Judul: Modeling the Open Unemployment Rate of Districts/Cities in West Sumatera Using Geographically Weighted Panel Regression Approach
Abstrak: Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Sumatera Barat mayoritas selalu lebih tinggi dari TPT nasional Indonesia, yaitu mencapai 6,28% pada tahun 2022. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis lebih lanjut mengenai TPT Sumatera Barat dengan mempertimbangkan adanya heterogenitas spasial menggunakan pendekatan Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) untuk memperoleh model terbaik dalam menduga TPT sebagai peubah respons dan mengetahui peubah-peubah yang berpengaruh signifikan terhadap TPT di setiap kabupaten/kota yang ada di Provinsi Sumatera Barat. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari laman resmi BPS, yaitu data 19 kabupaten/kota di Sumatera Barat dari tahun 2018 hingga 2022, sehingga dataset tersebut terdiri atas 95 amatan, satu peubah respons, dan enam peubah penjelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemodelan GWPR dengan fungsi pembobot adaptive kernel bisquare merupakan model terbaik dalam menduga TPT kabupaten/kota di Sumatera Barat dengan nilai adjusted R-Squared sebesar 81,65%. Semua peubah penjelas yang digunakan berpengaruh signifikan di beberapa kabupaten/kota, namun peubah yang paling banyak berpengaruh terhadap TPT kabupaten/kota di Sumatera barat pada tahun 2018 hingga 2022 adalah peubah harapan lama sekolah dan pertumbuhan ekonomi., The unemployment rate in West Sumatera is mostly higher than the national unemployment rate of Indonesia, reaching 6,28% in 2022. Therefore, further analysis of the unemployment rate in West Sumatera is necessary, considering spatial heterogeneity using the Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) approach to obtain the best model for predicting the unemployment rate as the response variable and identifying significant variables influencing the unemployment rate in each district/city in West Sumatera. The data used are secondary data from the official BPS website, covering 19 districts/cities in West Sumatera from 2018 to 2022, so that dataset consists of 95 observations, one response variable, and six explanatory variables. The research result indicates that the GWPR model with an adaptive kernel bisquare weighting function is the best model for predicting the unemployment rate of districts/cities in West Sumatera with an adjusted R-Squared value of 81,65%. All explanatory variables used significantly affect several districts/cities, but the variables that most influence the unemployment rate of districts/cities in West Sumatera from 2018 to 2022 are the length of schooling expectation and economic growth variables.
Keyword: geographically weighted panel regression, panel data, spatial heterogeneity, unemployment rate, west sumatera

Judul: Identification of Factor Affecting Open Unemployment Rate in West Java Using Panel Data Regression
Abstrak: Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi dengan tingkat pengangguran terbuka tertinggi di Indonesia pada tahun 2022 sebesar 8,31%. Penelitian ini bertujuan menentukan model yang tepat untuk menduga Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Barat menggunakan regresi data panel sehingga dapat mengidentifikasi peubah-peubah yang memengaruhinya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari BPS selama lima tahun (2018–2022) dan terdiri dari 27 kabupaten/kota. Peubah respon yang diamati adalah tingkat pengangguran terbuka kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat. Sedangkan, faktor-faktor yang digunakan sebagai peubah penjelas adalah tingkat partisipasi angkatan kerja, rata-rata lama sekolah, pengeluaran per kapita, laju pertumbuhan penduduk, persentase penduduk miskin, angka partisipasi kasar SMA, produk domestik bruto regional per kapita atas dasar harga konstan, upah minimum kabupaten/kota, penanaman modal asing, dan penanaman modal dalam negeri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi data panel yang sesuai untuk menggambarkan tingkat pengangguran terbuka di Jawa Barat adalah model pengaruh acak spesifik dua arah dengan nilai R2 sebesar 41,71%. Peubah yang berpengaruh signifikan pada taraf nyata 5% adalah tingkat partisipasi angkatan kerja, laju pertumbuhan penduduk, dan upah minimum kabupaten/kota., West Java is the province with the highest open unemployment rate in Indonesia by 2022, at 8,31%. This research aims to determine the appropriate model for estimating the Open Unemployment Rate (TPT) in West Java Province using panel data regression so that it can identify the variables that influence it. The data used in this study are secondary data obtained from BPS for five years (2018–2022) and comprised of 27 districts/cities. The observed response variable is the unemployment rate of the open county/city in the West Java province. The factors used as explanatory variables are the participation rate of the labor force, average school age, per capita output, population growth rate, percentage of the poor population, high school gross participation, regional gross domestic product, district/city minimum wage, foreign capital investment, and domestic capital investment. The study results showed that the panel data regression model suitable to describe the open unemployment rate in West Java was a Random Effect Model with a two-way specific effect influence with an R-squared value of 41,71%. Variables significantly affecting the 5% significance level are the labor force participation rate, population growth rate, and district/city minimum wages.
Keyword: open unemployment rate, panel data regression, random effect model two way, west java

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia