Judul: Forecasting the Average Cost of Health Insurance Claims using the Seasonal ARIMA and Holt-Winters Methods, Forecasting the Average Cost of Health Insurance Claims using the Seasonal ARIMA and Holt-Winters Methods
Abstrak: Banyaknya penduduk di Indonesia meningkat setiap tahunnya. Hal ini berbanding lurus dengan peningkatan jumlah penduduk yang mengikuti asuransi kesehatan serta berdampak kepada biaya rata-rata klaim asuransi. Biaya rata-rata klaim asuransi merupakan salah satu indikator penting dalam penentuan premi asuransi. Semakin tepat penentuan biaya rata-rata klaim asuransi, semakin kompetitif premi suatu perusahaan asuransi dipasarkan. Pada penelitian ini diramalkan biaya rata-rata klaim asuransi kesehatan dari suatu produk pada periode tertentu dengan menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan metode Holt-Winters. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SARIMA memiliki nilai MAPE forecasting yang lebih kecil dibandingkan nilai MAPE forecasting Holt-Winters., The number of people in Indonesia increases every year. This is directly proportional to the increase in the number of people participating in health insurance and impacts the average cost of insurance claims. The average cost of insurance claims is one of the essential indicators in determining insurance premiums. The more precise the determination of the average cost of insurance claims, the more competitive the premium of an insurance company is marketed. This study predicts the average cost of health insurance claims from a certain product in a certain period using the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method and the Holt-Winters method. The results showed that the SARIMA method has a smaller forecasting MAPE value than the Holt-Winters forecasting MAPE value.
Keyword: forecasting, health insurance, Holt-Winters, SARIMA, the average cost of claims

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: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: