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: Hybrid solar cells of ZnO nanoparticles/chlorophyll was modified metal ions (Zn2+ and Cu2+ )
Abstrak: Zinc Oxide (ZnO) is a n-type semiconductor with a wide the energy band (Band Gap) is 3.37 eV at room temperature and 3.34 eV at low temperature with a large exiton binding energy is 60 meV. ZnO has been synthesized by hydrothermal method, resulting in a decrease in particle size over the duration of the hydrothermal changes. Crystallographic structure of ZnO were characterized using XRD, has shown the characteristic pattern of a hexagonal wurtzite structure, the crystallite size increases to changes in particle size. Changes in particle size has also led to a change in the absorption peak of ZnO as has been demonstrated posted under test using the optical properties of UV-Vis spectrophotometer. Changes of this uptake has also led to changes in the energy band gap, which increases its band gap energy of the particle size. In electronic applications, especially in solar cells. Chlorophyll is considered less effective, because of their very nature are easily degraded as a result of several reactions which are acid, lighting and temperature. The results of the stability test using a halogen lamp 34 W/m2 for 5 hours, that the substitution of chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form more stable than natural chlorophyll. The characterization of the optical properties, the combination of ZnO / chlorophyll in the form of hybrid films has led to a shift in the absorption region of ZnO becomes more widely from the UV to Visible. ZnO/chlorophyll has absorption range of 350-515 nm, ZnO / Zn-feofitin 332-401 nm and 332-632 nm for Cu-feofitin. The combination of ZnO/chlorophyll and CuSCN as a solid electrolite in hybrid solar cell, a modified chlorophyll with metal ions Zn2+ and Cu2+ has been shown to form a more stable I-V curve. It is characterized by its fill factor value greater than natural chlorophyll. Nevertheless, solar cells with natural chlorophyll has been able to produce higher efficiency values of chlorophyll were substituted.
Keyword: Hydrothermal, ZnO/Chlorophyll modified, Hybrid Solar Cell