Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tingkat mortalitas merupakan salah satu indikator dalam kemajuan bidang kesehatan dan untuk membantu mengidentifikasi kelompok masyarakat yang diutamakan menerima program kesehatan serta pembangunan khusus. Tingkat mortalitas juga dapat digunakan untuk menunjukkan tingkat kesejahteraan dan kualitas hidup suatu negara. Selain itu tingkat mortalitas juga berperan dalam penetapan harga premi (pricing) dan perhitungan cadangan manfaat (valuation) untuk polis asuransi, produk anuitas, serta berperan dalam manajemen risiko aktuaria dan program pensiun. Mengingat tingkat mortalitas merupakan variabel acak yang berubah dari waktu ke waktu dan nilainya berada pada interval (0,1), maka diperlukan suatu model untuk dapat meramalkan tingkat mortalitas di masa depan. Salah satu model yang memiliki potensi untuk dapat memodelkan dan meramalkan tingkat mortalitas adalah model Beta Autoregressive Moving Average (βARMA). Model βARMA merupakan pengembangan dari regresi beta di mana error modelnya mengikuti proses Autoregressive Moving Average (ARMA). Pada penelitian ini akan dibahas mengenai implementasi model βARMA dalam memodelkan dan juga meramalkan tingkat mortalitas. Data yang digunakan adalah data tingkat mortalitas tahunan Indonesia dari tahun 1960 hingga 2020 dengan trend menurun dan data tingkat mortalitas bulanan akibat kecelakaan kerja di Rio Grande do Sul dari Januari 2000 hingga Desember 2017 yang bersifat stasioner. Model βARMA terbaik untuk kedua data dipilih berdasarkan nilai Akaike’s Information Criterion (AIC) terkecil kemudian dilakukan peramalan untuk enam periode selanjutnya. Keakuratan peramalan diukur berdasarkan Root Mean Square Error (RMSE). Pada data tingkat mortalitas tahunan Indonesia, diperoleh nilai RMSE sebesar 0.0001, sementara pada data tingkat mortalitas bulanan akibat kecelakaan kerja di Rio Grande do Sul, diperoleh nilai RMSE sebesar 0.0226. ......The mortality rate is one of the indicators of progress in the health sector and to help identify groups of people who are prioritized to receive special health and development programs. The mortality rate can also be used to indicate the level of welfare and quality of life of a country. In addition, the mortality rate also plays a role in pricing premiums and calculating the benefit reserve (valuation) for insurance policies and annuity products, as well as playing a role in actuarial risk management and pension programs. Considering that the mortality rate is a random variable that changes from time to time and the value is in the interval (0,1), a model is needed to be able to forecast the mortality rate in the future. One model that has the potential to be able to model and forecast mortality rates is the Beta Autoregressive Moving Average (βARMA) model. The βARMA model is a development of beta regression where the error model follows the Autoregressive Moving Average (ARMA) process. In this study, we will discuss the implementation of the βARMA model in modeling and forecasting mortality rates. The data used are Indonesia's annual mortality rate data from 1960 to 2020 with a decreasing trend and the monthly mortality rate data due to work accidents in Rio Grande do Sul from January 2000 to December 2017 which is stationary. The best βARMA model for both data is selected based on the smallest Akaike's Information Criterion (AIC) value then a forecast is made for the next six periods. Forecasting accuracy is measured based on Root Mean Square Error (RMSE). In Indonesia's annual mortality rate data, the RMSE value is 0.0001, while in the monthly mortality rate data due to work accidents in Rio Grande do Sul, the RMSE value is 0.0226.

Abstrak :
ABSTRAK
Inverse Distance Weighting (IDW) adalah salah satu metode interpolasi untuk menaksir suatu nilai pada lokasi yang tidak tersampel berdasarkan data disekitarnya. Metode ini sering digunakan dalam kegiatan eksplorasi karena dalam proses perhitungannya lebih sederhana dan mudah difahami. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran bijih limonit secara lateral dan potensi sumberdaya nikel, dengan menggunakan metode IDW untuk menaksir kadar Ni dan ketebalan zona mineralisasi. Penelitian ini dilakukan berdasarkan data hasil pengebeboran prospeksi sebanyak 60 titik bor. Parameter power yang digunakan dalam proses interpolasi adalah 1, 2, 3, 4 dan 5. Untuk memilih nilai power yang terbaik digunakan parameter Root Mean Square Error (RMSE) yang diperoleh dari prosedur cross validation. Berdasarkan nilai RMSE terkecil diperoleh bahwa metode IDW dengan power 1 adalah yang terbaik. Dengan asumsi nilai cut-off grade adalah 1,2% Ni dan densitas limonit 1,6 ton/m³, hasil estimasi sumberdaya pada zona limonit adalah 151,7 juta ton bijih dengan kadar rata-rata 1,45% Ni atau setara dengan 2,2 juta ton logam nikel. Peta sebaran bijih menunjukkan bahwa potensi tambahan sumberdaya masih terbuka kearah selatan dan barat laut dari daerah penelitian.

Abstrak :
Pengukuran lama penyinaran matahari di stastiun klimatologi dapat dilakukan dengan alat Campbell Stokes dan kartu pias. Penelitian ini bertujuan untuk membantu operator stasiun klimatologi untuk menentukan objek bekas bakar pada kartu pias tipe SO-40U (1400-40S), sehingga mempermudah perhitungan lama penyinaran matahari. Aplikasi perangkat lunak yang dirancang dan dibangun dapat melakukan segmentasi bekas bakar pada kartu secara otomatis. Aplikasi ini dirancang dan dibangun agar dapat melakukan segmentasi bekas bakar kartu pias secara otomatis. Pada penelitian ini pengamblan data dilakukan di stasiun klimatologi yang terletak di Barongan, Sumberagung Jetis, Bantul. Berdasarkan pengujuian yang dilakukan segmentasi yang dihasilkan pada penelitian baik dengan menghasilkan RMSE jumlah objek hasil segmentasi sebesar 2.6485 terhadap jumlah objek pada citra asli. Selisih hasil perhitungan objek disebabkan oleh kesalahan segmentasi yang disebabkan oleh objek bekas bakar kartu pias yang kecil dan atau objek tembus namun tipis, sehingga objek sebagian hilang atau membentuk area pemisah objek.

Abstrak :
Penelitian ini membahas tentang perubahan penutup lahan di Sub Daerah Aliran Ci Manuk Hulu, Kabupaten Garut. DAS ini memiliki kondisi geologi dan topografi yang beragam. Disamping itu, terjadi peningkatan lahan terbangun yang terdapat pad Sub DACi Manuk Hulu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode statistik untuk mengetahui perubahan penutup lahan dalam kurun waktu 2005-2017 sertaperubahan penutup lahan dominan. Untuk menguji akurasi dan kalibrasi digunakan Root Mean Square Error RMSE dengan nilai 1.23091491. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Digital Elevation Model, dan data penutup lahan. Hasilpenelitian menunjukan bahwa pola perubahan penutup lahan di Sub-DA Ci Manuk Hulu. Sub sub-DAS 3 dan 4 memiliki perubahan tutupan lahan dominan, yaitu pertanian lahan kering, pertanian lahan kering bercampur dengan semak dan sawah. Sub sub-DAS1 dan 2 memiliki perubahan tutupan lahan dominan pertanian lahan kering. Sementara itu, sub sub-DAS 5 memiliki perubahan tutupan lahan dominan berupa badan air. ...... This study discusses the change of land cover in Sub Area Ci Manuk Hulu Flow, Garut regency. This watershed has diverse geological and topographic conditions. In addition, there is an increase in the built land located in Sub DA Ci Manuk Hulu. The method used in this research is statistical method to know the change of land cover in the periodof 2005 2017 and the dominant land cover change. To test the accuracy and calibrationu sed Root Mean Square Error RMSE with the value 1.23091491. Data used in this research is Digital Elevation Model data, and land cover data. The results showed that the pattern of land cover change in Sub DA Ci Manuk Hulu. Sub watersheds 3 and 4have dominant land cover changes, dryland farming, dryland farming mixed with shrub sand rice fields. Sub watersheds 1 and 2 have the dominant land cover change of dry land farming. Mean while, sub sub watershed 5 has a dominant land cover change in the formof water bodies.

Abstrak :
Tekstur tanah merupakan sifat fisik tanah yang penting, karena mengatur sebagian besar proses fisik, kimia, biologi, dan hidrologi di tanah. Informasi mengenai tekstur tanah sangat penting untuk pengelolaan tanaman dan lahan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan persebaran spasial tekstur tanah menggunakan metode Kriging, serta menganalisis pengaruh lereng, ketinggian, dan penggunaan lahan terhadap tekstur tanah. Hasil penelitian menunjukkan persebaran tekstur tanah di daerah penelitian didominasi oleh tekstur liat, lempung, dan lempung berpasir. Ketinggian dan lereng diketahui memiliki korelasi yang cukup kuat terhadap fraksi pasir dan debu dengan korelasi yang positif, sedangkan fraksi liat menunjukkan korelasi negatif. Persebaran fraksi pasir dan debu cenderung semakin tinggi ke arah Selatan, sedangkan fraksi liat ke arah Utara. Validasi menggunakan nilai RMSE menunjukkan nilai RMSE masing-masing fraksi pasir, debu, dan liat menggunakan metode Kriging yaitu 0,33, 0,17, dan 0,37.

---

Soil texture is an important soil physical property, because it regulates most physical, chemical, biological, and hydrological processes in the soil. Information about soil texture is very important for proper management of plants and land. This study aims to map the spatial distribution of soil textures using the Kriging methods, and analyze the effect of slope, elevation, and land use on the soil texture. The results showed the distribution of soil texture in the study area was dominated by the texture of clay, loam, and sandy loam. The elevation and slope have a strong correlation with the sand and silt fraction with a positive correlation whereas, the clay fraction shows a negative correlation. The distribution of sand and silt fraction tends to be higher to the south, while the clay fraction to the north. Accuracy using RMSE values shows the RMSE values of each sand, silt and clay fraction using Kriging method is 0.33, 0.17 and 0.37.

Abstrak :
Dalam penggunaan radiofarmaka secara klinis, perlu memperhatikan keamanan dan efektivitas dengan pengujian praklinis dan klinis. Pengujian praklinis bertuujuan untuk mengevaluasi potensi toksisitas pada manusia, sementara pengujian klinis dilakukan untuk memvalidasi hasil translasi estimasi dosis dari hewan ke manusia. Proses pengambilan data biokinetika dalam pengujian klinis melibatkan pengukuran pada beberapa titik waktu, yang disebut sebagai Full Time Point (FTP). Namun, pengumpulan data berkali-kali ini tidak efisien. Untuk mengefisiensikan pengambilan data biokinetika tersebut dapat dengan menggunakan metode Single Time Point (STP), yang hanya mengambil satu titik data biokinetika saja dapat merepresentasikan hasil FTP. Telah banyak penelitian untuk STP. Akan tetapi, belum ada penelitian penyederhanaan protokol dosimetri pada model translasi. Sehingga pada penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat akurasi STP pada model terbaik translasi. Penelitian ini menggunakan radiofarmaka 89Zr-Pembrolizumab dan menerapkan pendekatan Bayesian. Nilai TIACs manusia pada FTP hasil translasi menjadi TIACs referensi terhadap hasil STP. TIACs ginjal manusia untuk FTP pada 89Zr-Pembrolizumab yaitu 5.41E-01 ± 1.42E-02 jam. TIACs ginjal manusia yang diperoleh dari hasil simulasi STP akandievaluasi pada visualisasi kurva yang dihasilkan dan pendekatan relative deviation (RD) terhadap TIACs referensi dan RMSE. RD dikatakan baik jika RD < 10%. Visualisasi kurva pada STP pada time point (TP) 1 hampir presisi terhadap kurva FTP dibandingkan dengan TP 2 – TP 4. Dengan variasi FSD baru metode Jackknife, rata-rata RD pada TP 1 pada organ ginjal manusia yaitu 0.49%, TP 2 yaitu 6.56%, TP 3 yaitu 9.16%, dan TP 4 yaitu 24.8%. Temuan dari penelitian ini dapat mengindikasikan bahwa metode STP dengan pendekatan Bayesian mampu memberikan estimasi yang cukup presisi pada TP 1. ......In the clinical use of radiopharmaceuticals, it is necessary to pay attention to safety and effectiveness with preclinical and clinical testing. Preclinical testing aims to evaluate potential toxicity in humans, while clinical testing is carried out to validate the translational results of dose estimates from animals to humans. The process of capturing biokinetic data in clinical testing involves measurements at multiple points in time, referred to as Full Time Point (FTP). However, collecting data multiple times is inefficient. To make biokinetic data collection more efficient, you can use the Single Time Point (STP) method, which only takes one biokinetic data point to represent the FTP results. There has been a lot of research into STP. However, there has been no research on simplifying dosimetry protocols in translational models. So this research aims to analyze the level of STP accuracy in the best translation model. This study used the radiopharmaceutical 89Zr-Pembrolizumab and applied a Bayesian approach. The value of human TIACs in FTP results is translated into reference TIACs for STP results. Human renal TIACs for FTP on 89Zr-Pembrolizumab were 5.41E-01 ± 1.42E-02 hours. Human kidney TIACs obtained from STP simulation results will be evaluated on the resulting graphic visualization and relative deviation (RD) approach to reference TIACs and RMSE. RD is said to be good if RD < 10%. The graphic visualization on STP at time point (TP) 1 is almost precise on the FTP graph compared to TP 2 – TP 4. With the new FSD variation of the Jackknife method, the average RD at TP 1 in human kidney organs is 0.49%, TP 2 is 6.56 %, TP 3 is 9.16%, and TP 4 is 24.8%. The findings from this research may indicate that the STP method with a Bayesian approach is able to provide fairly precise estimates at TP 1.

Abstrak :
Penelitian ini adalah untuk mengetahui diantara model pendugaan return saham bulanan : Standard CAPM (Sharpe, 1964, Lintner, 1965), Market Model (Sharpe, 1963), ICAPM (Merton, 1973), APT (Ross, 1976) dan Multifaktor Model. (Fama dan French, 1996, 1997, Campbell, Lo dan Kinley, 1997) yang mempunyai proporsi terbesar untuk menduga return saham yang listing di BEJ. Periode pengamatan dibagi menjadi dua, bagian I yaitu antara Januari 1998 sampai dengan Desember 2001 dan bagian II yaitu Januari sampai dengan Desember 2002. Bagian 1 dipergunakan untuk pengujian signifikansi setiap perusahaan yang dijadikan contoh terhadap model yang dipergunakan sedangkan bagian II untuk menguji akurasinya dengan RMSE. Perusahaan yang diteliti adalah perusahaan yang listing sebelum Bulan Januari 1998 sampai dengan Desember 2002, tidak ada data yang kosong dan PBV tidak negatif (Utama, 1997); yang memenuhi syarat itu terdapat 70 perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 65,71 persen signifikan dengan Market Model, 51,43 persen dengan Standard CAPM, 70 persen dengan ICAPM, 70 persen dengan APT dan 58,57 persen dengan Model Multifaktor. Pengujian dengan Chi Square menunjukkan bahwa ICAPM dan APT mempunyai proporsi terbesar dibandingkan dengan model lain. Hasil penelitian Fama dan French (1996, 1997, 1998) menunjukkan bukti yang mendukung model multifaktor (ICAPM), Roll dan Ross (1980), Miff dan Johnson (1988) menunjukkan bukti yang mendukung APT. Tandelin (1997) mengemukakan bahwa variabel ekonomi makro lebih mampu menyerap systematic risk jika dibandingkan dengan variabel fundamental perusahaan. Selain itu, penelitian ini menemukan bahwa variable Rm, Rm-rf dan size merupakan variabel-variabel yang paling banyak signifikan pada perusahaanperusahaan yang diteliti, jika dibandingkan dengan variabel lain dan tandanya konsisten. Selain itu, variabel lain yang patut dipertimbangkan dalam menduga return saham bulanan yaitu : perubaaan nilai kurs Rp terhadap USD dan inflasi. Pengujian akurasi dengan RMSE menunjukkan bahwa terdapat 17,14 persen akurat dengan Market Model 25,71 persen dengan Standard CAPM 14,29 persen dengan ICAPM 12,86 persen dengan APT dan 12,86 persen dengan Model Multifaktor.

Abstrak :
Game theory merupakan algoritma yang mencari solusi permasalahan dengan menganalogikan masalah seperti permainan, kemudian diselesaikan dengan pendekatan matematis. Varian karakter dalam Game theory sangat beragam, dan pada perkembangannya selain diimplementasikan pada bidang sosial ekonomi, ternyata dapat diimplementasikan pada jaringan nirkabel. Pada penelitian ini Game theory dikembangkan dengan diimplementasikan pada jaringan sensor nirkabel sebagai metode optimasi . Jaringan sensor nirkabel sebagai pendukung sistem monitor membutuhkan dukungan jaringan yang andal dan stabil. Kondisi ini sangat membutuhkan ketersediaan energi. Karena keterbatasan ketersediaan energi maka semua proses bisnis jaringan harus dilakukan secara efektif dan efisien. Hal yang dilakukan adalah optimasi dengan pengelolaan jaringan yang baik. Optimasi yang dilakukan pada penelitian ini terkait dengan proses lokalisasi berbasis pengklasteran. Alasan pemilihan metode ini karena pengklasteran umumnya tidak memperhatikan permasalahan gangguan lingkungan terhadap sinyal, sementara lokalisasi adalah penempatan node dengan metode memanfaatkan informasi kekuatan sinyal yang diterima. Lokalisasi yang memanfaatkan informasi pengklasteran berupa konfigurasi sensor node berbasis ketersediaan energi, membantu proses pelacakan sensor node, karena dimulai dengan cluster head dengan tingkat ketersediaan energi yang lebih tinggi dibanding sensor node. Oleh karena itu, pada langkah selanjutnya, node yang dilacak dapat menjadi node referensi untuk node lain yang tidak diketahui. Game theory sebagai algoritma optimasi akan membantu menentukan koalisi anchor node. Pemilihan node sebagai anggota koalisi menggabungkan pendekatan geometris dengan Game theory. Konsep yang diusulkan ini akan divalidasi menggunakan simulator yang dibangun di atas platform Matlab. Akurasi adalah salah satu indikator kinerja lokalisasi, dan Root Mean Square Error (RMSE) dipilih sebagai parameter pengukuran untuk menunjukkan tingkat akurasi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa jumlah sensor node mati dapat ditunda sekitar 1000 siklus jika dilakukan lokalisasi dengan Game theory. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kinerja jaringan cenderung meningkat setelah proses lokalisasi berbasis pengklasteran. Hal ini diindikasikan dengan peningkatan jumlah paket data yang dikirim dan masa hidup sensor node yang lebih lama. Hasil simulasi memvalidasi bahwa pada skenario pengujian pengiriman data terjadi peningkatan paket data yang dikirim sekitar 20%. Lokalisasi sendiri dalam implementasinya dapat mengalami kendala berupa interferensi . Interferensi sinyal radio dapat mengurangi akurasi hasil lokalisasi target node. Kondisi ini dapat mempengaruhi kualitas informasi yang diambil oleh sensor node terutama ketika jaringan mendukung sistem penginderaan jauh atau pemantauan yang nilai informasi sangat krusial. Gangguan ini timbul karena transmisi terjadi secara simultan pada suatu kanal transmisi, atau karena letak sensor yang kurang tepat. Oleh karena itu perlu dijadwalkan transmisi selama lokalisasi dan mengatur posisi anchor node. Pengaturan jadwal transmisi direpresentasikan dalam komputasi probabilitas transmisi node menggunakan pendekatan Game theory dengan mempertimbangkan energi sisa. Probabilitas transmisi untuk menghindari interferensi membentuk skema penjadwalan transmisi node. Komunikasi data yang lancar akan membuat kualitas proses lokalisasi baik. Hal ini ditandai dengan nilai RMSE yang rendah. Berdasarkan hasil eksperimen, probabilitas keberhasilan transmisi meningkat sekitar 20%. Terdapat korelasi yang kuat antara realibilitas dan parameter throughput. ......Game theory is an algorithm that overcomes problems by analogizing games and then solving them with a mathematical approach. Variants of characters in Game theory are very diverse, and in their development, apart from being implemented in the socio-economic field, it can actually be implemented in wireless networks. In this study, Game theory was developed and implemented on a wireless sensor network as an optimization method. Wireless sensor network as a monitoring system support requires reliable and stable network support. This condition really requires the availability of energy. Due to the limited energy availability, all network business processes must be carried out effectively and efficiently. What is done is optimization with good network management. The optimization carried out in this study is related to the clustering-based localization process. The reason for choosing this method is that clustering generally does not pay attention to environmental interference problems to the signal. Localization is the placement of nodes by utilizing the received signal strength information. Localization that utilizes clustering information in sensor node configurations based on energy availability helps the sensor node tracking process. This is because it starts with the cluster head with a higher energy availability level than the sensor node. Therefore, the tracked node can be a reference node for other unknown nodes in the next step. Game theory as an optimization algorithm will help determine the anchor node coalition. The selection of nodes as coalition members combines a geometric approach with Game theory. This proposed concept will be validated using a simulator built on the Matlab platform. Accuracy is an indicator of localization performance, and Root Mean Square Error (RMSE) was chosen as a measurement parameter to indicate the level of accuracy. The simulation results show that the number of dead sensor nodes can be delayed by approximate 1000 cycles if localization is carried out with Game theory. The experiment results show that network performance tends to increase after the clustering-based localization process. This is indicated by an increase in the number of data packets sent and a longer sensor node lifetime. The simulation results validate that there is an increase in data packets sent by about 20% in the data delivery test scenario. Localization itself in its implementation can experience obstacles in the form of interference. Radio signal interference can reduce the accuracy of the target node localization results. This condition can affect the quality of information retrieved by sensor nodes. This happens especially when the network supports remote sensing or monitoring systems where information is valuable. This disturbance arises because the transmission coincides on a transmission channel or the sensor is not located correctly. Therefore, it is necessary to schedule transmissions during localization and set anchor node positions. The transmission schedule arrangement is represented in the computation of the node transmission probability using a Game theory approach by considering the residual energy. The transmission probability of avoiding interference forms a node transmission scheduling scheme. Smooth data communication will make the quality of the localization process good. A low RMSE value characterizes it. Our experiments show that the probability of successful transmission increases by 20%, as shown by the graph.

Abstrak :
Shiplock merupakan salah satu pilihan paling baik untuk mengurangi emisi CO2 pada lahan gambut karena kemampuannya dalam mempertahankan elevasi muka air sungai namun bisa memenuhi kebutuhan masyarakat dalam memanfaatkan sungai sebagai jalur transportasi. Pemodelan numerik dilakukan untuk mengetahui efek suatu bangunan terhadap hidrodinamika sungai dan stabilitas rencana bangunan yang ada. Pemodelan tersebut dilakukan dengan skenario yang menggambarkan kondisi lapangan yang ada. Skenario pertama dilakukan untuk mengkalibrasi model numerik yang dikembangkan. Skenario optimum dilakukan dengan penambahan pelimpah samping berupa pipa berdiameter 12. Kesahihan suatu model dalam menirukan keadaan lapangan secara visual disajikan dengan penambahan nilai kuantitatif model numerik yang dikembangkan. Bangunan shiplock direncanakan pada tiga lokasi rencana di ruas sungai yang ditinjau. Nilai PBIAS dan RMSE model hasil pengembangan < 10% untuk lokasi 1 dan 2 serta 10% -15% di lokasi 3. Kenaikkan muka air akibat dari rencana bangunan shiplock dengan menambahkan pelimpah samping mencapai 1,135 m dilokasi 1, 1,39 dilokasi 2, dan 0,395 dilokasi 3. Simulasi stabilitas bangunan shiplock dilakukan dengan dua skenario, yaitu kombinasi cerucuk, pasir dan beton bertulanq, serta kombinasi cerucuk, timbunan tanah kerikil, combogrid. Skenario pertama mempunyai angka aman 2,9 dengan waktu konsolidasi 46,14 hari, sedangkan skenario kedua mempunyai angka am an 2,2 dengan waktu konsolidasi 35,48 hari.

Abstrak :
ABSTRAK
Sesuai peraturan BAPEPAMLK Nomor: PER-09/BL/2012 Pasal 11 bahwa nilai estimasi klaim yang terjadi tetapi belum dilaporkan IBNR dihitung berdasarkan estimasi sentral atau estimasi terbaik best estimate dengan menggunakan metode rasio klaim atau salah satu dari metode segitiga run-off triangle method . Metode Chain-Ladder dan Bornhuetter-Ferguson adalah metode berbasis triangle yang banyak dijadikan standar oleh auditor dan perusahaan asuransi dalam mengestimasi cadangan IBNR.Tujuan dari studi ini adalah untuk menganalisis daya estimasi metode cadangan klaim IBNR yang berbasis metode triangle. Dengan ukuran statistik MAD dan RMSE diketahui eror pada Metode Bornhuetter-Ferguson lebih kecil dalam mengestimasi cadangan klaim IBNR dibandingkan dengan Metode Chain-Ladder

---

ABSTRACT
According to regulations BAPEPAMLK Number PER 09 BL 2012 Article 11, the estimated value of claims incurred but not reported IBNR is calculated based on the estimated central or best estimate best estimate using the ratio of claims or one of the triangle method run off triangle method . Chain Ladder method and Bornhuetter Ferguson is a triangle based method that is used as a standard by the auditor and insurance companies. The aim of this study is to compare the predictive power of triangle methods in IBNR claims reserves estimation. Base on statistical measure MAD and RMSE, error on Bornhuetter Ferguson method is smaller in estimating the IBNR claims reserve compared with the Chain Ladder method.