Judul: Analisis Spasial Data Panel pada Studi Kasus Anak Putus Sekolah di Jawa Barat
Abstrak: Provinsi Jawa Barat adalah salah satu provinsi yang memiliki banyak anak putus sekolah di Indonesia. Putus sekolah merupakan salah satu indikator untuk mengukur kemajuan sumber daya manusia (SDM) dalam bidang pendidikan. Banyaknya anak putus sekolah di suatu daerah dapat menurunkan kualitas SDM yang dapat memengaruhi beberapa faktor di masyarakat, seperti faktor ekonomi, geografi, dan sosial budaya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model spasial data panel terbaik berdasarkan matriks pembobot spasial dan menentukan peubah-peubah yang memengaruhi anak putus sekolah di Jawa Barat dari tahun 2017 hingga 2020. Matriks pembobot yang digunakan adalah matriks queen contiguity, jarak invers, jarak eksponensial, dan k-tetangga terdekat (k-nearest neighbor). Data yang digunakan pada penelitian ini adalah anak putus sekolah sebagai peubah respon, sedangkan indeks pembangunan manusia (IPM), laju produk domestik regional bruto (PDRB), persentase penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka (TPT), kepadatan penduduk, dan rata-rata lama sekolah sebagai peubah penjelas yang diamati dari tahun 2017-2020 di Jawa Barat. Metode yang digunakan meliputi eksplorasi data, pemilihan model panel, dan analisis spasial panel. Hasil penelitian menunjukkan model terbaiknya adalah model spasial panel acak dengan matriks pembobot spasial jarak eksponensial. Model tersebut memenuhi semua asumsi dan menghasilkan nilai AIC terkecil. Faktor-faktor yang berpengaruh nyata adalah PDRB, TPT, dan rata-rata lama sekolah. Pemerintah Provinsi Jawa Barat perlu melakukan pemerataan bantuan dana operasional sekolah untuk semua jenjang serta bantuan untuk masyarakat golongan ekonomi rendah guna menurunkan angka putus sekolah yang diakibatkan oleh rendahnya perekonomian. Pemerintah juga dapat melakukan sosialisasi terkait pentingnya bersekolah setidaknya minimal sampai lulus jenjang SMA agar dapat menurunkan permasalahan tingkat pengangguran, sehingga anak-anak dapat bersaing dalam dunia kerja., West Java Province is one of the provinces that has many out-of-school children in Indonesia. Dropout is one indicator to measure the progress of human resources (HR) in the field of education. The number of children dropping out of school in an area can reduce the quality of human resources, which can affect several factors in society, such as economic, geographical, and socio-cultural factors. This study aims to determine the best spatial model of panel data based on the spatial weighting matrix and determine the variables that affect dropouts in West Java from 2017 to 2020. The weighting matrix used is the queen contiguity matrix, inverse distance, exponential distance, and k-nearest neighbor. The data used in this study is dropping out students as response variables, while the human development index or HDI, GRDP rate, percentage of the poor, open unemployment rate or TPT, amount of solidity inhabitant, and average length of school period as explanatory variables observed from 2017-2020 in West Java. The method that is used includes data for exploration, panel model election, and spatial panel analysis. The result of research shows that there is a spatial dependence on the response variable, so used a spatial autoregressive (SAR) panel model with a fixed effect and an exponential distance weighting matrix. The model fulfills all assumptions and produces the smallest AIC. The variables that have a significant effect on dropping out students are GRDP rate, open unemployment rate and average length of school. The West Java Provincial Government needs to distribute school operational
Keyword: spatial autoregressive  (SAR), dropout students, spatial weighting matrix, panel data

Judul: Pemodelan Autoregresif Spasial pada Data Panel (Studi Kasus Kemiskinan di Jawa Timur)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi peubah-peubah yang berpengaruh terhadap persentase kemiskinan di Jawa Timur pada tahun 2017-2020. Metode yang digunakan untuk menjawab tujuan tersebut adalah analisis spasial data panel. Matriks pembobot yang digunakan adalah matriks jarak invers, matriks jarak eksponensial, dan matriks jarak k-tetangga terdekat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah persentase kemiskinan sebagai peubah respon, sedangkan peubah penjelasnya adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, rumah tangga yang memiliki akses terhadap sanitasi layak, rumah tangga dengan sumber air minum yang layak, dan pengeluaran rata-rata per kapita sebulan. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat ketergantungan spasial pada peubah respon dan pengaruh waktu di dalam model data panel sangat kecil sehingga dapat diabaikan. Oleh karena itu, model yang digunakan adalah model panel spatial autoregressive (SAR) dengan pengaruh tetap efek individu dan matriks pembobot jarak 2-tetangga terdekat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peubah-peubah yang berpengaruh signifikan terhadap persentase kemiskinan di Jawa Timur pada tahun 2017-2020 adalah tingkat pengangguran terbuka, angka harapan hidup, dan rata-rata pengeluaran per kapita sebulan., The objective of this reserch is to identify the variables that affect the percentage of poverty in East Java from 2017 to 2020. The method used to answer this objective is spatial analysis of panel data. The weighting matrix used is the inverse distance, exponential distance, and k-nearest neighbor. The data used in this research were the percentage of poverty as response variable, meanwhile the predictor variables include the human development index, open unemployment rate, life expectancy rate, average of length school, households that have access to decent sanitation, households with decent drinking water sources, and average expenditure per capita a month. The result of the analysis show that there is a spatial dependence on the response variable and the effect of time in the panel data model is so small that it can be ignored. Therefore, the model used is spatial autoregressive (SAR) panel model with a fixed effect and an 2-nearest neighbor distance weighting matrix. The result of this study show that the variables that have a significant effect on poverty in East Java from 2017 to 2020 are life expectancy rate, open unemployment rate, and average expenditure per capita a month.
Keyword: poverty, spatial panel model, spatial weighting matrix

Judul: Sintesis 7-Hidroksiflavonol dan Fisetin
Abstrak: Fisetin (7,3’,4’-trihydroxyflavonol) is commonly found in fruits and vegetables. It is potential as antioxidant, anti-inflammation, and antidiabetic. In this study, fisetin was synthesized by following 7-hydroxyflavonol synthesis method. 7-Hydroxyflavonol was succesfully synthesized from resacetophenone and benzaldehyde. Both starting materials were protected by tetrahydropyranyl (THP) group and then condensed with 60% KOH as catalyst forming THP-protected chalcone. Cyclization of the chalcone into THP-protected 7-hydroxyflavonol was carried out by using Algar-Flynn-Oyamada oxidative cyclization. Deprotection of the THP protecting group with p-toluenesulfonic acid resulted 7-hydroxyflavonol. The overall yield was 22% with total synthesis time of 7 days, faster than isolation from natural products. However, development of this method to synthesize fisetin from resacetophenone and 3,4-dihydroxybenzaldehyde as starting materials only gave 1% yield. Further study with other protecting groups for 3,4-dihydroxybenzaldehide as well as variation of reactants’ composition and reaction conditions are necessary in order to increase the fisetin yield. All synthetic products had been characterized by melting point and spectroscopy analysis
Keyword: