Judul: The Effect of Fiscal Independence and Economic Growth on Reducing Poverty and Unemployment in Indonesia
Abstrak: Dua dekade usia desentralisasi fiskal belum menggambarkan kemandirian fiskal yang inklusif. Artinya tidak mendorong perbaikan kesejahteraan suatu daerah dalam bentuk penurunan kemiskinan dan pengangguran. Badan Pemeriksa Keuangan (BPK) mencoba membangun Indeks Kemandirian Fiskal dan hasilnya adalah secara umum provinsi di Indonesia terkategorikan menuju kemandirian (MK). Sementara hanya sedikit daerah yang terkategorikan Mandiri seperti mayoritas provinsi di Pulau Jawa kecuali DI. Yogyakarta. Di sisi lain, Wilayah Timur Indonesia seperti Maluku, Maluku Utara, Papua Barat sejak tahun 2013 masih berstatus Belum Mandiri. Meski demikian, terjadi anomali bahwa daerah yang terkategorikan mandiri secara fiskal dengan tingkat pertumbuhan yang tinggi namun tingkat kemiskinan dan pengangguran juga tinggi. Penelitian ini dilakukan pada 33 Provinsi di Indonesia dengan periode waktu mulai dari tahun 2013 sampai dengan 2019. Data yang digunakan data sekunder dan bersifat data panel. Kebaharuan dalam penelitian ini adalah dengan melakukan rekalkulasi Indeks Kemandirian Fiskal yang dihitung oleh BPK dengan menambahkan Dana Bagi Hasil (DBH) dalam formulasi. Mengingat, DBH merupakan sumber pendapatan yang juga dihasilkan oleh suatu daerah. Metode analisis yang digunakan adalah persamaan simultan dinamis dengan pendekatan System Generelized Methods of Moment (SYS-GMM). Hasil rekalkulasi menjukkan bahwa tahun 2013 terdapat 5 Provinsi yang terkategorikan sangat mandiri (SM) di antaranya Sumatera Utara, DKI Jakarta, Banten, Jawa Timur dan Sulawesi Selatan. Namun sampai dengan tahun 2019 hanya DKI Jakarta yang masih bertahan dengan status kemandirian fiskalnya yaitu sangat mandiri (SM). Artinya dalam kurun waktu periode 2013-2019 keempat provinsi dengan penyesuian perhitungan (dengan DBH) mengalami penurunan kualitas kemandirian fiskal. Sementara perhitungan BPK kelima provinsi tersebut tidak tergambarkan hanya Provinsi DKI Jakarta yang memiliki status kemandirian fiskal mandiri (M). perhitungan Hasil estimasi model simultan dinamis menunjukkan bahwa provinsi yang mandiri secara fiskal mampu meningkatkan PDRB per kapita jauh lebih besar dibandingkan provinsi yang tidak mandiri baik pada jangka pendek maupun jangka panjang. Selanjutnya, peningkatan PDRB per kapita provinsi yang mandiri secara fiskal mampu menurunkan angka kemiskinan dan pengangguran jauh lebih besar dibandingkan dengan yang tidak mandiri. Hasil pengaruh pada jangka panjang tidak ditemukan pada model pengangguran. Kata kunci: kemandirian fiskal, kemiskinan, pertumbuhan ekonomi, pengangguran
Keyword: fiscal independece, growth economic, poverty, unemployment

Judul: Fiscal Decentralization on Poverty in Indonesia
Abstrak: Kemiskinan merupakan permasalahan kompleks yang dialami oleh berbagai negara, termasuk Indonesia. Kemiskinan di Indonesia cenderung berfluktuasi dengan nilai derajat desentralisasi fiskal yang menunjukkan bahwa tingkat kemandirian fiskal di Indonesia tergolong cukup baik, namun permasalahan kemiskinan masih belum terselesaikan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh desentralisasi fiskal terhadap kemiskinan di Indonesia tahun 2017-2022. Metode analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif dan analisis data panel. Data yang digunakan adalah data 34 provinsi di Indonesia selama periode tahun 2017-2022. Hasil estimasi regresi data panel diperoleh bahwa variabel derajat desentralisasi fiskal dan rata-rata lama sekolah berpengaruh negatif signifikan terhadap persentase penduduk miskin, indeks kedalaman kemiskinan, dan indeks keparahan kemiskinan di Indonesia. Kemudian variabel gini rasio dan dummy Covid-19 berpengaruh positif signifikan persentase penduduk miskin, indeks kedalaman kemiskinan, dan indeks keparahan kemiskinan di Indonesia. Pertumbuhan ekonomi tidak berpengaruh signikan terhadap persentase penduduk miskin dan indeks kedalaman kemiskinan, namun berpengaruh signifikan negatif terhadap indeks keparahan kemiskinan di Indonesia., Poverty is a complex problem experienced by various countries, including Indonesia. Poverty in Indonesia tends to fluctuate with the value of the degree of fiscal decentralization which shows that the level of fiscal independence in Indonesia is quite good, but the problem of poverty is still unresolved. This study aims to analyze the effect of fiscal decentralization on poverty in Indonesia in 2017-2022. The analytical method used is descriptive analysis and panel data analysis. The data used is data from 34 provinces in Indonesia during 2017-2022. The estimation results of the regression panel data show that the variable degree of fiscal decentralization and the average length of schooling have a significant negative effect on the proportion of poor people, the poverty depth index, and the poverty severity index in Indonesia. Then the Gini ratio and dummy Covid-19 variables have a significant positive effect on the proportion of poor people, the poverty depth index, and the poverty index in Indonesia. Economic growth has no significant effect on the proportion of poor people and the poverty depth index, but has a significant effect on the poverty index of poverty in Indonesia.
Keyword: fiscal decentralization, Indonesia, panel data, poverty

Judul: Penyusunan Overlap Graph menggunakan Suffix Tree pada DNA Sequence
Abstrak: The DNA sequence assembly is very important in genome analysis. This step aims to reconstruct contigous DNA fragment (contigs) from short fragment by concatenating fragments based on the overlap region among them. This method employs overlap graph for solving the problems. In this graph, nodes represent fragments and edges represent overlap. This research developed a software for constructing overlap graph using suffix tree. The evaluation was conducted by measuring the number of nodes, number of edges, and the execution time in many values of minimum overlap. The minimum overlap is defined as the minimum length of substring which is considered as the overlap region between two fragments. The evaluation results showed that the number of nodes, the number of edges, and the execution time were increased with the decreasing of the minimum overlap value.
Keyword: