Judul: Faktor-Faktor yang Memengaruhi Inflasi di Pulau Jawa: Analisis Data Panel
Abstrak: Inflasi merupakan fenomena ekonomi yang sering terjadi pada perekonomian suatu negara. Inflasi membawa pengaruh buruk bagi perekonomian, antara lain yaitu dapat menurunkan kesejahteraan riil masyarakat yang berpenghasilan tetap dan menciptakan pengangguran. Sejarah mencatat inflasi di Indonesia pernah mencapai titik tertinggi yaitu pada tahun 1966 dan tahun 1998. Inflasi yang terjadi pada tahun 1966 disebabkan oleh defisit anggaran belanja pemerintah yang dibiayai dalam bentuk pencetakan uang, sedangkan inflasi yang terjadi pada tahun 1998 disebabkan oleh krisis moneter yang terjadi pada tahun 1997. Fakta sejarah juga menunjukkan bahwa jatuhnya dua rezim yang telah lama berkuasa di Indonesia yaitu Rezim Orde Lama dan Rezim Orde baru bersamaan dengan saat terjadinya inflasi yang cukup tinggi. Berdasarkan pengalaman Rezim Orde Lama dan Rezim Orde Baru mengenai bahaya inflasi, pihak berwenang khususnya Bank Sentral telah melakukan berbagai upaya untuk memelihara kestabilan inflasi di dalam negeri. Namun sejak dimulainya era otonomi daerah pada tahun 2001, pengendalian inflasi semakin mendapat tantangan yang berat disebabkan semakin meluasnya sumber-sumber penyebab inflasi dan perbedaan faktor-faktor yang memengaruhi inflasi di setiap wilayah di Indonesia (Brodjonegoro et al, 2005). Mengingat masih relatif terbatasnya studi mengenai inflasi regional dan cukup besarnya pengaruh yang diberikan Pulau Jawa terhadap perekonomian Indonesia membuat studi mengenai inflasi di Pulau Jawa ini menjadi penting dan menarik untuk dilakukan. Untuk mengidentifikasi faktor-faktor penyebabnya inflasi dibagi menjadi dua kategori, demand pull inflation atau inflasi yang disebabkan oleh tarikan permintaan dan cost push inflation atau inflasi yang disebabkan oleh dorongan biaya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi inflasi di Pulau Jawa. Setelah diketahui faktor-faktor yang memengaruhi inflasi pada provinsi-provinsi di Pulau Jawa, kemudian dirumuskan beberapa implikasi kebijakan dalam rangka pengendalian inflasi. Cakupan sampel yang dianalisis dalam penelitian ini adalah enam provinsi di Pulau Jawa yaitu DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DIY, Jawa Timur dan Banten. Penelitian ini menggunakan data sekunder provinsi-provinsi di Pulau Jawa dan beberapa data nasional dan internasional dalam bentuk data panel yakni gabungan data time series dan cross section dari tahun 2001-2010. Data penelitian diperoleh dari BPS, BI, FAO, OPEC dan beberapa dari penelitian terdahulu serta literatur terkait. Variabel yang diteliti antara lain adalah jumlah uang beredar, pengeluaran pemerintah, pertumbuhan ekonomi, upah minimum regional, kondisi infrastruktur jalan raya, harga minyak dunia dan harga pangan dunia. Metode analisis kuantitatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi data panel dengan model penelitian yang mengacu pada penelitian Lestari (2003) dengan melakukan beberapa modifikasi pada variabel-variabel yang diteliti. Hasil Pengujian mendapatkan metode terbaik untuk mengestimasi model penelitian adalah dengan metode regresi data panel first differencing melalui pendekatan Pooled Least Square (PLS). Estimasi dengan pendekatan PLS menunjukkan bahwa dari sisi permintaan inflasi secara signifikan dipengaruhi oleh variabel perubahan pengeluaran pemerintah dan tingkat pertumbuhan ekonomi (berpengaruh positif), sementara variabel perubahan jumlah uang beredar tidak berpengaruh secara signifikan terhadap inflasi. Dari sisi penawaran inflasi secara signifikan dipengaruhi oleh variabel perubahan upah minimum, perubahan kondisi infrastruktur jalan raya serta perubahan harga minyak dunia (berpengaruh positif), sedangkan variabel perubahan harga pangan dunia tidak berpengaruh secara signifikan terhadap inflasi. Merujuk kepada hasil estimasi, sebaiknya BI bersama-sama dengan pemerintah pusat maupun daerah berkoordinasi dalam menentukan target
Keyword: 

Judul: Heterogeneity, Classification and Determinants of Inflation Before and During the Covid-19 Pandemic in Indonesia
Abstrak: Angka inflasi Indonesia secara historis sejak tahun 2012 sd 2021 lebih tinggi dibandingkan dengan tren di negara berkembang di Asia Tenggara dengan rata rata per tahun di antara 0,93% (yoy) dan 3,70 % (yoy), Indonesia mencatat rata rata inflasi tahunan sebesar 4,04%(yoy). Angka inflasi Indonesia mengalami penurunan di bawah targeting inflation dengan angka inflasi aktual sebesar 1,68%(yoy) pada tahun 2020 serta 1,87%(yoy) pada tahun 2021 yang membuat angka inflasi Indonesia berada di bawah ke empat negara berkembang lainnya pada masa pandemi covid-19. Inflasi yang rendah dan stabil merupakan prasyarat bagi pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan yang pada akhirnya memberikan manfaat bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pentingnya pengendalian inflasi didasarkan pada pertimbangan bahwa inflasi yang tinggi dan tidak stabil memberikan dampak negatif kepada kondisi sosial ekonomi masyarakat. Keberadaan targeting inflation semakin sulit untuk dikontrol pada era otonomi daerah, yang disebabkan oleh faktor dan kondisi yang berbeda pada tiap wilayah. Sumber- sumber inflasi semakin meluas sejak adanya otonomi daerah, karena daerah bebas mengatur kegiatan ekonominya sehingga pengendalian inflasi menjadi sangat sulit. Kuatnya dampak inflasi regional belakangan ini mendorong pemerintah untukmelakukan pengendalian inflasi regional melalui pembentukan tim pengendalian inflasi daerah. Heterogenitas inflasi merupakan perbedaan atau variasi dalam tingkat inflasi antara satu regional dengan regional sektor lainnya. Kestabilan tingkat inflasi dapat dilihat dari kecilnya fluktuasi (standar deviasi) inflasi antar daerah. Dalam penelitian ini, heterogenitas inflasi dianalisa berdasarkan pada laju inflasi regional, pertumbuhan ekonomi dan variasi kelompok pengeluaran pembentuk inflasi. Selain itu dalam penelitian ini dikaji lebih dalam mengenai pengklasifikasian inflasi regional menggunakan metode K-Means Clustering, sehingga diharapkan dapat memberi masukan kepada pemerintah bagaimana mengendalikan inflasi regional berdasarkan persamaan karakteristik daerah. Dengan memiliki pengetahuan tentang peta dan pengelompokan kota berdasarkan inflasi, dapat dilihat wilayah mana yang termasuk dalam kategori inflasi tinggi, sedang, dan rendah sehingga dapat diambil kebijakan yang tepat dan efektif. Mengingat masih relatif terbatasnya studi mengenai inflasi regional dan cukup besarnya pengaruh yang diberikan regional terhadap perekonomian Indonesia membuat studi mengenai faktor-faktor yang memengaruhi inflasi di Indonesia menjadi sangat penting dan menarik untuk diteliti. Penelitian terdahulu telah banyak membahas faktor- faktor yang memengaruhi tingkat inflasi, namun penelitian yang membahas faktor eksternal berupa pandemi covid-19 masih sangat terbatas. Oleh karena itu, dalam penelitian ini memasukkan variabel dummy covid-19. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder berupa data panel yang berasal dari publikasi BPS, DJPK Kementerian Keuangan, dan BI. Data panel terdiri dari gabungan data time serries dan data cross section. Data time series yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data tahunan yang dimulai pada tahun 2017 hingga tahun 2021 (5 tahun). Data cross section yang digunakan berupa data tiga puluh empat provinsi di Indonesia. Data inflasi yang digunakan adalah data inflasi 34 ibukota provinsi di Indonesia, pemilihan data inflasi pada 34 ibukota provinsi ini menggunakan teknik purpose sampling, yaitu teknik pengambilan sampel dengan menentukan kriteria kriteria tertentu. Ibukota provinsi diambil sebagai sampel karena secara logis ibukota provinsi adalah pusat perekonomian dan pusat pemerintahan di suatu wilayah yang dapat merepresentasikan kondisi di suatu provinsi. Selain itu digunakan juga data inflasi menurut 7 komoditas pembentuk inflasi pada tahun 2017-2019 (sebelum pandemi covid-19) dan menurut 11 komoditas pembentuk
Keyword: Consumer Price Index, K-Means Clustering, Panel Data Regression Analysis, Regional Inflation

Judul: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell