Judul: Dinamika dan Peramalan Tingkat Pengangguran Usia Muda di Indonesia Dengan Menggunakan Data Google Trends
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan Search Volume Index (SVI) atau data Google Trends dalam meningkatkan akurasi peramalan tingkat pengangguran usia muda di Indonesia. Metode analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif untuk menjelaskan dinamika tingkat pengangguran muda di Indonesia periode 2005-2019 serta metode ARIMA dan ARIMAX untuk meramalkan tingkat pengangguran usia muda Indonesia. Evaluasi hasil peramalan dilakukan dengan membandingkan nilai MSE, MAE, dan MAPE untuk mengetahui metode mana yang lebih akurat peramalannya. Hasil menunjukkan bahwa metode ARIMAX yang menggunakan SVI memiliki akurasi peramalan yang lebih tinggi dibanding metode ARIMA yang tidak menggunakan SVI.
Keyword: pengangguran usia muda, google trends, SVI, ARIMA, ARIMAX

Judul: Faktor-Faktor Penentu Pengangguran Usia Muda di Indonesia
Abstrak: Pengangguran merupakan masalah yang dialami oleh semua negara tanpa terkecuali. Tantangan ketersediaan lapangan kerja menjadi fokus bersama negaranegara di dunia, terutama di masa pandemi Covid-19. Pengangguran di Indonesia masih didominasi oleh kaum muda (usia 15-24 tahun). Pengangguran usia muda juga terjadi pada tingkat provinsi di Indonesia. Pertumbuhan ekonomi di Indonesia belum mampu menyerap angkatan kerja baru yang terjadi tiap tahunnya. Tingkat pengangguran usia muda yang tinggi jelas merupakan ancaman serius di Indonesia menuju ekonomi global. Apalagi Indonesia juga akan menghadapi demografi bonus pada tahun 2030 nanti. Apabila ketersediaan lapangan pekerjaan yang kurang bagi penduduk usia produktif tersebut tidak segera dilakukan upaya untuk mengatasinya, maka dapat diprediksi mengakibatkan tingginya angka pengangguran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis gambaran pengangguran usia muda di Indonesia. Selain itu, penelitian ini juga menganalisis faktor-faktor penentu pengangguran usia muda di Indonesia sehingga dapat memberikan rekomendasi kebijakan dalam penanganan masalah pengangguran usia muda di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dan kuantitatif untuk menjawab tujuan penelitian tersebut. Metode deskriptif untuk menganalisis gambaran umum pengangguran usia muda di Indonesia. Sementara metode kuantitatif dengan menggunakan analisis regresi data panel dari 34 provinsi periode 2015-2021 digunakan untuk menganalisis faktorfaktor penentu pengangguran usia muda di Indonesia. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa pengangguran usia muda laki-laki cenderung lebih rendah daripada perempuan. Permasalahan yang menjadi perhatian adalah masih ada provinsi yang memiliki tingkat pendidikan tinggi tapi pengangguran usia muda juga tinggi, seperti Provinsi Aceh, Bengkulu, Lampung, Sulawesi Tengah, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, dan Maluku Utara. Pemerintah melalui Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi diharapkan melakukan perombakan kurikulum dengan memperbanyak praktik, meningkatkan skill digital, dan pengembangan model permagangan, serta dapat menciptakan lulusan yang siap kerja. Selain itu, masih ada provinsi yang memiliki investasi (baik PMDN atau PMA) tinggi tapi pengangguran usia muda juga tinggi, seperti Provinsi Sumatera Selatan, Jawa Barat, Banten, Sulawesi Tengah, dan Maluku Utara. Terakhir, masih ada provinsi yang memiliki Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) tinggi tapi pengangguran usia muda juga tinggi, seperti Provinsi Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Sulawesi Tengah, dan Sulawesi Barat. Hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa faktor-faktor penentu pengangguran usia muda di Indonesia dapat dijelaskan dari variabel pertumbuhan ekonomi, konstribusi sektor pertanian, PMDN, TPAK, tingkat upah, inflasi, dan dummy krisis ekonomi pada pandemi Covid-19. Pertumbuhan ekonomi dan konstribusi sektor pertanian memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap pengangguran usia muda di Indonesia. Sebagian besar realisasi investasi di Indonesia adalah investasi padat modal. Hal tersebut sesuai dengan hasil penelitian ini dimana PMDN memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap pengangguran usia muda di Indonesia. Dari faktor pasar tenaga kerja, variabel TPAK berpengaruh negatif dan signifikan terhadap v pengangguran usia muda usia muda di Indonesia, sedangkan tingkat upah berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengangguran usia muda di Indonesia. Sementara dari faktor kondisi ekonomi, inflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pengangguran usia muda usia muda di Indonesia, sebaliknya dummy krisis ekonomi pada pandemi Covid-19 berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengangguran usia muda usia muda di Indonesia. Investasi yang dijelaskan dari PMDN berpengaruh positif dan signifikan terhadap penganguran usia muda di Indonesia. Pemerintah melalui BKPM diharapkan untuk mendorong perusahaan besar yang masuk ke
Keyword: youth unemployment, panel data regression, youth education level, investment, labor force participation rate

Judul: The Fern of West Timor  East Nusa Tenggara
Abstrak: Based on this study there are 58 species belonging to 36 genera. They are Achrosticum (1 species), Adiantum (5 species), Amphineuron (3 species), Asplenium (4 species), Athyrium (1 species), Belvisia (1 species), Botrycium (1 species), Ceratopteris (1 species), Christella (4 species), Ctenitis (1 species), Ctenopteris (1 species), Cyathea (1 species), Davallia (2 species), Dennstaedtia (1 species), Diplazium (2 species), Doryopteris (1 species), Drynaria (2 species), Dryopteris (1 species), Gleichenia (1 species), Heterogoniurn (1 species), Humata (1 species), Lycopodium (1 species), Microlepia (1 species), Microsorium (1 species), Nehprolepis (2 species), Oleandra (1 species), Platycerium (1 species), Pleocnemia (1 species), Pteris (5 species), Pyrrosia (1 species), Sellaginela (1 species), Selliguea (1 species), Sphaerostephanos (2 species), Tectaria (1 species), Trichomanes (1 species), and Vittaria (1 species).
Keyword: