cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Nur Inayah
Contact Email
inprime.journal@uinjkt.ac.id
Phone
+6285280159917
Journal Mail Official
inprime.journal@uinjkt.ac.id
Editorial Address
Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah Jl. Ir H. Juanda No.95, Cemp. Putih, Kec. Ciputat, Kota Tangerang Selatan, Banten 15412
Location
Kota tangerang selatan,
Banten
INDONESIA
InPrime: Indonesian Journal Of Pure And Applied Mathematics
Published by Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
ISSN : 26865335     EISSN : 27162478     DOI : 10.15408/inprime
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Mathematics
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics is a peer-reviewed journal and published on-line two times a year in the areas of mathematics, computer science/informatics, and statistics. The journal stresses mathematics articles devoted to unsolved problems and open questions arising in chemistry, physics, biology, engineering, behavioral science, and all applied sciences. All articles will be reviewed by experts before accepted for publication. Each author is solely responsible for the content of published articles. This scope of the Journal covers, but not limited to the following fields: Applied probability and statistics, Stochastic process, Actuarial, Differential equations with applications, Numerical analysis and computation, Financial mathematics, Mathematical physics, Graph theory, Coding theory, Information theory, Operation research, Machine learning and artificial intelligence.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika Terapan
Articles 197 Documents
 16   17   18   19   20 
Comparison Between Algebraic Cryptanalysis on DES and NTRU Paradise, Fadila; Sugeng, Kiki Ariyanti
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 5 No. 2 (2023)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v5i2.32011

Abstract

AbstractAlgebraic cryptanalysis is a cryptanalysis method that aims to exploit the algebraic structure of an encryption algorithm to obtain the secret key. Algebraic cryptanalysis becomes interesting because it uses a small amount of known plaintext, which in real life very few known plaintexts are available. Algebraic cryptanalysis has previously been performed on several block cipher algorithms and public key lattice-based algorithms. In this study, DES and NTRU were chosen as the objects of algebraic cryptanalysis. This research aims to compare algebraic cryptanalysis on DES and NTRU in terms of their applicability, and to what extent algebraic cryptanalysis can be successful in obtaining keys.Keywords: Algebraic Cryptanalysis; DES; NTRU; polynomial equation. AbstrakAlgebraic cryptanalysis adalah metode kriptanalisis yang bertujuan untuk memanfaatkan struktur aljabar pada algoritma enkripsi untuk mendapatkan kunci. Algebraic cryptanalysis menarik karena hanya membutuhkan sedikit plaintext, di mana pada kehidupan nyata hanya sedikit plaintext yang bisa didapatkan. Algebraic cryptanalysis sebelumnya dilakukan pada algorima block cipher dan algoritma kunci publik berbasis latis. Pada penelitian ini, DES dan NTRU dipilih sebagai objek algebraic cryptanalysis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan algebraic cryptanalysis pada DES dan NTRU, serta sejauh mana algebraic cryptanalysis bisa mendapatkan nilai kunci.Kata Kunci: Kriptanalisis aljabar; DES; NTRU; persamaan polinomial. 2020MSC: 94A60.
Global Stability Analysis of Susceptible, Infected, Recovered (S, I, R) Model Measles Vaccination Based on Age Juhari, Juhari; Karinina, Olivia; Aziz, Abdul; Alisah, Evawati
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 5 No. 2 (2023)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v5i2.32318

Abstract

AbstractThis study discusses the behavioral analysis model of the Susceptible-Infected-Recovered (SIR) epidemic of the spread of measles based on age structure. The total population of measles is grouped into four age groups, namely the first age group (0-4 years), the second age group (5-9 years), the third age group (10-14 years) and the fourth age group (> 15 years). The steps in modeling behavior can be done by determining the equilibrium point, and the basic reproduction number and performing a global stability analysis by building the Lyapunov function. This research contributes to providing information both to the government and the community.Keywords: Epidemic Model; SIR; Lyapunov function; Measles. AbstrakPenelitian ini membahas model analisis perilaku epidemi Susceptible-Infected-Recovered (SIR) penyebaran campak berdasarkan struktur umur. Jumlah penduduk yang terkena campak dikelompokkan menjadi empat kelompok umur, yaitu kelompok umur pertama (0-4 tahun), kelompok umur kedua (5-9 tahun), kelompok umur ketiga (10-14 tahun) dan kelompok umur keempat. (> 15 tahun). Langkah-langkah dalam pemodelan perilaku dapat dilakukan dengan menentukan titik ekuilibrium, bilangan reproduksi dasar dan melakukan analisis stabilitas global dengan membangun fungsi Lyapunov. Penelitian ini memberikan kontribusi untuk memberikan informasi baik kepada pemerintah maupun masyarakat.Kata Kunci: Model Epidemi; PAK; fungsi Lyapunov; Campak. 2020MSC: 00A71.
Comparison of the Actuarial Model for A Normal Lumpsum Pension Plan Using Defined-Benefit and Hybrid Models of Company Employees Maharani, Ardella; Purnaba, I Gusti Putu; Ruhiyat, Ruhiyat
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 5 No. 2 (2023)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v5i2.32741

Abstract

AbstractIn this research, we delve into the realm of pension plan programs, essential for securing a robust livelihood post-retirement through the provision of pension benefits to retired employees. Addressing the intricate balance between financial sustainability and risk mitigation, companies are mandated to allocate funds for pension benefits. The hybrid pension plan, a novel amalgamation of defined-benefit (DB) and defined-contribution (DC) features, emerges as a strategic solution to minimize the inherent risks of both models. This study undertakes the task of calculating the costs associated with pension benefits and the replacement ratio (RR) for both the traditional DB plan and the innovative hybrid pension plan. Drawing on data from 90 employees at Company X, we assume an effective interest rate of 4% for the DB plan and explore various scenarios for the hybrid plan, ranging from 3% to 5%. The findings present a compelling narrative: the costs required to fund the hybrid plan are found to be notably lower than those for the DB plan, ushering in a more economically sustainable approach. Concurrently, the RR derived from the hybrid plan surpasses that of the DB plan, showcasing its potential to provide a more substantial post-retirement income. Additionally, as the effective interest rate escalates, costs rise, and RR declines, emphasizing the sensitivity of these parameters to the interest rate. Considering these results, a conclusion emerges: the hybrid pension plan stands out as the optimal choice for employees at Company X, presenting a novel and advantageous approach to pension program design and implementation.Keywords: Cost of pension benefits; Defined-benefit; Hybrid; Pension plan; Replacement ratio. AbstrakDalam penelitian ini, kami mendalami program pensiun, yang penting untuk menjamin penghidupan yang kuat setelah pensiun melalui pemberian manfaat pensiun kepada karyawan yang pensiun. Untuk mengatasi keseimbangan rumit antara keberlanjutan finansial dan mitigasi risiko, perusahaan diwajibkan mengalokasikan dana untuk manfaat pensiun. Program pensiun hybrid, yang merupakan penggabungan fitur manfaat pasti (DB) dan iuran pasti (DC), muncul sebagai solusi strategis untuk meminimalkan risiko yang melekat pada kedua model tersebut. Studi ini menghitung biaya yang terkait dengan manfaat pensiun dan replacement ratio (RR) untuk program DB dan program pensiun hybrid. Berdasarkan data dari 90 karyawan di Perusahaan X, kami mengasumsikan tingkat bunga efektif sebesar 4% untuk program DB dan menggunakan rentang 3% hingga 5% untuk program hybrid. Hasil penelitian menemukan bahwa biaya yang diperlukan untuk mendanai program hybrid ternyata jauh lebih rendah dibandingkan dengan program DB, sehingga menghasilkan pendekatan yang lebih berkelanjutan secara ekonomi. Pada saat yang sama, RR yang diperoleh dari program hybrid melampaui program DB, sehingga menunjukkan potensinya dalam memberikan pendapatan pasca-pensiun yang lebih besar. Selain itu, ketika tingkat bunga efektif meningkat, biaya meningkat, dan RR menurun. Hal ini menekankan sensitivitas parameter-parameter ini terhadap tingkat bunga efektif. Kesimpulannya program pensiun hybrid merupakan pilihan optimal bagi karyawan di Perusahaan X, karena menghadirkan pendekatan baru dan menguntungkan dalam perancangan dan implementasi program pensiun.Kata Kunci: Biaya manfaat pensiun; Dana pensiun; Defined-benefit; Hybrid; Replacement ratio. 2020MSC: 62P05. 
Small Area Estimation for Per Capita Expenditure in Sulawesi Selatan using Empirical Best Linear Unbiased Prediction Miolo, Alya Safira Irtiqa; Sunusi, Nurtiti; Siswanto, Siswanto
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 6 No. 1 (2024)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v6i1.33749

Abstract

Small area estimation (SAE) is an important technique for estimating parameters in regions or sub-populations with limited sample sizes, particularly when direct estimators are inadequate in capturing area-specific information. The Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) method is one of the SAE parameter estimation approaches, aiming to minimize Mean Square Error (MSE) by incorporating unknown variations of components. In this research, we derive an SAE model parameter estimator and compare its outcomes with both the direct estimator and EBLUP-SAE. The dataset used in this study consists of per capita expenditure data obtained from the March 2019 National Socioeconomic Survey (Susenas) conducted in South Sulawesi, providing a benchmark for assessing household purchasing power. The estimation of SAE parameters was performed using the maximum likelihood method. The results using the EBLUP method reveals that Makassar City recording the highest per capita expenditure at Rp.1,206,352.79 and Jeneponto Regency with the lowest at Rp.1,000,887.29, reflecting significant disparities. Furthermore, the estimated variance of random influence was determined to be 0.010. The study's findings indicate that the EBLUP method outperforms the direct estimation method in estimating per capita expenditure. This is evidenced by the significantly lower MSE value of the EBLUP method, averaging 0.001, compared to the direct estimator’s average MSE value of 0.002. The finding not only emphasizes the reliability of the EBLUP method but also enhances the robustness of socioeconomic analyses and contributes to the advancement of small area estimation techniques. This provides a novelty in understanding regional disparities and informing policy decisions.Keywords: small area estimation, direct estimation, EBLUP, per capita expenditure. AbstrakSmall area estimation (SAE) merupakan metode yang digunakan untuk menduga parameter yang berasal dari area atau sub populasi dengan ukuran sampel yang kecil, ketika estimasi menggunakan penduga langsung tidak mampu menyampaikan informasi area terkait. Metode Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) merupakan salah satu metode estimasi parameter SAE yang meminimumkan Mean Square Error (MSE) yang dihasilkan dengan asumsi komponen ragam yang tidak diketahui. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh estimator parameter model SAE dan memperoleh perbandingan hasil penduga langsung dan EBLUP-SAE. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data pengeluaran per kapita berdasarkan hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) Maret 2019 di Sulawesi Selatan, yang berfungsi sebagai tolak ukur untuk menilai kekuatan beli rumah tangga. Estimasi parameter SAE dilakukan menggunakan metode maximum likelihood. Berdasarkan metode EBLUP, diperoleh bahwa nilai pengeluaran per kapita terbesar terjadi di Kota Makassar, yaitu sebesar Rp.1,206,352.79, sedangkan nilai pengeluaran per kapita terkecil terjadi di Kabupaten Jeneponto, yaitu sebesar Rp.1,000,887.29, mencerminkan disparitas yang signifikan. Sementara itu, diperoleh nilai estimasi varians dari pengaruh acak sebesar 0.010. Hasil estimasi dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode EBLUP lebih baik dalam melakukan estimasi pengeluaran per kapita dibandingkan metode penduga langsung. Hal ini ditunjukkan dengan nilai MSE dari metode EBLUP menghasilkan rata-rata nilai MSE yang lebih kecil, yaitu sebesar 0.001 dibandingkan dengan rata-rata nilai MSE penduga langsung, yaitu sebesar 0.002.  Hal ini tidak hanya menekankan reliabilitas metode EBLUP tetapi juga meningkatkan ketangguhan analisis sosial ekonomi dan berkontribusi pada kemajuan teknik estimasi area kecil. Hal ini memberikan kebaruan dalam pemahaman disparitas regional dan pengambilan keputusan kebijakan.Kata Kunci: small area estimation, penduga langsung, EBLUP, pengeluaran per kapita. 2020MSC: 62J05
Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) Model for Air Temperature Forecasting in the South Sumatera, Riau, and Jambi Provinces Aprianti, Ayu; Faulina, Naflah; Usman, Mustofa
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 6 No. 1 (2024)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v6i1.36049

Abstract

AbstractOver the past few years, there has been a significant increase in air temperatures in regions such as South Sumatera, Riau, and Jambi, posing threats of drought, water resource crises, and erratic weather patterns. In response, developing air temperature forecasting techniques becomes imperative for effective climate change management. This study proposes implementing the Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) model as a practical approach for forecasting air temperatures in these regions using two weighting methods, i.e., inverse distance and normalized cross-correlation weighting. The GSTAR model, an extension of the Space Time Autoregressive (STAR) model, offers enhanced complexity by incorporating specific time and location factors, thereby increasing forecasting flexibility. The result reveals that GSTAR(1,1) with normalized cross-correlation weighting is the most optimal model, with a Root Mean Square Error (RMSE) value of 3.135, indicating high forecasting accuracy. The selection of this model is grounded in the geographical proximity and similarity of environmental characteristics of the three regions. This research contributes novel insights into the underlying mechanisms of air temperature dynamics in neighboring areas, providing a robust foundation for formulating effective policy and mitigation strategies in addressing climate change challenges.Keywords: air temperatures, normalized cross-correlation weighting, GSTAR(1,1), inverse distance weighting. AbstrakDalam beberapa tahun terakhir, suhu udara mengalami peningkatan signifikan di wilayah-wilayah seperti Sumatera Selatan, Riau, dan Jambi, yang mengancam kekeringan, krisis sumber daya air, dan perubahan pola cuaca yang tidak terduga. Menghadapi situasi tersebut, pengembangan teknik peramalan suhu udara diperlukan untuk mengantisipasi dan mengelola dampak ekstrem dari perubahan iklim. Studi ini mengusulkan implementasi model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) sebagai pendekatan praktis untuk meramalkan suhu udara di wilayah-wilayah tersebut menggunakan dua metode pembobotan yaitu pembobotan invers jarak dan normali korelasi silang. Model GSTAR, sebagai perluasan dari model Space Time Autoregressive (STAR), menawarkan kompleksitas yang lebih baik dengan menggabungkan faktor-faktor waktu dan lokasi tertentu, sehingga meningkatkan fleksibilitas dalam ramalan. Hasil analisis menunjukkan bahwa GSTAR(1,1) dengan pemberian bobot normalisasi korelasi silang merupakan model yang paling optimal, dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 3.135, menandakan tingkat akurasi yang tinggi. Pemilihan model ini didasarkan pada kedekatan geografis dan kesamaan karakteristik lingkungan dari ketiga wilayah tersebut. Penelitian ini memberikan wawasan baru dalam mekanisme dinamika suhu udara di wilayah-wilayah yang berdekatan, serta memberikan dasar yang kuat bagi perumusan kebijakan dan strategi mitigasi yang efektif dalam menghadapi tantangan perubahan iklim.Kata Kunci: bobot invers jarak, bobot normalisasi korelasi silang, GSTAR(1,1), suhu udara.2020MSC: 62P30
Bivariate Distributions and Copula-Tvar Estimates: A Comparative Study Based on The Selected Financial Returns and Marginal Distributions Iwuji, Anayo Charles; Oruh, Ben Ifeanyichukwu; Nwabueze, Joy Chioma; Okereke, Emmanuel Wilfred
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 6 No. 1 (2024)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v6i1.37158

Abstract

This study explores the joint distribution of bivariate financial returns on DJIA-S&P500 and SSE-SZSE, employing copulas and model selection criteria to identify the most suitable distribution. The aim is to estimate Conditional Tail Value at Risk (C-TVaR) at various confidence levels for portfolio risk management. Unlike previous studies, which typically focus on univariate analysis, this research examines into the joint distribution of bivariate financial returns. Additionally, it introduces the application of copulas and model selection criteria to determine the optimal joint distribution for portfolio risk assessment, offering valuable insights for financial decision-makers. Several copulas and model selection criteria are employed to assess the joint distribution of bivariate financial returns. By evaluating the minimum values of model selection criteria such as Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC), the Student’s t copula is identified as the most appropriate copula. C-TVaR estimates are then obtained at different confidence levels using the selected copula and various combinations of marginal distributions, namely, normal, Student's t, Cauchy, and alpha power transformed logistic (APTL) marginal distributions. Empirical results demonstrate that Student's t copula models with APTL-Student's t and APTL-APTL marginals gave the smallest expected portfolio losses for the DJIA-S&P500 and SSE-SZSE portfolios, respectively. These insights contribute to enhancing portfolio risk management strategies, particularly in assessing tail risk at different confidence levels.Keywords: Alpha power transformed logistic distribution, bivariate copula, C-TVaR, model selection criteria, portfolio loses. AbstrakStudi ini mengeksplorasi distribusi bersama dari keuntungan finansial pada DJIA-S&P500 dan SSE-SZSE, dengan menggunakan kopula dan kriteria pemilihan model untuk mengidentifikasi distribusi yang paling cocok. Tujuannya adalah untuk memperkirakan Conditional Tail Value at Risk (C-TVaR) pada berbagai tingkat kepercayaan untuk manajemen risiko portofolio. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, yang umumnya berfokus pada analisis univariat, penelitian ini menyelidiki distribusi bersama dari keuntungan finansial. Selain itu, penelitian ini memperkenalkan aplikasi kopula dan kriteria pemilihan model untuk menentukan distribusi bersama optimal untuk penilaian risiko portofolio, memberikan wawasan berharga bagi pengambil keputusan finansial. Beberapa kopula dan kriteria pemilihan model digunakan untuk menilai distribusi bersama dari keuntungan finansial. Dengan mengevaluasi nilai minimum dari kriteria pemilihan model seperti Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC), kopula Student’s t diidentifikasi sebagai kopula yang paling cocok. Estimasi C-TVaR kemudian diperoleh pada tingkat kepercayaan yang berbeda menggunakan kopula yang dipilih dan berbagai kombinasi distribusi marginal, yaitu distribusi marginal normal, Student's t, Cauchy, dan alpha power transformed logistic (APTL). Hasil empiris menunjukkan bahwa model kopula Student's t dengan distribusi marginal APTL-Student's t dan APTL-APTL memberikan ekspetasi kerugian portofolio terkecil untuk masing-masing portofolio DJIA-S&P500 dan SSE-SZSETemuan ini berkontribusi untuk meningkatkan strategi manajemen risiko portofolio, khususnya dalam menilai risiko ekor pada tingkat kepercayaan yang berbeda.Kata Kunci: distribusi Alpha power transformed logistic, kopula bivariat, C-TVaR, kriteria pemilihan model, kehilangan portofolio. 2020MSC: 62H05
The Optimal Bonus-Malus System: Case of The Democratic Republic of Congo Bukanga Maheshe, Crispin; Rostin, Mabela Makengo Matendo
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 6 No. 1 (2024)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v6i1.38074

Abstract

AbstractAutomobile insurance is required in most African nations, and it is the most significant branch in the Democratic Republic of the Congo (DRC); if the automobile branches are poorly managed, this could even result in the insurance company's insolvency. A priori pricing does not improve the danger parameter (the variance), which measures the difference between the estimated model and the observed reality; since the pricing characteristics do not take into account the driver's experience, the portfolio remains heterogeneous. To ensure the insurer's solvency, a more refined post-season pricing model is necessary, one that accounts for driver behavior. Our research introduces an innovative approach to a posteriori pricing in the DRC, using the Bonus-Malus System. In this model, policyholders are divided into classes based on the frequency of claims to preserve the insurer's solvency. The Bonus-Malus  System will serve as the basis for the automobile portfolio's a posteriori pricing: the driver who has not declared a claim receives a reduction in his premium in the year tn+1 (Bonus), and the wrong driver who has declared more than one claim will see his premium increased to the year tn+1 (Malus). Inspired by models from Belgium (the class model) and France (the multiplicative model), we develop a Bonus-Malus model applicable to the DRC. The results found that the class system outperforms the other model for the DRC due to its clarity and fairness. We also emphasize the need for SONAS to centralize data to effectively implement this system and optimize motor vehicle claim management.Keywords: bonus-malus; insurance policy; risk; frequency of claims; prior pricing; ex post facto pricing. AbstrakAsuransi mobil diwajibkan di sebagian besar negara Afrika, dan merupakan cabang yang paling signifikan; di Republik Demokratik Kongo (DRC),. Jika cabang mobil dikelola dengan buruk, hal ini bahkan dapat mengakibatkan kebangkrutan perusahaan asuransi. Penetapan harga secara apriori tidak memperbaiki parameter bahaya (varians) yang mengukur perbedaan antara model yang diestimasi dengan kenyataan yang diamati, karena karakteristik penetapan harga tidak memperhitungkan pengalaman pengemudi, maka portofolio tetap heterogen. Untuk memastikan solvabilitas perusahaan asuransi, diperlukan model penetapan harga pasca musim yang lebih terperinci, yang memperhitungkan perilaku pengemudi. Penelitian kami memperkenalkan pendekatan inovatif untuk penetapan harga a posteriori di DRC, menggunakan Sistem Bonus-Malus. Dalam model ini, pemegang polis dibagi menjadi beberapa kelas berdasarkan frekuensi klaim, untuk menjaga solvabilitas perusahaan asuransi. Sistem Bonus-Malus akan menjadi dasar penetapan harga a posteriori portofolio kendaraan bermotor: pengemudi yang belum pernah mengajukan klaim akan menerima pengurangan premi pada tahun tn+1 (Bonus) dan pengemudi nakal yang mengajukan lebih dari satu klaim akan mengalami kenaikan premi pada tahun tn+1 (Malus). Terinspirasi oleh model dari Belgia (model kelas) dan Prancis (model multiplikatif), kami mengembangkan model Bonus-Malus yang dapat diterapkan di DRC. Hasil penelitian menemukan bahwa sistem kelas lebih unggul dibandingkan model lain untuk DRC karena kejelasan dan keadilan. Kami juga menekankan perlunya SONAS untuk mengkonsolidasi data guna mengimplementasikan sistem ini secara efektif dan mengoptimalkan manajemen klaim kendaraan bermotor.Kata Kunci: bonus-malus; polis asuransi; risiko; frekuensi klaim; penetapan harga sebelumnya; penetapan harga ex post facto.2020MSC: 91G05
Distance Magic Labeling of Corona Product of Graphs Nadeak, Christyan Tamaro
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 6 No. 1 (2024)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v6i1.38317

Abstract

Let G = (V, E) is a graph with order n, and f: V(G) → {1,2,...,n} is a bijection. For any vertex v ϵ V, the sum of f(u) is called the weight of vertex v, denoted by w(v), where N(v)  is the set of neighbors of vertex v. If the labeling f satisfies that there exists a constant k such that w(v)=k, for every vertex v in the graph G, then f is called a distance magic labeling for the graph G. If a graph G has a distance magic labeling, then G is called a distance magic graph. This paper presents a novel result that has not been extensively explored in previous research on the distance magic labeling for the corona product between several families of graphs, such as a complete, cycle, path, and star graph.Keywords: distance magic labeling; corona product; complete graph; cycle graph; path graph; star graph. AbstrakMisalkan G = (V, E) adalah graf berorde n, dan f: V(G) → {1,2,...,n}  merupakan suatu bijeksi. Untuk sebarang titik vϵ V, jumlahan dari f(u) merupakan bobot dari titik v dan dinotasikan dengan w(v), dengan N(v) merupakan himpunan tetangga dari titik v. Jika pelabelan f memenuhi terdapat suatu konstanta k sehingga w(v)=k, untuk setiap titik v yang terdapat pada graf G, maka f disebut sebagai pelabelan ajaib jarak bagi graf G. Jika suatu graf G memiliki pelabelan ajaib jarak, maka G disebut sebagai graf ajaib jarak. Paper ini memberikan hasil yang belum pernah dibahas sebelumnya, yaitu pelabelan ajaib jarak untuk operasi korona antara beberapa keluarga graf, seperti graf lengkap, graf siklus, graf lintasan, dan graf bintang.Kata Kunci: pelabelan ajaib jarak; operasi korona; graf lengkap; graf siklus; graf lintasan; graf bintang. 2020MSC: 
Optimal Reinsurance for the Solvency of Automobile Portfolio: Application to Sub-Saharan Africa Maheshe, Crispin Bukanga; Rostin, Mabela Makengo Matendo
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 6 No. 2 (2024)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v6i2.38325

Abstract

This paper examines actuarial strategies to maintain the solvency of automobile insurance portfolios in sub-Saharan Africa, where motor insurance is mandatory and a significant revenue source, representing approximately 60% of total premiums in the CIMA (the Inter-African Conference on Insurance Markets) region. Poorly managed auto insurance portfolios risk pushing insurers toward insolvency, necessitating proactive financial measures. The study evaluates a priori and a posteriori pricing methods, concluding that neither approach alone sufficiently mitigates solvency risks due to the portfolio's heterogeneity and the potential for premium default. Our proposed solution, surplus share reinsurance, is a proportional and individualized strategy in which the insurer sets a retention limit per policy, only retaining premiums below this threshold. Additionally, establishing a reserve fund is essential to cover any potential shortfalls. The probability of ruin, assessed through a random walk analysis of risk reserves, is vital for evaluating the portfolio’s financial stability and guiding risk management decisions.Keywords: priori pricing; full surplus reinsurance; thirst for insurance bonuses; bonus-malus system; line-by-line provisioning. AbstrakArtikel ini mengkaji strategi aktuaria untuk mempertahankan solvabilitas portofolio asuransi mobil di Afrika sub-Sahara, dimana asuransi kendaraan bermotor bersifat wajib dan merupakan sumber pendapatan yang signifikan, yang mewakili sekitar 60% dari total premi di kawasan CIMA (Konferensi Antar-Afrika tentang Pasar Asuransi). Portofolio asuransi kendaraan bermotor yang dikelola dengan buruk berisiko mendorong perusahaan asuransi menuju kebangkrutan, sehingga memerlukan langkah-langkah keuangan yang proaktif. Studi ini mengevaluasi metode penetapan harga apriori dan a posteriori, dan menyimpulkan bahwa tidak satu pun pendekatan yang cukup memitigasi risiko solvabilitas karena heterogenitas portofolio dan potensi gagal bayar premi. Solusi yang kami usulkan, reasuransi surplus share, adalah strategi proporsional dan individual di mana perusahaan asuransi menetapkan batas retensi per polis, hanya menahan premi di bawah ambang batas ini. Selain itu, pembentukan dana cadangan sangat penting untuk menutupi potensi kekurangan. Peluang kebangkrutan, yang dinilai melalui analisis random walk dari cadangan risiko, sangat penting untuk mengevaluasi stabilitas keuangan portofolio dan memandu keputusan manajemen risiko.Kata Kunci: penetapan harga apriori; reasuransi surplus penuh; kehausan akan bonus asuransi; sistem bonus-malus; provisi lini per lini. 2020MSC: 62P05, 91G05.
The Locating Chromatic Number for Amalgamation of Some Complete Graphs Yulianti, Amanah; Asmiati, Asmiati; Hamzah, Nur; Notiragayu, Notiragayu
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 6 No. 1 (2024)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v6i1.38711

Abstract

The locating chromatic number of a graph is a combination of partition dimension and vertex coloring, where every two adjacent vertices are in different color classes, and all vertices have a unique color code. The amalgamation of a ≥ 2 complete graphs (K_n, n≥ 3) denoted by aK_n is obtained by identifying one vertex from each complete graph. In this paper, we present a novel study, a topic that has not been extensively explored in previous research, on locating chromatic numbers for the amalgamation of complete graphs aK_n for 2 ≤ a ≤ 6 and n≥ 3.Keywords: locating chromatic number, partition dimension, vertex coloring, color code, amalgamation of  complete graph. AbstrakBilangan kromatik lokasi graf merupakan penggabungan dari  dimensi partisi  dan pewarnaan titik, yang mana setiap dua titik bertetangga berada dalam kelas warna yang berbeda dan semua titik mempunyai kode warna yang unik. Amalgamasi dari a ≥ 2 buah graf lengkap (K_n, n≥ 3) dinotasikan dengan aK_n  diperoleh dengan cara menyatukan satu titik dari setiap graf lengkap . Pada paper ini didiskusikan hasil yang belum ada sebelumnya, yaitu bilangan kromatik lokasi amalgamasi graf lengkap aK_n untuk 2 ≤ a ≤ 6 dan n≥ 3 .Kata Kunci: bilangan kromatik lokasi, dimensi partisi, pewarnaan titik, kode warna, amalgamasi graf lengkap. 2020MSC: 05C12, 05C15

Page 18 of 20 | Total Record : 197

 16   17   18   19   20 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7, No 2 (2025) Vol. 7 No. 2 (2025) Vol. 7 No. 1 (2025) Vol 7, No 1 (2025) Vol 6, No 2 (2024) Vol. 6 No. 2 (2024) Vol. 6 No. 1 (2024) Vol 6, No 1 (2024) Vol 5, No 2 (2023) Vol. 5 No. 2 (2023) Vol 5, No 1 (2023) Vol. 5 No. 1 (2023) Vol. 4 No. 2 (2022) Vol 4, No 2 (2022) Vol 4, No 1 (2022) Vol. 4 No. 1 (2022) Vol. 3 No. 2 (2021) Vol 3, No 2 (2021) Vol. 3 No. 1 (2021) Vol 3, No 1 (2021) Vol 2, No 2 (2020) Vol 2, No 1 (2020) Vol 1, No 2 (2019) Vol 1, No 1 (2019) More Issue