Judul: Identifikasi Keragaman Efek Bantuan Siswa Miskin pada Skor Kognitif menggunakan Bayesian Causal Forests
Abstrak: Tree-based methods, particularly those based on Bayesian Additive Regression Trees (BART) can uncover the differing impacts of policies and the drivers of those differences. Bayesian Causal Forests (BCF) improve on BART by considering heterogenous effects during regularization and by using probability of receiving a policy as an input. We apply BCF to uncover the heterogenous impacts of a cash transfer to poor students, Bantuan Siswa Miskin (BSM) on cognitive scores, using Indonesian Family Life Survey (IFLS) data. We use propensity scores from the best classifier among logistic regression and BART, finding little difference between both methods. The effects of BSM on cognitive scores estimated by BCF are small and not varied. However, splitting the sample by age group reduces the variability of effect estimates, leading to effects nearly significantly different from zero for some observations. Moreover, prognostic scores fall as an individual is more likely to receive BSM. Limiting the sample to cognitive scores 7 or above to ensure symmetry has similar results, but leads to additional insights on the drivers of BSM effect variability. A regression tree on treatment effect estimates finds that school level, school quality, internet access, poverty, experience of natural disaster, and province affects the size of BSM’s effects., Metode klasifikasi dan regresi berbasis pohon, khususnya metode yang diturunkan dari Bayesian Additive Regression Trees (BART) cocok untuk menemukan perbedaan dampak suatu kebijakan dan variabel yang memunculkan perbedaan tersebut. Bayesian Causal Forest (BCF) merupakan pengembangan dari BART yang mempertimbangkan keragaman efek kebijakan dalam proses regularisasi dan menggunakan probabilitas mendapat perlakuan sebagai input. Studi ini menggunakan BCF dalam konteks pendidikan untuk menemukan dampak Bantuan Siswa Miskin pada nilai kognitif menggunakan data Indonesian Family Life Survey (IFLS). Probabilitas diduga melalui metode klasifikasi terbaik antara regresi logistik dan BART; ditemukan bahwa probabilitas yang diduga metode tersebut tidak terlalu berbeda. Efek BSM terhadap nilai kognitif yang diduga BCF kecil dan tidak beragam. Jika data dipisahkan menurut kelompok usia, ragam dari dugaan efek berkurang. Bahkan, hampir cukup bukti untuk menolak hipotesis bahwa efek untuk beberapa observasi adalah nol. Skor kognitif individu tanpa BSM berkurang jika ia lebih mungkin mendapat BSM. Jika sampel dibatasi kepada individu dengan skor kognitif tujuh ke atas untuk memastikan sebaran yang simetris, hasil tetap sama. Namun, prosedur tersebut menambah pengetahuan mengenai pendorong keragaman efek BSM dalam pembuatan pohon regresi. Pohon regresi diduga menggunakan penduga dampak BSM untuk mencari variabel yang mendorong keragaman efek BSM. Tingkat sekolah siswa, kualitas sekolah, akses internet, kemiskinan, bencana alam, dan provinsi memengaruhi besarnya efek BSM.
Keyword: Bantuan Siswa Miskin (BSM), Bayesian Causal Forests (BCF), cognitive tests, heterogenous treatment effects, Indonesian Family Life Survey (IFLS)

Judul: The Impact of the Cash Transfer Program on Poverty and Consumption of Beneficiary Families in Bogor District
Abstrak: Pengentasan kemiskinan masih menjadi agenda pembangunan untuk mewujudkan peningkatan sumberdaya manusia yang berkualitas dan berdaya saing. Pandemi Covid-19 menyebabkan jumlah penduduk miskin bertambah menjadi lebih dari 26 juta orang per Maret 2020, tertinggi sejak 2017. Demi menyelamatkan hidup keluarga miskin terdampak pandemi, Pemerintah melalui Kementerian Sosial memaksimalkan program Bantuan Sosial Tunai (BST). Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji dampak program BST terhadap kemiskinan dan konsumsi keluarga penerima manfaat (KPM) di Kabupaten Bogor. Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah mengetahui dampak program BST terhadap kemiskinan dan konsumsi KPM saat keadaan darurat. Sehingga diharapkan menjadi saran dan masukan bagi pemerintah dalam merumuskan program bantuan sosial untuk pengentasan kemiskinan di Indonesia. Kabupaten yang dipilih adalah Kabupaten Bogor karena memiliki jumlah penduduk miskin tertinggi di wilayah Jawa Barat pada tahun 2020 saat terjadi pandemi Covid-19. Pengumpulan data primer dilakukan dengan melakukan wawancara kepada keluarga penerima program BST dan bukan penerima program BST. Pengambilan data dilakukan pada Juni 2023. Penelitian ini menggunakan quasi experimental dengan membagi partisipan menjadi kelompok treatment dan kelompok control. Kelompok treatment dalam penelitian ini adalah 40 partisipan yang menerima program BST. Untuk kelompok control adalah 40 partisipan yang tidak menerima program BST. Penelitian ini menggunakan metode propensity score matching (PSM) untuk memperoleh kelompok control dengan karakteristik yang hampir sama dengan kelompok treatment. Untuk mengestimasi propensity score digunakan model probit. Metode analisis kuantitatif yang digunakan dalam penelitian yaitu metode difference in difference (DID). Untuk mengestimasi besaran dampak program BST, penelitian ini menggunakan tiga metode OLS. Ketiga metode tersebut adalah metode OLS tanpa variabel kontrol, metode OLS dengan variabel kontrol dan metode OLS dengan first difference. Outcome yang digunakan dalam penelitian ini adalah kedalaman kemiskinan, konsumsi makanan dan konsumsi bukan makanan. Hasil estimasi dengan model probit menunjukkan bahwa semakin miskin partisipan, probabilitas untuk menjadi keluarga penerima program BST semakin kecil. Berbeda dengan sasaran program BST yang diberikan Kementerian Sosial, bahwa target penerima program BST adalah keluarga miskin dan terdampak Covid-19. Pada penelitian ditemukan bahwa terdapat 77,5 persen keluarga pada kelompok control merupakan keluarga miskin yang tidak menerima program BST. Juga terdapat 42,5 persen keluarga dari kelompok treatment yang tidak miskin tetapi menjadi penerima program BST. Pada metode PSM diperoleh 39 partisipan dari kelompok control yang memiliki propensity score yang sama dengan kelompok treatment. Setelah mendapatkan kelompok control yang tepat, nilai outcome kedua kelompok pada saat sebelum dan sesudah ada program BST akan dibandingkan untuk mengukur dampak program. Hasil pengukuran dampak program menunjukkan bahwa program BST berdampak secara signifikan terhadap penurunan tingkat kemiskinan dan peningkatan konsumsi makanan. Namun, program BST tidak memberikan dampak yang signifikan dalam meningkatkan konsumsi bukan makanan, baik pada metode OLS tanpa variabel kontrol, dengan variabel kontrol maupun dengan first difference.
Keyword: difference in difference, first difference, quasi experimental

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: