Judul: Analisis dan Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Underwriting Asuransi Lini Bisnis Marine Cargo berbasis Case Based Reasoning
Abstrak: Asuransi umum berfungsi menanggung risiko kerugian dari sebuah objek pertanggungan yang diserahkan tertanggung dengan memperoleh imbalan berupa premi. Objek pertanggungan akan diklasifikasikan ke dalam satu dari sejumlah kategori risiko atau rate classes yang akan mempengaruhi jumlah premi. Penentuan kategori risiko atau nilai rate dari asuransi marine cargo di Indonesia belum memiliki aturan tertentu, sehingga proses penentuan nilai rate didasarkan pada kasus sebelumnya. Salah satu teknik dalam Kecerdasan Buatan yang memberikan solusi dengan memanfaatkan data historis adalah Case Based Reasoning (CBR). Penelitian ini menggunakan pendekatan CBR untuk membantu underwriter dalam menentukan nilai rate asuransi marine cargo. Belum ada peraturan atau pengetahuan mengenai kontribusi masing-masing fitur dalam penentuan nilai rate asuransi marine cargo. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan Neural Network (NN) guna mempelajari data historis untuk memprediksi nilai rate dan menghasilkan bobot masing-masing fitur. Bobot fitur ini menunjukkan kontribusi fitur dan akan diimplementasikan dalam fase retrieval CBR, teknik ini akan disebut NN + CBR. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis kinerja ketiga teknik, yaitu CBR, NN dan NN + CBR, dalam memprediksi nilai rate asuransi marine cargo dan untuk menemukan kontribusi masing-masing fitur. Setiap tipe komoditas memiliki karakteristik yang berbeda dan mendapatkan perlakuan yang berbeda dari proses awal pengangkutan barang hingga proses akhir. Oleh karena itu, tahap analisis ini dilakukan untuk masingmasing tipe komoditas, terdapat 7 tipe komoditas yang dianalisis pada penelitian ini. Evaluasi kinerja diukur menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan persentase akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CBR memberikan kinerja yang lebih baik dalam memprediksi nilai rate untuk 3 tipe komoditas yaitu Food Stuff & Live Animals, Plastic Materials, dan Billet Steel Roll Cable. Sedangkan, NN + CBR memberikan kinerja yang lebih baik untuk 2 tipe komoditas yaitu Raw Material – Stone Mining dan Transport Equipment. Untuk 2 tipe komoditas lainnya, yaitu Machinery & Spareparts dan Mineral Fuel Lubricants, CBR dan NN + CBR memberikan kinerja yang sama besar. Dalam penelitian ini juga ditemukan bahwa kontribusi tiap fitur antar tipe komoditas berbeda-beda. Hal ini disebabkan masing-masing tipe komoditas memiliki sifat yang berbeda sehingga urutan fitur yang perlu diperhatikan untuk penentuan nilai rate juga berbeda. Teknik dalam penelitian ini dapat digunakan untuk menemukan kontribusi tiap fitur untuk tipe komoditas lain dan membantu underwriter dalam penentuan nilai rate asuransi marine cargo.
Keyword: asuransi marine cargo, artificial neural network, case based reasoning, prediksi rate asuransi

Judul: Comparison of the Chain Ladder Method, the Bornhuetter-Ferguson Method, and the Benktander Method in Predicting Insurance Claim Reserves
Abstrak: Cadangan klaim asuransi merupakan bagian krusial dalam pendugaan biaya klaim, perencanaan bisnis, penganggaran, dan proses penentuan harga produk asuransi. Banyak metode yang dapat digunakan untuk memprediksi cadangan klaim ini di antaranya adalah metode chain ladder, metode Bornhuetter-Ferguson, dan metode Benktander. Pada karya ilmiah ini juga ditambahkan faktor loss ratio sehingga terdapat perbedaan pada penghitungan prediksi cadangan klaim pada umumnya. Penelitian ini bertujuan membandingkan ketiga metode tersebut dalam memprediksi cadangan klaim serta menunjukkan metode yang paling mendekati metode credible loss ratio yang diduga sebagai nilai optimal. Berdasarkan hasil penghitungan, metode Benktander mendapatkan nilai yang paling mendekati dengan metode credible loss ratio. Nilai yang mendekati tersebut merupakan perbandingan dari prediksi cadangan klaim, total ultimate claims, dan ratio mean squared error., Reserves for insurance claims are a crucial part of estimating the cost of claims, business planning, budgeting, and the process of determining the price of insurance products. Many methods can be used to predict these claim reserves, including the chain ladder method, the Bornhuetter-Ferguson method, and the Benktander method. This scientific paper also adds a loss ratio factor so that there are differences in the calculation of claim reserve predictions in general. This study compares the three methods in predicting claim reserves and shows the method that is closest to the credible loss ratio method, which is thought to be the optimal value. Based on the calculation results, the Benktander method gets the closest value to credible loss ratio method. The closest value is a comparison of the predicted reserves of claims, total ultimate claims, and mean squared error ratio.
Keyword: Benktander method, Bornhuetter-Ferguson method, chain ladder method, claim reserves, credible loss ratio

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4