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: Analisis Robust Spasial Data Panel Untuk Menentukan Faktor Yang Memengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka (Studi Kasus: Provinsi Banten dan Jawa Barat Tahun 2018– 2022)
Abstrak: Tingkat pengangguran di Indonesia dihitung dengan persentase jumlah pengangguran pada seluruh angkatan kerja. Tingkat pengangguran di Banten dan Jawa Barat menempati dua teratas di Indonesia per Agustus 2023. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui performa robust spasial data panel dibanding dengan model spasial data panel dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat pengangguran terbuka (TPT) di Provinsi Banten dan Jawa Barat tahun 2018–2022. Hasil penelitian menunjukkan terdapat ketergantungan autoregresi spasial dan galat spasial, sehingga model yang dibangun adalah spatial durbin model (SDM). Model Robust SDM dibangun karena pada proses analisis teridentifikasi adanya pencilan spasial yang menyebabkan tidak terpenuhinya asumsi kehomogenan ragam dan kebebasan sisaan pada model SDM. Model Robust SDM mampu menangani penyimpangan asumsi pada model SDM dan meningkatkan performa dengan nilai R^2 sebesar 87,21%. Nilai ini lebih tinggi jika dibandingkan dengan model SDM yang memiliki R^2 sebesar 71,19%. Model terbaik menunjukkan bahwa terdapat empat faktor utama yang memengaruhi TPT di Provinsi Banten dan Jawa Barat tahun 2018–2022, yaitu upah minimum kabupaten/kota, tingkat partisipasi angkatan kerja, rata-rata lama sekolah, dan pertumbuhan ekonomi. Selain itu, TPT juga dipengaruhi oleh faktor dengan pengaruh lag spasial, yaitu upah minimum kabupaten/kota, rata-rata lama sekolah, dan investasi PMA dari kabupaten/kota di sekitarnya., The unemployment rate in Indonesia is calculated as the percentage of the total unemployed in the labor force. The unemployment rates in Banten and West Java are the top two in Indonesia as of August 2023. The purpose of this study is to determine the performance of robust spatial panel data compared to the spatial panel data model in identifying factors that affect the open unemployment rate (TPT) in Banten and West Java Provinces in 2018-2022. The results showed that there is a dependence on spatial autoregression and spatial error, so the model built is the spatial Durbin model (SDM). The Robust SDM model was built because, in the analysis process, spatial outliers were identified which caused the assumptions of variance homogeneity and error autocorrelation in the SDM model to not be fulfilled. The Robust SDM model can handle deviations in the assumptions of the SDM model and can improve performance with an R-squared value of 87.21%. This value is higher than the SDM model which has an R-squared of 71.19%. The best model shows that there are four main factors that affect the TPT in Banten and West Java in 2018-2022, namely district/city minimum wage, labor force participation rate, average years of schooling, and economic growth. In addition, the TPT is also influenced by factors with spatial lag effects, namely district/city minimum wages, average years of schooling, and FDI investment from surrounding districts/cities.
Keyword: open unemployment rate, robust spatial durbin model, spatial durbin  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: