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: Determinan Pengangguran Regional di Indonesia : Model Spasial Durbin.
Abstrak: Pengangguran merupakan permasalahan yang terjadi di berbagai negara dan mendapat perhatian khusus baik dari pengambil kebijakan maupun akademisi karena jika tidak teratasi akan menjadi beban bagi perekonomian negara tersebut. Pengangguran merupakan sebuah indikator yang banyak digunakan dan sering didiskusikan, namun sebagian besar hanya berkonsentrasi kepada tingkat pengangguran nasional yang tidak memberikan informasi mengenai struktur pengangguran regional. Padahal data yang ada di Indonesia mengenai tingkat pengangguran regional menunjukkan adanya perbedaan antar daerah. Masalah pengangguran tidak telepas dalam kaitannya dengan dimensi wilayah. Keberadaan dependensi spasial menujukkan bahwa tingkat pengangguran regional di suatu wilayah akan berhubungan dengan wilayah tetangganya. Sebagai contoh, perusahaan/pemberi kerja tidak membatasi kegiatan perekrutan mereka hanya dilokasi tempat ia berdiri, disisi lain pencari kerja mungkin menerima pekerjaan di area yang berbeda dengan tempat tinggalnya. Metode ekonometrika tradisional melihat masing-masing daerah secara implisit sebagai sesuatu yang berdiri sendiri (independen) dan mengabaikan adanya potensi interaksi spasial antar wilayah, sehingga hanya akan ada sedikit penjelasan mengenai aspek regional dan spasial ini. Ilmu ekonometrika spasial yang digunakan sudah mencakup aspek regional dimana terdapat ketergantungan antar wilayah. Pengabaian akan adanya ketergantungan antar wilayah ini akan menyebabkan perkiraan yang bias dan tidak efisien (Anselin dan Bera 1998). Penelitian ini selain bertujuan untuk mengetahui gambaran umum tingkat pengangguran di Indonesia dan pola spasialnya (adanya dependensi spasial), juga ingin mengetahui determinan dari tingkat pengangguran regional sekaligus mengetahui efek langsung, efek tidak langsung dan efek total dari variabel bebas yang digunakan terhadap tingkat pengangguran di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data dari 26 provinsi yang ada di Indonesia pada tahun 2000 hingga 2017. Penelitian ini menggunakan pendekatan equilibrium dan disequilibrium dengan mengadopsi model dari Blanchard dan Katz (2002). Variabel yang digunakan yaitu tingkat partisipasi angkatan kerja, proporsi penduduk usia muda (15-64) terhadap penduduk usia kerja (15-64), human capital yang didekati dengan penduduk yang menamatkan pendidikan diploma keatas dan penduduk yang menamatkan pendidikan hingga sekolah menengah atas, dan industrial mix yang didekati dengan pekerja yang terserap ke sektor manufaktur dan pekerja yang terserap ke sektor jasa. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model spasial durbin (SDM) dengan menggunakan fixed effect dengan pengaruh waktu menggunakan matriks pembobot invers jarak. Hasil empiris menunjukkan adanya ketergantungan spasial tingkat pengangguran di antara wilayah di Indonesia. Selain itu, hasil empiris juga mengungkap bahwa keseluruhan variabel bebas yang digunakan tersebut signifikan yang berarti sebagian besar penyebab adanya kesenjangan tingkat pengangguran regional dapat dijelaskan oleh variabel bebasnya. Selain itu dari v penelitian di atas ditemukan adanya efek spillover, sehingga dapat disimpulkan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi pengangguran di suatu wilayah tidak hanya memengaruhi pengangguran di wilayah itu, tetapi juga memengaruhi pengangguran di wilayah tetangga. Berdasarkan penelitian ini dapat diberikan beberapa saran kepada pemerintah. Pertama yaitu pemberian beasiswa kepada setiap warga negara untuk dapat mengenyam pendidikan tinggi serta pembangunan infrastruktur pendidikan tinggi yang berkualitas di setiap wilayah di Indonesia. Kedua, memberlakukan kebijakan yang dapat mencegah efek “business shock” dan “man power shock” yang merugikan perusahaan serta melakukan revolusi industri. Ketiga, pemuda yang merupakan aset bangsa harus disibukkan dengan sistem pendidikan agar tidak menganggur, selain itu pemuda perlu diberikan pelatihan yang sesuai dengan kebutuhan bisnis agar ketika berhenti bersekolah dapat bekerja. Terakhir,
Keyword: dependensi spasial, efek langsung, efek tidak langsung, model spasial durbin (SDM), pengangguran regional

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: