Judul: Identifikasi Faktor yang Memengaruhi Jumlah Penempatan Pekerja Migran Indonesia (PMI) Tahun 2022 dengan Regresi Binomial Negatif
Abstrak: Ketidakmampuan negara-negara berkembang termasuk Indonesia untuk menyediakan lapangan pekerjaan yang lebih banyak dari pertambahan penduduk menjadikan angka pengangguran dari tahun ke tahun menjadi permasalahan yang serius. Migrasi tenaga kerja ke luar negeri merupakan salah satu alternatif untuk mengatasi pengangguran. Namun hal tersebut tidak terjadi begitu saja, melainkan terdapat banyak faktor yang memengaruhinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi jumlah penempatan Pekerja Migran Indonesia (PMI) yang berasal dari provinsi-provinsi di Indonesia tahun 2022. Data penelitian merupakan data sekunder yang berasal dari publikasi Badan Pelindungan Pekerja Migran Indonesia (BP2MI) dan Badan Pusat Statistik (BPS). Data terdiri dari enam peubah penjelas dan satu peubah respon. Data jumlah penempatan PMI dari masing-masing provinsi di Indonesia tahun 2022 yang berperan sebagai peubah respon (Y) pada penelitian merupakan data cacah yang menyebar Poisson. Data tersebut mengalami overdispersi. Overdispersi dapat diatasi dengan pemodelan regresi Binomial Negatif. Oleh karena itu, dilakukan pemodelan regresi Binomial Negatif pada data jumlah penempatan PMI tahun 2022. Terdapat lima peubah penjelas yang berpengaruh nyata pada α = 5% terhadap jumlah penempatan PMI tahun 2022. Persentase Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), persentase penduduk miskin, dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki pengaruh positif terhadap jumlah penempatan PMI tahun 2022 sedangkan upah rata-rata per jam pekerja dan rata-rata lama sekolah penduduk umur ≥ 15 tahun memiliki pengaruh negatif terhadap jumlah penempatan PMI tahun 2022., The inability of developing countries, including Indonesia, to provide more jobs than population growth makes the unemployment rate from year to year become a serious problem. Migration of workers abroad is an alternative to overcome unemployment. However, this doesn't just happen, many factors influence it. This research aims to identify factors that influence the number of placements of Indonesian migrant workers originating from provinces in Indonesia in 2022. The research data is secondary data originating from publications by Badan Pelindungan Pekerja Migran and Badan Pusat Statistik (BPS). The data consists of six explanatory variables and one response variable. Data on the number of Indonesian migrant workers placements from each province in Indonesia in 2022 which acts as a response variable (Y) in the research is Poisson spread count data. The data experiences overdispersion. Overdispersion can be overcome by Negative Binomial regression modeling. Therefore, Negative Binomial regression modeling was carried out on data on the number of Indonesian migrant workers placements in 2022. Five explanatory variables have a significant effect at α = 5% on the number of Indonesian migrant workers placements in 2022. The percentage of the open unemployment rate, percentage of poor people, and index human development have a positive influence on the number of Indonesian migrant workers placements in 2022, while the average wage per hour of workers and the average number of years of schooling for residents aged ≥ 15 years have a negative influence on the number of Indonesian migrant workers placements in 2022.
Keyword: Indonesian migrant workers, negative binomial regression, overdispersion, poisson regression

Judul: Application of ARIMAX and Multivariate Long Short-Term Memory (LSTM) Methods in Forecasting the Number of Placements of Indonesian Migrant Workers (IMWO).
Abstrak: Indonesia merupakan negara pengirim pekerja migran terbesar kedua di Asia Tenggara setelah Filipina. Lapangan pekerjaan yang tidak mencukupi menyebabkan banyak penduduk usia produktif bekerja di luar negeri. Jumlah penempatan Pekerja Migran Indonesia diduga dipengaruhi oleh jumlah pengaduan Pekerja Migran Indonesia dan inflasi, sehingga keduanya digunakan sebagai peubah eksogen dalam pemodelan. Data yang digunakan adalah data bulanan dari Januari 2018 hingga Desember 2023. Penelitian ini mengaplikasikan dua pendekatan metode peramalan data deret waktu yang berbeda, yaitu metode Autoregressive Integrated Moving Average eXogenous (ARIMAX) yang merupakan salah satu metode klasik dan metode Multivariate Long Short-Term Memory (LSTM) yang merupakan salah satu metode machine learning. Kedua metode ini dipilih karena dalam penelitian ini berupaya menemukan model peramalan data deret waktu multivariate terbaik yang menggambarkan pola data jumlah penempatan PMI. Model terbaik diperoleh berdasarkan performa nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Khusus untuk pencarian model multivariate LSTM melibatkan beberapa kombinasi hyperparameter. Hasilnya, model ARIMAX terbaik adalah ARIMAX(1,1,1) dengan nilai MAPE 23,531%, sedangkan model multivariate LSTM terbaik diperoleh dengan hyperparameter epoch 500, batch size 32, dan learning rate 0,005 dengan nilai MAPE 17%. Oleh karena itu, model multivariate LSTM tersebut dipilih sebagai model terbaik yang menggambarkan pola jumlah penempatan PMI. Akibatnya, berdasarkan model multivariate LSTM, peramalan jumlah penempatan PMI pada bulan Januari hingga Mei 2024 menghasilkan nilai yang cenderung naik., Indonesia is the second largest migrant worker sending country in Southeast Asia after the Philippines. Insufficient job opportunities cause many people of productive age to work abroad. The number of Indonesian Migrant Worker placements is thought to be influenced by the number of Indonesian Migrant Worker complaints and inflation, so both are used as exogenous variables in the modeling. The data used is monthly data from January 2018 to December 2023. This research applies two different time series data forecasting method approaches, namely the Autoregressive Integrated Moving Average eXogenous (ARIMAX) method which is one of the classical methods and the Multivariate Long Short-Term Memory (LSTM) method which is one of the machine learning methods. These two methods were chosen because this research seeks to find the best multivariate time series forecasting model that describes the data pattern of the number of PMI placements. The best model is obtained based on the performance of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value. Specifically, the search for multivariate LSTM models involves several hyperparameter combinations. As a result, the best ARIMAX model is ARIMAX(1,1,1) with a MAPE value of 23,531%, while the best multivariate LSTM model is obtained with hyperparameter epoch 500, batch size 32, and learning rate 0,005 with a MAPE value of 17%. Therefore, the multivariate LSTM model was chosen as the best model that describes the pattern of the number of PMI placements. As a result, based on the multivariate LSTM model, forecasting the number of PMI placements from January to May 2024 produces values that tend to increase.
Keyword: ARIMAX, multivariate LSTM, pekerja migran Indonesia, pemodelan, peramalan

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: