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 Regresi Data Panel pada Kasus Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Pengangguran merupakan permasalahan akibat jumlah angkatan kerja yang lebih banyak dari jumlah lapangan pekerjaan yang tersedia. Tingkat pengangguran terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Barat mengalami penurunan dari tahun 2017 sampai tahun 2019. Namun, nilai tersebut masih berada di atas nilai TPT Indonesia sehingga perlu penanganan yang tepat untuk menurunkan nilai TPT di Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan peubah peubah yang memengaruhi TPT di Provinsi Jawa Barat. Data penelitian ini terdiri atas 27 kabupaten/kota di Jawa Barat dalam kurun waktu tiga tahun, yaitu dari tahun 2017 sampai tahun 2019. Analisis regresi data panel digunakan untuk melihat adanya pengaruh spesifik unit individu maupun waktu sehingga penelitian tidak terbatas hanya mengamati satu individu atau satu kurun waktu saja. Berdasarkan hasil penelitian, model yang sesuai untuk menggambarkan TPT di Provinsi Jawa Barat adalah model pengaruh acak dengan pengaruh spesifik individu yang memiliki nilai kebaikan model sebesar 23,45%. Peubah penjelas yang berpengaruh signifikan terhadap TPT di Jawa Barat, yaitu kepadatan penduduk, upah minimum kabupaten/kota, dan harapan lama sekolah. Peubah kepadatan penduduk dan upah minimum kabupaten/kota memiliki hubungan yang positif terhadap TPT di Jawa Barat, sedangkan peubah harapan lama sekolah memiliki hubungan yang negatif dengan TPT di Jawa Barat., Unemployment is a problem due to the number of labor force that is more than the number of available jobs. The open unemployment rate (TPT) in West Java Province has decreased from 2017 to 2019. However, this value is still above the value of Indonesia's TPT so that proper handling is needed to reduce the value of TPT in West Java. This study aims to determine the variables that affect TPT in West Java Province. This research data consists of 27 districts/cities in West Java over a period of three years, namely from 2017 to 2019. Panel data regression analysis is used to see the specific effects of individual units and time so that the research is not limited to only observing one individual or one period of time. Based on the results of the study, the appropriate model to describe TPT in West Java Province is a random effect model with an individual specific effects which has a model goodness value of 23.45%. The explanatory variables that have a significant effect on TPT in West Java, are population density, district/city minimum wages, and expected years of schooling. The variable population density and the district/city minimum wage have a positive relationship to TPT in West Java, while the variable of long-term school expectations has a negative relationship to TPT in West Java.
Keyword: individual specific effects, open unemployment rate (TPT), panel data regression, random effect 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: