Judul: Generalized LASSO Regression dalamIdentifikasi Peubah yang Memengaruhi Tingkat Kemiskinan di Pulau Jawa Tahun2020
Abstrak: Sustainable Development Goals (SDGs) adalah program lanjutan dari Millenium Development Goals (MGDs). Tujuan pertama SDGs adalah mewujudkan hidup tanpa kemiskinan (no poverty). Kemiskinan selalu menjadi prioritas pembangunan. Kemiskinan dapat dipengaruhi oleh peubah yang bersifat positif atau negatif. Bersifat positif apabila peningkatan peubah tersebut dapat meningkatkan kemiskinan dan sebaliknya. Pulau Jawa merupakan pulau dengan jumlah penduduk terbanyak, yaitu mencakup 56% dari total penduduk di Indonesia. Jumlah penduduk miskin di Pulau Jawa mencakup 54% dari total penduduk miskin Indonesia tahun 2020. Generalized LASSO Regression digunakan untuk menyeleksi peubah yang berpengaruh sekaligus melakukan klasterisasi untuk melihat pengaruh setiap peubah terhadap daerah. Metode ini sangat baik karena memiliki dua fungsi yang dapat dijalankan bersamaan. Hasil analisis menggunakan metode ini menyatakan bahwa peubah yang berpengaruh terhadap persentase kemiskinan di Pulau Jawa adalah Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Harapan Lama Sekolah (HLS), dan Rataan Lama Sekolah (RLS). Tidak ada peubah yang memiliki dampak yang sama terhadap seluruh daerah (provinsi) di Pulau Jawa. Peubah RLS memiliki dampak yang sama terhadap lima provinsi kecuali Provinsi D.I. Yogyakarta sedangkan dua peubah lainnya membentuk dua kelompok daerah. Ketiga peubah tersebut memengaruhi persentase kemiskinan secara negatif di seluruh daerah (provinsi)., The Sustainable Development Goals (SDGs) are a continuation of the Millennium Development Goals (MGDs). The first goal of the SDGs is to realize a life without poverty (no poverty). Poverty has always been a development priority. Poverty can be influenced by positive or negative variables. It is positive if the increase in this variable can increase poverty and vice versa. Java Island is the island with the largest population, which covers 56% of the total population in Indonesia. The number of poor people in Java covers 54% of the total poor population in Indonesia in 2020. Generalized LASSO Regression is used to select influential variables as well as clustering to see the effect of each variable on the region. This method is very good because it has two functions that can be executed simultaneously. The results of the analysis using this method state that the variables that affect the percentage of poverty in Java are Gross Regional Domestic Product (GRDP), Expected Years of Schooling (EYS), and the Average Length of Schooling (ALS). There is no variable that has the same impact on all regions (provinces) on the Java island. The ALS variable has the same impact on five provinces except for the Province of D.I. Yogyakarta while the other two variables form two regional groups. These three factors negatively affect the percentage of poverty across the regions (provinces).
Keyword: generalized LASSO, java island, poverty

Judul: Pemodelan Regresi Lasso Berbasis Wilayah dalam Identifikasi Peubah yang Memengaruhi Pengangguran di Pulau Jawa 2022
Abstrak: Pengangguran merupakan salah satu permasalahan ekonomi yang sering dijumpai di negara Indonesia. Pada tahun 2022, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Indonesia sebesar 5,9% dan berada pada urutan ke-55 tertinggi di dunia. Tiga provinsi di Pulau Jawa memiliki nilai TPT di atas TPT Indonesia. Adanya kemungkinan ketidakmiripan karakteristik antar kabupaten/kota di dalam satu provinsi yang sama dapat memberikan hasil yang kurang dapat mewakili secara keseluruhan, sehingga diperlukan pembentukan cluster. Pembentukan cluster berdasarkan kabupaten/kota yang berdekatan menyebabkan di dalam cluster dapat terdiri dari beberapa provinsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peubah yang memengaruhi TPT di Pulau Jawa 2022 dengan metode LASSO yang dapat melakukan seleksi peubah tanpa adanya pertimbangan cluster dan metode LASSO per cluster dan Generalized LASSO untuk melakukan pemodelan dengan mempertimbangkan cluster yang berdekatan. Hasil dari LASSO didapatkan bahwa hanya peubah TPAK dan UMK yang berpengaruh terhadap TPT di Pulau Jawa 2022, sedangkan hasil LASSO per cluster dan Generalized LASSO tidak terlalu berbeda jauh. Akan tetapi, pada Generalized LASSO dapat diketahui peubah dengan pengaruh yang sama antar cluster. Peubah yang berpengaruh terhadap TPT di Pulau Jawa 2022 berdasarkan hasil Generalized LASSO yaitu TPAK, kepadatan penduduk, IPM, UMK, dan PDRB., Unemployment is one of the most common economic problems in Indonesia. In 2022, Indonesia's Open Unemployment Rate (TPT) is 5.9% and ranked 55th highest in the world. Three provinces in Java Island have TPT above Indonesia's TPT. There is a possibility that the characteristics of dissimilarities between regencies/cities within the same province can produce results that are not representative as a whole, so that it is necessary to form clusters. The formation of clusters based on adjacent districts/cities means that a cluster can consist of several provinces. This study aims to determine the variables that affect TPT in Java Island with the LASSO which can select variables without considering clusters and the LASSO per cluster and Generalized LASSO for modeling by considering clusters. The results from LASSO that TPAK and UMK variables had an effect on TPT in Java Island, while the LASSO per cluster and Generalized LASSO results were not too different. Generalized LASSO it can be seen that the variables with the same effect between cluster. The variables that affect TPT in Java Island with Generalized LASSO are TPAK, population density, HDI, UMK, and GRDP.
Keyword: cluster, Jawa, Generalized LASSO, LASSO, Tingkat Pengangguran Terbuka

Judul: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: