This study aims to identify the independent variables that affect the level of labor force participation in the DKI Jakarta area. There are four independent variables studied, namely Gross Domestic Product (X1) or commonly known as GRDP, then Provincial Minimum Wage (X2), then there is Domestic Investment (X3), and the last variable is Foreign Investment (X4). Meanwhile, the dependent variable in this study is the Labor Force Participation Rate (Y). The current study applies a data panel that combines cross-sectional and time-series data. The data analysis technique applied in this study is multiple linear analysis using the Eviews10 program. After conducting the test, the researcher found that there was a significant correlation between the alpha GRDP and PMA variables, which was about 5% higher than the LFPR. On the other hand, the Provincial Minimum Wage and Domestic Investment are two factors that have little influence on the determinants of the level of labor force participation.

Industri sektor perbankan di Indonesia telah banyak mengalami perkembangan dengan signifikan dalam peran serta memepengaruhi perkembangan ekonomi Indonesia di era digital. Perlindungan konsumen merupakan pokok utama yang dibahas dalam regulasi dan ketentuan perlindungan konsumen untuk mengoptimalisasikan kebijakan dalam penggunaan produk perbankan pada era digital saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ketentuan dan hukum perlindungan konsumen bagi konsumen lembaga jasa keuangan dalam mengoptimalisasikan kebijakan dalam penggunaan produk perbankan  pada era digital. Metode yang digunakan adalah  penelitian  menggunakan pendekatan normatif dengan paradigma post-positivisme, bahwa guna terciptanya perlindungan hukum terhadap konsumen. Perlindungan konsumen merupakan upaya untuk memberi penjelasaan tentang  pengetahuan dan pemahaman atas produk dan/atau layanan yang akan digunakan atau dimanfaatkan oleh konsumen. Perbankan yang mempunyai produk berusaha memberikan kepastian hukum dan ketentuan lainnya untuk melindungi konsumen dalam pemenuhan hak dan kewajiban konsumen di sektor jasa keuangan dengan memperhatikan cara agar terhindar dari dampak  negatif di era digital.

This research aims to  analyze  the implementation of asset forfeiture resulting from criminal acts in Indonesia and compare it with implementation in Australia from a responsive legal perspective. The results of this comparison are expected to provide solutions to the problem of implementing asset forfeiture in Indonesia. This research needs to be discussed more because the practice of asset forfeiture in Indonesia cannot recover state financial losses. The research method used in this study is a normative juridical research method using legal comparisons. The novelty of this study is to compare the implementation of  non-conviction  based asset forfeiture  in Australia and add examples of criminal cases. This research concluded that the asset forfeiture with criminal forfeiture in Indonesia  implemented based on existing laws and regulations have not been able to accommodate the social needs of the community in the return of state financial losses, as practiced in Australia. Therefore, Indonesia needs to establish a law on  non-conviction based asset forfeiture  whose regulatory material refers to the 36 (thirty-six) key concepts of  non-conviction  based asset forfeiture.  Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pelaksanaan perampasan aset hasil tindak pidana di Indonesia dan membandingkannya dengan pelaksanaan di Australia ditinjau dari perspektif hukum responsif. Hasil perbandingan ini diharapkan memberikan solusi atas permasalahan pelaksanaan perampasan aset di Indonesia. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh praktik pelaksanaan perampasan aset hasil tindak pidana di Indonesia yang tidak dapat mengembalikan kerugian keuangan negara. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian yuridis normatif dengan menggunakan perbandingan hukum. Kebaruan dari penelitian ini adalah dengan membandingkan pelaksanaan perampasan aset tanpa pemidanaan di Australia serta menambahkan contoh kasus tindak pidana. Penelitian ini menyimpulkan bahwa perampasan aset dengan pemidanaan atau criminal forfeiture di Indonesia yang dilaksanakan berdasarkan peraturan perundang-undangan yang berlaku saat ini belum dapat mengakomodir kebutuhan sosial masyarakat dalam pengembalian kerugian keuangan negara, sebagaimana dipraktikkan di Australia. Indonesia perlu membentuk suatu peraturan perundang-undangan perampasan aset tanpa pemidanaan yang materi pengaturannya mengacu pada 36 (tiga puluh enam) konsep kunci perampasan aset tanpa pemidanaan.  

Hingga kini dari 65 jumlah negara telah terpapar oleh Covid_19. Sesuai dari data Satuan Penanganan Covid_19 terkonfirmasi mulai dari tanggal 26 Januari 2021 Pasien yang terpapar Virus Covid_19 sudah mencapai angka 98.794.942 orang diseluruh dunia. Khusus indonesia sendiri pasien yang terpapar covid-19 masih terus bertambah diangka 999.256 orang terkonfirmasi covid-19. Selain itu ada 809.488 orang sembuh dan 28.132 orang meninggal dunia akibat pandemi ini. Pasien pertama di indonesia yang dinyatakan positif covid_19 bermula saat sedang menghadiri sebuah acara yang ada di Jakarta yang mana pasien positif covid_19 tersebut melakukan kontak dengan tamu warga negara asing yang berasal dari jepang yang mana migrasi ke Malaysia. Selesai dari acara itu pasien yang terdeteksi positif Covid_19 ini merasakan demam yang disertai batuk dan dada yang sesak napas setelah diperiksa ternyata positif virus covid_19.
Penulis menggunakan dalam melakukan penelitian akan menggunakan 3 buah metode adalah pertama adalah metode untuk pengembangan perangkat lunak, lalu metode untuk pengumpulan data dan terakhir pengelompokan data nya. Dalam hal ini Metode Pemodelan Perangkat Lunak menggunakan Waterfall, Pengumpulan dan Pengelompokan data menggunakan Algoritma K-Medoids dan Unsupervised Learning.
Setelah beberapa percobaan data set dilakukan, penulis memutuskan untuk menggunakan model atau metode tersebut agar data yang ada dapat dikelompokkan kemudian untuk hasil dan pembahasan akan disesuaikan dengan tujuan dari penelitian yang penulis akan penulis teliti. Konsep yang jauh berbeda dengan Supervised learning, Unsupervised Learning dengan tujuan pengelompokan data akan membuat penggunanya dapat mengelompokan berbagai objek yang ada dengan cluster yang berbeda beda.  

Community service activities are carried out in Kalkurmo Village, Beringin District, Semarang Regency. This activity is aimed at empowering the community through processing the jaging husk waste into decorative products with economic value. Activities are carried out in the form of training and mentoring until they become products. So far, corn husks, which have been used only as animal feed or baked goods, can actually be processed into decorative products with economic value. This activity is expected to motivate the people of Kalikurmo Village to use waste materials into products of economic value so that they can improve community welfare.

Drought is a natural disaster that occurs slowly and lasts a long time. Bantul and Gunung Kidul Regencies, Special Region of Yogyakarta are also areas affected by high drought risk. This happened because the area was the result of the construction of a cement factory and limestone mining along the Sewu Mountains. Prediction and classification of areas affected by drought can be done more accurately over large areas by extracting vegetation indices through remote sensing imagery. This research was conducted to provide information about the potential risk of drought in the region using Landsat 8 OLI spectral vegetation index data. Prediction or classification of drought potential using Artificial Neural Network. Vegetation index used in this study is NDVI, TCI, VCI, and VHI. Correlation results between vegetation indices showed the highest correlation occurred between the vegetation index TCI and VHI with the potential for a medium drought of 0.501 and the potential for a high drought of 0.684. Also obtained are the results of the classification of 9 villages that fall into the category of high drought potential (High Risk). Accuracy results and Kappa values indicate that Random Forest is the best method used with a breakdown of values of 99.91% and 99.81%, respectively. Spatial prediction results are performed using Inverse Distance Weighted (IDW) on vegetation index and prediction. Testing of spatial relationships between villages that have the potential for drought is done using Moran s I. analysis.