Judul: Simulation Study of Comparison Between Generalized Linear Regression Model and Copula Based Regression
Abstrak: Ordinary Least Square (OLS) merupakan regresi yang umum digunakan untuk menganalisis hubungan antara peubah respon dan peubah penjelas. Namun, asumsi-asumsi pada regresi OLS kurang cocok diaplikasikan di bidang aktuaria. karena seringkali peubah respon tidak menyebar normal. Generalized Linear Model (GLM) melonggarkan asumsi OLS di mana peubah respon dari keluarga eksponensial. Selain GLM, dikenal model regresi berbasis copula yang diperkenalkan oleh Sklar pada tahun 1959. Beberapa keunggulannya adalah, tidak ketat terhadap asumsi sebaran, dapat menjelaskan hubungan yang tidak linear, dan mudah membangun sebaran bersamanya. Dalam karya ilmiah ini, digunakan data bangkitan dengan beberapa sebaran untuk menunjukkan model mana yang lebih baik dalam memodelkan hubungan antara peubah respon dan peubah penjelas. Hasil menunjukkan bahwa regresi copula memodelkan hubungan lebih baik dibandingkan dengan model GLM dalam kondisi data menyebar keluarga eksponensial dengan kondisi korelasi antar peubah penjelas dan peubah respon tinggi ataupun rendah.
Keyword: Ordinary Least Square, Generalized Linear Model, Regresi copula.

Judul: Pendugaan Kerugian Agregat dengan Model Regresi Berbasis Copula.
Abstrak: Pendugaan kerugian agregat dari sebuah portofolio asuransi merupakan hal yang sangat penting bagi keputusan aktuarial, seperti menentukan harga kontrak asuransi dan menghitung premi. Kerugian agregat merupakan total kerugian polis yang harus ditanggung oleh perusahaan pada periode waktu tertentu. Kerugian polis dapat dihitung berdasarkan rata-rata besarnya klaim dan banyaknya klaim. Dalam karya ilmiah ini, model regresi marjinal dari rata-rata besarnya klaim dan banyaknya klaim menggunakan model linear terampat (generalized linear model). Pada model linear terampat, peubah respon dipengaruhi oleh peubah penjelas yaitu pendapatan per kapita dan kepadatan penduduk. Penelitian sebelumnya menggunakan asumsi peubah rata-rata besarnya klaim dan banyaknya klaim saling bebas, namun pada kenyataannya kedua peubah ini tidak saling bebas. Oleh karena itu, digunakan model regresi berbasis copula untuk mengatasi asumsi saling bebas. Model regresi berbasis copula terbaik dipilih berdasarkan nilai logaritma kemungkinan terbesar dan mean square error terkecil. Dalam karya ilmiah ini, data yang digunakan adalah data asuransi kendaraan di Massachusetts dari tahun 1993 sampai 1997. Model regresi berbasis copula terbaik yang dapat memodelkan kerugian agregat pada asuransi ini adalah copula Gumbel sehingga diperoleh pendugaan kerugian agregat untuk periode 1998 sebesar $73831.95.
Keyword: kerugian agregat, regresi copula, model linear terampat, rata-rata besarnya klaim, banyaknya klaim

Judul: Pemanenan Energi Listrik dari Kincir Angin Vertikal
Abstrak: Usaha pemanenan energi angin di Indonesia masih sedikit. Sampai Tahun 2016 hanya 3.54 MW alat pemanenan energi angin yang sudah terpasang. Kendala utamanya ialah dibutuhkan investasi yang besar untuk membuatnya. Pembuatan kincir angin dengan ukuran yang lebih kecil dengan bahan yang dapat dibeli di pasar lokal menjadi solusi agar pembuatan kincir angin lebih ekonomis. Pembuatan kincir vertikal tipe Savonius dapat menjadi solusinya. Kincir vertikal Savonius dapat beroperasi pada kecepatan < 3 m/s dan ketinggian < 50 m. Kincir angin ini terdiri dari tiga sistem, yaitu generator, rotor kincir dan transmisi pulley-belt. Generator dibuat dari modifikasi motor AC dan magnet neodymium. Rotor kincir dibuat dari pipa PVC 4”, pipa alumunium ¾”, dan papan polikarbonat. Transmisi pulley-belt dibuat dari plastik dan karet. Kincir ini membutuhkan gaya minimal 3 N untuk dapat berputar atau torsi minimalnya 0.75 Nm. Kecepatan angin yang dibutuhkan untuk merotasikannya sebesar 1.9 m/s. Daya maksimal yang dapat dihasilkan ialah 5.76 watt berupa tegangan sebesar 36 volt dan arus 160 mA.
Keyword: energi terbarukan, generator, motor AC, sudu Savonius