Judul: Analisis Tingkat Pengangguran Terbuka Provinsi Banten dengan Penggerombolan Berhirarki dan Regresi Data Panel
Abstrak: Analisis gerombol merupakan suatu teknik eksplorasi data yang digunakan untuk menggerombolkan objek yang memiliki karakteristik sama. Analisis regresi data panel merupakan suatu metode yang digunakan untuk melihat hubungan antara satu peubah dengan peubah lainnya yang diamati pada beberapa objek dan beberapa waktu. Kedua analisis tersebut digunakan untuk mengkaji karakteristik tingkat pengangguran terbuka (TPT) di Provinsi Banten serta faktor-faktor yang memengaruhinya. TPT merupakan persentase dari jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja. Provinsi dengan angka TPT tertinggi di Indonesia adalah provinsi Banten. Penelitian ini melalui dua tahapan analisis di antaranya melakukan penggerombolan dengan metode berhirarki, serta melakukan regresi data panel pada setiap gerombol yang terbentuk untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhinya. Penggerombolan kabupaten/kota berdasarkan peubah TPT dan 7 peubah penjelas menghasilkan 3 gerombol bermakna. Gerombol 1 beranggotakan kabupaten Pandeglang dan Lebak, gerombol 2 beranggotakan kota Tangerang dan Tangerang Selatan, dan gerombol 3 beranggotakan kabupaten/kota selainnya. Karakteristik dari gerombol 1 yaitu memiliki TPT yang relatif sedang, gerombol 2 memiliki TPT yang relatif rendah, dan gerombol 3 memiliki TPT yang relatif tinggi. Hasil analisis data panel untuk gerombol 1 dan gerombol 2 menghasilkan model yang tidak valid dikarenakan jumlah pengamatan yang sedikit, sedangkan model gerombol 3 menunjukkan hasil bahwa kepadatan penduduk, PDRB, dan UMK berpengaruh terhadap TPT.
Keyword: analisis gerombol, analisis regresi data panel

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: