Webinar Series: Matematika di Era Disrupsi Teknologi

Pada tanggal 5 September 2022, Program Studi S1 Matematika Fakultas Sains dan Teknologi (FST) UT menyelenggarakan webinar dengan tema “Matematika di Era Disrupsi Teknologi: Tantangan dan Terapannya di Bidang Aktuaria”. Dua narasumber yang pakar di bidang Aktuaria, Dr. Adhitya Ronnie Effendie, S.Si., M.Si. (Dosen Departemen Matematika FMIPA UGM) dan Dr. Handayani, M.M. FSAI (Ketua Komite Ujian dan Kurikulum Persatuan Aktuaris Indonesia),  diundang pada kegiatan webinar ini untuk memberikan pencerahan dan insightful seputar tema. Adapun pembawa acara dan moderator berasal dari dosen Prodi S1 Matematika FST UT, masing-masing Selly Anastassia Amelia Kharis, S.Pd., M.Si. dan Elin Herlinawati, M.Si. Acara ini diawali dengan sambutan dari Dr. Subekti Nurmawati, M.Si., selaku Dekan FST UT, serta dihadiri oleh peserta dari berbagai kalangan baik itu mahasiswa, dosen, praktisi, maupun peserta umum.

Apakah yang dimaksud dengan disrupsi? Menurut Dr. Handayani, disrupsi berarti tercabut dari akarnya. Aktuaris (profesi di bidang Aktuaria) banyak mengalami disruption force dan yang paling besar adalah perubahan iklim dan big data. Dampak perubahan iklim bagi asuransi adalah acaknya pola data masa lalu yang digunakan untuk memprediksi masa depan dan hal ini menjadi tantangan bagi aktuaris dalam perhitungan premi. Di sisi lain, big data memberikan tantangan bagi aktuaris untuk dapat memanfaatkan data dengan optimal, membuat model yang lebih representatif dan inovatif dalam rangka self disruption, dan tidak tenggelam dalam data. Selanjutnya pada sisi akademik, Dr. Ronnie memaparkan manfaat sains data sebagai bentuk peran matematika dalam menghadapi tantangan di era disrupsi teknologi. Sains data merupakan ilmu pengetahuan dari data yang berbentuk apa saja, contoh: database, data mining, data visualization, dan machine learning/statistical learning. Dalam hal ini, analisis prediktif dibutuhkan untuk menggali data-data dan mengambil keputusan keuangan. Salah satu contoh model analisis prediktif adalah Generalized Linear Model (GLM).

Sebagai penutup, peserta memberikan feedback di akhir kegiatan webinar. Harapan beberapa peserta antara lain diselenggarakannya kembali webinar dengan tema pemodelan dan riset operasi.(SUNM)