Judul: Faktor-Faktor Penentu Pengangguran Usia Muda di Indonesia
Abstrak: Pengangguran merupakan masalah yang dialami oleh semua negara tanpa terkecuali. Tantangan ketersediaan lapangan kerja menjadi fokus bersama negaranegara di dunia, terutama di masa pandemi Covid-19. Pengangguran di Indonesia masih didominasi oleh kaum muda (usia 15-24 tahun). Pengangguran usia muda juga terjadi pada tingkat provinsi di Indonesia. Pertumbuhan ekonomi di Indonesia belum mampu menyerap angkatan kerja baru yang terjadi tiap tahunnya. Tingkat pengangguran usia muda yang tinggi jelas merupakan ancaman serius di Indonesia menuju ekonomi global. Apalagi Indonesia juga akan menghadapi demografi bonus pada tahun 2030 nanti. Apabila ketersediaan lapangan pekerjaan yang kurang bagi penduduk usia produktif tersebut tidak segera dilakukan upaya untuk mengatasinya, maka dapat diprediksi mengakibatkan tingginya angka pengangguran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis gambaran pengangguran usia muda di Indonesia. Selain itu, penelitian ini juga menganalisis faktor-faktor penentu pengangguran usia muda di Indonesia sehingga dapat memberikan rekomendasi kebijakan dalam penanganan masalah pengangguran usia muda di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dan kuantitatif untuk menjawab tujuan penelitian tersebut. Metode deskriptif untuk menganalisis gambaran umum pengangguran usia muda di Indonesia. Sementara metode kuantitatif dengan menggunakan analisis regresi data panel dari 34 provinsi periode 2015-2021 digunakan untuk menganalisis faktorfaktor penentu pengangguran usia muda di Indonesia. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa pengangguran usia muda laki-laki cenderung lebih rendah daripada perempuan. Permasalahan yang menjadi perhatian adalah masih ada provinsi yang memiliki tingkat pendidikan tinggi tapi pengangguran usia muda juga tinggi, seperti Provinsi Aceh, Bengkulu, Lampung, Sulawesi Tengah, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, dan Maluku Utara. Pemerintah melalui Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi diharapkan melakukan perombakan kurikulum dengan memperbanyak praktik, meningkatkan skill digital, dan pengembangan model permagangan, serta dapat menciptakan lulusan yang siap kerja. Selain itu, masih ada provinsi yang memiliki investasi (baik PMDN atau PMA) tinggi tapi pengangguran usia muda juga tinggi, seperti Provinsi Sumatera Selatan, Jawa Barat, Banten, Sulawesi Tengah, dan Maluku Utara. Terakhir, masih ada provinsi yang memiliki Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) tinggi tapi pengangguran usia muda juga tinggi, seperti Provinsi Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Sulawesi Tengah, dan Sulawesi Barat. Hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa faktor-faktor penentu pengangguran usia muda di Indonesia dapat dijelaskan dari variabel pertumbuhan ekonomi, konstribusi sektor pertanian, PMDN, TPAK, tingkat upah, inflasi, dan dummy krisis ekonomi pada pandemi Covid-19. Pertumbuhan ekonomi dan konstribusi sektor pertanian memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap pengangguran usia muda di Indonesia. Sebagian besar realisasi investasi di Indonesia adalah investasi padat modal. Hal tersebut sesuai dengan hasil penelitian ini dimana PMDN memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap pengangguran usia muda di Indonesia. Dari faktor pasar tenaga kerja, variabel TPAK berpengaruh negatif dan signifikan terhadap v pengangguran usia muda usia muda di Indonesia, sedangkan tingkat upah berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengangguran usia muda di Indonesia. Sementara dari faktor kondisi ekonomi, inflasi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pengangguran usia muda usia muda di Indonesia, sebaliknya dummy krisis ekonomi pada pandemi Covid-19 berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengangguran usia muda usia muda di Indonesia. Investasi yang dijelaskan dari PMDN berpengaruh positif dan signifikan terhadap penganguran usia muda di Indonesia. Pemerintah melalui BKPM diharapkan untuk mendorong perusahaan besar yang masuk ke
Keyword: youth unemployment, panel data regression, youth education level, investment, labor force participation rate

Judul: The Impact of Information and Communication Technology (ICT) on Unemployment in Indonesia
Abstrak: Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) yang pesat diharapkan dapat secara efektif mengatasi berbagai isu ekonomi termasuk pengangguran di negara-negara berkembang. Pengangguran dapat membuka lapangan kerja baru dan meningkatkan kesempatan kerja bagi masyarakat. Namun, data pengangguran di Indonesia menunjukkan fluktuasi atau tidak membentuk pola tertentu pada 2010-2021. Selain itu, para peneliti memiliki pandangan yang berbeda mengenai pengaruh perkembangan TIK terhadap pengangguran baik secara total maupun menurut kelompok umur. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan perkembangan TIK di Indonesia dan mengetahui pengaruh perkembangan TIK terhadap pengangguran di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode panel dinamis dan menggunakan data 33 provinsi di Indonesia pada tahun 2010 sampai 2021. Penelitian ini menggunakan tiga model, yaitu model pengangguran total, model pengangguran usia muda, dan model pengangguran usia dewasa. Hasil estimasi model menunjukkan bahwa pengguna telepon seluler berpengaruh signifikan dan negatif hanya pada model pengangguran total sedangkan pengguna internet tidak berpengaruh signifikan pada ketiga model. Oleh karena itu, pemerintah harus fokus pada peningkatan jangkauan jaringan telepon seluler dan melakukan investasi pada infrastruktur penunjang lain di Indonesia., The rapid development of Information and Communication Technology (ICT) is expected to effectively address various economic issues including unemployment in developing countries. Unemployment can open new jobs and increase employment opportunities for many people. However, unemployment data in Indonesia shows fluctuations trends in 2010-2021. The unemployment rate has been increasing and decreasing over time, without forming a clear pattern. In addition, researchers have different views on the effect of ICT development on unemployment both in total and by age group. This study aims to describe the development of ICT in Indonesia and determine the effect of ICT development on unemployment in Indonesia. This research uses the dynamic panel method and uses data from 33 provinces in Indonesia from 2010 to 2021. This study uses three models, namely the total unemployment model, the youth unemployment model, and the adult unemployment model. The model estimation results show that mobile phone users have a significant and negative effect only on the total unemployment model while internet users have no significant effect on all three models. Therefore, the government should focus on increasing the coverage of mobile phone networks and invest to other supporting infrastructure in Indonesia.
Keyword: adult unemployment, dynamic panel, ICT, unemployment, youth unemployment

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: