Judul: Pengembangan Regresi Terboboti Geografis dan Temporal Menggunakan Interaksi Jarak Spasial-Temporal (Studi Kasus: Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Tengah Tahun 2011-2015).
Abstrak: Regresi Terboboti Geografis (RTG) adalah salah satu metode analisis regresi yang bersifat lokal pada setiap lokasi pengamatan. Salah satu komponen mendasar dari RTG adalah penggunaan matriks pembobot yang dibangun dari hubungan spasial. Analisis data spasial melibatkan beberapa lokasi amatan yang seringkali hanya diamati pada satu waktu. Data spasial dengan melibatkan amatan beberapa waktu (temporal) merupakan hal yang penting dalam analisis spasial. Oleh karena itu untuk peningkatan presisi pendugaan parameter pada model RTG, dilakukan pengamatan untuk setiap lokasi pada kurun waktu tertentu. Metode Regresi Terboboti Geografis dan Temporal (RTGT) merupakan pengembangan dari metode RTG dengan mempertimbangkan unsur lokasi dan waktu. Pemodelan jarak spasial-temporal pada metode RTGT mengggunakan operator penjumlahan. Hal ini menyebabkan jarak yang diukur dalam dimensi ruang tidak berpengaruh pada jarak temporal sehingga kurang sesuai untuk memodelkan interaksi spasialtemporal. Metode Improved Regresi Terboboti Geografis dan Temporal (IRTGT) merupakan pengembangan dari metode RTGT dengan menambahkan pembobot interaksi pada fungsi jarak spasial-temporal. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) pada kurun waktu 2011- 2015, Pulau Jawa masih memberikan kontribusi terbesar Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) sebesar 57.73% bagi pertumbuhan ekonomi Indonesia. PDRB per kapita menurut Provinsi di Pulau Jawa, Provinsi Jawa Tengah memiliki jumlah terendah jika dibandingkan dengan provinsi lainnya. Hal ini mengindikasikan bahwa tingkat perekonomian di Jawa Tengah perlu ditingkatkan supaya mampu bersaing dengan provinsi-provinsi lain di Pulau Jawa. Oleh karena itu, dilakukan penelitian yang bertujuan untuk memodelkan pertumbuhan ekonomi yang diukur melalui PDRB pada setiap kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah dengan melibatkan peubah jumlah angkatan kerja yang bekerja, pendapatan asli daerah, dan upah minimum kabupaten. Tahap awal dalam penelitian ini adalah menyusun program model IRTGT melalui model RTGT. Paket Program R yang tersedia saat ini belum dilengkapi pengolah data RTGT maupun IRTGT, sehingga dilakukan penyusunan program untuk ke dua model tersebut dengan menggunakan Program R. Penyusunan program dilakukan secara simultan untuk ke dua model RTGT dan IRTGT. Penyusuan program analisis menggunakan bantuan program R dengan melibatkan beberapa paket tambahan, yaitu GW model, MASS, dan matrixcalc. Program utama analisis pada model IRTGT terdiri dari beberapa sub program yang dirancang sesuai dengan kebutuhan analisis, yaitu “bwd.RTG”, “taw.cv.IRTGT”, “lambda.cv.IRTGT”, “epsi.IRTGT”, “bwd.IRTGT”, dan “prog.IRTGT”. Masingmasing sub program tersebut saling berkaitan satu sama lain dalam proses pendugaan parameter. Setelah tahap tersebut selesai, digunakan program “uji.parsial.IRTGT” untuk melakukan pengujian parameter model IRTGT. Hasil perbandingan dari kebaikan model menyatakan bahwa metode IRTGT menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) dan Akaike Information Criterion (AIC) lebih kecil dibandingkan Metode Kuadrat Terkecil (MKT) dan RTGT yaitu berturut-turut adalah 11.268 dan 2185.810. Nilai Pseudo pada model IRTGT cukup tinggi dibandingkan model lain yaitu sebesar 0.719. Berdasarkan nilai penduga parameter, peubah pendapatan asli daerah memberikan pengaruh lebih besar terhadap nilai PDRB di setiap kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah pada kurun waktu 2011-2015 dari pada peubah yang lain. Upah minimum kabupaten memberikan pengaruh yang lebih kecil dibandingkan peubah lain terhadap nilai PDRB di masing-masing daerah pada tahun 2014.
Keyword: Regresi Terboboti Geografis dan Temporal, Interaksi spasialtemporal, Improved Regresi Terboboti Geografis dan Temporal

Judul: Pemodelan Regresi Terboboti Geografis dan Temporal pada Angka Kemiskinan di Jawa Tengah Tahun 2017-2019
Abstrak: Pada tahun 2019 Provinsi Jawa Tengah memiliki persentase penduduk miskin sebesar 10,8 persen. Persentase tersebut bertentangan dengan sasaran tingkat kemiskinan untuk Provinsi Jawa Tengah tahun 2019 yang ditetapkan oleh pemerintah yaitu sebesar 10,57 persen sehingga dapat disimpulkan bahwa pengentasan kemiskinan di Jawa Tengah masih merupakan permasalahan. Untuk menduga faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan di Jawa Tengah dapat digunakan metode regresi. Namun metode tersebut tidak mempertimbangkan keragaman spasial yang ada pada data. Untuk menganalisis keragaman spasial, dapat digunakan metode regresi terboboti geografis (RTG). Selain unsur spasial, unsur temporal juga dapat menyebabkan keragaman. Untuk mengakomodasi keragaman spasial-temporal, metode RTG dikembangkan menjadi metode regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT) dengan cara menambahkan unsur temporal kedalamnya. Uji F yang dilakukan untuk menguji ketepatan model RTGT menghasilkan nilai-p 0,000897675 sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat signifikansi penggunaan model RTGT dibandingkan model regresi. Hasil pendugaan parameter model RTGT menujukkan bahwa tingkat pengangguran terbuka dan laju pertumbuhan PDRB memberikan pengaruh negatif dan positif, upah minimum kabupaten/kota dan rata-rata lama sekolah memberikan pengaruh negatif. Pengujian parsial parameter model RTGT menunjukkan bahwa pada kurun waktu 2017-2019 upah minimum kabupaten/kota, rata-rata lama sekolah, dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh nyata pada mayoritas kabupaten/kota, sedangkan laju pertumbuhan PDRB hanya berpengaruh nyata pada kabupaten/kota tertentu., In 2019, 10,8 percent population of Central Java Province live below poverty. This percentage is contrary to the poverty rate target for Central Java Province in 2019 set by the government, which is 10,57 percent, so it can be concluded that poverty alleviation in Central Java is still a problem. To analyze the factors that influence poverty in Central Java, the regression method can be used. However, this method does not consider the spatial heterogeneity in the data. To analyze spatial heterogeneity, geographically weighted regression (GWR) method can be used. In addition to spatial elements, temporal elements can also cause heterogeneity. To accommodate the spatial-temporal heterogeneity, the GWR method then developed into geographically and temporally weighted regression (GTWR) method by adding temporal element into it. The F test which was carried out to test the goodness of fit of the GTWR model resulted in a p-value = 0,000897675 so it can be concluded that there is a significant use of the GTWR model compared to the regression model. The results of the parameters estimation of GTWR model show that open unemployment rate and GDRP growth rate have negative and positive effect, district/city minimum wage and mean years schooling have a negative effect. Partial testing of the parameters of the GTWR model shows that in 2017-2019, district/city minimum wage, mean years schooling, open unemployment rate have significant effect on the majority of districts/cities, while GDRP growth rate has significant effect only on a few districts/cities.
Keyword: kemiskinan, keragaman spasial-temporal, regresi terboboti geografis dan temporal (RTGT), geographically and temporally weighted regression (GTWR), poverty, spatial-temporal heterogeneity

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: