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 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: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: