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: Penghitungan Sebaran Gabungan Poisson-Generalized Inverse Weibull dengan Metode Simulasi Monte Carlo
Abstrak: Sebaran gabungan digunakan untuk menentukan besarnya risiko total yang mungkin terjadi dalam periode waktu tertentu. Sebaran ini diperoleh dengan menggabungkan sebaran claim frequency dan sebaran claim severity. Jika banyaknya klaim menyebar Poisson dan besarnya klaim menyebar Generalized Inverse Weibull, maka sebaran gabungannya tidak mudah ditentukan secara analitik. Oleh karena itu, dalam karya ilmiah ini digunakan metode simulasi Monte Carlo untuk memperoleh pendekatan dari sebaran gabungan tersebut. Kemudian, dengan menggunakan sebaran gabungan hampiran tersebut, dapat dihitung nilai dugaan dari dua ukuran risiko, yaitu Value at Risk (VaR) dan Tail Value at Risk (TVAR).
Keyword: generalized inverse Weibull, sebaran gabungan, simulasi Monte Carlo, Tail Value at Risk, Value at Risk

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