Judul: Simulasi Sebaran Gabungan Kelas (𝑎, 𝑏, 0)
Abstrak: Kelas (𝑎������, 𝑏������, 0) merupakan suatu pengelompokkan sebaran diskret dengan dua parameter yakni 𝑎������ dan 𝑏������ yang diperoleh dari rasio massa peluangnya yang memenuhi persamaan tertentu. Sebaran yang termasuk anggota kelas (𝑎������, 𝑏������, 0) adalah sebaran Poisson, sebaran binomial, sebaran binomial negatif, dan sebaran geometrik. Sebaran-sebaran diskret ini sering digunakan untuk memodelkan banyaknya klaim asuransi, sedangkan untuk memodelkan total banyaknya klaim asuransi digunakan sebaran gabungan. Fungsi massa peluang sebaran gabungan biasanya sulit dihitung, tetapi sebaran gabungan dengan sebaran primernya anggota kelas (𝑎������, 𝑏������, 0) dapat dihitung menggunakan formula rekursif. Fungsi massa peluang sebaran gabungan ditunjukkan dalam simulasi grafik pada karya tulis ini. Dalam penelitian ini dibuat program simulasi dari sebaran gabungan yang sebaran primer dan sekundernya termasuk anggota kelas (𝑎������, 𝑏������, 0). Program simulasi yang dibuat akan menghasilkan grafik fungsi massa peluang sebaran gabungan dari kelas (𝑎������, 𝑏������, 0) dengan memilih sebaran primer dan sebaran sekunder yang ingin digabungkan.
Keyword: sebaran gabungan, simulasi, kelas (a, b, 0)

Judul: Karakteristik Kelas Sebaran (𝑎�, 𝑏�, 1).
Abstrak: Penentuan model frekuensi klaim yang dilakukan pihak tertanggung pada pengajuan klaim asuransi dapat dimodelkan dengan berbagai macam sebaran diskret. Sebaran-sebaran diskret ini dapat dikelompokkan ke dalam berbagai kelas. Kelas sebaran yang dipelajari pada karya tulis ini adalah kelas sebaran (𝑎��, 𝑏��, 1) . Misalkan 𝑁�� adalah peubah acak diskret frekuensi klaim dan 𝑝��𝑘�� = 𝑃��(𝑁�� = 𝑘��) adalah fungsi massa peluang frekuensi klaim sebanyak 𝑘�� . Kelas sebaran (𝑎��, 𝑏��, 1) adalah hasil modifikasi kelas sebaran (𝑎��, 𝑏��, 0) pada nilai 𝑝��𝑘�� yaitu saat 𝑘�� = 0 (𝑝��0), yaitu nilai peluang ketika tidak ada frekuensi klaim atau dengan kata lain nilai peluang saat tidak terjadi klaim. Terdapat dua jenis modifikasi yang digunakan, yaitu ketika peluang terjadinya kerugian sangat kecil sehingga peluang awalnya sangat besar (𝑝��0 > 0) dan modifikasi untuk peluang tidak terjadi klaim bernilai nol (𝑝��0 = 0). Tujuan dari karya tulis ini adalah menentukan karakteristik sebaran-sebaran anggota kelas sebaran (𝑎��, 𝑏��, 1) di antaranya fungsi massa peluang, fungsi pembangkit peluang, dan nilai harapan serta ragam masingmasing sebaran. Fungsi massa peluang sebaran gabungan dari kelas sebaran (𝑎��, 𝑏��, 1) dengan sebaran lain juga ditunjukkan dalam simulasi grafik pada karya tulis ini. Dengan menentukan parameter-parameter dari masing-masing sebaran dapat ditunjukkan pola frekuensi klaim yang terjadi.
Keyword: frekuensi klaim, kelas sebaran (𝑎�, 𝑏�, 1)

Judul: Elektrode Komposit Zeolit sebagai Biosensor Berbasis Tirosinase
Abstrak: Tyrosinase is a copper-containing oxidase, which catalyzes the first 2 steps in mammalian melanogenesis and responsible for enzymatic browning reactions. This study aims to develop and characterize tyrosinase biosensor of zeolite composite and its stability. The enzyme should be properly attached to the transducer for maintaining enzyme activity. Tyrosinase activity was monitored by L-DOPA as a substrate. The optimum conditions of tyrosinase activity obtained by respon optimizer were tyrosinase 50 U/mL and zeolite 150 mg/mL. Using of ferrocene as mediator and zeolite as the immobilization matrix on electrode increased the activity of tyrosinase. KMapp and Imaks app values of tyrosinase were determined by Lineweaver-Burk method, giving 6.04 mM and 6.42 mM, respectively. The electrode of zeolite as immobilizing matrix was relatively stable until 2 hours, the remaining tyrosinase activity was 87.45%
Keyword: tyrosinase inhibitor, tyrosinase-based electrode, biosensor