tambah produksi yang didapatkan dari berbagai sektor. Nilai PDRB adalah salah satu indikator untuk melihat dan mengukur pertumbuhan ekonomi suatu daerah. Pulau Kalimantan memiliki nilai PDRB yang cukup tertinggal jika dibandingkan dengan pulau lainnya. Oleh karena itu diperlukan analisis regresi untuk melihat faktor-faktor apa saja yang memengaruhi nilai PDRB. Namun, permasalahan yang sering ditemukan ialah kondisi lokasi setiap tempat berbeda. Ada banyak hal yang melatarbelakanginya salah satunya adalah dari segi geografis. Hal ini sering disebut dengan heterogenitas spasial. Salah satu pemodelan spasial yang mengatasi heterogenitas spasial adalah Geographically Weighted Regression (GWR). Model ini merupakan pengembangan dari regresi linear yang mana pada GWR nilai koefieisen regresi berlaku secara lokal. Model ini menghitung parameter regresi untuk setiap lokasi pengamatan akibatnya setiap lokasi pengamatan mempunyai nilai parameter regresi yang berbeda – beda. Untuk mengetahui faktor faktor yang mempengaruhi pada regresi digunakan model multiple regresi dimana menggunakan beberapa peubah bebas. Syarat peubah bebas pada multiple regresi harusnya saling bebas, namun pada kenyataannya tuntutan tersebut tidak terpenuhi atau dengan arti lain peubah bebas mengalami multikolinieritas. Ada beberapa metode yang mampu untuk mengatasi multikolinieritas pada model GWR diantaranya adalah GWR dengan Ridge (GWRR) dan Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) (GWLR). Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan model GWR, GWRR dan GWLR dan menentukan faktor-faktor apa saja yang memengaruhi nilai PDRB pada Kabupaten/Kota di pulau Kalimantan pada tahun 2018. Hasil penelitian didapatkan model GWR membentuk dua kelompok peubah signifikan berdasarkan kabupaten/kota. Model GWRR membentuk tiga kelompok peubah signifikan berdasarkan kabupaten/kota. Model GWLR membentuk lima kelompok peubah signifikan berdasarkan kabupaten/kota. Berdasarkan ketiga model tersebut model GWLR lebih baik dibandingkan dengan model GWR dan GWRR dalam memodelkan data PDRB dengan nilai R2 99.88% dan RMSE 985.14., Gross Regional Domestic Product (GRDP) is the added value of production obtained from various sectors. GRDP value is an indicator to see and measure the economic growth of a region. Kalimantan Island has a GRDP value that is quite lagging behind when compared to other islands. Therefore, a regression analysis is needed to see what factors influence the GRDP value. However, the problem that is often found is the location conditions of each place are different. There are many things behind it, one of which is in terms of geography. This is often referred to as spatial heterogeneity. One of the spatial modeling that overcomes spatial heterogeneity is Geographically Weighted Regression (GWR). This model is a development of linear regression in which the GWR value of the regression coefficient applies locally. This model calculates the regression parameters for each observation location, so that each observation location has different regression parameter values. To find out the factors that influence the regression, a multiple regression model is used which uses several independent variables. The terms of the independent variables in multiple regression should be independent, but in reality these demands are not met or in other words the independent variables have multicollinearity. There are several methods that are able to overcome multicollinearity in the GWR model, including GWR with Ridge (GWRR) and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)
Keyword: Geographically Weighted Regression, Ridge, Lasso, Multicollinearity, GRDP

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: