Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Frekuensi klaim umumnya dimodelkan dengan Generalized Linear Model dan model-model lainnya yang serupa seperti regresi Poisson dan regresi Logistik. Akan tetapi, model-model tersebut tidak memperhitungkan adanya autokorelasi spasial, atau terjadinya hubungan yang erat antara daerah-daerah yang berdekatan, sedangkan frekuensi klaim dibuktikan bahwa ia dipengaruhi oleh lokasi yang diamati. Model spasial Besag-York-Mollié (BYM) dapat diimplementasikan ke dalam data klaim pada beberapa daerah yang berdekatan dan memiliki potensi untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibanding dengan model-model non-spasial. Akan dilakukan penelitian terhadap model BYM untuk menjelaskan kegunaan model tersebut dan memberikan alternatif bagi model-model yang biasa digunakan untuk pemodelan frekuensi klaim. Untuk mengevaluasi performa dari model BYM, maka model tersebut akan diimplementasikan kepada data simulasi, kemudian efektivitas dari model juga akan dibandingkan terhadap model-model lainnya menggunakan ukuran Deviance Information Criterion atau DIC. Hasil analisis menunjukkan bahwa model BYM memiliki potensi untuk menjadi model yang paling akurat dalam memprediksikan frekuensi klaim pada daerah-daerah dengan autokorelasi spasial yang kuat.

---

Claims frequency modelling is usually done using Generalized Linear Models or other similar models such as Poisson regression and Logistik Regression. However these models do not take in account spatial autocorrelation, or the event in which neighboring areas would have a close relationship, even though claims frequency has been proven to be influenced by the observed locations. The spatial Besag-York-Mollié model can be implemented in claims data for several neighboring areas and has potential to be more accurate than non-spatial models in predicting claims frequency. Research towards the BYM model will be done to explain the usage of the model and provide an alternative to other models usually used for claims frequency. To evaluate the effectiveness of the model, the BYM model is then implemented into simulation data, and its effectiveness is compared to other models using the Deviance Information Criterion or DIC. The result of the analysis shows that the BYM model has potential to be the best model for cases that have a strong spatial relationship."

"Premi adalah sejumlah uang yang ditetapkan oleh perusahaan asuransi atau perusahaan reasuransi dan disetujui oleh pemegang polis untuk dibayarkan. Hal tersebut sesuai dengan perjanjian asuransi atau perjanjian reasuransi. Dalam penetapan tarif premi asuransi kendaraan bermotor, perusahaan asuransi memperhitungkan eksposur risiko yang diterima kendaraan bermotor untuk mengestimasi jumlah klaim. Pada umumnya, perusahaan asuransi kendaraan bermotor hanya memperhitungkan faktor durasi kontrak asuransi dalam memperhitungkan eksposur risiko. Namun, pada kenyataannya terdapat faktor lain yang memengaruhi risiko terjadinya kecelakaan, salah satunya adalah jarak tempuh kendaraan. Faktor risiko jarak tempuh telah dipertimbangkan pada asuransi Pay-As-You-Drive (PAYD). Pada penelitian ini, dilakukan penghitungan eksposur risiko pada kendaraan bermotor dengan memperhitungkan jarak tempuh kendaraan dan durasi kontrak asuransi. Tujuannya adalah untuk melihat efek simultan yang dihasilkan oleh jarak tempuh dan durasi kontrak asuransi sebagai kovariat terhadap variabel respons jumlah klaim menggunakan Generalized Additive Model (GAM). GAM digunakan untuk menangkap kemungkinan adanya hubungan non-linear antara kovariat dengan variabel respons. Dalam penelitian ini, GAM dikonstruksi dengan cubic splines dan untuk mengestimasi koefisien model, digunakan metode Penalized Iteratively Reweighted Least Squares (PIRLS). Setelah koefisien model diestimasi, GAM dapat digunakan untuk memprediksi nilai frekuensi klaim. Nilai frekuensi tersebut dapat dimanfaatkan untuk menentukan relativitas harga premi terhadap reference premium. Reference premium adalah nilai premi yang diterapkan ketika diasumsikan tidak ada pengaruh dari kovariat. Selanjutnya, GAM diimplementasikan pada data klaim asuransi kendaraan bermotor untuk menentukan tarif premi.

---

Premium is an amount of money set by an insurance company or reinsurance company and agreed upon by the policyholder to be paid based on an insurance or reinsurance policy. In establishing premium rates for motor vehicle insurance, insurance companies consider the risk exposure associated with motor vehicles to calculate the estimated number of claims. Generally, motor vehicle insurance companies only consider the duration of the insurance contract when calculating risk exposure. However, there are other factors that influence the risk of accidents, one of which is the distance traveled by the vehicle. The mileage risk factor has been considered in Pay-As-You-Drive (PAYD) insurance. In this study, risk exposure in motorized vehicles was calculated by considering the distance traveled by the vehicle and the duration of the insurance contract. The objective is to examine the simultaneous effects of mileage and insurance contract duration as covariates on the response variable of claim amount using the Generalized Additive Model (GAM). GAM is used to capture the possibility of a non-linear relationship between the covariates and the response variable. In this study, GAM is constructed with cubic splines and to estimate the model coefficients, the Penalized Iteratively Reweighted Least Squares (PIRLS) method is used. Once the model coefficients are estimated, the GAM can be used to predict claim frequency values. The frequency value can be used to determine the relativity of the premium price to the reference premium. The reference premium is the premium value that is applied when it is assumed that there is no influence from covariates. Furthermore, GAM is implemented on motor vehicle insurance claim data to determine premium rates."

"Tesis ini membahas mengenai analisa pengaruh variabel demografi yaitu umur pemilik kendaraan bermotor dan profesi dengan mengikutsertakan beberapa variabel kontrol yang dinilai juga memiliki hubungan. Penelitian ini menggunakan metode Generalized Linear Method dan memberikan hasil yang menunjukkan bahwa, hanya variabel umur pemilik kendaraan bermotor yang signifikan terhadap variabel severitas klaim, frekuensi klaim dan premi murni. Semakin bertambah usia seseorang akan berpengaruh terhadap penurunan premi dikarenakan semakin tinggi tingkat kehati-hatiannya sehingga premi yang diberikan semakin rendah.

---

This thesis discusses the analysis of the influence of demographic variables such as age andprofession of motor vehicle owners . by including some of the control variables assessed also hashubunagn . This research method menggunazan Generalized Linear Method and results showedthat only age variable motor vehicle owners are significant to the variable severity of claims ,claim frequency and pure premium . The more mature person will affect the premium declinedue to the higher level of caution that given the lower premiums"

"ABSTRAKPenerapan referensi tarif premi risiko murni asuransi kendaraan bermotor yang ditetapkan Departemen Keuangan belum mencerminkan perkiraan klaim peserta asuransi sesuai karakteristik risikonya sehingga menimbulkan kekurangadilan bagi peserta asuransi. Penelitian ini mencoba mengidentifikasi variabel-variabel yang mempengaruhi claim frequency dan claim severity untuk dipertimbangkan dalam penyusunan referensi tarif premi risiko murni yang lebih adil. Melalui metode regresi linier terbukti bahwa variabel-variabel Wilayah Operasional dan Status Polis memiliki pengaruh yang signifikan terhadap claim frequency, sedangkan variabel Wilayah Operasional, Umur Kendaraan, Status Polis, dan Harga Pertanggungan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap claim severity. Berdasarkan variabelvariabel yang memiliki pengaruh yang signifikan tersebut disusun tarif premi risiko murni dengan klasifikasi tarif yang lebih adil.

---

ABSTRACT

Pure risk premium rate reference issued by Ministry Of Finance is not yet considering all relevant variables that influence projected policyholders claim. This research triesb to identify variables that influencing Claim Frequency and Claim Severity that ends up in claim cost. Results of this research show that Region and Policy Status (i.e. new or old business) significantly influence Claim Frequency, while Region, Vehicle Age, Policy Status, and Sum Insured significantly influence Claim Severity. Based on variables that significantly influence the Claim Frequency and Claim Severity, pure rate premiums are classified to better reflect projected policyholders claim and equitable. The pure risk premium resulted from this research believed to be more equitable than pure risk premium referenced by Ministry of Finance."

"Dalam studi statistik, mengukur ketergantungan antar variabel sering kali diperlukan untuk memahami perilaku dari variabel-variabel tersebut. Pada skripsi ini, untuk merepresentasikan ketergantungan antar variabel akan digunakan model copula. Copula diterapkan dalam memodelkan ketergantungan pada studi keuangan dan statistik, bahkan diperkenalkan dalam studi aktuaria untuk menghitung total kerugian pada industri asuransi kendaraan bermotor. Perusahaan asuransi, sebagai pihak yang menyediakan asuransi kendaraan bermotor, harus bisa memprediksi kemungkinan kerugian yang akan terjadi guna memprediksi kewajiban dan menyusun strategi perusahaan di masa depan. Total kerugian pada asuransi kendaraan bermotor dapat dihitung berdasarkan dua variabel, yaitu frekuensi klaim dan severitas klaim. Kedua variabel tersebut memiliki distribusi yang berbeda dan terkadang ditemukan ketergantungan di antara keduanya sehingga diperlukan model yang dapat menghubungkannya. Dalam beberapa kasus, kerugian juga dipengaruhi oleh faktor-faktor risiko lainnya yang disebut sebagai kovariat. Salah satu metode analisis statistik untuk menggabungkan dua distribusi data berbeda yang saling berhubungan beserta kovariat adalah dengan model copula berbasis regresi. Hal ini dilakukan dengan menggabungkan marginal Generalized Linear Model dari frekuensi dan severitas klaim. Dengan karakteristik yang berbeda dari kedua data maka model dibentuk dengan pendekatan mixed copula. Copula yang digunakan adalah copula Gaussian dan estimasi parameter dilakukan dengan Maximization by Parts (MBP). Berdasarkan parameter yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa terdapat ketergantungan positif antara frekuensi dan rata-rata severitas klaim. Dengan mempertimbangkan unsur dependensi pada frekuensi dan rata-rata severitas klaim, diperoleh nilai ekspektasi total kerugian yang lebih besar dibandingkan tanpa mempetimbangkan unsur dependensi.

---

In statistical studies, measuring dependencies between variables is often necessary to understand the behavior of those variables. In this thesis, to represent the dependency between variables, the copula model will be used. Copula is applied to modeling dependencies in financial and statistical studies and has even been introduced in actuarial studies to calculate total losses in the motor vehicle insurance industry. Insurance companies, as parties that provide motor vehicle insurance, must be able to predict possible losses that will occur in order to predict liabilities and develop company strategies in the future. Total losses in motor vehicle insurance can be calculated based on two variables, namely claim frequency and claim severity. These two variables have different distributions, and sometimes dependencies are found between them, so a model is needed that can relate them. In some cases, losses are also influenced by other risk factors known as covariates. One statistical analysis method for combining two different, interconnected data distributions and covariates is a regression-based copula model. This is done by combining marginal generalized linear models of claim frequency and severity. With the different characteristics of the two data sets, the model was formed using a mixed copula approach. The copula used is a Gaussian copula, and parameter estimation is done using Maximization by Parts (MBP). Based on the parameters obtained, it can be concluded that there is a positive dependence between the frequency and average claim severity. By considering the dependency element on the frequency and average severity of claims, the expected total loss value is greater than without considering the dependency element."

"Skripsi ini membahas masalah dalam asuransi kerugian mobil, yaitu mencari nilai tingkat premi bagi suatu group peserta yang bergabung dengan group lain membentuk konsorsium Asuransi Kolektif. Proses penawaran tingkat premi yang kemudian diikuti dengan penertapan tingkat premi bagi suatu group peserta Asuransi Kolektif diselesaikan dengan bantuan Teori Game."

"Mayoritas kegiatan pembelian kendaraan bermotor yang dilakukan oleh masyarakat di Indonesia menggunakan jasa perusahaan pembiayaan konsumen. Masyarakat selaku debitur harus menyetujui isi perjanjian pembiayaan konsumen yang telah disediakan oleh perusahaan pembiayaan, dimana klausulanya bersifat baku sehingga debitur tidak memiliki posisi tawar atas syarat dan kondisi perjanjian termasuk dalam hal kewajiban melakukan penutupan asuransi. Seringkali ditemukan keluhan konsumen terhadap persyaratan kewajiban tersebut yang dirasa tidak sesuai dengan perundang-undangan yang berlaku, serta konsumen tidak mendapat kejelasan terkait penyelesaian klaim dan penggantian kerugian bila terjadi risiko di kemudian hari. Atas dasar hal tersebut dilakukan penelitian yang bersifat eksplanatoris untuk menjelaskan hal-hal terkait aspek perasuransian dalam perjanjian pembiayaan konsumen.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tindakan perusahaan pembiayaan yang mewajibkan konsumen untuk melakukan penutupan asuransi pada perusahaan tertentu tidak bertentangan dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Pembayaran ganti kerugian dalam hal ini langsung diberikan kepada perusahan pembiayaan karena kedudukan konsumen dikuasakan kepada perusahaan pembiayaan. Perusahaan asuransi juga wajib untuk mengcover ganti kerugian terhadap objek pembiayaan selama jangka waktu pertanggungan tersebut berlangsung meskipun pembayaran angsuran menunggak. Dengan demikian pelaku usaha baik perusahaan pembiayaan maupun perusahaan asuransi wajib memberikan penjelasan terkait isi perjanjian, maksud dan tujuan, serta kedudukan dan hak dan kewajiban para pihak sehingga tidak ada yang merasa dirugikan. Sebaliknya konsumen sebelum menyetujui perjanjian harus memiliki pemahaman yang baik atas klausul-klausul perjanjian dan bersikap kritis bila menemukan hal-hal yang kurang berkenan."

"Tren kenaikan frekuensi dan severitas klaim untuk klaim asuransi kendaraan bermotor menyebabkan dibutuhkannya metode otomatisasi baru untuk memprediksi probabilitas seorang pemegang asuransi kendaraan akan mengajukan klaim jika diberikan data historis mengenai pemegang asuransi tersebut, agar perusahaan asuransi dapat memilah dan memproses lebih lanjut para pemegang polis yang kemungkinan mengajukan klaimnya tinggi. Masalah ini dapat diselesaikan dengan berbagai metode, salah satunya dengan machine learning, yang mengkategorisasikan masalah tersebut sebagai masalah supervised learning. Volume data yang besar dan banyaknya kemungkinan adanya missing values pada data pemegang asuransi menjadi dua aspek yang mempengaruhi pemilihan model machine learning yang tepat. XGBoost merupakan model gradient boosting machine learning baru yang dapat mengatasi missing value dan volume data besar sehingga XGBoost diklaim merupakan metode yang tepat untuk digunakan pada masalah tersebut. Dalam skripsi ini akan diaplikasikan metode XGBoost kepada masalah ini, dan akan dibandingkan hasilnya dengan berbagai metode machine learning lainnya, seperti AdaBoost, Stochastic Gradient Boosting, Random Forest, Neural Network, dan Logistic Regression.

---

The increasing trend of claim frequency and claim severity for auto-insurance result in a need of new methods to predict whether a policyholder will file an auto-insurance claim or not, given historical data about said policyholder, so that insurance industries can further process policyholders with high claim probability. This problem can be solved with many methods, one of which is machine learning, which categorizes this problem as a supervised learning problem. The high data volume and the existence of missing values on a policyholders historical data are aspects that the chosen machine learning model must be able to handle. XGBoost is a novel gradient boosting machine learning problem that is able to inherently handle missing values and high volume of data, which should make the model suitable for this problem. In this thesis, XGBoost will be applied to this problem, and its performance will be compared by other machine learning models, such as AdaBoost, Stochastic Gradient Boosting, Random Forest, Neural Network, and Logistic Regression."