ABSTRAK
Perusahaan asuransi adalah perusahaan yang menerima pelimpahan risiko atas diri tertanggung, sehingga perusahaan asuransi perlu memperhatikan kerugian yang ditimbulkan sebagai akibat terjadinya klaim. Mengestimasi kerugian klaimmerupakan tugas penting bagi perusahaan asuransi untuk memprediksi kewajibanmereka. Total kerugian dalam portofolio perusahaan didefinisikan sebagaisejumlah kerugian polis. Kerugian polis pada asuransi kesehatan dapat dihitungberdasarkan dua variabel, yaitu frekuensi dan severity klaim. Dalam literaturStatistika, joint distribution adalah metode analisis statistika yang dapatmenggabungkan dua distribusi data yang berbeda, salah satunya adalah Copula.Tesis ini memberikan penjelasan tentang Copula dalam mengestimasi kerugianpolis pada asuransi kesehatan dimana studi kasus yang diambil adalah perusahaanasuransi XYZ. Selanjutnya, penulis melakukan regresi antara kedua GeneralizedLinear Model (GLM) dari frekuensi klaim dan severity klaim dengan menggunakanmodel regresi berbasis copula yang diestimasi dengan Maximum LikelihoodEstimation (MLE). Model terbaik dan keakuratan model ditentukan berdasarkannilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Root Mean Square Error (RMSE)terkecil. Pada akhirnya, model regresi berbasis copula Frank lebih baikdibandingkan model regresi berbasis copula lainnya yang dapat digunakan untukmemprediksi kerugian polis asuransi kesehatan pada periode berikutnya

---

ABSTRACT
The insurance company is a company that received delegation of the risks it hasinsured, so that this company needs to pay attention to losses incurred as a result ofa claim. Estimating losses of claim is an important task for insurance companies topredict their obligations. Total losses in the company's portfolio is defined as theamount of loss policy. Losses in the health insurance policy can be calculated basedon two variables: the frequency and severity of claims. In the literature of Statistics,joint distribution is a method of statistical analysis that can combine two differentdata distribution, it is Copula. This thesis aims to provide a study of Copula for theestimation of loss claims in health insurance, case study is taken from an insurancecompany XYZ. Further, the authors conducted a regression between theGeneralized Linear Model (GLM) of claim frequency and claim severity usingCopula-based Regression Model is estimated by Maximum Likelihood Estimation(MLE). The best model and model accuracy is determined based on the smallest ofAkaike Information Criterion (AIC) and Root Mean Square Error (RMSE). In theend of analysis, Frank Copula-based Regression Model is better than other CopulabasedRegression Model that can be used to predict the loss of health insurancepolicy in the next period.