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: Penanganan Overdispersi Pada Regresi Poisson dengan Regresi Binomial Negatif pada Kasus Kemiskinan di Indonesia Tahun 2016.
Abstrak: Regresi Poisson dapat digunakan untuk memodelkan kejadian yang jarang terjadi dengan data merupakan data cacah. Penerapan Regresi Poisson dilakukan untuk mengatahui faktor-faktor eksternal yang memengaruhi jumlah penduduk miskin di Indonesia menurut provinsi tahun 2016. Asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis ini adalah equdispersi. Namun demikian, pada kasus riil sering kali terjadi masalah overdispersi, yakni nilai ragam lebih besar dari nilai rataannya. Keragaman yang tinggi salah satunya dapat disebabkan oleh adanya pencilan. Pengeluaran data pencilan ternyata belum dapat menangani masalah overdispersi pada Regresi Poisson. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini yaitu dengan mengganti asumsi distribusi Poisson dengan distribusi Binomial Negatif. Hasil analisis menunjukkan model Regresi Binomial Negatif tanpa pencilan lebih baik dibandingkan model Regresi Poisson tanpa pencilan ditunjukkan dengan nilai AIC yang lebih kecil. Berdasarkan model Regresi Binomial Negatif tanpa pencilan ini faktor-faktor eksternal yang memengaruhi jumlah penduduk miskin di Indonesia menurut provinsi tahun 2016 adalah persentase rumah tangga dengan kondisi lantai rumah beralaskan tanah menurut provinsi, jumlah penduduk menurut provinsi, persentase jumla pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja menurut provinsi, dan persentase jumlah angkatan kerja terhadap jumlah penduduk usia kerja.
Keyword: equidispersi, overdispersi, regresi Binomial Negatif, Regresi Poisson

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: