Judul: Analisis Kelompok Rate Premi Asuransi Kredit Perdagangan Domestik dengan Metode Regresi Logistik Ordinal
Abstrak: Perdagangan domestik merupakan salah satu penopang utama ekonomi nasional. Dengan berkembangnya teknologi dan informasi saat ini, alur perdagangan menjadi lebih mudah. Namun, terdapat beberapa risiko dalam perdagangan domestik, salah satunya adalah risiko gagal bayar. Risiko tersebut dapat diatasi dengan mengalihkannya kepada perusahaan asuransi melalui produk asuransi kredit perdagangan domestik. Perusahaan asuransi harus menentukan rate premi yang akan digunakan secara tepat agar perusahaan asuransi tidak mengalami kerugian yang mendalam. Analisis kelompok rate premi dilakukan agar mendapatkan model serta faktor-faktor yang dapat menentukan kelompok rate premi secara tepat. Analisis yang dapat digunakan yaitu regresi logistik ordinal. Pendugaan parameter pada model regresi logistik ordinal dilakukan dengan menggunakan metode Maximum Likelihood Estimator. Faktor-faktor yang memengaruhi penentuan kelompok rate premi dalam penelitian kali ini yaitu tenor pembayaran, kredit limit pusat dan jenis komoditas. Model regresi logistik ordinal yang didapat berbentuk dua model logit. Nilai ketepatan klasifikasi model yang didapat sebesar 57.45%. Domestic trade is one of the main pillars of the national economy. With the development of technology and information today, the trade flow has become smoother. However, there are still some risks in domestic trade, which one of it is the risk of default payment. This risk can be overcome by transferring it to insurance companies through domestic trade credit insurance. The insurance company must determine the premium rate that will be utilized so the insurance company does not suffer a significant loss. The premium rate group analysis is carried out in order to obtain the model and the factors that could precisely determine the premium rate group. The analysis that is used is ordinal logistic regression. Parameter estimation in the ordinal logistic regression model is performed using the Maximum Likelihood Estimator method. The factors that influence the determination of the premium rate group in this study are the payment period, central credit limit, and the commodity type. The ordinal logistic regression model obained is in the form of two logit model. The value of the classification accuracy of the model obtained is 57.45%.
Keyword: domestic trade credit insurance, ordinal logistic regression, premium rate group

Judul: Klasifikasi nasabah kredit dengan regresi logistik
Abstrak: Pada bisnis perbankan, credi! risk moncul ikarena ketidakmalnpuan (gaga1 bayar) dari debitur atas kewajiban pembayaran utangnya baik utang pokok maupun bunganya atau keduanya. Untuk meminimalkali risiko ini, dilakukan penyusunan suatu model yang dikenal sebagai oedit scoring model. Credit scoring ,nodel adalah suatu ~netodeo ntult mengevaluasi kelayakan kredit seseorang berdasarkan ru~nus tertentu atau suatu aturan tertentu. Hasil dari n-edit scoring niodel berupa model matematik yang rnallipu mengltlasifikasi atau menduga kualitas kredit seseorang ke dalam suatu gugus keputusan. Credit scoring niodel dalam penelitian ini dibangun dengan menggunakan regresi logistik.
Keyword: 

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: