Judul: Analisis Spasial Data Panel Angka Buta Huruf di Provinsi Papua
Abstrak: Angka buta huruf merupakan salah satu indikator penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM menjadi tolok ukur dalam keberhasilan upaya membangun kualitas hidup manusia dan dapat menentukan peringkat atau level pembangunan suatu wilayah negara. Provinsi Papua merupakan provinsi di Indonesia dengan angka buta huruf tertinggi dan pendidikan yang sangat minim, sehingga perlu diperhatikan peubah-peubah yang memengaruhi angka buta huruf tersebut. Data penelitian yang digunakan adalah data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) dari tahun 2017-2020 yang mencakup 29 kabupaten/kota di Provinsi Papua. Data tersebut meliputi angka buta huruf sebagai peubah respon dengan tujuh peubah penjelas (Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita, banyaknya penduduk miskin, rasio tenaga pendidik terhadap jumlah anak usia sekolah, persentase fasilitas pendidikan, persentase penduduk yang memiliki telepon, angka partisipasi murni SD/sederajat, dan angka kesakitan). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peubah-peubah yang memengaruhi angka buta huruf di Provinsi Papua. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis spasial data panel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang sesuai untuk menggambarkan angka buta huruf di Provinsi Papua adalah model pengaruh acak Spatial Error Model (SEM) dengan menggunakan matriks pembobot spasial jarak eksponensial. Model ini memiliki nilai koefisien determinasi (R^2) sebesar 77,969%. Peubah penjelas yang berpengaruh terhadap angka buta huruf di Papua pada taraf nyata 5% yaitu PDRB per kapita, rasio tenaga pendidik terhadap jumlah anak usia sekolah, dan banyaknya penduduk miskin. Peubah PDRB per kapita dan rasio tenaga pendidik terhadap jumlah anak usia sekolah memiliki hubungan yang negatif terhadap angka buta huruf di Provinsi Papua,, The illiteracy rate is one of the indicators that make up the Human Development Index. Human Development Index is a benchmark for the success of efforts to build the quality of human life and can determine the ranking or level of development of a country’s territory. Papua Province is the highest illiteracy rate province in Indonesia with a very minimal level of education, so it is necessary to pay attention to what factors affect the illiteracy rate. The research data used is secondary data from the Central Statistics Agency (BPS) from 2017 – 2020 which covers 29 districts/cities in Papua Province. The data includes the illiteracy rate as a response variable, GRDP per capita, the number of poor people, the ratio of educators to the number of school-age children, the percentage of educational facilities, the percentage of the population who owns a telephone, pure enrollment rate for primary school, and the morbidity rate. This study aims to determine the variables that affect the illiteracy rate in Papua Province. The method used in this research is the spatial analysis of panel data. The results show that the appropriate model to describe the illiteracy rate in Papua Province is Spatial Error Model (SEM) with random effect using an exponential matrix which has a model goodness value of 77,969%. The explanatory variables that have a significant effect on the illiteracy rate in Papua Province are GRDP per capita, the ratio of educators to the number of school-age children, and the number of poor people. The GRDP per capita and ratio of educators to number of school age children have a
Keyword: illiteracy rate of Papua Province, panel data analysis, panel data spatial analysis

Judul: Identifikasi Peubah yang Memengaruhi Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Papua Menggunakan Analisis Regresi Data Panel
Abstrak: Pertumbuhan ekonomi adalah sebuah proses dari perubahan kondisi perekonomian yang terjadi di suatu negara atau daerah untuk menuju keadaan yang lebih baik selama jangka waktu tertentu. Produk Domestik Bruto (PDB) atau Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator untuk mengukur pertumbuhan ekonomi. Provinsi Papua merupakan provinsi yang mengalami perlambatan pertumbuhan ekonomi paling besar di Indonesia pada tahun 2019. Data penelitian yang digunakan yaitu berupa data panel dengan 29 kabupaten/kota di Provinsi Papua tahun 2015 sampai 2019 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi peubah yang memengaruhi pertumbuhan ekonomi di Provinsi Papua. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis regresi data panel. Berdasarkan hasil penelitian, model pengaruh acak dengan spesifik individu adalah model yang sesuai untuk menggambarkan pertumbuhan di Provinsi Papua. Peubah yang memengaruhi PDRB adalah peubah pengeluaran konsumsi pemerintah dan rata-rata lama sekolah, dengan nilai R2-adjusted sebesar 67,74%. Kenaikan pengeluaran konsumsi pemerintah dan kenaikan rata-rata lama sekolah menaikkan PDRB di Provinsi Papua. Besarnya PDRB yang tidak dipengaruhi oleh pengeluaran konsumsi pemerintah dan rata-rata lama sekolah berbeda-beda di setiap kabupaten/kota., Economic growth is a process of economic condition changes that occur in a country or region towards a better state over a certain period of time. Gross Domestic Product (GDP) or Gross Regional Domestic Product (GRDP) is one of the indicators used to measure economic growth. Papua Province experienced the largest economic growth slowdown in Indonesia in 2019. The research data used consists of panel data from 29 districts/cities in Papua Province from 2015 to 2019 sourced from the Central Statistics Agency (BPS). This study aims to identify variables affecting economic growth in Papua Province. The method used in this study is panel data regression analysis. Based on the research findings, a random effects model with specific individuals is suitable for describing growth in Papua Province. Variables influencing GRDP are government consumption expenditure and average length of schooling, with an adjusted R-squared value of 67.74%. Increases in government consumption expenditure and average length of schooling increase GRDP in Papua Province. The magnitude of GRDP not influenced by government consumption expenditure and average length of schooling varies across each district/city.
Keyword: economic growth, panel data regression, GRDP

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: