Judul: Kajian Pengaruh Matriks Pembobot Spasial dalam Model Data Panel Spasial
Abstrak: Data panel adalah kombinasi antara data deret waktu dan data lintas objek. Jika objek yang dimaksud berupa lokasi, maka perlu mengecek ada tidaknya hubungan antar lokasi. Ilmu statistika yang mengkaji mengenai hubungan antar lokasi disebut statistika spasial. Statistika spasial mengenal adanya parameter ρ dan yang digunakan untuk mengukur pengaruh hubungan antar lokasi. Nilai dari ρ atau akan ikut menentukan kebaikan model, sehingga penting untuk membuat estimasi parameter dengan baik agar diperoleh kebaikan model yang juga baik. Model yang akan dikaji dalam penelitian ini adalah model data panel spasial. Pengaruh antar lokasi diukur dengan membuat matriks kebersinggungan (contiguity) sampai diperoleh matriks pembobot spasial (W). Beberapa W yang dikenal diantaranya W seragam, W Biner, W Kernel Gaussian dan beberapa W yang berasal dari kasus riil kondisi ekonomi maupun transportasi dari lokasi-lokasi yang menjadi objek penelitian. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh W dalam model data panel spasial dengan melakukan simulasi, kemudian dari hasil simulasi akan diketahui W terbaik yang selanjutnya digunakan untuk mengaplikasikan model data panel spasial dari data produksi beras seluruh provinsi di Indonesia tahun 2010-2012. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan 180 kombinasi data (3 tipe W, 3 tipe lokasi, 4 tipe waktu, 5 tipe model data panel spasial). Masing-masing kombinasi diulangi sebanyak 1000 replikasi. Data sekunder yang digunakan pada penelitian ini berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS). Peubah penjelas yang digunakan adalah harga beras, luas panen dan jumlah petani dari setiap provinsi di Indonesia tahun 2010-2012. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa W seragam memiliki nilai rataan RMSE paling kecil dibandingkan dengan jenis W lainnya untuk hampir semua kombinasi simulasi. W seragam juga memiliki nilai RMSE yang cukup stabil pada nilai kecil untuk hampir semua kombinasi, kemudian setelah diaplikasikan ke data empiris diperoleh hasil bahwa ada pengaruh spasial antar provinsi (ρ), itu dapat dilihat dari signifikansi parameter otoregresi (ρ) dalam model dan memiliki nilai R2 sebesar 98.9%.
Keyword: data panel, data panel spasial, pembobot spasial, otoregresi, produksi padi

Judul: Pemodelan Data Panel Spasial Dengan Komponen Satu Arah (Studi Kasus Anggaran Sektor Pertanian Jawa Tengah).
Abstrak: Analisis yang optimal memerlukan data yang lengkap sehingga data yang terkumpul dapat menyajikan informasi yang dibutuhkan. Data yang terdiri dari beberapa lokasi yang diobservasi pada satu waktu disebut data lintas lokasi. Sedangkan, data yang dikumpulkan dari beberapa waktu untuk satu lokasi saja disebut data deret waktu. Data yang melibatkan keduanya disebut data panel, yaitu data yang terdiri dari data lintas lokasi dan data deret waktu. Namun sering ditemui bahwa nilai observasi pada suatu lokasi dipengaruhi atau bergantung pada nilai observasi di lokasi sekitarnya. Fenomena inilah yang kemudian dikenal dengan spasial dependen. Model spasial dependen dibagi menjadi dua, yaitu model spasial lag (spatial autoregressive model/SAR) yang pada peubah dependennya terdapat korelasi spasial dan model spasial galat (spatial galat model/SEM) yang pada peubah galatnya terdapat korelasi spasial. Pengaruh ketergantungan spasial antar lokasi diatasi dengan menambahkan komponen spasial ke model data panel yaitu spasial lag dan spasial eror. Komponen model data panel dapat berbentuk efek tetap atau efek acak. Penentuan bentuk efek ini sangat penting, agar diperoleh penduga yang efisien dan akurat. Indonesia dikenal sebagai negara agraris kerena sebagian besar penduduk Indonesia mempunyai pencaharian di bidang pertanian atau bercocok tanam. Komoditi tanaman pangan merupakan salah satu bagian utama dari sektor pertanian, oleh karena itu dalam upaya pengamanan komoditas tanaman pangan, pemerintah setiap tahunnya selalu menempatkan sebagai hal utama dalam setiap perencanaan pembangunan. Salah satu komoditi utama tanaman pangan adalah padi. Peningkatan hasil produksi tidak lepas dari anggaran yang diberikan oleh pemerintah dalam satu bentuk kebijakan fiskal. Dalam rangka membangun kebijakan yang berkesinambungan, pemerintah diharapkan dapat menerapkan kebijakan-kebijakan dengan prinsip kehati-hatian dan melakukan berbagai upaya agar terjadi efisiensi di bidang belanja negara. Pengalokasian anggaran perlu dipertajam agar yang dibiayai mampu menghasilkan output seperti yang diharapkan dengan seefisien mungkin, termasuk diantaranya adalah pengeluaran untuk anggaran sektor pertanian. Tujuan pada penelitian ini untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi anggaran sektor pertanian dan mengetahui efek penambahan unsur spasial pada model data panel. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder dari BPS dan data Dana Perimbangan dari Kementrian Keuangan Provinsi Jawa Tengah yang terdiri dari 35 kab/kota yang terdiri dari satu peubah respon yaitu anggaran pertanian dan 7 peubah penjelas yaitu jumlah penduduk miskin, pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk pertanian, produktivitas, luas panen, PDRB dan produksi. Periode data yang digunakan adalah dari tahun 2008 sampai tahun 2012. Untuk mengetahui pengaruh spasial anggaran pertanian dilakukan dengan plot pencaran Moran. Matriks pembobot yang digunakan adalah matriks ketetanggaan dan invers jarak. Penduga parameter pada model spasial data panel menggunakan metode kemungkinan maksimum. Hasil uji Pengganda Lagrange menunjukkan model spasial yang terbaik pada data panel adalah spasial otoregresi dengan komponen spasial bersifat acak pada data anggaran sektor pertanian di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2008-2012. Peubah bebas yang berpengaruh nyata adalah jumlah penduduk miskin, jumlah penduduk pertanian, produksi dan PDRB. Model spasial data panel dengan 2 jenis matriks pembobot memiliki nilai AIC yang hampir sama. Otokorelasi spasial sangat kuat menggunakan pembobot ketetanggaan sebesar 0.23.
Keyword: data panel, efek acak, efek tetap, spasial otoregresi, spasial eror

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: