Judul: Kajian Regresi Poisson, Poisson Terampat, dan Binomial Negatif Pada Data Kemiskinan di Indonesia
Abstrak: Data cacahan diperoleh dengan menghitung banyaknya objek dan menghasilkan himpunan bilangan bulat yang non negatif. Salah satu analisis yang digunakan pada data cacahan adalah analisis regresi dengan metode yang berbeda daripada analisis regresi pada umumnya. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji faktor-faktor eksternal yang memengaruhi angka kemiskinan suatu provinsi di Indonesia dengan menggunakan analisis regresi Poisson, regresi Poisson Terampat, dan regresi Binomial Negatif. Data yang digunakan merupakan data kemiskinan yang diambil dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) berjudul Statistik Indonesia 2017, Statistik Indonesia 2018, dan Statistik Indonesia 2019 yang melibatkan sepuluh peubah penjelas numerik dan satu peubah penjelas kategorik. Pengujian overdispersi menggunakan nilai deviance membuktikan bahwa data kemiskinan di Indonesia memiliki masalah overdispersi. Penelitian ini menunjukkan model regresi Poisson Terampat dengan delapan peubah penjelas signifikan adalah model terbaik berdasarkan perhitungan nilai Akaike Information Criteria (AIC) dan Bayesian Information Criteria (BIC) untuk memodelkan data kemiskinan suatu provinsi di Indonesia tahun 2016-2018.
Keyword: kemiskinan, regresi binomial negatif, regresi Poisson Terampat, regresi poisson

Judul: Kajian Perbandingan Regresi Binomial Negatif dan Regresi Poisson Terampat dalam Kondisi Overdispersi
Abstrak: Analisis regresi Poisson menunjukkan hubungan antara peubah penjelas dengan peubah respon yang menyebar Poisson. Regresi Poisson memiliki asumsi ekuidispersi, yaitu kondisi dimana nilai rataan dan ragam pada peubah respon bernilai sama. Namun kondisi ini jarang sekali ditemukan sehingga terjadi masalah overdispersi pada data. Untuk menangani kondisi ini dapat dilakukan dengan regresi Binomial Negatif dan regresi Poisson Terampat. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan kajian simulasi perbandingan regresi Binomial Negatif dan regresi Poisson Terampat. Pembangkitan data peubah respon dilakukan dengan dua sebaran data yaitu sebaran Binomial Negatif dan sebaran Poisson Terampat dalam kondisi overdispersi dengan dua peubah penjelas yang menyebar seragam. Hasil simulasi yang diperoleh menyatakan bahwa nilai AIC dan BIC regresi Binomial Negatif lebih kecil dibandingkan regresi Poisson Terampat. Penelitian ini juga dilakukan dengan data terapan yaitu data penderita campak Kota Semarang sebagai peubah respon dan empat peubah penjelas diantaranya jumlah imunisasi, jumlah puskesmas, jumlah keluarga miskin, dan jumlah penduduk. Berdasarkan pemilihan model terbaik pada data simulasi dan data terapan dengan melihat nilai AIC dan BIC terkecil disimpulkan bahwa regresi Binomial Negatif lebih baik digunakan untuk mengatasi overdispersi.
Keyword: AIC, BIC, campak, Negative Binomial Regression, Generalized Poisson Regression

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: