Judul: Evaluation of the Contemporaneous Correlation Effect and Outliers Effect on Seemingly Unrelated Regression on Panel Data
Abstrak: Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan regresi dengan metode kuadrat terkecil terampat dimana metode ini dapat diaplikasikan pada kasus data panel yaitu kombinasi antara data cross-section dan data time-series. SUR menyusun persamaan untuk setiap objek atau kelompok dengan memperhatikan galat yang berkorelasi antar objek/kelompok, disebut dengan korelasi kontemporer (contemporaneous correlation). Dalam penerapannya, adanya keterkaitan antar objek pada jenis data panel sangatlah mungkin terjadi. Hal ini biasanya diawali dengan pelanggaran asumsi yaitu heterogenitas, yaitu galat yang tidak konstan. Hal tersebut akan menimbulkan anomali baru yaitu galat yang tidak saling bebas antar objek/kelompoknya. Permasalahan lain pada analisis pendugaan parameter data panel adalah pencilan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji metode SUR pada data panel dengan pengaruh korelasi kontemporer dan pencilan. Data simulasi dievaluasi pada tingkat korelasi kontemporer yang berbeda dan diberikan kontaminasi pencilan jenis vertical outliers dengan berbagai proporsi. Hasil studi simulasi menunjukkan bahwa pendugaan dengan metode SUR memiliki nilai RRMSE yang paling kecil ketika tingkat korelasi kontemporer tinggi. Ketika sisaan pada pemodelan tidak memiliki korelasi kontemporer, metode SUR akan kehilangan perannya, karena menghasilkan penduga parameter yang hampir sama dengan metode OLS. Pemberian korelasi kontemporer yang dikombinasikan dengan kontaminasi pencilan jenis vertical outlier juga memengaruhi kinerja metode pendugaan parameter. Semakin besar proporsi pencilan jenis vertical outliers, nilai duga parameter dengan metode OLS dan SUR menghasilkan nilai RRMSE semakin besar. Kajian empiris menggunakan data penyaluran kredit bank di Indonesia dengan 4 kelompok bank umum dari tahun 2016 hingga 2020. Data empiris menunjukkan indikasi adanya korelasi kontemporer antar kelompok bank, sehingga penggunaan metode SUR diharapkan akan memberikan hasil yang baik. Hasil analisis menunjukkan bahwa Dana Pihak Ketiga (DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR), dan Loan to Deposit Ratio (LDR) berpengaruh secara nyata terhadap penyaluran kredit untuk seluruh kelompok bank umum dengan ukuran kebaikan model sebesar 99.86%.
Keyword: Credit Bank, contemporaneous correlation, outlier, panel data, Seemingly Unrelated Regression

Judul: Pemodelan Data Panel Spasial Menggunakan Model Sur-Sar Dengan Pendekatan Bayesian.
Abstrak: Seemingly Unrelated Regression (SUR) adalah sebuah sistem model yang merupakan perluasan dari model regresi umum ketika terjadi permasalahan adanya hubungan antar model individu yang dibangun secara simultan. SUR merupakan hasil penelitian Zellner (1962) yang pertama mengakomodasi masalah hubungan antar model individu terhadap efisiensi pendugaan parameter dan informasi yang diperoleh. Konsep SUR telah banyak dikembangkan, salah satunya dalam kajian statistika spasial (Anselin 1988). Pada penelitian ini dikaji model individu yang merupakan regresi otoregresif spasial (SAR) yang dibangun berdasarkan tahun yang berbeda. Adanya hubungan model-model SAR ini diakomodasi dengan model SUR sehingga menjadi model SUR-SAR berdasarkan data panel spasial. Permasalahan yang dihadapi model SUR-SAR tidak hanya terbatas pada hubungan model-model individu penyusunnya, tetapi juga terkait permasalahan metode/pendekatan pendugaan parameternya yang memberikan solusi yang tidak closed form dan sulitnya menentukan pengujian parameter secara statistik. Pendekatan Bayesian merupakan salah satu metode pendugaan parameter yang dapat mengatasi permasalahan tersebut karena lebih praktis (Griffiths 2001) dan secara statistika memiliki banyak keuntungan (LeSage 2005). Kajian model SUR-SAR dengan pendekatan Bayesian ini merupakan kajian empiris pada data kejadian DBD dan faktor-faktor penyertanya dari 68 kelurahan di Kota Bogor tahun 2009 - 2011. Proses pendugaan parameter dilakukan menggunakan algoritma Gibbs Sampler dan Metropolis-Hasting melalui simulasi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampai tercapainya konvergen dalam hal stasioneritas sebaran posterior parameter model. Berdasarkan analisis diperoleh hasil bahwa otokorelasi spasial lag, kontribusi peubah prediktor yang berubah setiap tahun, dan korelasi model individu (tahunan) dapat ditangkap oleh model SUR-SAR yang didukung oleh data. Model SUR-SAR merupakan model yang lebih baik daripada model-model individu SAR dalam mengepas data DBD Kota Bogor 2009-2011 karena lebih efisien dalam menduga parameter dan memiliki derajat kecocokan model yang lebih tinggi.
Keyword: DBD, Panel Spasial, Regresi Otoregresif Spasial, Seemingly Unrelated Regression, Markov Chain Monte Carlo

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: