Judul: Modelling Claim Frequency of Motor Vehicle Insurance with Generalized Linear Model
Abstrak: Penting bagi suatu perusahaan asuransi untuk memperkiraan frekuensi klaim peserta asuransi di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan memodelkan frekuensi klaim tersebut untuk meminimumkan kemungkinan kerugian. Terdapat beberapa faktor yang memengaruhi pendugaan frekuensi klaim. Faktor tersebut antara lain karakteristik mobil (usia kendaraan, mesin kendaraan, dan lain-lain) dan data pengemudi (usia, jenis kelamin). Dalam karya ilmiah ini frekuensi klaim tahunan dimodelkan menggunakan Generalized Linear Model (GLM) dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang memengaruhi. Terdapat 3 model GLM, yaitu GLM1, GLM2, dan GLM3. Ketiga model tersebut didapat dengan cara mereduksi parameter yang digunakan. Model yang paling cocok adalah model GLM2 dengan nilai AIC terkecil, yaitu 254283., It is important for insurance companies to estimate the future claims frequency. This can be done by modelling the claims frequency to minimize the risk of losses. There are several factors that have an impact on the estimation of claims frequency in the future. These factors include car characteristics (vehicle age, vehicle engine, etc.) and driver data (age, gender). In this manuscript, the frequency of annual claims is modelled using Generalized Linear Model (GLM) by considering another impactful factors. There are three GLM models, GLM1, GLM2, and GLM3. Those three models are obtained by reducing used parameter. The most suitable model is GLM2 with the smallest AIC value 254283.
Keyword: claims frequency, generalized linear model, vehicle insurance

Judul: Pemodelan Rata-rata Besar Klaim Asuransi Kendaraan Bermotor dengan Generalized Linear Model.
Abstrak: Asuransi kendaraan bermotor adalah salah satu jenis asuransi umum yang banyak digunakan. Seiring meningkatnya volume kendaraan bermotor, risiko yang ditumbulkan, seperti kecelakaan, juga meningkat. Dalam karya ilmiah ini, dilakukan pemodelan rata-rata besar klaim asuransi kendaraan bermotor dengan Generalized Linear Model (GLM). Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data asuransi kendaraan bermotor di Massachusetts dari tahun 1993-1998 dengan tertanggung memiliki tiga karakteristik, yaitu wilayah geografis, pendapatan perkapita dan populasi penduduk per mil2. Pengujian sebaran dilakukan dengan menggunakan uji Anderson-Darling dan didapatkan sebaran rata-rata besar klaim mengikuti sebaran gamma. Uji-t dilakukan untuk melihat signifikansi parameter. Model dievaluasi dengan memilih nilai Akaike’s Information Criterion (AIC) terkecil dari dua model GLM. Akurasi model dihitung menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan diperoleh hasil sebesar 10.85%.
Keyword: AIC, besar klaim, sebaran gamma, Generalized Linear Model, MAPE

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: