Articles
157 Documents
<![CDATA[ESTIMASI CADANGAN KLAIM MENGGUNAKAN METODE KALMAN FILTER DENGAN STATE SPACE MODEL SCALAR PADA PRODUK ASURANSI UMUM ]]>
<![CDATA[Manurung, Chintya Carissa]]>;
<![CDATA[Yulita, Tiara]]>;
<![CDATA[Listiani, Amalia]]>
<![CDATA[ KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Usually, there is a delay in reporting claims from the time of the incident which results in the insurance company having a responsibility or debt. Therefore, insurance companies need to prepare funds to cover these debts, namely with claims reserves. There are two types of claim reserves, namely Incurred But Not Reported (IBNR) and Reported But Not Settled (RBNS). This research focuses on determining the estimation of aggregate claim reserves using the Kalman Filter method with scalar State Space Models (SSMs) which is a model resulting from the development of the Chain Ladder (CL) method. The Kalman Filter method with SSMs is a stochastic method that takes into account the time series model so that it can predict the temporal dynamics of a system more accurately. The results of forecasting claim reserves using the Kalman Filter method with SSMs will be compared with the CL method. Variational Of Coefficient (VOC) is an error predictor to determine the best method. The calculation results using the Kalman Filter method with SSMs produce a smaller VOC value than the CL method, proving that the Kalman Filter method with SSMs is better than CL.]]>
<![CDATA[Metode Munich Chain Ladder dalam Menghitung Cadangan Klaim ]]>
<![CDATA[Firenz, Berliana Permata]]>;
<![CDATA[Agustina, Dina]]>
<![CDATA[ KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.15575/kubik.v9i2.33278
<![CDATA[Asuransi adalah produk keuangan yang memberikan perlindungan terhadap potensi kerugian keuangan dengan cara memindahkan risiko kerugian keuangan dari individu ke perusahaan asuransi. Pada asuransi terdapat istilah cadangan klaim, yaitu dana yang harus disiapkan oleh perusahaan asuransi di masa mendatang untuk menyelesaikan pembayaran klaim yang telah terjadi. Umumnya, dalam menentukan besarnya cadangan klaim, perusahaan asuransi menggunakan metode Chain Ladder. Pada penelitian ini digunakan modifikasi dari metode Chain Ladder, yaitu metode Munich Chain Ladder. Metode ini membantu perusahaan asuransi mengestimasi bagaimana klaim akan berkembang seiring waktu, sehingga mereka dapat menyiapkan cadangan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tahapan perhitungan cadangan klaim serta mengetahui hasil selisih estimasi cadangan klaim yang dibayarkan dan klaim yang ditanggung pada studi kasus asuransi kendaraan bermotor di perusahaan asuransi X menggunakan metode Chain Ladder dan metode Munich Chain Ladder. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan Chain Ladder diperoleh gap sebesar Rp 26.034.501.350, sedangkan menggunakan Munich Chain Ladder diperoleh gap sebesar Rp 21.567.539.369. Oleh karena itu, metode Munich Chain Ladder terbukti lebih efisien dalam memproyeksikan cadangan klaim, karena memungkinkan perusahaan asuransi untuk mengalokasikan dana cadangan klaim yang lebih kecil, sehingga sisa dana dapat dialokasikan untuk tujuan lain.]]>
<![CDATA[On the Forgotten Index and Jacobson Graphs Associated with Integer Rings Modulo n ]]>
<![CDATA[Jauhari, Mohammad Nafie]]>;
<![CDATA[Jannah, Shahnaz Latifatul]]>;
<![CDATA[Turmudi, Turmudi]]>;
<![CDATA[Nisfulaila, Intan]]>
<![CDATA[ KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.15575/kubik.v9i2.39585
<![CDATA[This paper investigates the connections between the Jacobson graph and the algebraic properties of rings through the analysis of the Jacobson graph of the ring \mathbb{Z}_{3p}, where p is a prime number greater than 3. The Jacobson graph of a commutative ring R is constructed by taking the elements of R, excluding its Jacobson Radical, as vertices, and connecting two distinct vertices if 1 minus their product is not a unit in R. The F-Index is utilized to capture and represent the structural properties of the ring through its associated graph. A detailed examination of the Jacobson Radical, maximal ideals, and vertex degrees in \mathbb{Z}_{3p} leads to the calculation of the F-Index, providing insights into the graph’s connectivity and underlying algebraic structure. This study contributes to the intersection of algebra and graph theory, offering a foundation for further research into more complex algebraic structures.]]>
<![CDATA[Penerapan Dragonfly Optimization Algorithm (DOA) untuk Menyelesaikan Fixed Charge Transportation Problem (FCTP) ]]>
<![CDATA[Paojiyah, Ai Nuri Siti]]>;
<![CDATA[Az'zahra, Aliffia Putri]]>;
<![CDATA[Aulia, Viananda Farisqa]]>;
<![CDATA[Wulan, Elis Ratna]]>
<![CDATA[ KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.15575/kubik.v9i2.35962
<![CDATA[Transportasi berperan penting dalam kegiatan sehari-hari terutama di dunia industri modern untuk pendistribusian barang atau jasa. Faktor yang mempengaruhi transportasi adalah biaya transportasi, salah satunya biaya tetap. Artikel ini menyelesaikan masalah transportasi biaya tetap atau Fixed Charge Transportation Problem (FCTP) dengan mengimplementasikan Dragonfly Optimization Algorithm (DOA) atau algoritma capung. Metode algoritma capung terinspirasi oleh kecerdasan atau perilaku hidup capung dalam mengetahui jalur optimal untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Tujuan dari artikel ini adalah untuk menganalisis tahapan-tahapan pengerjaan algoritma capung berdasarkan masalah transportasi biaya tetap agar dapat meminimalkan biaya transportasi dalam pendistribusian barang. Penelitian dengan menggunakan systematic literature review menghasilkan langkah-langkah algoritma capung untuk FCTP adalah inisialisasi, evaluasi kebugaran populasi awal, menentukan jumlah iterasi maksimum, distribusi solusi ke lingkungan sekitar, menentukan sumber makanan dan musuhnya, solusi terbaik di setiap lingkungan, menjalankan operasi algoritma capung, ulangi hingga jumlah iterasi maksimum terpenuhi, dan kembali ke rencana transportasi optimal.]]>
<![CDATA[Perbandingan Metode K-Means dan OPTICS dalam Penggerombolan Kemiskinan Multidimensi di Indonesia ]]>
<![CDATA[Sari, Devi Permata]]>;
<![CDATA[Rizqi, Tasya Anisah]]>;
<![CDATA[Fitrianto, Anwar]]>;
<![CDATA[M.S, Erfiani]]>;
<![CDATA[Jumansyah, L.M. Risman Dwi]]>
<![CDATA[ KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.15575/kubik.v9i2.39877
<![CDATA[Kemiskinan multidimensi tetap menjadi tantangan serius di Indonesia meskipun telah mengalami penurunan dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan pola kemiskinan multidimensi di 34 provinsi Indonesia menggunakan metode K-Means dan OPTICS Clustering. Data kemiskinan multidimensi yang digunakan mencakup aspek ekonomi, pendidikan, ketenagakerjaan, dan standar hidup dari Badan Pusat Statistik. Analisis statistik deskriptif mengungkapkan kesenjangan signifikan antar provinsi dalam berbagai dimensi kemiskinan, dengan korelasi tertinggi sebesar 0,4 antara dimensi pendidikan dan status ketenagakerjaan. K-Means Clustering mengidentifikasi 5 cluster provinsi dengan karakteristik beragam, menunjukkan adanya trade-off antara akses fasilitas dan tingkat kemiskinan. Sementara itu, OPTICS Clustering menghasilkan 2 cluster utama, dengan cluster 1 terdiri dari 24 provinsi yang memiliki kondisi cenderung homogen dan cluster 2 terdiri dari 7 provinsi dengan karakteristik yang berbeda secara signifikan. Perbandingan performa menunjukkan OPTICS unggul dengan nilai Silhouette Index dan WCSS yang lebih baik dibandingkan K-Means. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam analisis kemiskinan multidimensi di Indonesia dan dapat dimanfaatkan untuk merancang program pengentasan kemiskinan yang lebih terlokalisasi sesuai karakteristik masing-masing cluster.]]>
<![CDATA[Dynamical Analysis in A Leslie-Gower Model Involving Allee Effect and Non-Linear Harvesting ]]>
<![CDATA[Firdiansyah, Adin Lazuardy]]>
<![CDATA[ KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.15575/kubik.v9i2.38272
<![CDATA[The fishing industry has fished the Atlantic cod population for a millennium. As fishing became greater, the Atlantic cod population declined. During this crisis, fishing declined drastically, but the species is still struggling to bounce back. This is due to the growing number of sharks and other North Atlantic invertebrates. Based on this phenomenon, a Leslie-Gower model involving additive Allee effects and non-linear harvesting is considered to describe population dynamics. Further research is done on the existence and stability of equilibrium points as well as the positivity, permanence, and boundedness of solutions. It was found that the permanence requirement was used as a condition to ensure the two populations lived together. Numerical simulations are performed in the last section to bolster the analysis's findings.]]>
<![CDATA[ANALISIS PERSAINGAN E-COMMERCE MENGGUNAKAN METODE GAME THEORY DAN MARKOV CHAIN DALAM PENENTUAN STRATEGI PEMASARAN OPTIMAL ]]>
<![CDATA[Rahmadani, Devy]]>;
<![CDATA[Rakhmawati, Fibri]]>
<![CDATA[ KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.15575/kubik.v9i2.40273
<![CDATA[Dalam dunia teknologi yang terus berkembang, penjualan barang melalui media sosial (e-commerce) sudah banyak dilakukan oleh banyak orang. Platform e-commerce telah menjadi bagian penting dalam perdagangan global. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persaingan antara Shopee dan TikTok Shop menggunakan metode Game Theory dan Markov Chain guna menemukan strategi pemasaran yang optimal. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data melalui kuesioner yang disebarkan kepada 82 responden di Kota Medan, Sumatera Utara. Analisis data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan uji validitas dan uji reabilitas serta melihat nilai maksimum dan minimum dari data yang didapat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa probabilitas pergeseran aplikasi Shopee meningkat selama empat minggu sebesar 0,78 (78%) dimana strategi optimalnya adalah voucher. Sebaliknya, TikTok Shop hanya mengalami peningkatan sebesar 0,22 (22%) dimana strategi optimal berupa promo. Penelitian ini menyimpulkan bahwa strategi pemasaran berbasis voucher dan promo dapat meningkatkan daya saing kedua platform, dengan implikasi signifikan bagi pengembangan strategi pemasaran berbasis data dalam e-commerce.]]>
<![CDATA[A Semi Analytical Approach to the Solution of Telegraph Equations ]]>
<![CDATA[Kasumo, Christian]]>
<![CDATA[ KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.15575/kubik.v9i2.37695
<![CDATA[In this paper, we apply the semi analytic iterative method to find approximate solutions of telegraph equations. To determine the accuracy and effectiveness of the method, five numerical examples are given and the results obtained are close to the exact solution. Furthermore, the absolute errors produced by our method are closer to zero than those from the other methods used in the literature. The computational simplicity, efficiency, precision and reliability of the semi analytic iterative method has been verified, making it the method of choice for solving a broad variety of linear and nonlinear partial differential equations.]]>
<![CDATA[Risk Analysis of Oyster Mushroom Cultivation Success through Artificial Neural Network with Backpropagation Algorithm ]]>
<![CDATA[Aslam, Fazri]]>;
<![CDATA[Lubis, Riri Syafitri]]>
<![CDATA[ KUBIK Vol 10 No 1 (2025): IN PRESS ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Consumption mushroom cultivation is still rare in most parts of Indonesia, although the demand for this agricultural product continues to increase. Mushroom business opportunities are actually quite promising. This research aims to analyze the prediction of the risk level of oyster mushroom cultivation success using the artificial neural network method with the Backpropagation algorithm. This research combines qualitative and quantitative approaches, with data analysis methods in the form of Backpropagation algorithm training implemented through MATLAB software. Based on the results of testing or training conducted using the 5-3-1 Artificial Neural Network (JST) architecture and Epoch 1, the minimum error is 0.6 or 4 kg of yield (IDR 80,000), while the maximum error is 0.7 or 5 kg of yield (IDR 100,000). with a training MSE of 0.0964 with This means that artificial neural networks can create patterns to predict the yield of oyster mushroom cultivation.]]>
<![CDATA[Improve of Multiobjective Model on the Classification Problem of Food Consumption Levels in Indonesia ]]>
<![CDATA[Susanti, Eka]]>;
<![CDATA[Dewi, Novi Rustiana]]>;
<![CDATA[Arsi, Arsi]]>
<![CDATA[ KUBIK Vol 10 No 1 (2025): IN PRESS ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.15575/kubik.v10i1.40632
<![CDATA[Classification is the process of grouping objects based on similarities and differences. In this article, a multi-objective classification model is developed with three objective functions, namely the function that maximizes the values of accuracy, sensitivity and specificity. The developed model is applied to the problem of classifying meat, egg and fish consumption levels. The classification method used is K-Nearest Neighbor (KNN) with three objective functions and the addition of the GridSearchCV module to the KNN calculation. Completion of the multiobjective model using the weighting method and Particle Swam Optimization (PSO). Based on the data, with objective function weights of 1, 2 and 3 respectively being 0.7, 0.15 and 0.15, the results obtained for Rural Areas Meat, Fish and Egg Attributes of the model performance are in good criteria. for Urban Areas Attributes of Meat, Fish and Eggs the model's performance in the criteria is very good. Addition of the GridsearchCV module can facilitate the calculation of the KNN method classification because the model will provide the best k value without having to do repeated calculations.]]>
