Judul: Motor Vehicle Insurance Premium Calculation Using Generalized Linear Models
Abstrak: Seiring berkembangnya jaman, kenaikan jumlah kendaraan juga semakin meningkat. Salah satu risiko yang dapat terjadi dengan adanya peningkatan jumlah kendaraan adalah terjadinya kecelakaan yang mengakibatkan kerusakan terhadap kendaraan bermotor yang digunakan. Dalam rangka menanggulangi risiko yang terjadi, maka dilakukan pengalihan risiko. Salah satu bentuk pengalihan risiko yang dapat dilakukan oleh seorang individu adalah dengan ikut menjadi peserta asuransi, sehingga menjadi tugas penting bagi aktuaris untuk menentukan besarnya premi yang sesuai untuk setiap nasabah dengan risiko dan karakteristik yang berbeda. Banyak peubah yang dapat mempengaruhi harga premi. Oleh karena itu, aktuaris harus mengetahui peubah-peubah yang berpengaruh signifikan terhadap premi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan peubah yang dapat mempengaruhi besaran premi murni menggunakan distribusi campuran dalam menentukan besarnya premi melalui Generalized Linear Models (GLM) serta menentukan model harga premi yang sesuai berdasarkan peubah-peubah yang mempengaruhinya. Data yang dianalisis pada penelitian ini adalah data portofolio nasabah suatu perusahaan asuransi di Amerika Serikat. Salah satu analisis statistik yang dapat digunakan untuk memodelkan premi asuransi adalah Generalized Linear Models (GLM). GLM merupakan perluasan dari model regresi klasik yang dapat mengakomodasi fleksibilitas untuk menggunakan beberapa distribusi data tetapi terbatas pada distribusi keluarga eksponensial. Dalam model GLM, premi diperoleh dengan mengalikan nilai ekspektasi bersyarat dari frekuensi klaim dan biaya klaim. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diketahui bahwa frekuensi klaim dan besarnya klaim mengikuti sebuah distribusi campuran, yaitu distribusi Tweedie. Dari kedua model tersebut diketahui bahwa peubah yang mempengaruhi premi murni adalah jumlah anak, pendapatan per bulan, status pernikahan, pendidikan, pekerjaan, penggunaan kendaraan, besarnya bluebook yang dibayarkan, dan jenis kendaraan nasabah. Hal ini menunjukkan bahwa model GLM merupakan model yang representatif dan berguna bagi perusahaan asuransi., Along with times, the number of vehicles is also increasing. One of the failures that can occur with an increase in the number of vehicles is the occurrence of accidents that result in damage to the motorized vehicles used. In order to overcome the risks that occur, the risk transfer is carried out. One form of risk transfer that can be taken by an individual is to become an insurance participant. It is an important task for actuaries to determine the appropriate amount of premium for each customer with different risks and characteristics. Many variables can affect the premium price. Therefore, actuaries must know the variables that have significant effects on the premium. The purpose of this study is to determine the variables that can affect the amount of pure premiums with mixed distribution in determining the amount of premiums using Generalized Linear Models (GLM) and to determine the appropriate premium price model based on the variables that influence significantly it. The data analyzed in this study is customer portfolio data of an insurance company in the United States. One of statistical analyzes that can be used to model insurance premiums is the Generalized Linear Models. GLM is an extension of the classic regression model that can accommodate the flexibility of its users to use multiple data distributions but is limited to the exponential family distribution. In the GLM model, the premium is obtained by multiplying the conditional expected value of the
Keyword: Cost of Claim, Frequency of Claims, Generalized Linear Models, Premiums of Insurance, Tweedie Distribution

Judul: Motor vehicle insurance pure premium modelling with Generalized Linear Models
Abstrak: Asuransi kendaraan bermotor dapat melindungi tertanggung dari resiko kerugian yang berhubungan dengan kepemilikan dan pemakaian kendaraan bermotor. Tertanggung harus membayar biaya premi ketika membeli suatu produk asuransi. Perhitungan biaya premi murni tersebut dapat dilakukan dengan metode Generalized Linear Models yang akan dibahas pada karya ilmiah ini. Model ini mengkombinasikan nilai harapan bersyarat dari frekuensi klaim dan nilai harapan bersyarat dari jumlah klaim untuk memperoleh biaya preminya. Data yang digunakan dalam karya ilmiah ini adalah data polis asuransi kendaraan bermotor tahun 2004-2005 di Australia. Dari hasil uji kecocokan distribusi, frekuensi klaim mengikuti sebaran Poisson dan jumlah klaim mengikuti sebaran Invers Gauss. Berdasarkan analisis yang dilakukan, karakteristik yang mempengaruhi premi murni adalah tipe kendaraan, umur kendaraan, area tempat tinggal tertanggung, umur tertanggung, nilai kendaraan, dan jenis kelamin tertanggung.
Keyword: pure premium, claim frequency, claim amount, Poisson distribution, inverse Gauss distribution, link function, Generalized Linear Models

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: