Judul: Analisis indeks pembangunan manusia dan faktor-faktor yang memengaruhi di Provinsi Papua
Abstrak: Pencapaian pembangunan ekonomi suatu wilayah dipengaruhi oleh proses pembangunan manusia. Pencapaian tersebut tidak terlepas dari seberapa besar kualitas manusia di suatu wilayah. Indikator yang bisa mengukur kualitas manusia disuatu daerah yaitu dengan cara Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM merupakan indikator yang di gunakan untuk mengukur salah satu aspek penting yang berkaitan dengan kualitas dari hasil pembangunan ekonomi, yakni derajat perkembangan manusia. IPM mempunyai tiga unsur yaitu kesehatan, pendidikan yang dicapai, dan standar kehidupan atau sering disebut ekonomi. Jadi ketiga unsur ini sangat penting dalam menentukan tingkat kemampuan suatu provinsi untuk meningkatkan IPMnya. Ketiga unsur tersebut tidak berdiri sendiri, melainkan saling memengaruhi satu sama yang lainnya. Selain itu juga dipengaruhi oleh faktor-faktor lain, seperti ketersediaan kesempatan kerja, yang pada gilirannya ditentukan oleh pertumbuhan ekonomi, infrastruktur dan kebijakan pemerintah. Jadi IPM di suatu daerah akan meningkat apabila ketiga unsur tersebut dapat ditingkatkan, nilai IPM yang tinggi menandakan keberhasilan pembangunan ekonomi di daerah tersebut. Di Negara Indonesia, Provinsi DKI Jakarta memiliki IPM tertinggi yaitu sebesar 77.60 pada tahun 2010. Sedangkan Provinsi Papua dari tahun 2004-2010 memiliki IPM yang paling kecil diantara provinsi-provinsi yang lain. Hal ini dapat diakibatkan bahwa kurangnya peranan pemerintah untuk meningkatkan pembangunan masyarakat terhadap ketiga dibidang yaitu: pendidikan, ekonomi, dan kesehatan pada Provinsi Papua. Akan tetapi, sumber daya alam yang terdapat pada Provinsi Papua sangat besar. Jadi Provinsi Papua seharusnya mampu bersaing untuk meningkatkan IPM dengan provinsi-provinsi yang lainnya. Penelitian ini mempunyai dua tujuan. Pertama, menganalisis perkembangan indeks pembangunan manusia dan komponennya pada setiap kabupaten di Papua. Kedua, menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pembangunan manusia di Papua. Penelitian ini di fokuskan pada pembangunan ekonomi daerah, khususnya kabupaten/kota di Provinsi Papua. Menggunakan 29 kabupaten/kota yang ada di Provinsi Papua, dalam periode tahun 2009-2011. Analisis yang digunakan adalah analisis deskritif dan panel data dengan pendekatan Fixed Effect Model. Variabel tak bebas adalah IPM, dan variabel bebas yang digunakan antara lain : Produk Domestik Regional Bruto, Pengeluaran pemerintah menurut fungsi pendidikan, rasio jumlah penduduk terhadap jumlah dokter, rasio jumlah penduduk terhadap jumlah bidan, rasio jumlah penduduk terhadap jumlah perawat, rasio kemiskinan terhadap jumlah penduduk, rasio murid SD terhadap guru, rasio murid SMP terhadap guru, rasio murid SMA terhadap guru. Dari hasil analisis diperoleh bahwa Produk Domestik Regional Bruto, Pengeluaran pemerintah menurut fungsi pendidikan, rasio kemisinan terhadap jumlah penduduk, rasio jumlah penduduk terhadap jumlah dokter, rasio jumlah penduduk terhadap jumlah bidan, rasio jumlah penduduk terhadap jumlah perawat, rasio murid SMA terhadap guru mempengaruhi IPM, sedangkan rasio murid SD terhadap guru, rasio murid SMP terhadap guru tidak mempengaruhi IPM di Provinsi Papua. Sedangkan rasio jumlah penduduk terhadap jumlah perawat dan rasio jumlah penduduk terhadap jumlah bidan berpengaruh positif terhadap IPM, hal ini tidak sesuai dengan teori yang dibuat sebelumnya. Hal ini disebabkan karena beberapa fasilitas pendidikan dan kesehatan di Provinsi Papua kurang memadai. Jadi untuk meningkatkan IPM di Provinsi Papua, pemerintah harus memperhatikan sarana dan prasarana pada bidang pendidikan dan kesehatan seperti: meningkatkan jumlah tenaga pengajar, mendirikan puskesmas, meningkatkan tenaga medis seperti dokter, bidan dan perawat di setiap kecamatan di Provinsi Papua.
Keyword: 

Judul: Regional Fiscal Relations and Community Welfare in The Province of West Papua
Abstrak: Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu indikator untuk mengukur kesejahteraan masyarakat. Suatu daerah dikategorikan maju apabila angka IPMnya tinggi dan sebaliknya. Papua Barat merupakan salah satu provinsi dengan angka IPM yang relatif rendah dan dengan jumlah daerah tertinggal yang relatif banyak dan mengalami peningkatan jumlah daerah tertinggal padahal terdapat perubahan kebijakan pemerintah yang lebih memihak pada percepatan pembangunan daerah tertinggal. Dengan demikian, tujuan utama dari penelitian ini adalah menganalisis dampak fiskal terhadap kesejahteraan masyarakat. Dengan menggunakan model ekonometrik data panel yang terdiri dari 13 kabupaten/kota dan pada periode 2015-2019, khususnya Fixed Effect Model (FEM) menunjukkan bahwa dari empat jenis pengeluaran pemerintah, tiga diantaranya berpengaruh siginifikan terhadap perkembangan IPM, dana desa, pengeluaran pemerintah bidang pendidikan dan pengeluaran bidang kesehatan memberikan pengaruh yang positif terhadap IPM dan sebaliknya dengan pengaruh pengeluaran pemerintah bidang ekonomi. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara IPM di daerah tertinggal dan daerah tidak tertinggal dimana di daerah tidak tertinggal IPMnya relatif tinggi. Pertumbuhan ekonomi juga berpengaruh positif terhadap IPM. Dengan demikian untuk mendorong pertumbuhan IPM di daerah tertinggal maka pertumbuhan ekonomi atau GDPnya harus terus dipacu melalui pengembangan infrastruktur kesehatan serta infrastruktur dan program pengembangan masyarakat pedesaan yang didukung peningkatan dana desa., The Human Development Index (HDI) is one of the indicators to quantify public welfare An area is categorized as developed if the HDI’s number is high and vice versa. West Papua is one of the provinces with a relatively low HDI rate and a relatively large number of underdeveloped areas and has experienced an increase in the number of underdeveloped areas even though there have been changes in government policies that are more in favor of accelerating the development of underdeveloped areas. The main objective of this study is to analyze the impact of fiscal on people's welfare. By using the data econometric modela panel consisting of 13 districts/cities and in the 2015-2019 period , in particular the Fixed Effect Model (FEM) that shows of the four types of government spending, three of them have a significant effect on the development of HDI, government spending financed by village funds , government spending in education and expenditure in the health sector has a positive effect on HDI and contrast with the influence of government’s spending on the economy sector. The results of the analysis also show that there is a significant difference between HDI in undeveloped and developed areas that developed areas HDI is relatively high. Economic growth also has a positive effect on HDI. To encourage HDI growth in underdeveloped areas, economic growth or GDP must be continue to spurred through the development of health infrastructure and programs for rural community development infrastructure and supported by increased use of village funds.
Keyword: village funds, HDI, spending on the economy, spending on health, spending on educati

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: