Judul: Pemodelan Persamaan Struktural Pada Kasus Dependensi Spasial
Abstrak: Berbagai upaya telah dilakukan pemerintah Indonesia dalam memberantas kemiskinan. Akan tetapi sampai saat ini kemiskinan di Indonesia masih cukup tinggi terutama di Papua. Terdapat beberapa peubah yang diduga berpengaruh secara langsung maupun tidak langsung terhadap kemiskinan di suatu wilayah. Peubah tersebut merupakan peubah laten yang tidak dapat diukur secara langsung dan membutuhkan beberapa indikator sebagai pendekatan. Teknik analisis yang tepat untuk pendugaan hubungan antar peubah baik secara langsung maupun tidak langsung dari sejumlah indikator dan peubah laten diantaranya adalah melalui Model Persamaan Struktural (MPS). MPS dengan pendekatan klasik memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi. Asumsi tersebut diantaranya adalah ukuran contoh harus cukup besar dan data harus menyebar mengikuti sebaran normal. Ghozali (2008) mengatakan bahwa penggunaan contoh yang kecil dalam MPS dengan pendekatan klasik dapat memberikan hasil penduga parameter dan model statistik yang tidak baik. Selain itu juga dapat menghasilkan matriks ragam peragam contoh yang singular. Penelitian ini memiliki ukuran contoh kecil maka diperlukan metode alternatif untuk menyelesaikannya. Metode alternatif yang digunakan adalah melalui pendekatan kuadrat terkecil parsial (KTP). Wahyuni (2013) dalam penelitiannya menyatakan bahwa kemungkinan kemiskinan di Papua juga dapat dipengaruhi oleh kemiskinan di wilayah sekitarnya. Berdasarkan masalah tersebut, pada penelitian ini akan dilakukan kajian untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan di Papua menggunakan MPS dengan mempertimbangkan ketergantungan spasial. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) Provinsi Papua Tahun 2013 yang terdiri dari 29 kabupaten. Peubah yang diteliti terdiri dari dua peubah laten eksogen yaitu kesehatan dan pendidikan serta tiga peubah laten endogen yaitu sumber daya manusia (SDM), ekonomi dan kemiskinan. Peubah laten eksogen diukur dengan 10 indikator dan peubah laten endogen diukur dengan 12 indikator. Tahapan yang dilakukan adalah eksplorasi data, analisis MPS dengan pendekatan KTP yang selanjutnya akan dilakukan analisis spasial otoregresif (spatial autoregressive model/SAR) dan spasial Durbin terhadap skor laten yang diperoleh dari pendugaan model pengukuran serta pemilihan model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada model awal terdapat beberapa indikator yang tidak valid terhadap peubah laten. Indikator yang tidak valid diantaranya adalah (1) angka harapan hidup, (2) persentase penduduk yang tidak mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir, (3) persentase rumah tangga dengan luas lantai perkapita ≥ 10 m2 dan (4) indeks keparahan kemiskinan. Setelah dilakukan modifikasi model diperoleh model pengukuran yang terdiri dari 18 indikator yang valid. Berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC) terkecil maka model struktural yang terpilih adalah model struktural SAR. Model yang terbentuk yaitu kemiskinan dipengaruhi oleh lag spasial kemiskinan, kesehatan dan pendidikan. Kesehatan dan pendidikan berpengaruh negatif terhadap kemiskinan artinya semakin baik kesehatan dan pendidikan maka tingkat kemiskinan di Papua akan menurun. Ekonomi dipengaruhi oleh kesehatan dan pendidikan. SDM dipengaruhi oleh lag spasial SDM dan kesehatan. Faktor kesehatan memiliki pengaruh paling besar terhadap kemiskinan di Papua. Artinya kesehatan merupakan faktor utama yang harus diperbaiki untuk mengurangi kemiskinan di Papua.
Keyword: Kemiskinan, Model Persamaan Struktural, Papua, SAR, Spasial Durbin

Judul: Tingkat Kemiskinan di Pulau Papua Tahun 2011-2017
Abstrak: Pembangunan ekonomi adalah serangkaian upaya dan kebijakan yang bertujuan untuk meningkatkan standar hidup masyarakat secara keseluruhan. Salah satu tujuan pembangunan ekonomi adalah pengentasan kemiskinan. Kemiskinan memiliki arti kehilangan kesejahteraan. Provinsi Papua dan Papua Barat yang terletak di Pulau Papua memiliki tingkat kemiskinan tertinggi pertama dan kedua di Indonesia selama tahun 2011 hingga 2017. Apabila dilihat dalam level kabupaten/kota, tingkat kemiskinan di Pulau Papua sangat beragam. Tujuan studi ini adalah: (1) untuk menganalisis pola penyebaran tingkat kemiskinan di Pulau Papua tahun 2011 dan 2017; (2) untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kemiskinan masing-masing kabupaten/kota di Pulau Papua dengan mempertimbangkan ruang geografis pada data panel. Pola penyebaran tingkat kemiskinan dianalisis secara deskriptif melalui peta penyebaran tingkat kemiskinan. Faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kemiskinan masing-masing kabupaten/kota dianalisis secara kuantitatif menggunakan model Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) yang menghasilkan model lokal. Data yang digunakan merupakan data tahunan yang mencakup 40 kabupaten/kota di Pulau Papua dengan periode penelitian dari tahun 2011 sampai 2017. Hasil analisis pola penyebaran tingkat kemiskinan di Pulau Papua menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan yang tinggi di Pulau Papua tersebar di daerah pegunungan. Hasil estimasi menggunakan model GWPR menunjukkan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kemiskinan berbeda antara satu kabupaten/kota dengan yang lainnya. Hal ini diakibatkan karena adanya heterogenitas spasial atau keragaman spasial. Variabel-variabel yang berpengaruh signifikan terhadap penurunan tingkat kemiskinan adalah: Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh di 18 kabupaten/kota, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita sektor primer berpengaruh di 7 kabupaten/kota; PDRB per kapita sektor sekunder berpengaruh di 26 kabupaten/kota; dan PDRB per kapita sektor tersier berpengaruh di 14 kabupaten/kota. Prioritas kebijakan dalam upaya penurunan tingkat kemiskinan di masing-masing kabupaten/kota adalah: peningkatan output sektor sekunder di Nabire, Paniai, Mimika, Waropen, Puncak, Dogiyai, Intan Jaya, dan Deiyai; peningkatan output sektor tersier di Fakfak, Kaimana, Teluk Wondama, Teluk Bintuni, Manokwari, Sorong Selatan, Sorong, Raja Ampat, Tambrauw, Maybrat, Kepulauan Yapen, Biak Numfor, Supiori, dan Kota Sorong; peningkatan IPM dan output sektor sekunder di Merauke, Jayawijaya, Puncak Jaya, Boven Digoel, Mappi, Asmat, Yahukimo, Tolikara, Mamberamo Raya, Nduga, dan Lanny Jaya; peningkatan IPM, output sektor primer, dan output sektor sekunder di Jayapura, Pegunungan Bintang, Sarmi, Keerom, Mamberamo Tengah, Yalimo, dan Kota Jayapura.
Keyword: GWPR, heterogenitas spasial, kemiskinan, model lokal

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: