Judul: Copula-based Actuarial Model for Pricing Cyber Insurance Premiums
Abstrak: Kemajuan Teknologi Informasi (TI) bertumbuh pesat dalam beberapa dekade sejak pertengahan abad ke-20. Hal tersebut diiringi dengan tantangan risiko keamanan sistem TI yang dapat merugikan perusahaan. Untuk mengatasi risiko tersebut perlu adanya proteksi jaringan keamanan. Asuransi siber adalah salah satu alat untuk mengalihkan risiko dari keamanan sistem TI. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan menghitung harga premi asuransi siber dengan model copula. Data yang digunakan adalah data dari International Computer Security Association (ICSA) tahun 2003 tentang kondisi aktual banyaknya komputer yang diserang virus beserta kerugiannya. Model copula tidak mensyaratkan asumsi kenormalan dan dapat dengan mudah memodelkan fungsi sebaran bersama dari peubah banyaknya komputer yang terserang virus dan besarnya kerugian. Harga premi asuransi siber dimodelkan menggunakan tiga jenis polis asuransi yaitu tanpa deductible, dengan deductible, serta dengan deductible dan co-insurance. Kemudian dihitung nilai harapan dan simpangan baku dari premi asuransi siber dengan simulasi Monte Carlo., Over the past decade, advances in Information Technology (IT) have grown rapidly since the mid-20th century. However, this comes with the challenge of IT system security risks that can harm companies. To overcome these risks, it is necessary to have a network security protection. Cyber insurance is a tool to transfer risk from IT system security. This study aims to model and calculate the price of cyber insurance premiums with copula model. The data used in this research is obtained from the International Computer Security Association (ICSA) in 2003 regarding the actual condition of the number of computers attacked by virus and their losses. Copula model does not require normality assumptions and can easily model the joint distribution function of the variables of the number of computers attacked by virus and the amount of loss. The price of cyber insurance premiums is modeled using three types of insurance policies, namely without deductibles, with deductibles, as well as with deductibles and co-insurance. Then, the expected value and standard deviation of the cyber insurance premiums are calculated using Monte Carlo Simulation.
Keyword: copula, cyber insurance, Monte Carlo simulation, risk management, technology information security

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: Pemurnian dan Karakterisasi Enzim Keratinase dari Bacillus sp. BE-1
Abstrak: The keratinase studied in this research is an extracellular protease produced by Bacillus sp. BE-1. Feather meal substrates were prepared from native chicken feather, treated by sodium hydroxide at temperature of 1000C for 15 minutes to render crude keratinase extract. The crude keratinase was then purified by 2 steps of coloumn chromatography which are Hydrophobic Interaction Chromatography (HIC) and Gel Filtration Chromatography (GFC). Butyl Sepharose (HIC) increased keratinase activity to 67-fold. Further purification using Sephacryl S200-HR (GFC) increased keratinase activity up to the range of 116-515 fold. The highest specific activity of the keratinase was 35,9 U/mg with feather meal as substrate. This keratinase can be completely inhibited by ethylene diamine tetra acetic acid (EDTA). Additon of Mn2+ increased this keratinase activity significantly (about 51-fold) while Mg2+ increased the activity slightly (about 3-fold). Zymogram analysis resulted in that the purified keratinase consisted of two proteases with molecular weight 82 kDa and >97 kDa.
Keyword: