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: 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: 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: