Judul: Pemodelan Klaim Asuransi Kesehatan Menggunakan Hidden Markov Kontinu
Abstrak: Salah satu tahapan penting yang harus dilakukan perusahaan asuransi agar terhindar dari kerugian akibat risiko klaim yaitu dengan memodelkan data klaim. Pada asuransi kesehatan, ukuran risiko klaim memerlukan status kondisi kesehatan pasien yang tidak selalu teramati. Jika kondisi kesehatan pasien yang memengaruhi biaya perawatan rumah sakit diasumsikan tidak teramati secara langsung dan membentuk rantai Markov, maka pasangan kondisi kesehatan pasien dan biaya perawatan rumah sakit dapat dimodelkan menggunakan model hidden Markov. Pada tugas akhir ini dilakukan pemodelan klaim asuransi kesehatan untuk memprediksi klaim perawatan jalan di masa depan. Dari hasil perhitungan, model HMM terbaik pada pemodelan klaim asuransi kesehatan dengan data rataan mingguan untuk rata-rata total biaya rawat jalan per orang per hari terdiri atas empat state yang masing-masing state menyebar lognormal dengan parameter berbeda. Hasil pembangkitan data menggunakan model terbaik memberikan nilai prediksi yang tergolong sangat akurat untuk sepuluh minggu ke depan dengan nilai MAPE sebesar delapan persen., One of the important steps that insurance companies must take to avoid losses due to claim risk is modeling claim data. In health insurance, the measure of claim risk requires the patient's health condition status, which is not always observed. If it is assumed that the patient's health condition that affects hospital care costs is not directly observable and forms a Markov chain, then the patient's health condition and hospital care cost pair can be modelled using the hidden Markov model. In this final project, claim modeling is carried out to predict future claims. From the calculation results, the best model in modelling health insurance claims using weekly average data from average total outpatient costs per person per day consists of four states that are lognormally distributed with different parameters for each state. The results of data generation using the best model provide predictive values that are classified as very accurate for the next ten weeks with a MAPE value of eight percent.
Keyword: claim modelling, health insurance, hidden Markov model

Judul: Pemodelan Besar Klaim Asuransi Kendaraan Bermotor Menggunakan Model Eksponensial Hidden Markov
Abstrak: Asuransi atau pertanggungan adalah suatu perjanjian, di mana seorang penanggung mengikatkan diri kepada seorang tertanggung, dengan menerima suatu premi untuk memberikan penggantian kepadanya karena suatu kerugian, kerusakan, atau kehilangan keuntungan yang diharapkan, yang mungkin terjadi karena suatu peristiwa tak tentu. Salah satu jenis dari asuransi kerugian yaitu asuransi kendaraan bermotor. Asuransi kendaraan bermotor adalah salah satu perlindungan pada kendaraan jika terjadi kerusakan atau kerugian, misalnya karena kecelakaan atau hal lainnya yang menyebabkan kerugian terhadap kendaraan. Besarnya klaim yang harus dibayar pada asuransi kendaraan bermotor, bergantung pada besarnya kerugian. Jika penyebab kerugian diasumsikan membentuk rantai Markov dan tidak diamati secara langsung, dan hanya data besar klaim yang diamati maka pasangan besar klaim dan penyebabnya dapat dimodelkan dengan model hidden Markov. Karena besar klaim jika diketahui penyebabnya diasumsikan menyebar eksponensial maka digunakan model eksponensial hidden Markov. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan besar klaim asuransi kendaraan bermotor dengan menggunakan model eksponensial hidden Markov dan menggunakan model eksponensial hidden Markov untuk prediksi besar klaim di masa yang akan datang. ...
Keyword: asuransi kendaraan bermotor, algoritme Expectation Maximization, Bayessian Information Criterion, prediksi

Judul: The Fern of West Timor  East Nusa Tenggara
Abstrak: Based on this study there are 58 species belonging to 36 genera. They are Achrosticum (1 species), Adiantum (5 species), Amphineuron (3 species), Asplenium (4 species), Athyrium (1 species), Belvisia (1 species), Botrycium (1 species), Ceratopteris (1 species), Christella (4 species), Ctenitis (1 species), Ctenopteris (1 species), Cyathea (1 species), Davallia (2 species), Dennstaedtia (1 species), Diplazium (2 species), Doryopteris (1 species), Drynaria (2 species), Dryopteris (1 species), Gleichenia (1 species), Heterogoniurn (1 species), Humata (1 species), Lycopodium (1 species), Microlepia (1 species), Microsorium (1 species), Nehprolepis (2 species), Oleandra (1 species), Platycerium (1 species), Pleocnemia (1 species), Pteris (5 species), Pyrrosia (1 species), Sellaginela (1 species), Selliguea (1 species), Sphaerostephanos (2 species), Tectaria (1 species), Trichomanes (1 species), and Vittaria (1 species).
Keyword: