Judul: Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Pengeluaran Konsumsi Rumahtangga Di Indonesia (Periode Tahun 2000-2010)
Abstrak: Pengeluaran konsumsi rumahtangga pada beberapa negara masih menjadi andalan utama dalam menciptakan pertumbuhan ekonomi kerena kontribusinya yang cukup besar dalam pembentukan PDB. Pengeluaran konsumsi rumahtangga di Indonesia mempunyai proporsi 56,55 persen dalam pembentukan PDB pada tahun 2010 dan mempunyai andil dalam menjaga pertumbuhan ekonomi pada waktu krisis tahun 2008. Indonesia termasuk negara di Asia Tenggara yang mempunyai jumlah penduduk terbesar. Pada tahun 2010 jumlah penduduk di Indonesia sekitar 237 juta jiwa. Pengeluaran konsumsi perkapita penduduk Indonesia sangat rendah dibandingkan dengan negara Asia Tenggara lainnya. Berdasarkan latar belakang diatas, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perkembangan pengeluaran konsumsi rumahtangga, mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhinya, dan menganalisis besaran pengaruh dari faktor-faktor tersebut. Adanya pengaruh kenaikan harga BBM terhadap inflasi yang terjadi di Indonesia juga mendasari tujuan penelitian ini dengan menganalisis pengaruh kenaikan harga BBM terhadap pengeluaran konsumsi rumahtangga. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis regresi linier berganda. Analisis statistik diskriptif digunakan untuk memberikan gambaran umum dinamika variabel ekonomi yang digunakan dalam analisis regresi dari tahun 2000-2010 dan variabel non ekonomi lainnya. Sedangkan analisis regresi linier berganda digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel ekonomi terhadap pengeluaran konsumsi rumahtangga di Indonesia. Hasil analisis menunjukan bahwa pendapatan nasional, suku bunga tabungan, inflasi, dan pertumbuhan investasi di Indonesia bersama-sama dapat memengaruhi pengeluaran konsumsi rumahtangga. Variabel pendapatan nasional, suku bunga tabungan, dan pertumbuhan investasi berpengaruh signifikan terhadap pengeluaran konsumsi rumahtangga. Sedangkan inflasi tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pengeluaran konsumsi rumahtangga. Dampak kenaikan harga BBM ternyata tidak memengaruhi pengeluaran konsumsi rumahtangga selama tahun 2000-2010. Pendapatan merupakan determinan utama yang memengaruhi pengeluaran konsumsi rumahtangga di Indonesia. Untuk meningkatkan pendapatan perkapita pemerintah hendaknya terus meningkatkan pendapatan masyarakat dengan menjaga kestabilan dan peningkatan pertumbuhan ekonomi, memperluas kesempatan kerja, dan menggerakkan sektor-sektor produktif yang mengasah kemampuan berusaha (enterpreneurship).
Keyword: 

Judul: The Impact of Monetary and Fiscal Policies on Household Consumption in Indonesia: A Provincial Panel Study from 2015-2023
Abstrak: Konsumsi rumah tangga menjadi komponen utama dalam PDB Indonesia yang memainkan peran penting dalam mendorong pertumbuhan ekonomi. Namun, distribusinya masih tidak merata di seluruh wilayah. Konsumsi rumah tangga cenderung terpusat di Pulau Jawa, sementara wilayah timur mengalami tingkat konsumsi yang lebih rendah. Meskipun pemerintah telah melakukan upaya dengan berbagai kebijakan di bidang moneter maupun fiskal, konsumsi rumah tangga di Indonesia masih belum merata dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kondisi serta pengaruh kebijakan moneter dan fiskal terhadap konsumsi rumah tangga di Indonesia. Analisis tersebut dilakukan menggunakan metode deskriptif kualitatif dan regresi data panel pendekatan dengan Fixed Effect Model (FEM) dengan objek penelitian berupa 34 provinsi di Indonesia dan rentang waktu dari tahun 2015 sampai 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsumsi rumah tangga bervariasi antarwilayah, DKI Jakarta dan Jawa Barat menjadi provinsi dengan konsumsi rumah tangga terbesar, sedangkan Maluku dan Papua Barat menjadi provinsi dengan konsumsi rumah tangga terendah. Kebijakan moneter melalui peningkatan jumlah uang beredar dan penurunan suku bunga kredit serta kebijakan fiskal dengan peningkatan pengeluaran pemerintah berpengaruh signifikan terhadap konsumsi rumah tangga di Indonesia., Household consumption is a major component of Indonesia's GDP, playing a crucial role in driving economic growth. However, its distribution remains uneven across regions. Household consumption tends to be concentrated in Java Island, while eastern regions experience lower consumption levels. Despite government efforts through various monetary and fiscal policies, household consumption levels in Indonesia have yet to be evenly distributed. This research aims to analyze the conditions and the influence of monetary and fiscal policies on household consumption in Indonesia. The analysis is conducted using a qualitative descriptive method and a panel data regression approach with the Fixed Effect Model (FEM), focusing on 34 provinces in Indonesia from 2015 to 2023. The results show that household consumption varies among regions, with DKI Jakarta and West Java being the provinces with the highest household consumption, while Maluku and West Papua have the lowest. Monetary policies, such as increasing the money supply and lowering credit interest rates, along with fiscal policies, such as increasing government spending, significantly impact household consumption in Indonesia.
Keyword: fiscal policy, monetary policy, household consumption, panel  data regression

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: