Judul: Pendeteksian dan Penanganan Pencilan pada Model Spasial Autoregresif
Abstrak: Data spasial merupakan data yang memiliki informasi geografis. Analisis regresi spasial digunakan untuk memodelkan hubungan peubah respon dan peubah penjelas pada data spasial dengan memerhatikan pengaruh pasial. Pada data spasial terdapat dua macam efek spasial yaitu dependensi spasial dan keragaman spasial. Model dependensi spasial pada peubah respon adalah model spasial autoregresif (SAR). Salah satu permasalahan dalam model regresi spasial adalah keberadaan data pencilan. Data pencilan didefinisikan sebagai nilai amatan yang jauh berbeda dari amatan lainnya. Koefisien regresi dan tanda dalam koefisien regresi dapat berubah karena keberadaan pencilan. Ragam sisaan juga dapat semakin membesar karena adanya pencilan. Pendugaan koefisien regresi tanpa deteksi pencilan dapat mengakibatkan kesalahan pada pengambilan keputusan. Pendeteksian pencilan spasial dapat dilakukan dengan beberapa cara. Salah satunya adalah dengan menggunakan score test statistik yang perhitungannya diturunkan dari mean shift outlier model. Nilai score test dapat diturunkan sesuai model spasial yang digunakan. Metode untuk mengatasi pencilan tanpa menghapus amatan tersebut adalah dengan melakukan pemodelan regresi kekar. Metode ini dilakukan dengan melakukan pembobotan dalam menduga parameternya. Salah satu pembobotan yang digunakan adalah metode penduga-S. Penduga-S bertujuan untuk memperoleh penduga dengan nilai simpangan baku minimum. Metode ini memiliki nilai breakdown point terbesar pada model regresi. Metode ini mengatasi pencilan pada data dengan melakukan pembobotan yang nilainya ditentukan berdasarkan simpangan baku sisaannya. Pada penelitian ini, penduga S diterapkan pada model SAR. Pendugaan parameter dilakukan secara iteratif dengan fungsi pembobot iteratively reweighted least squares (IRLS). Penelitian bertujuan untuk mengkaji pendugaan parameter model regresi spasial yang memiliki amatan pencilan dengan metode penduga-S pada data simulasi dan menerapkannya pada data PAD Jawa tahun 2017. Data simulasi dilakukan dengan lima jumlah amatan berbeda yaitu 30, 90, 120, 180, dan 360 serta dua matriks pembobot spasial yaitu circular world dan queen contiguity. Pencilan yang dibangkitkan pada data sebanyak 1%, 3%, 5%, dan 10%. Evaluasi kebaikan penduga dilihat berdasarkan nilai bias yang disajikan dengan diagram kotak garis. Penerapan metode Spasial Autoregresif Kekar (SARK) dilakukan pada data PAD Jawa tahun 2017 dengan empat matriks pembobot spasial yaitu k-tetangga terdekat (k-nearest neighbor) dengan k=4, queen contiguity, bobot eksponensial (exponential weight), dan invers jarak (invers distance). Peubah-peubah penjelas yang digunakan adalah jumlah penduduk, dana alokasi umum (DAU), produk domestik regional bruto (PDRB) , jumlah restoran, dan jumlah hotel. Simulasi model SARK dengan bobot circular world dan queen contiguity baik digunakan pada saat nilai penduga ���������� bernilai positif namun nilai parameter ���������� berkisar kurang dari 0.8. Penduga ini baik digunakan untuk semua nilai pencilan kecuali pada saat ���������� kecil yaitu ����������=30 yang baik digunakan pada saat nilai pencilan lebih dari 5%. Berdasarkan matriks bobot yang digunakan, matriks circular world memiliki keragaman yang lebih besar dibandingkan matriks queen contiguity. Hasil eksplorasi PAD kabupaten/kota di Jawa tahun 2017 dengan indeks Moran menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi spasial yang positif pada data. Daerah yang berdekatan memiliki nilai PAD yang tidak jauh berbeda. Hasil pengujian ragam sisaan menunjukkan ragam sisaan yang homogen sehingga model SAR dapat diterapkan. Setelah dilakukannya pemodelan SAR, dilakukan pendeteksian pencilan dengan menghitung score test. Hasil ini menunjukkan bahwa terdapat lokasi yang dideteksi sebagai pencilan pada data. Model SARK dengan penduga-S diterapkan pada data yang mengandung pencilan.
Keyword: Mean shift outlier model, pencilan, regresi kekar, spasial, SAR, score test

Judul: Perbandingan Metode Penduga-M, Penduga-S, dan Penduga-MM pada Model Autoregresif Spasial
Abstrak: Data spasial merupakan data yang memiliki informasi geografis suatu pengamatan di permukaan bumi sehingga dapat disajikan dalam bentuk peta. Permasalahan dapat terjadi ketika ada amatan pencilan pada data spasial yang dapat memengaruhi penduga parameter model regresi spasial. Pencilan pada data spasial atau biasa disebut juga sebagai pencilan spasial dapat diatasi dengan menggabungkan model regresi spasial dan metode pendugaan regresi kekar yang tidak sensitif terhadap pencilan. Salah satu model regresi spasial yang memanfaatkan ketergantungan spasial pada peubah respon adalah model autoregresif spasial (spatial autoregressive model/SAR). Metode pendugaan regresi kekar yang dikaji dalam penelitian ini adalah penduga-maximum likelihood type (M), penduga-scale (S), dan penduga-multi-stage method (MM). Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja ketiga metode pendugaan regresi kekar pada model autoregresif spasial untuk data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Jawa Tengah tahun 2021. Evaluasi metode pendugaan regresi kekar untuk data IPM berdasarkan pada nilai median absolute percentage error (MdAPE), median absolute deviation (MdAD), koefisien determinasi (R-square), adjusted R-square, dan root mean square error (RMSE). Hasil pemodelan dan pengujian hipotesis pada taraf nyata 5% menunjukkan bahwa penduga-S merupakan metode pendugaan regresi terbaik dalam model autoregresif spasial kekar untuk data IPM di Provinsi Jawa Tengah tahun 2021., Spatial data is data that has geographic information from observations on the earth's surface so that it can be presented in the form of a map. Errors can occur when there are outlier observations on spatial data that can affect the parameter estimates of spatial regression models. Outliers in spatial data or commonly referred to as spatial outliers can be solved by combining spatial regression models and robust regression estimation methods that are not sensitive to outliers. One of the spatial regression models that utilized spatial dependence on response variables is the spatial autoregressive model (SAR). The robust regression estimation methods studied in this study are maximum likelihood type (M)-estimator, scale (S)-estimator, and multi-stage method (MM)-estimator. This study aims to compare the performance of three robust regression estimation methods on spatial autoregressive model for Human Development Index (HDI) data in Central Java Province 2021. Evaluation of the robust regression estimation methods for HDI data based on median absolute percentage error (MdAPE), median absolute deviation (MdAD), coefficient of determination (R-square), adjusted R-square, and root mean square error (RMSE). Modeling and hypothesis testing result in 5% significance level show that the S-estimator is the best robust regression estimation method in a spatial autoregressive model for HDI data in Central Java Province 2021.
Keyword: spatial outliers, M-estimator, MM-estimator, S-estimator, SAR

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: