Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.048
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan dCartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Jurnal Rekayasa Sistem Industri JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Jurnal Abdi Insani Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya d'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi
Leopoldus Ricky Sasongko
Universitas Kristen Satya Wacana
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
PENGARUH FAKTOR KLAIM COVID-19 DALAM PENENTUAN MODEL KERUGIAN AGREGAT PADA ASURANSI KESEHATAN MANFAAT RAWAT JALAN BERDASARKAN SIMULASI Indah Kristin Utami; Leopoldus Ricky Sasongko; Tundjung Mahatma
Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Vol 5, No 1 (2022)
Publisher : Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jfma.v5i1.14306

Abstract

Abstract. Risk might happen at any time; it demands human to have protection, which can be achieved through insurance. In health insurance, there are two types of benefits, namely inpatient and outpatient. Outpatient health insurance benefit is considered for health treatment without hospitalization. In Covid-10 pandemic time, the insurance company should include decrement of Covid-19 in its cost and can use aggregate loss distribution model. The cost spend by the company can be used to calculate the premium. The data used were in the parameter form and were based on the secondary data from various sources. Those parameters were used to calculate the premium based on simulation. There were two focuses in this research, namely the health insurance of outpatient benefit with the additional of Covid-19 patients with random cost and fixed cost. Those two aspects did not show significant differences on the premium between the simulation with including Covid-19 risk or excluding Covid-19 risk, and the loss aggregate distribution model was normally distributed.Abstrak. Risiko yang dapat terjadi sewaktu-waktu menuntut manusia untuk mempunyai sebuah perlindungan, yang mana perlindungan tersebut dapat diperoleh melalui asuransi. Dalam asuransi terdapat asuransi kesehatan yang tergolong setidaknya menjadi dua manfaat yaitu manfaat rawat inap dan manfaat rawat jalan. Asuransi kesehatan manfaat rawat jalan merupakan manfaat asuransi yang menanggung biaya terhadap suatu rangkaian perawatan kesehatan yang tidak memerlukan opname. Dalam menghitung besar biaya yang harus dikeluarkan oleh perusahaan asuransi, digunakan penambahan decrement Covid-19 dan model distribusi kerugian aggregat. Biaya yang dikeluarkan perusahaan dapat digunakan untuk menghitung premi. Data yang digunakan merupakan data dalam bentuk parameter yang ditetapkan, yang mana parameter diperoleh berdasarkan data sekunder dari berbagai sumber. Parameter-parameter tersebut digunakan untuk melakukan penghitungan premi berdasarkan simulasi. Terdapat dua kasus yang menjadi fokus penelitian, yaitu asurasni kesehatan manfaat rawat jalan dengan penambahan penyebab covid dengan biaya acak dan tetap. Dari ke-2 kasus tidak menunjukkan perbedaan premi yang besar menunjukkan perbedaan kerugian agregat antara model simulasi dengan Covid-19 dan tanpa Covid-19, serta diperoleh model distribusi kerugian aggregat yaitu distribusi normal.
MODEL KERUGIAN AGGREGAT UNTUK JAMINAN KECELAKAAN KERJA BERDASARKAN SIMULASI David Elsa Kharisma; Leopoldus Ricky Sasongko; Tundjung Mahatma
Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Vol 5, No 1 (2022)
Publisher : Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jfma.v5i1.14307

Abstract

Abstract. Work Accident Insurance is a benefit in the form of cash and or health services provided when the participant guarantees a work accident that occurs in the work environment or on the road while doing work. This study discusses how to obtain an aggregate loss model for a work accident insurance based on a simulation. In the field of aggregate loss insurance is the total loss suffered by the insured that must be borne by the insurance company within a certain period. The data used are secondary data obtained from various journals and official websites of hospitals and the government. The purpose of this study was to determine the measures in the distribution model of the aggregate loss to the premium for a work accident insurance. The aggregate loss model in this study is divided into 3 cases, namely, the case of fixed costs, the case of random costs, and the case of random costs with the influence of present value. To get the best distribution results, 10,000 simulations were carried out, from the 3 simulated cases, the average reserve fund from work accident insurance was 26674.53 (in million rupiah). In addition, the average premium that each policyholder must find per month is 0.008405135 (in million rupiah). After the Kolmogorov - Smirnov test was carried out, the p-value was greater than the value of 0.05 so that it was known that the best distribution model was Normal.Abstrak. Jaminan Kecelakaan Kerja adalah manfaat berupa uang tunai dan atau pelayanan kesehatan yang diberikan pada saat peserta jaminan mengalami kecelakaan kerja yang terjadi di lingkungan kerja maupun di jalan saat sedang melakukan pekerjaan. Penelitian ini membahas tentang bagaimana memperoleh model kerugian aggregat suatu jaminan kecelakaan kerja berdasarkan simulasi. Dalam bidang asuransi kerugian aggregat adalah total kerugian yang dialami oleh tertanggung yang harus ditanggung oleh perusahaan asuransi dalam suatu periode waktu tertentu. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari berbagai jurnal dan web resmi rumah sakit dan pemerintah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui ukuran-ukuran dalam model distribusi kerugian aggregat hingga premi untuk suatu jaminan kecelakaan kerja. Model kerugian aggregat pada penelitian ini dibagi atas 3 kasus yaitu, kasus biaya tetap, kasus biaya acak, dan kasus biaya acak dengan pengaruh present value. Untuk mendapatkan hasil distribusi yang terbaik dilakukan 10000 kali simulasi, dari 3 kasus yang telah disimulasikan diperoleh rata – rata dana cadangan dari jaminan kecelakaan kerja yaitu sebesar 26674.53 (dalam juta rupiah). Selain itu, diperoleh juga rata – rata besar premi yang harus dibayarkan oleh setiap pemegang polis per bulan yaitu sebesar 0.008405135 (dalam juta rupiah). Setelah itu dilakukan uji Kolmogorov – Smirnov hingga didapat nilai p-value yang lebih besar dari nilai 0.05 sehingga diketahui bahwa model distribusi terbaik adalah Normal.
Pendekatan Generalized Linear Model Pada Regresi Kuantil Copula Normal Untuk Keterhubungan IHSG dan Kurs EUR-IDR Laurentia Nindya Sari Prameswara; Bambang Susanto; Leopoldus Ricky Sasongko
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 2 (2020): September 2020
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.9.2.2020.28263

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh estimasi parameter dan regresi kuantil pada suatu model distribusi bivariat yang disebut Copula sebagai alternatif regresi linier klasik dalam menganalisis keterhubungan dua peubah acak. Copula adalah model distribusi bivariat yang memiliki keunggulan selain karena tidak kaku terhadap asumsi distribusi tertentu, juga dapat menyatakan keterhubungan nonlinier. Copula yang dianalisis pada penelitian ini adalah Copula Normal. Sedangkan Generalized Linear Model (GLM) adalah perluasan dari model regresi linier klasik, yang salah satu komponen utamanya adalah fungsi link. Didapati bahwa regresi kuantil pada copula Normal merupakan suatu bentuk GLM dengan fungsi invers link yaitu . Regresi kuantil dan parameter copula Normal  diestimasi dengan pendekatan GLM menggunakan metode Least Square. Estimasi regresi kuantil terbaik dilakukan dengan menghitung Mean Square Error (MSE). Validasi parameter copula dilakukan melalui simulasi dengan parametric bootstrap. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data return IHSG sebagai peubah tak bebas dan data return kurs beli EUR-IDR sebagai peubah bebas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keterhubungan IHSG dan kurs beli EUR-IDR lemah dan tidak linier.
Estimasi Parameter Copula Plackett Untuk Data Bivariat Melalui Metode Generalized Linear Model Pada Regresi Mediannya Egidius Saut Poltak Situmorang; Bambang Susanto; Leopoldus Ricky Sasongko
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 2 (2020): September 2020
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.9.2.2020.28264

Abstract

Hubungan antardua peubah acak dapat dilakukan melalui pendekatan regresi linier. Namun keterbatasan regresi linier dalam pemenuhan asumsi klasik sering menjadi kendala analisis. Keterbatasan ini dapat diatasi dengan melibatkan model distribusi bivariat yang disebut copula pada analisis regresi. Copula memiliki keunggulan salah satunya adalah mampu menunjukkan keterhubungan yang tidak linier. Generalized Linear Model (GLM) adalah bentuk perluasan regresi linier. Diketahui bahwa regresi kuantil pada Copula Plackett merupakan suatu bentuk GLM dengan suatu fungsi invers link . Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keterhubungan dua peubah melalui parameter Copula Plackett yang diestimasi melalui pendekatan Generalized Linier Model pada regresi mediannya dengan metode Least Square. Validasi parameter Copula Plackett dilakukan dengan metode simulasi parametric bootstrap melalui pengulangan metode bagi dua. Regresi median terbaik dipilih melalui nilai Mean Square Error terkecil. Perolehan parameter Copula Plackett diterapkan pada data penelitian, yaitu return IHSG dan return kurs beli JPY-IDR untuk menganalisis keterhubungan keduanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keterhubungan return IHSG dan return kurs beli JPY-IDR dinyatakan  ada namun tidak dapat dikatakan saling bebas.
Penerapan Metode Item-Based Collaborative Filtering Untuk Sistem Rekomendasi Data MovieLens Visher Laja Jaja; Bambang Susanto; Leopoldus Ricky Sasongko
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 2 (2020): September 2020
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.9.2.2020.28274

Abstract

Pada masa sekarang ini film telah menjadi salah satu hiburan favorit utama masyarakat. Jumlah film pertahun terhitung mencapai ribuan. Hal ini membuat penggemar film kesulitan dalam memilih film mana yang tepat untuk ditonton sesuai keinginan. Sehingga dibutuhkan sistem rekomendasi yang bertujuan untuk memberikan saran film mana yang akan dipilih. Sistem rekomendasi adalah sistem yang membantu pengguna dalam mengatasi informasi yang meluap dengan memberikan rekomendasi spesifik bagi pengguna dan diharapkan rekomendasi tersebut bisa memenuhi keinginan dan kebutuhan pengguna. Terdapat tiga jenis sistem rekomendasi berdasarkan metode yang digunakannya yakni, collaborative filtering, content-based filtering, dan hybrid. Metode yang digunakan adalah collaborative filtering merupakan salah satu yang sering digunakan dalam sistem rekomendasi. Collaborative filtering dibagi menjadi dua bagian yaitu item-based collaborative filtering dan user-based collaborative filtering. Dalam tugas akhir ini penulis menggunakan metode item-based collaborative filtering. Data set yang digunakan adalah data set dari MovieLens.org berupa 100.000 rating yang diberikan oleh pengguna terhadap film. Data MovieLens akan diproses menggunakan program R dan memakai paket R yaitu recommenderlab.
ANALISIS KEPUASAN NASABAH TERHADAP FAKTOR-FAKTOR LAYANAN PERBANKAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY-SERVQUAL PADA BCA TEGAL Saputri, Selvina Merry; Sasongko, Leopoldus Ricky; Linawati, Lilik
Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Vol 5, No 1 (2022)
Publisher : Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1247.988 KB) | DOI: 10.14710/jfma.v5i1.13043

Abstract

Bagi perusahaan yang bergerak di bidang jasa perbankan, kemampuan BCA Tegal untuk memberikan layanan yang baik kepada konsumen adalah hal yang krusial untuk diperhatikan guna dapat bertahan dalam persaingan bisnis. Peningkatan kualitas layanan wajib untuk terus diupayakan guna nasabah tidak berpaling dari BCA Tegal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui layanan perbankan yang berpengaruh terhadap kepuasan nasabah dan yang perlu diprioritaskan untuk ditingkatkan agar nasabah BCA Tegal merasa puas dengan pelayanan. Kepuasan diukur melalui faktor-faktor dan atribut-atribut layanan perbankan yang ada di BCA Tegal. Digunakan sampel sebanyak 170 responden dari nasabah BCA Tegal. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian adalah Fuzzy Service Quality. Hasil analisis dalam penelitian menunjukkan bahwa terdapat atribut dan faktor yang perlu untuk ditingkatkan guna memberikan layanan yang berkualitas. Layanan yang paling berpengaruh untuk kepuasan nasabah ada pada faktor assurance (jaminan). Sementara itu, layanan yang perlu untuk ditingkatkan adalah faktor responsiveness (daya tanggap).
Analisis Kurva Kuantil Bersyarat untuk Data IHSG dan Kurs Beli CNY-IDR Hariyanto, H; Sasongko, Leopoldus Ricky; Nugroho, Didit Budi
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2019: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (909.325 KB)

Abstract

Analisis keterhubungan antara dua peubah acak kerap dipelajari melalui analisis regresi linier yang memiliki beberapa syarat perlu. Salah satu metode alternatif yang dapat digunakan terlepas dari keterbatasan regresi linier pada syarat tertentu adalah melalui analisis kurva kuantil bersyarat. Kurva kuantil bersyarat memperluas ide estimasi suatu model yang menggambarkan keterhubungan dua peubah yang mana perolehan kurva tersebut melibatkan fungsi distribusi bersyarat dari suatu peubah terhadap peubah yang lain. Dalam penelitian ini akan dikaji mengenai hubungan IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan) dan kurs beli CNY-IDR yang digambarkan oleh kurva kuantil bersyarat dari beberapa Copula. Data yang digunakan yaitu data sekunder kurs beli CNY-IDR dan IHSG selama periode Januari 2018 sampai dengan Juni 2018 (semester pertama). Ukuran keterhubungan pada data tersebut didasarkan pada Kendall’s tau, Spearman rho, dan korelasi Pearson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hubungan antara kurs beli CNY-IDR dan IHSG berdasarkan ukuran Kendall’s tau, Spearman rho, dan korelasi Pearson adalah kecil/rendah yang berarti data saling bebas atau hampir tidak memiliki keterhubungan. Sementara Copula terbaik dalam menggambarkan hubungan kurs beli CNY-IDR dan IHSG dipilih berdasarkan nilai SSE (Sum Square Error) terkecil dari kurva kuantil bersyaratnya terhadap data. Kurva kuantil bersyarat dari copula Frank dengan distribusi marginal Cauchy, untuk kurs beli CNY-IDR, dan Normal, untuk IHSG, adalah model terbaik dalam menggambarkan keterhubungan data.
Model Reduksi Biaya Garansi Dua Dimensi dengan Strategi Penggantian Melalui Peubah Acak Skala Multiplikatif Putri, Lauria Ineke; Sasongko, Leopoldus Ricky; Linawati, Lilik
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2019: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (809.771 KB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model reduksi biaya garansi dua dimensi menjadi satu dimensi dengan strategi penggantian melalui peubah acak skala multiplikatif dan memperoleh pendekatan hasil model biaya yang tereduksi tersebut dengan yang tidak direduksi. Data yang digunakan dalam penelitian ini berkaitan dengan penggantian komponen oil filter mobil pada brand tertentu di suatu dealer mobil. Metode yang digunakan untuk memperoleh ekspektasi banyak kegagalan komponen oil filter mobil adalah metode MeVTI (Mean Value Theorem for Integrals), yang kemudian estimasi biaya garansi dapat diperoleh. Melalui penghitungan taksiran parameter MLE dan tes uji Kologorov-Smirnov, maka hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model distribusi Burr merupakan model distribusi yang memiliki p-value terbesar dibanding dengan model-model distribusi yang lain, artinya model distribusi tersebut dapat memiliki pendekatan terbaik terhadap perilaku data, sehingga model distribusi Burr adalah model yang terpilih, sedangkan melalui penghitungan MSE (Mean Square Error) terhadap ekspektasi banyak kegagalan diperoleh error terkecil adalah model distribusi Lognormal.
Model Biaya Garansi dengan Peubah Acak Skala Komposit Sederhana sebagai Model Reduksi Biaya Garansi Dua Dimensi dengan Strategi Penggantian Fitri, Nirmala Ayu Andika; Sasongko, Leopoldus Ricky; Parhusip, Hanna Arini
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2019: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (553.071 KB)

Abstract

Penelitian ini mempelajari tentang bagaimana memperoleh model biaya garansi dengan peubah acak skala komposit sederhana sebagai reduksi model biaya garansi dua dimensi. Peubah acak skala komposit sederhana dapat mereduksi model biaya garansi dua dimensi menjadi model biaya garansi satu dimensi yang selanjutnya estimasi biaya garansi dapat diperoleh berdasarkan ekspektasi banyak kegagalan model yang dihitung melalui metode MeVTI (Mean Value Theorem for Integrals). Data yang dibahas dalam penelitian ini adalah data penggantian komponen spark plug pada produk mobil, dimana data didapatkan dari rekaman data servis mobil. Hasil penelitian, yang berdasarkan penghitungan taksiran parameter distribusi melalui MLE (Maximum Log Likelihood) dan tes uji kecocokan Kolmogorov-Smirnov untuk beberapa model distribusi, menunjukkan bahwa model distribusi Burr memiliki p-value terbesar sehingga dapat dikatakan model distribusi Burr terbaik dari model distribusi yang lainnya. Model distribusi Burr sebagai bentuk dari perilaku data, sedangkan nilai MSE (Mean Square Error) dari ekspektasi banyak kegagalan yang diperoleh melalui model distribusi Lognormal adalah yang terkecil.
Regresi Linier Berganda Termodifikasi untuk Data Spektrum pada Larutan Konsentrasi Glukosa, Sukrosa, dan Fruktosa Kurniawan, Yusuf; Sasongko, Leopoldus Ricky; Parhusip, Hanna Arini
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2019: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (886.228 KB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model pendekatan data spektrum suatu larutan yang berisi konsentrasi glukosa, sukrosa, dan fruktosa dengan menggunakan regresi linier berganda. Data spektrum yang didapatkan dari Pusat Studi (Pusdi) Aplikasi Near Infrared (NIR) FSM UKSW merupakan hasil penembakan dua hingga tiga gram dari larutan itu oleh sinar infrared pada alat spektrometer dengan panjang-panjang gelombang tertentu yang selanjutnya data spektrum tiap gelombang yang diperoleh dianalisis melalui analisis regresi linier berganda berdasarkan informasi parameter-parameter regresi, koefisien determinasi, dan signifikansi tiap parameter pada model. Fungsi parameter regresi yang bergantung pada panjang gelombang diperoleh dengan menginterpolasi parameter seluruh model yang telah didapat di setiap panjang gelombang melalui interpolasi polinomial Newton yang selanjutnya diperoleh model pendekatan data spektrum sebagai tujuan penelitian ini. Uji Kolmogorov-Smirnov satu sampel dilakukan untuk menguji distribusi Normal baku pada distribusi error, selisih hasil yang diperoleh model pendekatan terhadap data spektrum yang dimiliki pusdi aplikasi NIR FSM UKSW. Dengan distribusi error yang sebagian besar model mengikuti distribusi Normal baku, model yang selanjutnya disebut model regresi linier berganda termodifikasi dapat dikatakan cukup baik untuk memodelkan data spektrum. Dengan didapatkannya model regresi linier ini dapat diestimasi nilai – nilai data spektrum pada konsentrasi dan panjang gelombang tertentu.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Adi Setiawan Aditya Toraismaya ALOYSIUS JOAKIM FERNANDEZ Anggita M Kusumawati Arisandi, Nia Lestari Bambang Susanto Beni Utomo David Elsa Kharisma Dewi Lukitasari Didit Budi Nugroho Dini Kurniawati Egidius Saut Poltak Situmorang Ferdy Semuel Rondonuwu Fitri, Nirmala Ayu Andika Hanna Arini Parhusip Hariyanto, H Indah Kristin Utami Jaja, Visher Laja Kholil, Zaini Laurentia Nindya Sari Prameswara Lilik Linawati Nur Rohman Panjaitan, Lam Peter Prameswara, Laurentia Nindya Sari Putri, Lauria Ineke Rika Listiyani Rinadi, Geraldus Anggoro Robiyanto Robiyanto, Robiyanto Rudhito, Andy Saputri, Selvina Merry Situmorang, Egidius Saut Poltak Tundjung Mahatma Visher Laja Jaja Yusuf Kurniawan