Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.607
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Industri Research Report - Engineering Science Prosiding Semnastek Jurnal Ilmiah Teknik Industri Jurnal Sains Matematika dan Statistika PERFORMA : Media Ilmiah Teknik Industri Jurnal Teknik Industri: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Industri BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Society SUBAKTYA, Unpar Community Service Journal
Dharma Lesmono
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
Prediction of Maternity Recovery Rate of Group Long-Term Disability Insurance Using XGBoost Kusnadi, Felivia; Wijaya, Andry; Lesmono, Julius Dharma
JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Vol 7, No 4 (2023): October
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jtam.v7i4.16825

Abstract

To help insurers determine insurance rates incorporating maternity factors, it is crucial to understand the maternity recovery rate, which was a metric used by insurance companies to understand how much of the expenses associated with maternity care and related medical services are covered by their policies. This paper employed Extreme Gradient Boosting (XGBoost), a powerful method for handling complex data relationships and preventing overfitting, on North American Group Long-Term Disability dataset obtained from the Society of Actuaries, which listed maternity as one of its categories, to predict the maternity recovery rate. In comparison, other machine learning methods such as Gradient Boosting Machine (GBM) and Bayesian Additive Regression Tree (BART) were used, with Root Mean Squared Error (RMSE) values calculated the difference between predicted and observed maternity recovery rates. Four datasets, 3 imbalanced and 1 fairly-balanced, were created out of the original dataset to test each method’s predictive prowess. The study revealed that XGBoost performed exceptionally well on the imbalanced datasets, while BART showed slight superiority in fairly-balanced data. Furthermore, the model identified the duration, exposures, and age of participants in both predicting maternity recovery rates and the underwriting process. 
Literasi Aktuaria di SMA Kristen Trimulia Bandung Jaya Permana, Ferry; Lesmono, Dharma; Sugiarto, Iwan; Kristiani, Farah; Limansyah, Taufik
SUBAKTYA: UNPAR COMMUNITY SERVICE JOURNAL Vol. 1 No. 2 (2024): (DESEMBER 2024) SUBAKTYA: UNPAR Community Service Journal
Publisher : Universitas Katolik Parahyangan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26593/sucsj.v1i2.7960.16-24

Abstract

Kurikulum Merdeka yang dicanangkan oleh Pemerintah melalui Mendikbudristek pada tahun 2022 memberikan kebebasan pada sekolah dalam mengatur alokasi waktu dan materi pelajaran. Sementara itu siswa juga diberikan kebebasan memilih pelajaran yang sesuai dengan bakat dan minat, serta rencana karir yang akan dipilih. Kebebasan yang diberikan ini juga memberikan permasalahan bagi sekolah, guru dan siswa. Permasalahan tersebut antara lain terkait dengan kurangnya wawasan para siswa tentang berbagai profesi yang dapat ditekuni, lingkup pekerjaan, prospek karir, serta kaitannya dengan mata pelajaran yang harus dipilih untuk menunjang profesi tersebut. SMA Kristen Trimulia sebagai salah satu sekolah yang akan melaksanakan kurikulum Merdeka, menghadapi permasalahan yang sama. Salah satu upaya sekolah untuk mengatasi hal tersebut adalah mengundang berbagai mitra perguruan tinggi untuk memberi wawasan pada siswa tentang bidang studi yang ditawarkan. Kegiatan literasi aktuaria ini merupakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat beberapa dosen Program Studi Sarjana Matematika UNPAR. Kegiatan ini bertujuan memperkenalkan matematika dan statistika yang terkait dengan aktuaria, sesuai dengan tingkat pengetahuan mereka sebagai siswa SMA. Melalui kegiatan ini siswa diharapkan memperoleh wawasan terkait aktuaria dan profesi aktuaris, yang dapat membantu siswa untuk memutuskan apakah profesi aktuaris merupakan pilihan karir yang cocok untuk mereka.
Co-Authors Adiani, Widyoretno Agus Sukmana Aryento, Jevilia Benny Yong Cherish Rikardo, Cherish Daniel Salim Diyanah, Mumsikah Choyri Erwinna Chendra Farah Kristiani Felix Arya Gunadi Ferry Jaya Permana Ferry Jaya Permana Gandhi Pawitan Gunawan, Claresta Tirta Saputera Handi Koswara Handi Koswara, Handi Iwan Sugiarto Iwan Sugiarto Joviani, Tania Kevin Kevin Kevin kevin Kinley Aritonang Krismayanti, Monika Kusnadi, Felivia Liem Chin Livia Owen Maria Anestasia Pramesti, Ni Putu Dittarani Stefanus Ivan Laksono Taufik Limansyah Widyoretno Adiani Wijaya, Andry