Judul: Pemodelan Data Panel Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia dengan Pendekatan Model Linier Campuran
Abstrak: Indonesia sebagai negara berkembang sering dihadapkan dengan masalah pengangguran. Angka pengangguran yang rendah dapat mencerminkan pertumbuhan ekonomi yang baik serta mencerminkan kesejahteraan penduduk, dengan demikian setiap negara akan berupaya menurunkan tingkat pengangguran, tak terkecuali Indonesia. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik Indonesia, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Indonesia secara umum menunjukkan trend penurunan mulai tahun 2005 sampai dengan 2015 (BPS 2015), dengan tingkat penurunan yang bervariasi antar provinsi. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) provinsi-provinsi di Indonesia sejak tahun 2005 sampai dengan 2015 yang diamati setiap 6 bulan sekali merupakan data panel. Provinsi-provinsi di Indonesia dari tahun 2005 sampai dengan 2015 memiliki nilai awal tingkat pengangguran terbuka yang berbeda satu sama lain, hal ini dicerminkan oleh plot TPT terhadap waktu. Selain itu pola pergerakan tingkat pengangguran terbuka dari waktu ke waktu untuk masing-masing provinsi juga memiliki pola penurunan yang berbeda. Keragaman nilai awal TPT antar provinsi dan laju perubahannya dari waktu ke waktu tersebut dapat dimodelkan melalui pendekatan model linier campuran (linier mixed model) dimana keragaman yang terjadi akan ditangkap dengan menggunakan struktur pengaruh acak. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan keragaman TPT yang terjadi antar provinsi di Indonesia beserta faktor-faktor eksternal yang diduga mempengaruhinya melalui pendekatan model linier campuran. Faktor eksternal yang diikutsertakan dalam pemodelan adalah kepadatan penduduk, persentase penduduk miskin, upah minimum, PDRB dan investasi. Hasil pemodelan tingkat pengangguran terbuka (TPT) di Indonesia dengan pendekatan model linier campuran dapat secara efektif menangkap keragaman yang terjadi pada pola pergerakan TPT antar provinsi di Indonesia. Model terbaik yaitu model dengan intersep acak dan slope waktu acak yang mengindikasikan terdapat keragaman TPT antar provinsi yang terjadi pada nilai awal dan laju perubahannya dari waktu ke waktu. Rata-rata penurunan tingkat pengangguran terbuka sekitar 0,05% setiap 6 bulan sekali. Provinsi-provinsi dengan nilai TPT awal yang tinggi lebih besar laju penurunan TPT nya dibandingkan provinsi-provinsi dengan nilai TPT awal yang rendah. Setelah dikontrol oleh pengaruh waktu, pengaruh tetap yang signifikan mempengaruhi TPT adalah investasi dan kepadatan penduduk. Selain itu, TPT pada bulan Agustus cenderung lebih tinggi dibandingkan TPT pada bulan Februari.
Keyword: Data Panel, Model Linier Campuran, Tingkat Pengangguran Terbuka

Judul: Analisis Robust Spasial Data Panel Untuk Menentukan Faktor Yang Memengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka (Studi Kasus: Provinsi Banten dan Jawa Barat Tahun 2018– 2022)
Abstrak: Tingkat pengangguran di Indonesia dihitung dengan persentase jumlah pengangguran pada seluruh angkatan kerja. Tingkat pengangguran di Banten dan Jawa Barat menempati dua teratas di Indonesia per Agustus 2023. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui performa robust spasial data panel dibanding dengan model spasial data panel dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat pengangguran terbuka (TPT) di Provinsi Banten dan Jawa Barat tahun 2018–2022. Hasil penelitian menunjukkan terdapat ketergantungan autoregresi spasial dan galat spasial, sehingga model yang dibangun adalah spatial durbin model (SDM). Model Robust SDM dibangun karena pada proses analisis teridentifikasi adanya pencilan spasial yang menyebabkan tidak terpenuhinya asumsi kehomogenan ragam dan kebebasan sisaan pada model SDM. Model Robust SDM mampu menangani penyimpangan asumsi pada model SDM dan meningkatkan performa dengan nilai R^2 sebesar 87,21%. Nilai ini lebih tinggi jika dibandingkan dengan model SDM yang memiliki R^2 sebesar 71,19%. Model terbaik menunjukkan bahwa terdapat empat faktor utama yang memengaruhi TPT di Provinsi Banten dan Jawa Barat tahun 2018–2022, yaitu upah minimum kabupaten/kota, tingkat partisipasi angkatan kerja, rata-rata lama sekolah, dan pertumbuhan ekonomi. Selain itu, TPT juga dipengaruhi oleh faktor dengan pengaruh lag spasial, yaitu upah minimum kabupaten/kota, rata-rata lama sekolah, dan investasi PMA dari kabupaten/kota di sekitarnya., The unemployment rate in Indonesia is calculated as the percentage of the total unemployed in the labor force. The unemployment rates in Banten and West Java are the top two in Indonesia as of August 2023. The purpose of this study is to determine the performance of robust spatial panel data compared to the spatial panel data model in identifying factors that affect the open unemployment rate (TPT) in Banten and West Java Provinces in 2018-2022. The results showed that there is a dependence on spatial autoregression and spatial error, so the model built is the spatial Durbin model (SDM). The Robust SDM model was built because, in the analysis process, spatial outliers were identified which caused the assumptions of variance homogeneity and error autocorrelation in the SDM model to not be fulfilled. The Robust SDM model can handle deviations in the assumptions of the SDM model and can improve performance with an R-squared value of 87.21%. This value is higher than the SDM model which has an R-squared of 71.19%. The best model shows that there are four main factors that affect the TPT in Banten and West Java in 2018-2022, namely district/city minimum wage, labor force participation rate, average years of schooling, and economic growth. In addition, the TPT is also influenced by factors with spatial lag effects, namely district/city minimum wages, average years of schooling, and FDI investment from surrounding districts/cities.
Keyword: open unemployment rate, robust spatial durbin model, spatial durbin  model

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: