Judul: Analisis Regresi Terboboti Geografi dan Regresi Terboboti Geografi Campuran (Faktor Status Kesejahteraan Rendah Kecamatan-Kecamatan di Sulawesi Utara)
Abstrak: Kemiskinan merupakan masalah mendasar yang ada dan masih dialami sampai saat ini di Indonesia. Suatu kajian mendalam yang mempertimbangkan faktor-faktor penyebab kemiskinan sangat diperlukan guna memberikan gambaran penyelesaian yang tepat bagi penanganan kemiskinan. Letak geografi merupakan faktor penting dalam mempengaruhi kemajuan maupun kemiskinan suatu bangsa. Adanya efek spasial merupakan suatu hal yang lazim terjadi antara satu wilayah dengan wilayah yang berdekatan. Oleh karena itu, diperlukan suatu permodelan yang bisa mengatasi fenomena variabilitas data spasial tersebut. Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan telah mempublikasikan indikator kesejahteraan Provinsi-Provinsi di Indonesia dan basis data terpadu tiap Kecamatan, Kabupaten/Kota maupun Provinsi. Berdasarkan basis data terpadu tersebut akan dilakukan studi kasus untuk menganalisis kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara menggunakan analisis regresi terboboti geografi (RTG) dan regresi terboboti geografi campuran (RTGC). Dari penelitian ini dapat diduga faktor-faktor yang mempengaruhi status kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara, dan dapat membandingkan model regresi global, model RTG dan model RTGC. Dari regresi global diperoleh peubah yang signifikan mempengaruhi status kesejahteraan rendah (Y) pada taraf nyata 5% yaitu peubah kepala rumah tangga perempuan (X1), penderita cacat (X3), individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5), rumah tangga memiliki bangunan milik sendiri (X6), rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Nilai R2, AIC dan MSE yang diperoleh yaitu 0.966, 787.419 dan 7.8. Pengujian keragaman spasial menggunakan uji Breusch-Pagan (BP) menunjukkan bahwa terdapat keragaman spasial pada data status kesejahteraan rendah kecamatan di Sulawesi Utara. Keragaman spasial tersebut juga menunjukkan bahwa setiap Kecamatan di Sulawesi Utara memiliki karakteristik tersendiri, sehingga diperlukan pendekatan lokal dalam memodelkan dan untuk mengatasi keragaman yang terjadi pada status kesejahteraan rendah yakni dengan mengunakan analisis RTG. Analisis RTG merupakan pemodelan yang bersifat lokal di setiap lokasi, sehingga diperoleh pendugaan parameter sebanyak lokasi amatan. Nilai R2, MSE, AIC yang diperoleh adalah 0.977, 741.857 dan 5.692. Salah satu hasil pendugaan parameter RTG dengan taraf nyata 5% pada Kecamatan Tikala, diperoleh faktor yang berpengaruh yakni peubah penderita cacat (X3), individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5), rumah tangga bangunan milik sendiri (X6), rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Analisis RTGC memberikan hasil pendugaan parameter bersifat lokal dan global. Nilai nilai R2, MSE, AIC yang diperoleh adalah 0.969, 773.735 dan 7.134. Salah satu hasil pendugaan parameter RTGC dengan taraf nyata 5% pada lokasi Kecamatan Tikala, diperoleh parameter lokal yakni peubah penderita cacat (X3), rumah tangga bangunan milik sendiri (X6) dan rumah tangga menggunakan listrik/PLN (X8) dan parameter global yakni peubah individu tidak bekerja usia diatas 15 tahun (X5) dan rumah tangga menggunakan jamban sendiri (X10). Pembandingan model regresi global, model RTG dan model RTGC dilihat dengan membandingkan nilai MSE, AIC dan R2 dari setiap model tersebut. Model RTG merupakan model terbaik dalam menjelaskan pengaruh terhadap status kesejahteraan rendah kecamatan-kecamatan di Sulawesi Utara karena model RTG tersebut memiliki nilai MSE dan AIC terkecil serta Nilai R2 terbesar.
Keyword: regression, geographically weighted regression (GWR), mixed geographically weighted regression (MGWR)

Judul: Pemodelan Regresi Terboboti Geografis Semiparametrik dengan Model Linier Koregionalisasi.
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) merupakan analisis regresi terboboti untuk parameter peubah yang beragam geografis atau yang disebut parameter lokal, sehingga setiap lokasi pengamatan mempunyai nilai parameter regresi yang berbeda-beda. Pada pengaplikasian RTG, terkadang ditemukan suatu kondisi yang membutuhkan beberapa parameter yang bernilai konstan disetiap lokasi atau yang disebut parameter global. RTG dengan parameter yang beragam geografis (parameter lokal) dan parameter yang bernilai konstan (parameter global) disetiap lokasi disebut RTG Campuran atau RTG Semiparametrik. Fotheringham et al. (2002) menyatakan pemodelan yang menggabungkan parameter lokal dan parameter global disebut sebagai RTG Campuran. Seiring berkembangnya waktu, Nakaya et al. (2005) menyatakan pendugaan RTG yang menggabungkan parameter lokal dan parameter global dilakukan dengan menggabungkan metode parametrik untuk menduga parameter global dan metode nonparametrik untuk menduga parameter lokal, sehingga pemodelan tersebut lebih cocok dinamakan RTG Semiparametrik. Penelitian ini mengkaji mengenai pemodelan Regresi Terboboti Geografis Semiparametrik (RTG-S) yang penentuan jenis parameter peubahnya ditetapkan berdasarkan hasil Model Linier Koregionalisasi (MLK). MLK mampu memperlihatkan proporsi keragaman spasial disetiap jarak spasial yang berbeda dan pengaruh spasial parameter peubah. Pengaruh spasial yang dihasilkan oleh MLK digunakan untuk menetapkan parameter yang beragam geografis (lokal) dan parameter yang konstan (global) disetiap lokasi. Penelitian ini juga membandingkan hasil pemodelan RTG dan pemodelan RTG-S berdasarkan Akaike Information Criterion Corrected (AICC) dan Kuadrat Tengah Penduga Galat (KTPG). Model dengan nilai AICC dan KTPG terendah dipilih sebagai model terbaik. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data kemiskinan di Provinsi Sulawesi Utara yang bersumber dari Basis Data Terpadu keluarga miskin untuk Program Perlindungan Sosial Juli 2012 pada 159 kecamatan di Provinsi Sulawesi Utara dan diambil dari website TNP2K (Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan). Data yang digunakan terdiri dari 1 peubah respon dan 11 peubah penjelas. Data ini telah digunakan oleh Pongoh (2015) pada studi kasus sebelumnya. Pongoh (2015) melakukan pemilihan parameter peubah berdasarkan selang kepercayaan parameter global, sehingga penelitian ini juga membandingkan hasil studi kasus sebelumnya dengan hasil yang diperoleh dengan MLK. Penelitian ini diharapkan mampu menunjukkan proses pemilihan parameter peubah yang lebih sistematis dan terukur berdasarkan keragaman spasial parameter peubah. Penelitian ini terbagi atas dua model, Model-1 merupakan model yang menggunakan semua peubah penjelas, sedangkan Model-2 merupakan model yang hanya menggunakan peubah penjelas yang berpengaruh nyata. Model-2 merupakan model yang dibandingkan dengan studi kasus sebelumnya oleh iii Pongoh (2015). Penelitian dilakukan dengan memodelkan RTG terlebih dahulu yang semua parameter peubahnya beragam geografis (lokal) disetiap lokasi. Setelah itu, pemilihan parameter beragam dan parameter konstan dilakukan berdasarkan MLK. MLK menunjukkan proporsi keragaman spasial disetiap jarak spasial yang berbeda. Proporsi pengaruh spasial dihitung berdasarkan proporsi keragaman spasial, peubah dengan proporsi pengaruh spasial tinggi (diatas 70%) ditetapkan sebagai parameter beragam geografis (lokal) dan sisanya ditetapkan sebagai parameter konstan (global). Perbandingan model RTG dan model RTG-S yang pemilihan parameter peubahnya berdasarkan hasil MLK dan selang kepercayaan parameter global dilakukan dengan melihat nilai AICC dan KTPG disetiap model. Berdasarkan perbandingan yang dilakukan, model RTG-S yang pemilihan parameter peubahnya berdasarkan MLK menghasilkan nilai AICC dan KTPG yang paling rendah. Penelitian ini memperoleh model RTG-S merupakan model yang lebih baik dibandingkan model RTG pada kasus data kemiskinan di Provinsi Sulawesi Utara. Secara umum dapat disimpulkan
Keyword: regresi terboboti geografis, regresi terboboti geografis semiparametrik, model linier koregionalisasi

Judul: Prenilasi Senyawa β-Diketon sebagai Prekursor 3-Prenilflavon
Abstrak: One group of flavonoids that has not been commonly synthesized is 3- prenylflavone. The main objective of this experiment was to synthesize precursor of 3-prenylflavone. Firstly, β-diketone was synthesized via 4 steps from phenol as starting compound with total yield of 24%. Prenylation of β-diketone with prenyl bromide and K2CO3 base produced 4 fractions which were separated by using preparative thin layer chromatography (PTLC) with n-hexane:EtOAc (8:2) as the eluent. Fraction with Rf = 0.80 was further separated by using preparative PTLC with n-hexane:EtOAc (99:1) as the eluent. Two fractions were obtained with Rf = 0.38 and 0.42. The first fraction has been characterized as diprenylated β-diketone with 49% yield. Application of protecting group on the phenolic OH group in β- diketone are needed to obtain monoprenylated β-diketone which can be further cyclized into 3-prenylflavone
Keyword: