Judul: Generalized LASSO in Region-based Modeling Based on Variables Affecting Population Migration in Java Island
Abstrak: Pulau Jawa terus menghadapi tantangan dan tekanan yang signifikan terkait dengan migrasi internal. Kebutuhan sosial dan ekonomi yang tidak tercukupi mendorong para migran untuk bermigrasi. Penelitian ini menggunakan metode LASSO dalam melakukan seleksi peubah untuk mengatahui peubah yang memengaruhi migrasi penduduk di Pulau Jawa tahun 2022. Untuk memahami dinamika migrasi secara spesisifik di tingkat regional, metode generalized LASSO digunakan. Metode ini memodelkan migrasi berdasarkan peubah yang telah dipilih dan mengidentifikasi dampaknya pada berbagai wilayah. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dalam perencanaan kebijakan di setiap wilayah. Model LASSO dibangun dengan nilai λ=0,031 dan terpilih peubah yang memengaruhi migrasi penduduk meliputi indeks gini, angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, upah minimum, indeks pembangunan gender, indeks ketimpangan gender, dan indeks risiko bencana. Dalam model generalized LASSO yang diterapkan untuk mempelajari dinamika migrasi penduduk di Pulau Jawa, model dibangun dengan nilai λ= 0,425 dan matriks D berukuran 54×54. Terungkap bahwa Jawa Tengah dan DI Yogyakarta menunjukkan pengaruh yang sama dalam 7 dari 8 peubah, menandakan pola migrasi yang serupa. Peubah-peubah dengan pengaruh yang sama membentuk tiga kelompok wilayah di Pulau Jawa, yaitu barat, tengah, dan timur., Java Island continues to face significant challenges and pressures related to internal migration. Insufficient social and economic needs encourage migrants to migrate. This study uses the LASSO method in selecting variables to determine the variables that affect population migration in Java Island in 2022. To understand migration dynamics specifically at the regional level, the generalized LASSO method is used. This method models migration based on the selected variables and identifies its impact on different regions. This enables more informed decision-making in policy planning in each region. The LASSO model was built with a value of λ=0.031 and selected variables that affect population migration include gini ratio, life expectancy, average years of schooling, open unemployment rate, minimum wage, gender development index, gender inequality index, and disaster risk index. In the generalized LASSO model applied to study the dynamics of population migration in Java, the model was built with a value of λ = 0.425 and a D matrix of 54×54. It was revealed that Central Java and Special Region of Yogyakarta showed similar influence in 7 out of 8 variables, indicating similar migration patterns. The variables with similar influence form three regional groups in Java Island, namely west, center, and east.
Keyword: generalized LASSO, migrasi penduduk, provinsi, pulau jawa

Judul: Generalized LASSO Regression dalamIdentifikasi Peubah yang Memengaruhi Tingkat Kemiskinan di Pulau Jawa Tahun2020
Abstrak: Sustainable Development Goals (SDGs) adalah program lanjutan dari Millenium Development Goals (MGDs). Tujuan pertama SDGs adalah mewujudkan hidup tanpa kemiskinan (no poverty). Kemiskinan selalu menjadi prioritas pembangunan. Kemiskinan dapat dipengaruhi oleh peubah yang bersifat positif atau negatif. Bersifat positif apabila peningkatan peubah tersebut dapat meningkatkan kemiskinan dan sebaliknya. Pulau Jawa merupakan pulau dengan jumlah penduduk terbanyak, yaitu mencakup 56% dari total penduduk di Indonesia. Jumlah penduduk miskin di Pulau Jawa mencakup 54% dari total penduduk miskin Indonesia tahun 2020. Generalized LASSO Regression digunakan untuk menyeleksi peubah yang berpengaruh sekaligus melakukan klasterisasi untuk melihat pengaruh setiap peubah terhadap daerah. Metode ini sangat baik karena memiliki dua fungsi yang dapat dijalankan bersamaan. Hasil analisis menggunakan metode ini menyatakan bahwa peubah yang berpengaruh terhadap persentase kemiskinan di Pulau Jawa adalah Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Harapan Lama Sekolah (HLS), dan Rataan Lama Sekolah (RLS). Tidak ada peubah yang memiliki dampak yang sama terhadap seluruh daerah (provinsi) di Pulau Jawa. Peubah RLS memiliki dampak yang sama terhadap lima provinsi kecuali Provinsi D.I. Yogyakarta sedangkan dua peubah lainnya membentuk dua kelompok daerah. Ketiga peubah tersebut memengaruhi persentase kemiskinan secara negatif di seluruh daerah (provinsi)., The Sustainable Development Goals (SDGs) are a continuation of the Millennium Development Goals (MGDs). The first goal of the SDGs is to realize a life without poverty (no poverty). Poverty has always been a development priority. Poverty can be influenced by positive or negative variables. It is positive if the increase in this variable can increase poverty and vice versa. Java Island is the island with the largest population, which covers 56% of the total population in Indonesia. The number of poor people in Java covers 54% of the total poor population in Indonesia in 2020. Generalized LASSO Regression is used to select influential variables as well as clustering to see the effect of each variable on the region. This method is very good because it has two functions that can be executed simultaneously. The results of the analysis using this method state that the variables that affect the percentage of poverty in Java are Gross Regional Domestic Product (GRDP), Expected Years of Schooling (EYS), and the Average Length of Schooling (ALS). There is no variable that has the same impact on all regions (provinces) on the Java island. The ALS variable has the same impact on five provinces except for the Province of D.I. Yogyakarta while the other two variables form two regional groups. These three factors negatively affect the percentage of poverty across the regions (provinces).
Keyword: generalized LASSO, java island, poverty

Judul: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: