Judul: Regresi Data Panel dengan Cross Section Weight pada Data Pengamatan Kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Timur
Abstrak: Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan utama yang dihadapi Indonesia. Salah satu provinsi termiskin di Indonesia ialah Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) dengan jumlah penduduk miskin pada tahun 2015 sebanyak 1160530 atau 22.58% jumlah penduduknya. Penelitian ini menggunakan model regresi data panel untuk menemukan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin di provinsi Nusa Tenggara Timur. Struktur data panel yang terdiri atas beberapa unit individu serta beberapa unit waktu sering menimbulkan ragam sisaan yang tidak homogen atau dapat menimbulkan ragam sisaan heterogen antar individu (heteroscedastic cross sectional). Dalam mengatasi keheterogenan tersebut dapat diatasi menggunakan regresi data panel dengan cross section weight. Data penelitian ini menggunakan data tahunan yang diambil dari tahun 2011 sampai 2015 pada 21 kabupaten/kota di NTT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi data panel yang sesuai untuk menggambarkan kemiskinan di NTT adalah model pengaruh tetap individu dengan pembobotan menggunakan cross section weight. Model tersebut memiliki nilai R2 sebesar 98.8% yang berarti bahwa keragaman peubah respon yang dapat dijelaskan oleh model adalah sebesar 98.8%. Peubah penjelas yang berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin di NTT adalah jumlah penduduk, produksi padi sawah, serta banyaknya penyuluh pertanian tahun sebelumnya.
Keyword: kemiskinan, regresi data panel, model pengaruh tetap individu, cross section weight

Judul: Pemodelan Data Panel Kemiskinan Di Provinsi Nusa Tenggara Timur Menggunakan Gee Dan Glmm.
Abstrak: Tingkat kemiskinan dapat diamati sebagai data panel. Data panel merupakan gabungan antara data cross section dan data time series, dimana unit cross section yang sama diamati pada waktu yang berbeda-beda. Data panel dapat diartikan data yang memperhatikan subyek dan waktu amatan. Pada penelitian terhadap beberapa unit observasi dengan waktu yang bersamaan biasanya kurang memberikan informasi yang lebih. Akan tetapi ketika data yang diamati dengan selang waktu tertentu berulang kali, maka antar waktu akan memiliki data yang berkorelasi atau saling tak bebas. Sama halnya dengan tingkat kemiskinan yang diamati dari tahun ke tahun, maka antar data kemiskinan juga saling berkorelasi. Penduduk miskin dapat dinyatakan dalam peubah acak biner Z, dimana kejadian penduduk dalam kondisi miskin dinyatakan dengan nilai Zi = 1 dan kejadian penduduk tidak dalam kondisi miskin dengan nilai Zi = 0. Jika Yi = Σ𝑍����𝑗���� 𝑛����𝑖����𝑗����=1 adalah peubah acak yang menyatakan jumlah penduduk miskin pada wilayah ke-i, maka sebaran peubah acak Yi mengikuti sebaran Binomial (ni, pi). Sebaran data bagi Yi ~ Binomial (ni, pi) berimplikasi juga kepada ragam yang tidak homogen yang merupakan fungsi dari nilai harapannya Var (Yi) = ni pi (1 – pi). Oleh karena itu untuk memodelkan jumlah penduduk miskin, model linier klasik dengan asumsi normalitas dan homoskedastisitas tidak dapat terpenuhi. Pemodelan yang dapat digunakan untuk mengatasi ketaknormalan sebaran peubah respon dapat digunakan Generalized Linear Model (GLM). GLM merupakan metode pada model regresi untuk data univariate yang dianggap memiliki sebaran keluarga eksponensial. Generalized Estimating Equations (GEE) dan Generalized Linear Mixed Models (GLMM) adalah pengembangan dari GLM yang merupakan suatu metode pendugaan parameter untuk data yang peubah responnya terjadi autokorelasi karena data diamati dari waktu ke waktu. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik tentang persentase dan jumlah penduduk miskin Indonesia pada tahun 2014 dapat disimpulkan bahwa Provinsi Nusa Tenggara Timur merupakan Provinsi yang memiliki persentase jumlah penduduk miskin terbesar ketiga setelah Provinsi Papua dan Provinsi Papua Barat. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan data panel kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Timur dengan menggunakan GEE dengan GLMM dan membandingkan hasil pemodelan GEE dan GLMM. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan model GLMM dengan pengaruh tetap wilayah dan pengaruh acak waktu adalah model terbaik dengan nilai Mean Square Error (MSE) mendekati nilai nol.
Keyword: data panel, generalized estimating equations, generalized linear mixed models, kemiskinan

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: