Judul: Spatial Regression Model with Optimum Spatial Weighting Matrix on GRDP Data of Sulawesi Island
Abstrak: Analisis regresi spasial dibagi menjadi dua model utama, yaitu spatial autoregressive model (SAR) dan spatial error model (SEM). Pengembangan dari model SAR adalah spatial Durbin model (SDM) yang menyertakan ketergantungan spasial pada peubah respon dan peubah penjelas ke dalam model. Penentuan matriks pembobot dalam regresi spasial sangat penting dalam menentukan hasil pendugaan. Penelitian ini menggunakan dua metode pembobotan yaitu k-nearest neighbour (k-NN) dan inverse distance weight (IDW). Tujuan dari penelitian ini adalah: (1) membandingkan kinerja dari empat model, yaitu model regresi linier berganda dengan metode kuadrat terkecil, SAR, SEM, dan SDM dengan pembobot spasial k-NN dan IDW pada pendugaan produk domestik regional bruto (PDRB), dan (2) mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi besarnya PDRB Pulau Sulawesi. Penelitian ini menggunakan data PDRB 81 kabupaten/kota di Pulau Sulawesi tahun 2018 dengan enam peubah penjelas. Hasil menunjukkan bahwa model SAR dengan pembobot 4-NN lebih baik daripada model lainnya karena memiliki nilai AIC dan BIC yang paling kecil. Adapun faktor-faktor yang memengaruhi besarnya PDRB kabupaten/kota di Pulau Sulawesi adalah indeks pembangunan manusia (IPM), jumlah penduduk, tingkat pengangguran terbuka, dan jumlah industri kecil/mikro dan menengah, serta lag spasial dari peubah respon., Spatial regression analysis divides into two main models, namely spatial autoregressive (SAR) and spatial error (SEM) models. The extension of the SAR model is a spatial Durbin model (SDM) which takes into account the spatial dependence of response and explanatory variables into the model. The determination of the spatial weight matrix is critical for the best estimation results. In this study using two distance-based spatial weight matrix, i.e., the k-nearest neighbour (k-NN) and inverse distance weight (IDW). The objectives of this study are: (1) to compare the performance of four models, i.e., the multiple linear regression model with ordinary least square method, SAR, SEM, and SDM models with k-NN and IDW on the estimation of gross regional domestic product (GRDP), and (2) to identify the important factors that influence the GRDP amount of Sulawesi Island. This study used the GRDP data of 81 districts/cities in Sulawesi Island in 2018 with six explanatory variables. The results showed that the 4-NN weighted SAR model is better than the other models because it has the smallest AIC and BIC values. The factors that influence the value of GRDP in Sulawesi Island are human development index (HDI), population size, unemployment rate, small/micro and medium industries, and the spatial lag of the response variable.
Keyword: GRDP, inverse distance weight, k-nearest neighbour, spatial regression

Judul: Penerapan Regresi Kuantil Spasial Otoregresif Untuk Data Produk Domestik Regional Bruto (Studi Kasus: 113 Kabupaten/Kota Di Pulau Jawa Tahun 2010)
Abstrak: Analisis regresi digunakan untuk memodelkan hubungan antara peubah respon dengan peubah penjelas. Metode ini memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi, salah satunya adalah kebebasan antar pengamatan. Apabila suatu pengamatan memiliki efek spasial, yaitu suatu pengamatan pada daerah tertentu dipengaruhi oleh daerah yang berada disekitarnya, maka metode yang digunakan adalah analisis regresi spasial. Pemodelan spasial dapat dilakukan berdasarkan jenis efek spasial yang terjadi pada data yang akan diteliti. Pemodelan spasial otoregresif (spatial autoregressive model/ SAR) dilakukan apabila terdapat ketergantungan spasial pada peubah respon. Pada saat asumsi kehomogenan ragam tidak terpenuhi pada pemodelan SAR, maka permasalahan ini dapat diatasi dengan melakukan pemodelan regresi terboboti (geographically weighted regression/GWR). Alternatif lain dalam menangani permasalahan keheterogenan ragam spasial yaitu dengan model regresi kuantil spasial otoregresif (spatial autoregressive quantile regression/SARQR). Model ini merupakan gabungan antara model SAR dengan regresi kuantil (quantile regression /QR). Pendugaan parameter model SARQR menggunakan metode regresi kuantil peubah instrumen (Instrumetal Variable Quantile Regression/IVQR). Pemodelan GWR terhadap peubah respon nilai PDRB pada 113 kabupaten/kota di Pulau Jawa pada Tahun 2010 pernah dilakukan oleh Fatulloh (2013). Pada penelitian ini, pemodelan nilai PDRB menggunakan model SARQR. Model SARQR dapat mengatasi efek spasial yang terjadi pada data dengan menetapkan beberapa model berbeda pada setiap kelompok kuantil, sehingga dapat ditentukan faktor-faktor yang mempengaruhi nilai PDRB di Pulau Jawa. Data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS), yaitu data Potensi Desa (PODES), PDRB kabupaten/kota, dan jumlah penduduk tingkat kabupaten/kota. Peubah penjelas yang diamati antara lain, persentase penduduk miskin (X1), rasio fasilitas pendidikan/ jumlah penduduk (X4), angka harapan hidup (X6), potensi desa laut (X11), rasio kepala keluarga menggunakan listrik (X14), jumlah pertokoan dan pasar permanen (X17). Hasil penelitian menunjukkan terdapat lima kelompok kuantil dengan nilai quantile verification skill score (QVSS) terbaik , yaitu kuantil 0.1, 0.5, 0.75, 0.85 dan 0.99. Setiap kelompok memiliki model yang berbeda dengan faktor yang mempengaruhi perubahan nilai PDRB juga berbeda. Kelompok kuantil ke-0.1, 0.25, dan 0.99 dipengaruhi oleh dua faktor yang bepengaruh nyata, yaitu rasio fasilitas pendidikan/jumlah penduduk (X4), dan jumlah pertokoan dan pasar permanen (X17). Sedangkan pada kuantil ke-0.5 dan 0.99 terdapat satu peubah tambahan yaitu potensi desa laut (X11). Semua peubah memiliki nilai dugaan koefisien positif yang berarti kenaikan tiga faktor tersebut akan mengakibatkan kenaikan nilai PDRB di kabupaten/kota Pulau Jawa. Nilai Breusch-Pagan (BP) pada setiap model yang lebih kecil dibandingkan model SAR (BP=8.44). Hal ini menunjukkan bahwa model SARQR tidak hanya mampu mengatasi ketergantungan spasial akan tetapi model ini juga mampu mengatasi keheterogenan ragam yang terjadi pada data nilai PDRB di Pulau Jawa.
Keyword: heterokedastisitas, spasial otoregresif, regresi kuantil, regresi kuantil spasial otoregresif

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: