Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Seiring pesatnya perkembangan teknologi informasi saat ini, data dalam bentuk citra digital dengan mudah kita kirimkan kepada orang lain menggunakan internet. Akan tetapi, kemudahan tersebut bisa menjadi sebuah ancaman untuk diri kita maupun orang lain. Maka dari itu keamanan sebuah citra digital menjadi sangat penting agar terhindar dari ancaman tersebut. Untuk meningkatkan keamanan citra digital , kita dapat menggunakan sebuah teknik yaitu teknik kriptografi. Pada skripsi ini, teknik kriptografi yang digunakan yaitu menggunakan fungsi Ikeda dalam proses acak baris dan kolom yang dilanjutkan proses difusi menggunakan fungsi Henon, serta dilakukan uji coba dengan kombinasi penggunaan kedua fungsi pada proses acak baris kolom dan difusi. Adapun ruang kunci yang dihasilkan pada algoritma ini mencapai , sehingga algoritma ini bertahan dari serangan bruteforce attack. Sensitivitas kunci mencapai dan sehingga membuat algoritma ini bertahan dari serangan differential attack. Histogram yang dihasilkan oleh proses enkripsi berdistribusi uniform, hal ini ditunjukkan dengan uji goodness of fit untuk semua nilai statistik uji nilai pixel serta nilai maksimal koefisien korelasi tiap tingkat keabuan yang dihasilkan oleh proses enkripsi yaitu hampir mendekati 0 yang berarti bahwa citra terenkripsi tidak memberikan informasi yang cukup mengenai citra asli sehingga membuat algoritma ini bertahan dari serangan statistical attack. Oleh karena itu, algoritma ini cukup baik digunakan untuk menjaga kerahasiaan sebuah citra digital. ...... Along with the rapid development of information technology today, the data in the form of digital images we easily send to others using the internet. However, the ease can be a threat to ourselves and others. Therefore the security of a digital image becomes very important in order to avoid the threat. To improve the security of digital imagery, we can use a technique that is cryptographic technique. In this research, cryptographic technique used is Ikeda function in random process of row and column which continued by diffusion process using Henon function, and tested with combination of use of both functions in column random process and diffusion. The key space generated in this algorithm reaches , so the algorithm survives the bruteforce attack. Key sensitivity reaches and so as to make this algorithm survive against differential attack. The histogram produced by the uniform distributed encryption process is shown by the goodness of fit test for all the pixel value test values and the maximum value of the correlation coefficient of each gray level generated by the encryption process is 0.0766 close to 0 which means that the encrypted image does not provide sufficient information about the original image so as to make this algorithm survive the attack statistical attack. Therefore, this algorithm is good enough to be used to maintain the confidentiality of a digital image.

Abstrak :
Radioterapi merupakan salah satu cara digunakan untuk mengobati kanker pada manusia. Perawatan radioterapi yang ideal memberikan radiasi dosis tinggi ke tumor tetapi dosis minimal ke jaringan normal di sekitarnya. Teknik Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT) dipilih karena dapat memungkinkan untuk menyelamatkan lebih banyak jaringan normal jika dibandingkan dengan teknik lainnya. Treatment Planning System (TPS) merupakan kunci untuk memaksimalkan distribusi dosis pasien dalam pelaksanaan radioterapi. Akan tetapi ketidakpastian geometris selalu ada dalam proses perencanaan dan pelaksanaan radioterapi. ICRU 50 merekomendasikan penerapan margin ke Planning Target Volume (PTV) sebagai kompensasi atas ketidakpastian geometri. Nilai margin untuk PTV akan dihitung dengan menggunakan persamaan yang dirokemendasikan oleh Stroom dan van Herk. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai margin untuk PTV melalui nilai kesalahan sistematik dan acak yang diperoleh dari data pasien yang menjalani perawatan radioterapi kanker payudara. Kriteria yang digunakan adalah pasien yang mendapatkan perawatan untuk kanker payudara, mendapatkan penyinaran dengan teknik IMRT menggunakan pesawat Halcyon di Instalasi Pelayanan Terpadu Onkologi Radiasi RSCM, verifikasi geometri dilakukan menggunakan citra EPID, dan memiliki 25 fraksi perawatan. Pengambilan data pergeseran dilakukan melalui perangkat lunak TPS Eclipse. Data yang diperoleh adalah data pergeseran isocenter yang dikoreksi secara online dalam tiga arah yaitu arah vertikal (anterior–posterior), longitudinal (cranial-caudal), dan lateral (left-right). Nilai kesalahan sistematik didapatkan melalui standar deviasi dari rata-rata pergeseran pasien, sedangkan nilai kesalahan acak didapatkan melalui rata-rata dari standar deviasi pergeseran pasien. Nilai-nilai tersebut digunakan untuk mendapatkan nilai margin untuk PTV berdasarkan persamaan margin untuk PTV rekomendasi Stroom dan van Herk. Nilai margin untuk PTV yang diperoleh dievaluasi kepada beberapa pasien dengan melakukan planning dan contouring ulang. Hasil dari planning dan contouring ulang akan dibandingkan dengan hasil dari penerapan margin yang disarankan oleh dokter. ......Radiotherapy is one of the methods used to treat cancer in humans. The ideal radiotherapy treatment delivers a high dose to the tumor but a minimal dose to the surrounding normal tissue. The Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT) technique was chosen because it can help save more normal tissue when compared to other techniques. The Treatment Planning System (TPS) is the key to maximizing the patient dose distribution in the implementation of radiotherapy. However, geometric uncertainty always exists in the process of planning and implementing radiotherapy. ICRU 50 recommends applying a margin to the Planning Target Volume (PTV) as compensation for geometric uncertainty. The margin value for PTV will be calculated using the equation recommended by Stroom and van Herk. This study aims to determine the margin value for PTV through systematic and random errors obtained from data on patients undergoing radiotherapy treatment for breast cancer. The criteria used were patients who received treatment for breast cancer, received radiation with the IMRT technique using a Halcyon aircraft at the Radiation Oncology Integrated Service Installation of RSCM, geometric levers were carried out using EPID images, and had 25 treatment fractions. data retrieval is done through the TPS Eclipse software. The data obtained is isocenter shift data which is corrected online in three directions, namely vertical (anterior-posterior), longitudinal (cranial-caudal), and lateral (left-right) directions. The systematic error value is obtained through the standard deviation of the shift mean, while the random error value is obtained through the average of the shift standard deviation. These values are used to obtain the margin value for PTV based on the margin equation for PTV recommended by Stroom and van Herk. Margin values for PTV obtained by some patients by planning and contouring. The results of the replanning and re-contouring will be compared with the results of applying the margins recommended by the doctor.

Abstrak :
Fabrikasi mikro adalah sebuah teknologi yang memakai beberapa metode dalam aplikasinya. Terdapat 3 metode dalam fabrikasi mikro, yaitu proses fisik, proses kimia, dan proses biologi. Pada aplikasi untuk pemakanan material digunakan milling, chemical etching, dan biomachining sebagai metode utama dalam penelitian. Pada masing-masing metode tersebut akan dihasilkan sebuah nilai kekasaran permukaan yang akan diaplikasikan untuk membuat nilai kekasaran pada channel microfluidic menjadi tinggi, sehingga mendapatkan proses aliran yang turbulen. Penelitian ini menganalisis nilai kekasaran permukaan pada masingmasing metode. Nilai ini dibandingkan antara satu nilai dengan nilai lainnya untuk melihat nilai kekasaran permukaan terbaik dalam aplikasi mold microfluidic. Terdapat 2 metode yang dibandingkan, yaitu biomachining dan etching. Metode tersebut memiliki sebuah keunggulan dalam aplikasi kekasaran permukaan, yaitu bersifat alami dan acak karena kekasaran yang dihasilkan tidak memiliki pola yang jelas. Bahwa pada Pada metode etching dilakukan penelitian dengan membuat variasi waktu yaitu 6, 8, 10, dan 12 menit, sedangkan pada biomachining dilakukan variasi waktu 12 dan 24 jam berdasarkan penelitian sebelumnya. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan alat ldquo;SURFCOM rdquo; dan Mikroskop Euromex untuk melihat nilai kekasaran , kedalaman channel yang dibuat masing-masing metode, dan bentuk permukaan hasil pemakanan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, didapatkan hasil optimum untuk masing-masing metode, yaitu waktu 8 menit pada metode etching dengan nilai kekasaran permukaan Ra 2.03 m kedalaman sebesar 31.89 m dan waktu 24 jam untuk biomachining dengan nilai kekasaran yang didapatkan adalah 2.02 m dan kedalaman sebesar 43.10 m. Berdasarkan data pada nilai optimum metode tersebut, didapatkan hasil optimum dengan menggunakan etching dengan nilai kedalaman yang dihasilkan lebih kecil daripada biomachining. ......Micro fabrication is a technology that uses multiple methods in their applications. There are three methods in the micro fabrication physical processes, chemical processes, and biological processes. In the applications of material removal, milling, chemical etching, and biomachining are used as the main method in the study. Each of these methods will produce a surface roughness value that will be applied to make the roughness value on microfluidic channel becomes high, so get turbulent flow process. This research analyze the surface roughness value of each method. These values will be compared each other to determine the best roughness value in a microfluidic mold application. There are two methods that are compared, those are biomachining and etching. This method has an advantage in the application of surface roughness, which is natural and due to the roughness generated random has no clear pattern. The research in etching method is done by making variation of time between 6, 8, 10, and 12 minutes, while in biomachining is done in 12 and 24 hours based on previous research. Data were collected by using Surfcom and Euromex Microscope to see the value of roughness, depth of channels created each method, and the surface shape ingestion results. Based on the research, the optimum result was obtained for each method, ie 8 minutes on etching method with surface roughness value Ra 2,03 m depth 31,89 m and 24 hours for biomachining with roughness value obtained is 2.02 m and Depth of 43,10 m. Based on the optimum values of these methods, the optimum value obtained by etching is smaller than biomachining.

Abstrak :
Munculnya teknologi 5G telah membuat teknologi tertentu dapat dicapai yang sebelumnya tidak dapat dicapai oleh 4G. Komunikasi Latensi Rendah Ultra-Reliable, sesuai dengan namanya adalah koneksi komunikasi dengan keandalan tinggi dan latensi rendah, Komunikasi Latensi Rendah Ultra-Reliable adalah bagian dari jaringan 5G yang mendukung aplikasi sensitif latensi seperti otomatisasi pabrik, mengemudi otonom, dan smart grid. Salah satu fitur utama Komunikasi Latensi Rendah Ultra-Reliable adalah latensi rendah, latensi rendah memungkinkan transmisi data dalam jumlah besar dalam waktu sesingkat-singkatnya. Komunikasi Ultra-Reliable Low Latency memiliki perbedaan yang signifikan dengan teknologi 4G atau LTE, hal ini dikarenakan jaringan 4G sampai saat ini memiliki latency paling rendah yaitu 4 milidetik sedangkan Ultra-Reliable Low Latency Communication memiliki latency 1-milidetik yang artinya empat kali lebih cepat atau empat peningkatan efisiensi seratus persen. Dengan persyaratan latensi sangat rendah, Komunikasi Latensi Rendah Ultra-Reliable hanya dapat dimulai dengan teknologi 5G. Namun, kondisi ideal untuk komunikasi latensi rendah yang sangat andal belum tercapai. Oleh karena itu, diusulkan metode reservasi sumber daya untuk memenuhi kebutuhan teknologi Komunikasi Latency Rendah Ultra-Reliable dimana akan dibuat algoritma untuk cadangan sumber daya yang dimiliki oleh komponen jaringan 5G seperti BTS dan peralatan pengguna. Algoritme akan mengelola reservasi pembukaan dan sumber daya lainnya sehingga lalu lintas jaringan Komunikasi Latensi Rendah Ultra-Reliable dapat memenuhi kriteria penundaan yang diharapkan. Dari hasil algoritma yang dibuat menunjukkan keberhasilan pada aspek delay namun untuk aspek reliabilitas masih terdapat kendala dimana jumlah perangkat pengguna masih terbatas. walaupun belum dapat memenuhi visi yang ingin dicapai, penelitian ini diharapkan dapat membantu pengembangan penelitian Komunikasi Ultra-Reliable Low Latency lainnya di masa yang akan datang. ......The advent of 5G technology has made certain technologies achievable that were previously unattainable by 4G. Ultra-Reliable Low Latency Communication, as the name implies is a communication connection with high reliability and low latency, Ultra-Reliable Low Latency Communication is part of a 5G network that supports latency sensitive applications such as factory automation, autonomous driving and smart grids. One of the main features of Ultra-Reliable Low Latency Communication is that low latency, low latency enables the transmission of large amounts of data in the shortest amount of time. Ultra-Reliable Low Latency Communication has a significant difference with 4G or LTE technology, this is because the 4G network to date has the lowest latency of 4 milliseconds while Ultra-Reliable Low Latency Communication has a 1-millisecond latency which means four times faster or faster. four hundred percent efficiency improvements. With ultra-low latency requirements, Ultra-Reliable Low Latency Communication can only start with 5G technology. However, the ideal conditions for highly reliable low-latency communication have not yet been achieved. Therefore, a resource reservation method is proposed to meet the needs of Ultra-Reliable Low Latency Communication technology where an algorithm will be created to reserve resources owned by 5G network components such as BTS and user equipment. The algorithm will manage opening reservations and other resources so that the Ultra-Reliable Low Latency Communications network traffic can meet the expected delay criteria. From the results of the algorithm made, it shows success in the delay aspect, but for the reliability aspect there are still obstacles where the number of user devices is still limited. although it has not been able to fulfill the vision to be achieved, this research is expected to help the development of other Ultra-Reliable Low Latency Communication research in the future.

Abstrak :
Planning Target Volume (PTV) adalah konsep geometris dan ditentukan untuk memilih pengaturan sinar yang sesuai, dengan mempertimbangkan efek dari semua variasi geometris yang memungkinkan, untuk memastikan bahwa dosis yang ditentukan benar-benar diserap pada Clinical Target Volume (CTV). Penambahan margin diperlukan untuk mendapatkan PTV dari CTV yang telah ditentukan. Margin tersebut bisa berdasarkan hitungan manual maupun referensi penelitian yang sudah tersedia sebelumnya. Margin CTV-ke-PTV dapat dihitung menggunakan rumus Van Herk yang membutuhkan nilai kesalahan sistematik dan acak dari nilai pergeseran pasien. Pada penelitian ini, data pergeseran pasien yang digunakan adalah sejumlah 21 pasien kanker nasofaring di RSUPN Dr. Cipto Mangunkusumo. Pergeseran dilihat dari berbagai arah, yaitu laterolateral (LL), kraniokaudal (KK), dan anteriorposterior (AP), sehingga margin PTV yang didapatkan juga dari masing-masing arah. Margin yang digunakan secara klinis di RSUPN Dr. Cipto Mangunkusumo adalah 0,5 cm dari semua arah, sedangkan margin yang didapat dengan rumus Van Herk adalah 0,4 cm pada sumbu LL, 0,5 cm pada sumbu KK, dan 0,2 cm pada AP. Hal tersebut berpengaruh pada organ at risk (OAR) yang akan menerima lebih sedikit dosis dari margin yang biasanya diterapkan karena pada sumbu LL dan AP nilai margin lebih kecil.  ......Planning Target Volume (PTV) is a geometric concept and it is determined to select an appropriate beam setting, by considering the effects of all possible geometric variations. This volume aims to ensure that the specified dose is absorbed at the CTV. Additional margin is required to generate PTV from delineated CTV. The margin can be based on manual calculations or research references that have been previously available. The CTV-to-PTV margin can be calculated using the Van Herk formula which requires the systematic and random error values of the patient shift. In this study, the patient shift data were 21 patients with nasopharyngeal cancer at Dr. RSUPN. Cipto Mangunkusumo. The shift can be seen from various directions, anterior-posterior (AP), cranial-caudal (CC), left-right (LR) so that the PTV margin obtained is also from each direction. In the clinical routine of Dr. RSUPN. Cipto Mangunkusumo, PTV margin for NPC cases was 0.5 cm from all directions. However, the margin obtained by the Van Herk formula were 0.4 cm on the LR axis, 0.5 cm on the CC axis, and 0.2 cm on the AP. This affects the organ at risk (OAR) which received fewer doses than the standard margin because on the LR and AP axes the margin values are smaller.

Abstrak :
Radioterapi merupakan salah satu cara digunakan untuk mengobati kanker pada manusia. Perawatan radioterapi yang ideal memberikan radiasi dosis tinggi ke tumor tetapi dosis minimal ke jaringan normal di sekitarnya. Teknik Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT) dipilih karena dapat memungkinkan untuk menyelamatkan lebih banyak jaringan normal jika dibandingkan dengan teknik lainnya. Treatment Planning System (TPS) merupakan kunci untuk memaksimalkan distribusi dosis pasien dalam pelaksanaan radioterapi. Akan tetapi ketidakpastian geometris selalu ada dalam proses perencanaan dan pelaksanaan radioterapi. ICRU 50 merekomendasikan penerapan margin ke Planning Target Volume (PTV) sebagai kompensasi atas ketidakpastian geometri. Nilai margin untuk PTV akan dihitung dengan menggunakan persamaan yang dirokemendasikan oleh Stroom dan van Herk. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai margin untuk PTV melalui nilai kesalahan sistematik dan acak yang diperoleh dari data pasien yang menjalani perawatan radioterapi kanker payudara. Kriteria yang digunakan adalah pasien yang mendapatkan perawatan untuk kanker payudara, mendapatkan penyinaran dengan teknik IMRT menggunakan pesawat Halcyon di Instalasi Pelayanan Terpadu Onkologi Radiasi RSCM, verifikasi geometri dilakukan menggunakan citra EPID, dan memiliki 25 fraksi perawatan. Pengambilan data pergeseran dilakukan melalui perangkat lunak TPS Eclipse. Data yang diperoleh adalah data pergeseran isocenter yang dikoreksi secara online dalam tiga arah yaitu arah vertikal (anterior – posterior), longitudinal (cranial – caudal), dan lateral (left – right). Nilai kesalahan sistematik didapatkan melalui standar deviasi dari rata-rata pergeseran pasien, sedangkan nilai kesalahan acak didapatkan melalui rata-rata dari standar deviasi pergeseran pasien. Nilai-nilai tersebut digunakan untuk mendapatkan nilai margin untuk PTV berdasarkan persamaan margin untuk PTV rekomendasi Stroom dan van Herk. Nilai margin untuk PTV yang diperoleh dievaluasi kepada beberapa pasien dengan melakukan planning dan contouring ulang. Hasil dari planning dan contouring ulang akan dibandingkan dengan hasil dari penerapan margin yang disarankan oleh dokter. ......Radiotherapy is one of the methods used to treat cancer in humans. The ideal radiotherapy treatment delivers a high dose to the tumor but a minimal dose to the surrounding normal tissue. The Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT) technique was chosen because it can help save more normal tissue when compared to other techniques. The Treatment Planning System (TPS) is the key to maximizing the patient dose distribution in the implementation of radiotherapy. However, geometric uncertainty always exists in the process of planning and implementing radiotherapy. ICRU 50 recommends applying a margin to the Planning Target Volume (PTV) as compensation for geometric uncertainty. The margin value for PTV will be calculated using the equation recommended by Stroom and van Herk. This study aims to determine the margin value for PTV through systematic and random errors obtained from data on patients undergoing radiotherapy treatment for breast cancer. The criteria used were patients who received treatment for breast cancer, received radiation with the IMRT technique using a Halcyon aircraft at the Radiation Oncology Integrated Service Installation of RSCM, geometric levers were carried out using EPID images, and had 25 treatment fractions. data retrieval is done through the TPS Eclipse software. The data obtained is isocenter shift data which is corrected online in three directions, namely vertical (anterior – posterior), longitudinal (cranial – caudal), and lateral (left – right) directions. The systematic error value is obtained through the standard deviation of the shift mean, while the random error value is obtained through the average of the shift standard deviation. These values ​​are used to obtain the margin value for PTV based on the margin equation for PTV recommended by Stroom and van Herk. Margin values ​​for PTV obtained by some patients by planning and contouring. The results of the re-planning and re-contouring will be compared with the results of applying the margins recommended by the doctor.

Abstrak :
ABSTRAK
Menindaklanjuti penelitian yang telah dilaksanakan pada tahun 2016 berjudul "Kemampuan Penguasaan Passive Voice Mahasiswa Semester 4 Prodi Perbankan dan Keuangan TA 2015-2016". Penelitian ini dilandasi oleh pentingnya penguasaan Passive Voice, karena menggunakan Passive Voice secara tepat sangat membantu dalam menyelesaikan tugas-tugas English 4. Tujuan jangka panjang dari penelitian ini untuk mengetahui peningkatan kemampuan Passive Voice Mahasiswa Prodi Perbankan dan Keuangan Politeknik Negeri Medan Tahun Akademik 2016-2017 setelah menggunakan permainan acak kata; dan seberapa besar kemampuan penguasaan Passive Voice mahasiswa tersebut setelah menggunakan permainan acak kata. Model Penelitiannya adalah Penelitian Tindakan Kelas (PTK) model Kemmis dan Mc Taggart, metode dalam penelitian ini menggunakan data kualitatif dengan alat (instrumen) pengumpul data yang dipergunakan dalam penelitian ini berupa pre-test dan post-test kemampuan penguasaan passive voice bahasa Inggris. Teknik analisis data yang digunakan adalah teknik analisis deskriftif kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan kemampuan penguasaan passive voice responden mengalami peningkatan setelah dilakukan permainan acak kata dan hasilnya adalah sebagai berikut: (1) Kemampuan penguasaan passive voice mahasiswa semester 6 Program Studi Perbankan dan Keuangan mengalami peningkatan setelah dilakukan permainan acak kata; dan (2) besarnya peningkatan kemampuan penguasaan passive voice hasil Post-Test terhadap Pre-Test Pre-Test rata-rata meningkat sebesar 3,16 atau 65,50%. Peningkatan kemampuan passive voice yang memadai/lebih baik memudahkan responden (mahasiswa) untuk membuat application letters, working rules, contract, meeting, report writing, dan bentuk tugas lainnya yang semua hal itu biasanya menggunakan kalimat-kalimat dalam bentuk passive voice.

Abstrak :
Tesis ini membahas tentang pengujian efisiensi bentuk lemah pada pasar modal Indonesia. Pengujian dilaksanakan dengan metode run test terhadap data harian return IHSG pada periode 2008-2013. Pengujian jugadilakukan terhadap return saham-saham yang selalu tergabung dalam LQ45 selama tahun periode penelitian sebagai eviden terhadap pengujian IHSG. Kemudian penelitian dilanjutkan dengan pemodelan ARIMA terhadap data return IHSG yang dilanjutkan dengan pemodelan terhadap return saham sebagai eviden terhadap hasil pemodelan IHSG. Hasil yang diperoleh dari uji run adalah bahwa return IHSG adalah merupakan data yang acak. Sementara hasil yang diperoleh dari pemodelan ARIMA adalah bahwa return IHSG masih dapat dimodelkan.

---

This thesis discusses about testing of market efficiency in Indonesian Stocks Exchange. Testing performed using run test and ARIMA modeling. Run test used for testing of daily return data of market indices (IHSG) during 2008-2013 period. Testing also performed on return of every stock that always include in LQ45 indices during periode of the study as evidence to IHSG testing. ARIMA modeling use to forecast daily return of IHSG indices and daily return of every stock that always included in LQ45 during periode of the study as evidence of IHSG modeling. The result of run test shows that return of IHSG is random. But the result of ARIMA modeling shows that IHSG return still has a model that can predict its value.

Abstrak :
Asuransi jiwa merupakan salah satu dari banyak pilihan bagi orang-orang yang mengkhawatirkan ketidakpastian masa depan mereka, karena asuransi jiwa dirancang untuk melindungi terhadap dampak keuangan serius yang diakibatkan oleh kematian seseorang. Variasi penting dari asuransi jiwa tunggal adalah asuransi jiwa survivorship yang mencakup dua atau lebih individu. Di bawah kontrak tersebut, manfaat kematian dibayarkan hanya pada kematian terakhir. Valuasi asuransi merupakan kegiatan yang penting bagi perusahaan asuransi. Melalui valuasi, perusahaan asuransi dapat mengetahui status finansialnya agar dapat memenuhi kewajibannya di masa depan. Secara tradisional, aktuaris mengasumsikan tingkat pengembalian yang konstan dan mortalitas independen dalam valuasi asuransi jiwa bersama. Namun, terdapat minat yang cukup besar dalam literatur aktuaria untuk mempelajari model tingkat bunga stokastik dan asumsi mortalitas dependen untuk valuasi asuransi. Pada artikel ini disajikan formula matematis yang berguna untuk melakukan valuasi asuransi jiwa survivorship dengan tingkat pengembalian stokastik dan mortalitas dependen. Valuasi dilakukan dengan menghitung nilai ekspektasi dari variabel acak loss prospektif, dengan mengasumsikan proses AR 1 dan model Frank rsquo;s Copula untuk memodelkan tingkat pengembalian dan mortalitas dependen masa hidup dari pemegang polis. Selanjutnya dilakukan contoh perhitungan dari satu buah polis dan satu buah portofolio non-homogen. ...... Life insurance is one of the many options for people with concerns about the uncertainty of their future, because it rsquo s designed to protect against the serious financial impact resulting from an individual 39 s death. An important variation of the single life insurance is the survivorship life insurance which covers two or more lives. Under such contract, a death benefit is paid out only on the last death. Insurance valuation is a very important tool for many insurance companies. Through valuation, an insurance company is able to know its financial status to meet its future obligations. Traditionally, actuaries assume constant rates of return and independent mortality in valuing joint life insurance. However, there rsquo s been considerable interest in the actuarial literature in studying stochastic interest rate and dependent mortality assumptions for insurance valuations. In this study, the mathematical formulas to value a survivorship life insurance with stochastic rates of return and dependent mortality are presented. The valuation is conducted by calculating the expectation of the prospective loss random variable, by assuming an AR 1 process and Frank 39 s Copula to model the rates of return and dependent mortality of the policyholders, respectively. Finally, the calculation examples are done for one policy and one non homogeneous portfolio.