Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Mayoritas masyarakat Indonesia masih memandang kesehatan mental sebagai hal tabu dan penderita gangguan jiwa diperlakukan seperti suatu aib. Akibatnya penderita kesulitan untuk mendapat pertolongan yang dibutuhkan dan dapat berakhir dengan tindakan bunuh diri. Mengidentifikasi faktor yang dapat menjelaskan tingkat bunuh diri dan mempelajari karakteristiknya merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mencegah bunuh diri. Penelitian ini membahas faktor apa yang dapat menjelaskan angka bunuh diri menggunakan model regresi linear berganda, pengelompokan negara berdasarkan angka bunuh diri dan faktornya menggunakan metode Ward, serta pemetaan hasil kelompok menggunakan metode Biplot. Objek penelitian adalah negara di Benua Asia dan Eropa. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh faktor tidak memiliki agama, konsumsi alkohol, dan psikiater memiliki hubungan positif signifikan terhadap angka bunuh diri. Faktor pemasukan dan pengangguran memiliki hubungan negatif signifikan terhadap angka bunuh diri. Faktor tingkat pendidikan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap angka bunuh diri. Terbentuk 2 kelompok negara, yakni kelompok 1 beranggotakan 46 negara dan kelompok 2 beranggotakan 44 negara. Hasil pemetaan kelompok menggunakan metode Biplot dapat menerangkan 63,7% keragaman data. Kelompok 1 adalah kelompok negara yang memiliki nilai persentase pengangguran yang tinggi serta nilai angka bunuh diri, persentase penduduk tanpa agama, konsumsi alkohol, Gross Domestic Product (GDP) per kapita, angka psikiater, tingkat pendidikan yang rendah. Kelompok 2 adalah kelompok negara yang memiliki angka bunuh diri, persentase penduduk tanpa agama, konsumsi alkohol, GDP per kapita, angka psikiater, dan tingkat pendidikan yang tinggi, serta persentase pengangguran yang rendah.

---

Many Indonesian people still view mental health as a taboo subject and people with mental disorders are treated like a disgrace. As a result, they have difficulty getting the help that they need and can end in suicide. Identifying factors that are able to explain suicide rate and studying their characteristics is one way that can be done to prevent suicide. This research discusses what factors that are able to explain suicide rate using a multiple linear regression model, grouping countries based on suicide rate and its factors using Ward's method, and mapping the group results using the Biplot method. The objects of research are countries in Asia and Europe. Based on the analysis result, it is found that factors of having no religion, alcohol consumption, and psychiatrists’ availability have significant positive relationships with suicide rate. Factors of income and unemployment rate have significant negative relationships with suicide rate. Factor of education level has no significant effect with suicide rates. Two groups of countries are formed, namely group 1 consisting of 46 countries and group 2 consisting of 44 countries. Result of mapping based on the groups using the Biplot method is able explain 63,7% of data diversity. Group 1 is a group of countries that have a high unemployment rate and low values in the suicide rate, proportion of irreligious people, Gross Domestic Product (GDP) per capita, and number of psychiatrists. Group 2 is a group of countries that have high values in the suicide rate, proportion of irreligious people, GDP per capita, number of psychiatrists, and education level while the unemployment rate is low."

"Penelitian ini mengkaji hal-hal yang menyebabkan tinggi dan rendahnya suku bunga pinjaman perumahan di suatu negara dengan menggunakan data panel dari 17 negara di Asia (China, Hongkong, Indonesia, India, Japan, Singapore, South Korea, Thailand), Australia (Australia), Eropa (France, Germany, Italy, Spain, United Kingdom) dan Amerika (Canada, United States) untuk melihat bagaimana kondisi di negara tersebut dan sistem pembiayaan perumahannya secara institusional. Dengan mengasumsikan bahwa terdapat hubungan simultan pada mortgage rate yang merupakan hubungan dua arah, dimana variabel dependen memiliki pengaruh terhadap variabel independennya. Hasil estimasi model menggunakan persamaan simultan juga menunjukkan bahwa di hampir semua negara yang diteliti pembiayaan perumahannya mayoritas menggunakan bank sebagai lembaga yang memberikan pinjaman perumahannya, analisis three-stage least square yang dilakukan mengkonfirmasi hal tersebut secara simultan antara negara maju dan berkembang dimana sumber dana, profit, efisiensi serta volatilitas interest rate dan inflasi berpengaruh atas naik turunnya mortgage rate pada sisi supply. Pada sisi demand, perbedaan kondisi negara maju dan berkembang juga memberikan hasil yang berbeda dimana secara bersamaan pertumbuhan ekonomi, pertumbuhan penduduk berpengaruh signifikan, namun disisi lain pinjaman perumahan, urban population, inflasi, house price index ternyata hanya berpengaruh di negara maju, sedangkan exchange rate hanya berpengaruh di negara berkembang. Selanjutnya ketersediaan dana dengan imbal hasil yang rendah, peningkatan efisiensi intervensi pemerintah dan kesadaran masyarakat merupakan beberapa implikasi yang perlu diambil dari hasil penelitian ini.

---

This study examines the causes of high and low mortgage rates in a country using panel data from 17 countries in Asia (China, Hong Kong, Indonesia, India, Japan, Singapore, South Korea, Thailand), Australia (Australia), Europe (France, Germany, Italy, Spain, United Kingdom) and America (Canada, United States) to see how conditions are in these countries and their institutional housing finance system. By assuming that there is a simultaneous relationship at the mortgage rate which is a two- way relationship, where the dependent variable has an influence on the independent variable. The estimation results of the model using the simultaneous equation also show that in almost all countries studied, the majority of housing finance is using banks as the institutions that provide housing loans, the three-stage least square analysis that is carried out confirms this simultaneously between developed and developing countries where the source of funds, profit, efficiency and volatility of interest rates and inflation have an effect on the ups and downs of the mortgage rate on the supply side. On the demand side, differences in conditions in developed and developing countries also produce different results where simultaneously economic growth, population growth has a significant effect, but on the other hand housing loans, urban population, inflation, house price index are only influential in developed countries, while the exchange rate only affects developing countries. Furthermore, the availability of funds with low yields, increased efficiency of government intervention and public awareness are some of the implications that need to be taken from the results of this study."

"Dalam upaya meminimalisir penyebaran virus COVID-19, pemerintah di berbagai negara memberlakukan berbagai kebijakan untuk membatasi mobilitas masyarakat yang berdampak pada berbagai aspek, salah satunya aspek psikologis. Banyak orang yang merasa kesepian, gelisah, dan tertekan karena situasi sulit dan tidak pasti akibat pandemi COVID-19 sehingga mengakibatkan terganggunya kesejahteraan mental dan meningkatnya tingkat stres masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat menjelaskan tingkat stres masyarakat selama pandemi COVID- 19. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data survei terkait dampak psikologis dan sosial yang ditimbulkan akibat kondisi pandemi COVID-19 pada masyarakat dari berbagai negara di dunia yang diperoleh dari survei global COVIDiSTRESS. Survei ini diselenggarakan mulai dari 30 Maret hingga 30 Mei 2020 dengan total responden sebanyak 173.426 responden dari 179 negara yang berbeda. Data yang digunakan memiliki permasalahan missing value yang ditangani secara khusus dengan menggunakan metode imputasi Predictive Mean Matching (PMM). Setelah seluruh missing value pada data berhasil ditangani, dilakukan analisis faktor- faktor yang menjelaskan tingkat stres selama pandemi COVID-19 menggunakan metode Partial Least Square (PLS). Dari penelitian ini, diperoleh bahwa metode imputasi PMM memiliki performa yang baik dalam menangani permasalahan missing value pada data survei global COVIDiSTRESS yang selanjutnya dianalisis dengan model PLS. Selain itu, berdasarkan hasil nilai signifikansi path coefficient dari model diperoleh bahwa seluruh variabel prediktor yang terlibat dalam penelitian ini merupakan faktor yang signifikan dalam menjelaskan tingkat stres masyarakat dari berbagai negara di dunia selama menghadapi pandemi COVID-19. Melalui nilai path coefficient dari model, arah hubungan yang terbentuk antara tingkat stres masyarakat selama pandemi COVID-19 dengan faktor-faktor yang dapat menjelaskannya juga teridentifikasi pada penelitian ini.

---

In an effort to minimize the spread of COVID-19 virus, governments in various countries have implemented various policies to restrict public mobility which has had an impact on various aspects, including psychological well-being. Many people feel lonely, anxious, and depressed because of the difficult and uncertain situation due to the COVID-19 pandemic, which has disrupted mental well-being and increased stress levels in society. This study aims to identify factors that can explain the level of stress in society during the COVID-19 pandemic. The data used in this study is survey data related to the psychological and social impacts caused by the COVID-19 pandemic conditions on people from various countries in the world obtained from the COVIDiSTRESS global survey. This survey was conducted from 30 March to 30 May 2020 with a total of 173.426 respondents from 179 different countries. The data used has a missing value problem which is handled specifically by using the Predictive Mean Matching (PMM) imputation method. After all the missing values in the data have been successfully handled, analysis of factors that explain the stress level during the COVID- 19 pandemic is carried out using the Partial Least Square (PLS) method. From this study, it was found that the PMM imputation method had good performance in dealing with missing value problem in the COVIDiSTRESS global survey data which was then analyzed using the PLS model. Furthermore, based on the significance values of the path coefficients obtained from the model, it was found that all predictor variables involved in this study were significant factors in explaining the level of stress in society from various countries worldwide during the COVID-19 pandemic. Through the path coefficients of the model, the direction of the relationships formed between the level of stress in society and the factors that can explain it were also identified in this research."

"Kepuasan hidup merupakan hal penting dalam kehidupan yang mencakup banyak aspek antara kualitas hidup individu secara keseluruhan, kebahagiaan, kesejahteraan dan berkaitan dengan berbagai aspek kehidupan seperti pekerjaan, hubungan, dan kesehatan. Penelitian ini membahas tentang analisis faktor-faktor yang menjelaskan kepuasan hidup pada mahasiswa di Pulau Jawa dan Pulau Sumatera. Dua pulau dengan pesebaran mahasiswa Indonesia terbanyak, yakni Pulau Jawa dan Pulau Sumatera dengan total mahasiswa sebanyak 5.951.663 mahasiswa. Penelitiian ini bertujuan untuk meneliti faktor-faktor yang signifkan menjelaskan kepuasan hidup mahasiswa di Pulau Jawa dan Pulau Sumatera. Adapun faktor yang diduga menjelaskan kepuasan hidup mahasiswa di Pulau Jawa dan Pulau Sumatera adalah dukungna sosial, harga diri, rasa syukur, kecanduan ponsel pintar, IPK, pendapatan, jenis kelamin, usia, domisili, dan rumpun studi. Metode statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Partial Least Square (PLS) untuk meneliti faktor-faktor yang signifikan menjelaskan kepuasan hidup mahasiswa di Pulau Jawa dan Pulau Sumatera, serta metode Analisis Korespondensi berganda untuk meneliti karakteristik mahasiswa berdasarkan tingkat kepuasan hidupnya. Hasil akhir dari penelitian ini diperoleh bahwa faktor-faktor yang menjelaskan kepuasan hidup mahasiswa di Pulau Jawa dan Pulau Sumatera, yakni dukungan sosial, harga diri, IPK, kecanduan ponsel pintar, dan pendapatan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan untuk diimplentasikan guna meningkatkan kepuasan hidup, baik untuk diri sendiri, keluarga, ataupun mahasiswa didik.

---

Life satisfaction is an important thing in life that includes many aspects between an individual's overall quality of life, happiness, well-being and is related to various aspects of life such as work, relationships, and health. This study discusses the analysis of factors that explain life satisfaction in college students on Java Island and Sumatra Island. Two islands with the largest distribution of Indonesian students, namely Java Island and Sumatra Island with a total of 5,951,663 students. This research aims to examine the factors that significantly explain the life satisfaction of college students on Java Island and Sumatra Island. The factors that are thought to explain college student life satisfaction on Java Island and Sumatra Island are social support, self-esteem, gratitude, smartphone addiction, GPA, income, gender, age, domicile, and study group. The statistical method used in this study is the Partial Least Square (PLS) method which is used to examine the factors that significantly explain the life satisfaction of college students on Java Island and Sumatra Island combined with Multiple Correspondence Analysis method will be used to examine the characteristics of students based on their level of life satisfaction. The result of this study shows that social support, self-esteem, GPA, smartphone addiction, and income explain the life satisfaction of students in Java and Sumatera Islands.The result of this study is expected to be used to be implemented to increase life satisfaction, both for oneself, family, or students."

"Coronavirus disease 2019 atau COVID-19 merupakan suatu penyakit menular yang disebabkan oleh virus bernama SARS-CoV-2 dan menginfeksi sistem pernapasan manusia. Untuk mengendalikan penyebaran COVID-19 selama masa pandemi, pemerintah di berbagai negara telah menerapkan berbagai jenis modifikasi dalam kehidupan sehari-hari, contohnya dengan menerapkan sistem lockdown. Tetapi, adanya modifikasi gaya hidup tersebut dapat meninggalkan beberapa dampak, salah satunya adalah konsekuensi sosial psikologis yang meliputi masalah stres psikologis. Stres psikologis yang dirasakan oleh seseorang dapat dijelaskan oleh beberapa faktor. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat menjelaskan tingkat stres seseorang selama masa awal pandemi COVID-19 tahun 2020, baik secara global maupun untuk beberapa negara secara terpisah serta menganalisis karakteristik individu di beberapa negara selama masa awal pandemi COVID-19 tahun 2020. Penelitian ini akan menggunakan data sekunder berupa data survei global yang diselenggarakan oleh COVIDiSTRESS. Adapun metode yang digunakan untuk menganalisis karakteristik individu di beberapa negara selama masa awal pandemi COVID-19 tahun 2020 adalah exploratory data analysis (EDA) dan metode untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat menjelaskan tingkat stres seseorang selama masa awal pandemi COVID-19 tahun 2020, baik secara global maupun untuk beberapa negara secara terpisah adalah analisis regresi berganda. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat adanya kecenderungan perbedaan karakteristik individu di beberapa negara selama masa awal pandemi COVID-19 tahun 2020 jika dilihat berdasarkan informasi demografi serta pengukuran psikologis berupa variabel-variabel pertanyaan di dalam survei. Selain itu, secara global didapatkan beberapa faktor penting yang dapat menjelaskan tingkat stres seseorang selama masa awal pandemi COVID-19 tahun 2020, contohnya seperti tingkat kesepian, usia, dan tipe kepribadian neuroticism. Kemudian untuk beberapa negara yang diamati, mayoritas faktor penting yang dapat menjelaskan tingkat stres seseorang selama masa awal pandemi COVID-19 tahun 2020 contohnya meliputi tingkat kesepian, seberapa bervariasi sumber pemicu stres, dan usia.

---

Coronavirus disease 2019 or COVID-19 is an infectious disease caused by a virus called

SARS-CoV-2 and infects the human respiratory system. To control the spread of COVID-

19 during the pandemic, governments in various countries have implemented various

types of modifications in daily life, for example by implementing a lockdown system.

However, these lifestyle modifications can leave several impacts, one of which is socio-

psychological consequences which include psychological stress problems. The

psychological stress felt by a person can be explained by several factors. This study aims

to identify factors that can explain a person's stress level during the early days of the

COVID-19 pandemic in 2020, both globally and for several countries separately and

analyze the characteristics of individuals in several countries during the early days of the

COVID-19 pandemic in 2020. This research will use secondary data in the form of global

survey data organized by COVIDiSTRESS. The method used to analyze the

characteristics of individuals in several countries during the early days of the COVID-19

pandemic in 2020 is exploratory data analysis (EDA) and the method to identify factors

that can explain a person's stress level during the early days of the COVID-19 pandemic

in 2020, both globally and for several countries separately is multiple regression analysis.

The results of this study show that there is a tendency for differences in individual

characteristics in several countries during the early days of the COVID-19 pandemic in

2020 when viewed based on demographic information and psychological measurements

in the form of question variables in the survey. In addition, globally, there are several

important factors that can explain a person's stress level during the initial period of the

COVID-19 pandemic in 2020, such as the level of loneliness, age, and neuroticism

personality type. Then for some countries observed, the majority of important factors that

can explain a person's stress level during the early days of the COVID-19 pandemic in

2020 include the level of loneliness, how varied the sources of stress triggers are, and age"

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh volume penerbitan green bonds, sebagai proksi dari green finance, yang diterbitkan oleh beberapa pihak, yakni perusahaan, pemerintahan, instansi, organisasi supranasional serta non-US munis, secara signifikan mempengaruhi tingkat ecological footprint pada 25 negara di Kawasan Eropa dan 11 negara di Kawasan Asia dari tahun 2014 hingga 2022. Pengambilan periode sampel pada penelitian ini bergantung pada ketersediaan data mengenai green bonds, ecological footprint, serta energy consumption. Hasil penelitian dengan data panel balance dan metode pengolahan data OLS fixed-effect model dengan robust function menemukan bahwa penerbitan green bonds secara keseluruhan dapat mengurangi nilai ecological footprint. CBI Aligned green bonds dinilai sebagai jenis obligasi yang paling efektif dalam menurunkan ecological footprint karena “praktis” untuk emiten. Disisi lain, self-labeled green bonds tidak signifikan dalam menurunkan ecological footprint, memberikan indikasi adanya greenwashingdan signaling effect yang negatif. Corporate green bonds memaikan peranan yang lebih besar dalam pengurangan ecological footprint. Peneliti menguji robustness test dengan menggunakan emisi gas rumah kaca (GHG) sebagai pengukuran alternatif ecological footprint. Terlebih, temuan ini juga mendukung validitas teori hipotesis EKC berbentuk inverted U-shaped relationship. Penggunaan pengolahaan data dengan estimasi regresi OLS tidak dapat menjelaskan pengaruh green bonds pada ecological footprint di masing-masing negara sehingga memiliki implikasi penelitian yang terbatas.

---

This study aims to analyze the effect of green bonds issuance, as a proxy of green financing, issued by several parties, namely companies, governments, agencies, supernatural organizations, and non-US munis, which significantly influences the level of ecological footprint in 25 countries in the European Region and 11 countries in Asia region from 2014 to 2022. The sampling period for this study depends on the availability of data regarding green bonds, ecological footprint, and energy consumption. The results of research using panel balance data and the OLS fixed-effect model data processing method with robust functions found that the issuance of green bonds as a whole can reduce the value of the ecological footprint. CBI Aligned green bonds are considered the most effective type of bond in reducing the ecological footprint because they are "practical" for the issuer. On the other hand, self-labeled green bonds are not significant in reducing the ecological footprint, indicating the existence of greenwashing and negative signaling effects. Corporate green bonds play a greater role in reducing the ecological footprint. Researchers tested the robustness test by using greenhouse gas (GHG) emissions as an alternative measurement of ecological footprint. Moreover, these findings also support the validity of the EKC hypothesis theory in the form of an inverted U-shaped relationship. The use of data processing with OLS regression estimation cannot explain the influence of green bonds on the ecological footprint in each country so it has limited research implications."

"Peralihan dari masa remaja menuju dewasa dinilai krisis karena individu mengalami banyak perubahan. Individu yang tidak dapat mengatasi perubahan ini dapat menyebabkan individu bingung hingga menimbulkan rasa cemas, khawatir, dan takut terhadap kegagalan. Kondisi tersebut dikenal dengan quarter life crisis. Individu dapat mempersiapkan diri menghadapi quarter life crisis jika mengetahui faktor-faktor yang dapat menjelaskan quarter life crisis. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang menjelaskan quarter life crisis serta menganalisis profil dari mahasiswa yang memiliki tingkat quarter life crisis yang tinggi. Data yang digunakan adalah data primer yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner secara online kepada 250 mahasiswa aktif S1 Departemen Matematika FMIPA UI tahun ajaran 2021/2022 semester genap yang terpilih menjadi sampel menggunakan metode sampling proportionate stratified random sampling. Untuk mencapai tujuan, metode analisis data yang digunakan adalah metode Partial Least Square (PLS) dan Classification and Regression Tree (CRT). Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa faktor yang menjelaskan quarter life crisis secara signifikan adalah variabel self-awareness, self-esteem, dan jenis kelamin. Selain itu, hasil analisis profil untuk mahasiswa yang memiliki tingkat quarter life crisis yang tinggi adalah apabila mahasiswa memiliki self-awareness yang rendah atau mahasiswa memiliki self-awareness yang tinggi dan self-esteem yang rendah atau mahasiswa memiliki self-awareness yang tinggi, self-esteem yang tinggi, serta berjenis kelamin perempuan.

---

The transition from adolescence to adulthood is considered a crisis because individuals experience many changes. Individuals who cannot overcome these changes can cause individuals to be confused to cause anxiety, worry, and fear of failure. This condition is known as a "quarter-life crisis." Individuals can prepare themselves to face quarter life crisis if they know the factors that can explain quarter life crisis. Therefore, this study aims to analyze the factors that explain the quarter life crisis and the profiles of students who have a high level of this crisis. The data used is primary data obtained through the distribution of questionnaires online to 250 active students of the Mathematics Department of FMIPA UI academic year 2021/2022 even semester selected as a sample using the proportionate stratified random sampling method. To achieve goals, the data analysis method used are the Partial Least Square (PLS) and Classification and Regression Tree (CRT) methods. The results obtained indicate that the factors that significantly explain the quarter life crisis are self-awareness, self-esteem, and gender variables. In addition, the results of the profile analysis for students who have a high level of quarter life crisis are if students have low self-awareness or students have high self-awareness and low self-esteem or students have high self-awareness, high self-esteem, and female"

"ABSTRAKPenelitian ini menganalisis pengaruh tarif pajak dan adopsi IFRS terhadap Foreign Direct Investment (FDI) pada negara-negara berkembang di Asia dengan menggunakan analisis deskriptif dan regresi data panel. Penelitian ini dilakukan pada 22 negara berkembang di Asia dengan objek penelitian yaitu tahun 2005 sampai dengan tahun 2013.Hasil penelitian menunjukkan bahwa besarnya tarif pajak di suatu negara berpengaruh negatif terhadap arus masuk FDI, begitu juga tingkat adopsi IFRS yang dilakukan oleh negara-negara berkembang di Asia berpengaruh positif terhadap arus masuk FDI di negara tersebut. Kebijakan negara dalam menentukan tarif pajak dan keputusan melakukan adopsi IFRS memberikan suatu institutional advantage, yang menjadi nilai tambah untuk menunjang keputusan investor dalam melakukan FDI di suatu negara.

---

ABSTRACT

This study analyzed the effect of the tax rate and IFRS adoption on the Foreign Direct Investment (FDI) in Asian developing countries by using descriptive analysis and panel data regression. This study was conducted in 22 developing countries in Asia, with the object of study is from 2005 to 2013.

The results showed that the amount of the tax rate in a country made significant and negative impact on FDI inflows. IFRS adoption by the Asian developing countries has a positive impact on the FDI inflows. The government's policy in determining the tax rate and the decision in IFRS adoption provide an institutional advantage, which is become an added value to support the investor?s decision on transferring FDI to the country."

"Perkembangan ekonomi dunia saat ini sedang memasuki era-Industri 4.0. Industri 4.0 tidak dapat dihadapi hanya dengan pengembangan teknologi saja, namun harus melibatkan dinamika sosial di dalamnya. Setiap perusahaan dan instansi harus menciptakan sebuah strategi dalam menghadapi era ini, tak terkecuali dengan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) dengan menetapkan nilai-nilai utama yang menjadi acuan perilaku seluruh sumber daya manusia yang ada di BUMN. Nilai-nilai utama tersebut terdiri dari Amanah, Kompeten, Harmonis, Loyal, Adaptif, dan Kolaboratif (AKHLAK). Pada praktiknya, AKHLAK belum diterapkan dengan baik, padahal corevalues AKHLAK ini perlu diimplementasikan oleh seluruh sumber daya manusia di BUMN. Skripsi ini meneliti faktor-faktor yang signifikan menjelaskan pengimplementasian corevalues AKHLAK pada karyawan PT TASPEN (Persero) dan untuk meneliti profil karyawan yang mempunyai pengimplementasian corevalues AKHLAK tinggi dan rendah berdasarkan faktor-faktor yang signifikan. Faktor yang digunakan dalam penelitian ini yaitu motivasi kerja, lingkungan kerja, kesejahteraan karyawan (employee’s well-being), sosialisasi, komitmen karyawan, religiusitas, stres kerja, umur, jenis kelamin, tingkat pendidikan, dan masa kerja. Metode yang digunakan dalam penyelesaian masalah penelitian ini yaitu metode Partial Least Square (PLS) dan metode Classification and Regression Tree (CART). Data yang digunakan adalah data primer sebanyak 209 karyawan PT TASPEN (Persero) yang diambil menggunakan purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan motivasi kerja, sosialisasi, religiusitas, dan tingkat pendidikan dapat menjelaskan secara signifikan pengimplementasian AKHLAK. Profil karyawan yang memiliki tingkat pengimplementasian AKHLAK tinggi yaitu karyawan dengan tingkat religiusitas yang tinggi, motivasi kerja tinggi, untuk semua kategori tingkat pendidikan, dan tingkat stres. Profil karyawan yang memiliki tingkat pengimplementasian AKHLAK rendah yaitu karyawan yang memiliki religiusitas rendah dan motivasi kerja rendah.

---

The development of the global economy is currently entering the era of Industry 4.0. Industry 4.0 cannot be faced only with technological development, but must involve social dynamics in it. Every company and agency must create a strategy in dealing with this era, including Badan Usaha Milik Negara (BUMN) by establishing main values that become the reference for the behavior of all human resources in BUMN. These corevalues consist of Trustworthy, Competent, Harmonious, Loyal, Adaptive, and Collaborative (AKHLAK). In practice, AKHLAK has not been implemented properly, even though the corevalues of AKHLAK need to be implemented by all human resources in BUMN. This thesis examines the significant factors explaining the implementation of AKHLAK corevalues on PT TASPEN (Persero) employees and to examine the profile of employees who have implementation corevalues high and low are based on significant factors. The factors used in this study are work motivation, work environment, employee welfare, socialization, employee commitment, religiosity, work stress, age, gender, education level, and years of service. The methods used in solving this research problem are the Partial Least Square (PLS) method and the Classification and Regression Tree (CART) method. The data used is primary data of 209 PT TASPEN (Persero) employees taken using purposive sampling. The results showed that work motivation, socialization, religiosity, and education level can significantly explain the implementation of AKHLAK. The profile of employees who have a high level of implementation of AKHLAK are employees with high level of religiosity, high work motivation, for all categories of educational levels, and work stress levels. The profile of employees who have a low level of implementation of AKHLAK are employees who have low religiosity and work motivation."

"Putus sekolah merupakan permasalahan yang terjadi di berbagai wilayah Indonesia pada seluruh jenjang pendidikan, termasuk jenjang pendidikan SMA. Provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT) merupakan salah satu wilayah yang mengalami masalah putus sekolah jenjang pendidikan SMA. Pada tahun ajaran 2019/2020 hingga 2021/2022, Provinsi NTT selalu menduduki peringkat 9 besar untuk angka putus sekolah jenjang pendidikan SMA tertinggi di Indonesia. Selain itu, pada tahun ajaran 2019/2020 dan 2021/2022 angka putus sekolah jenjang pendidikan SMA di Provinsi NTT berada di atas angka putus sekolah jenjang pendidikan SMA se-Indonesia. Hal ini terjadi, meskipun Provinsi NTT memiliki fasilitas pendidikan dan tenaga pendidik SMA yang memadai. Putus sekolah merupakan permasalahan yang dapat dipengaruhi oleh unsur wilayah (spasial) dan tidak terjadi pada satu waktu saja, sehingga dibutuhkan penelitian yang dapat mengakomodir pengaruh spasial dalam beberapa waktu yaitu dengan penggunaan data spasial berstruktur panel. Penggunaan data tersebut memungkinkan adanya pengaruh spasial berupa heterogenitas spasial. Analisis regresi merupakan metode untuk menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) merupakan metode analisis regresi bersifat lokal yang memperhatikan adanya pengaruh heterogenitas spasial pada data spasial berstruktur panel. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor – faktor yang menjelaskan angka putus sekolah jenjang pendidikan SMA di Provinsi NTT pada tahun 2019-2021 menggunakan GWPR. Berdasarkan pengujian heterogenitas spasial didapatkan bahwa terdapat heterogenitas spasial, sehingga dilakukan analisis lebih lanjut menggunakan GWPR. Model GWPR dibentuk dengan fungsi pembobot kernel Fixed Boxcar, Fixed Bisquare, Fixed Gaussian, Fixed Tricube, Fixed Exponential, Adaptive Boxcar, Adaptive Bisquare, Adaptive Gaussian, Adaptive Tricube dan Adaptive Exponential. Hasil penelitian menunjukkan model GWPR dengan fungsi pembobot kernel Fixed Exponential merupakan model terbaik dalam memodelkan data putus sekolah di Provinsi NTT pada tahun 2019-2021 dengan sebesar 0,9999852 dan AIC sebesar -585,1535. Kepadatan penduduk, rasio murid dan guru, upah minimum regional, tingkat pengangguran terbuka, rasio murid terhadap sekolah, rata-rata lama sekolah, dan anggaran Program Indonesia Pintar berpengaruh signifikan dalam menjelaskan angka putus sekolah jenjang pendidikan SMA pada minimal 21 kabupaten/kota di Provinsi NTT. Pengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan variabel yang berpengaruh signifikan terhadap angka putus sekolah jenjang pendidikan SMA menggunakan k-modes clustering menghasilkan 4 kelompok di mana pada kelompok pertama, kedua, dan ketiga terdiri dari 1 anggota, dan kelompok keempat terdiri dari 19 anggota kabupaten/kota.

---

Dropping out of school is a problem that occurs in various regions of Indonesia at all levels of education, including high school education. The province of East Nusa Tenggara (NTT) is one of the areas experiencing the problem of dropping out of high school education. In the academic year 2019/2020 to 2021/2022, the Province of NTT has always been ranked in the top 9 for the highest high school dropout rate in Indonesia. In addition, in the 2019/2020 and 2021/2022 school years the high school dropout rate in NTT Province is greater than the high school dropout rate throughout Indonesia. This happened, even though the Province of NTT had adequate educational facilities and high school teaching staff. Dropping out of school is a problem that can be influenced by regional (spatial) elements and does not occur at one time, so research is needed that can accommodate spatial influences over time, namely by using panel-structured spatial data. The use of these data allows for spatial influences in the form of spatial heterogeneity. Regression analysis is a method for explaining the effect of the independent variables on the dependent variable. Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) is a local regression analysis method that considers the effect of spatial heterogeneity on panel-structured spatial data. Therefore, this study aims to analyze the factors that explain the high school dropout rate in NTT Province in 2019-2021 using the GWPR. Based on the spatial heterogeneity test, it was found that there was spatial heterogeneity, so further analysis was carried out using the GWPR. The GWPR model is formed with the Fixed Boxcar, Fixed Bisquare, Fixed Gaussian, Fixed Tricube, Fixed Exponential, Adaptive Boxcar, Adaptive Bisquare, Adaptive Gaussian, Adaptive Tricube and Adaptive Exponential kernel weighting functions. The results showed that the GWPR model with the Fixed Exponential kernel weighting function was the best model for modeling dropout data in the Province of NTT in 2019-2021 with an of 0.9999852 and an AIC of -585.1535. Population density, student-teacher ratio, regional minimum wage, open unemployment rate, student-to-school ratio, average length of schooling, and Indonesia Pintar Program budget have a significant effect on explaining the high school dropout rate in at least 21 districts/cities in the province NTT. District/city grouping based on variables that have a significant effect on high school dropout rates using k-modes clustering produces 4 groups where the first, second, and third groups consist of 1 member, and the fourth group consists of 19 district/city members."