Judul: Analisis dan Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Underwriting Asuransi Lini Bisnis Marine Cargo berbasis Case Based Reasoning
Abstrak: Asuransi umum berfungsi menanggung risiko kerugian dari sebuah objek pertanggungan yang diserahkan tertanggung dengan memperoleh imbalan berupa premi. Objek pertanggungan akan diklasifikasikan ke dalam satu dari sejumlah kategori risiko atau rate classes yang akan mempengaruhi jumlah premi. Penentuan kategori risiko atau nilai rate dari asuransi marine cargo di Indonesia belum memiliki aturan tertentu, sehingga proses penentuan nilai rate didasarkan pada kasus sebelumnya. Salah satu teknik dalam Kecerdasan Buatan yang memberikan solusi dengan memanfaatkan data historis adalah Case Based Reasoning (CBR). Penelitian ini menggunakan pendekatan CBR untuk membantu underwriter dalam menentukan nilai rate asuransi marine cargo. Belum ada peraturan atau pengetahuan mengenai kontribusi masing-masing fitur dalam penentuan nilai rate asuransi marine cargo. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan Neural Network (NN) guna mempelajari data historis untuk memprediksi nilai rate dan menghasilkan bobot masing-masing fitur. Bobot fitur ini menunjukkan kontribusi fitur dan akan diimplementasikan dalam fase retrieval CBR, teknik ini akan disebut NN + CBR. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis kinerja ketiga teknik, yaitu CBR, NN dan NN + CBR, dalam memprediksi nilai rate asuransi marine cargo dan untuk menemukan kontribusi masing-masing fitur. Setiap tipe komoditas memiliki karakteristik yang berbeda dan mendapatkan perlakuan yang berbeda dari proses awal pengangkutan barang hingga proses akhir. Oleh karena itu, tahap analisis ini dilakukan untuk masingmasing tipe komoditas, terdapat 7 tipe komoditas yang dianalisis pada penelitian ini. Evaluasi kinerja diukur menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan persentase akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CBR memberikan kinerja yang lebih baik dalam memprediksi nilai rate untuk 3 tipe komoditas yaitu Food Stuff & Live Animals, Plastic Materials, dan Billet Steel Roll Cable. Sedangkan, NN + CBR memberikan kinerja yang lebih baik untuk 2 tipe komoditas yaitu Raw Material – Stone Mining dan Transport Equipment. Untuk 2 tipe komoditas lainnya, yaitu Machinery & Spareparts dan Mineral Fuel Lubricants, CBR dan NN + CBR memberikan kinerja yang sama besar. Dalam penelitian ini juga ditemukan bahwa kontribusi tiap fitur antar tipe komoditas berbeda-beda. Hal ini disebabkan masing-masing tipe komoditas memiliki sifat yang berbeda sehingga urutan fitur yang perlu diperhatikan untuk penentuan nilai rate juga berbeda. Teknik dalam penelitian ini dapat digunakan untuk menemukan kontribusi tiap fitur untuk tipe komoditas lain dan membantu underwriter dalam penentuan nilai rate asuransi marine cargo.
Keyword: asuransi marine cargo, artificial neural network, case based reasoning, prediksi rate asuransi

Judul: Prediksi Cadangan Klaim Agregat Asuransi Umum dengan Metode Bornhuetter-Ferguson Menggunakan Akurasi MAPE dan RMSPE
Abstrak: Perusahaan asuransi melakukan pembayaran klaim ketika klaim dilaporkan. Penyelesaian untuk klaim dapat dibayarkan pada tahun yang sama dengan tahun pelaporan atau diperpanjang hingga beberapa tahun pengembangan. Untuk dapat memenuhi pembayaran klaim, perusahaan asuransi memiliki kewajiban untuk memperkirakan dengan tepat jumlah cadangan klaim yang harus disiapkan. Run-off triangle sering digunakan untuk menerapkan berbagai metode penghitungan cadangan klaim, salah satunya metode Bornhuetter-Ferguson. Dalam karya ilmiah ini, dibahas mengenai penghitungan cadangan klaim secara agregat untuk produk asuransi umum menggunakan metode Bornhuetter-Ferguson. Cadangan klaim merupakan nilai estimasi dari pembayaran klaim di masa depan, yang mana terdapat perbedaan antara nilai estimasi dan aktual dari pembayaran klaim. Untuk mengidentifikasi keakuratan metode Bornhuetter-Ferguson dalam memprediksi nilai cadangan klaim agregat dari data asuransi umum, digunakan ukuran akurasi Mean Average Percentage Error dan Root Mean Square Percentage Error., Insurance companies carry out claim payments when claims are reported. The claim settlement can be paid in the same year as the reporting year or extended for several development years. For fulfilling claim payments, insurance companies have an obligation to predict accurately the amount of claim reserves to be prepared. The run-off triangle is frequently used to apply various methods of claim reserves calculation, one of which is Bornhuetter-Ferguson method. This scientific report discusses aggregate claim reserves calculation for general insurance products using Bornhuetter-Ferguson method. The claim reserve is the estimated of future claim payment, which has a difference between the estimated and actual value of claim payment. For identifying the accuracy of the Bornhuetter-Ferguson method to predict the aggregate claim reserve of general insurance data, the Mean Average Percentage Error and Root Mean Square Percentage Error are used.
Keyword: aggregate claim reserves, Mean Average Percentage Error, Bornhuetter-Ferguson method, Root Mean Square Percentage Error, run-off triangle

Judul: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell