Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Asuransi konvensional dan asuransi syariah memiliki perbedaan secara konsep yaitu transfer of risk yang bersifat komersial pada asuransi konvensional dan sharing of risk yang bersifat tolong-menolong pada asuransi syariah. Asuransi konvensional yang bersifat komersial memiliki praktik gharar, maisir, dan riba yang tidak sesuai dengan prinsip-prinsip syariah. Sharing of risk pada asuransi syariah bertujuan untuk menghilangkan hal tersebut. Sharing of risk menjadi penyebab adanya dana tabarru’, yaitu dana dari peserta asuransi yang dikelola perusahaan asuransi syariah tetapi bukan milik perusahaan tersebut. Dana tabarru’ perlu dihitung karena digunakan untuk membayar klaim asuransi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menghitung dana tabarru’ adalah Cost of Insurance (COI) karena kontribusi (disebut premi dalam asuransi konvensional) dihitung ulang setiap tahun untuk mengurangi ketidakpastian. Pada metode COI diperlukan asumsi tingkat investasi, asumsi biaya pengelolaan (ujrah), dan asumsi tingkat mortalitas. Pada skripsi ini digunakan hukum mortalitas Gamma-Gompertz untuk menghitung tingkat mortalitas karena hukum ini mempertimbangkan variabel selain usia yang tidak teramati sehingga dapat menghasilkan estimasi tingkat mortalitas yang lebih akurat. Estimasi parameter untuk hukum mortalitas Gamma-Gompertz dihitung dengan quadratic loss function dan menggunakan data Tabel Mortalitas Indonesia IV (TMI IV). Hasil estimasi parameter digunakan untuk membuat tabel mortalitas baru mendekati nilai pada TMI IV dengan nilai RSE sebesar 0,32200941 untuk populasi laki-laki dan sebesar 0,29098174 untuk populasi perempuan. Tabel mortalitas baru tersebut lalu digunakan untuk menghitung dana tabarru’ dengan metode COI.

---

Conventional insurance and sharia insurance have conceptual differences, namely transfer of risk which is commercial in nature in conventional insurance and sharing of risk which is mutual in nature in sharia insurance. Commercial conventional insurance causes haram elements to appear in it, namely gharar (uncertainty), maisir (gambling), and riba (interest). Sharing of risk aims to eliminate these haram elements. Sharing of risk is the cause of tabarru' funds, namely funds from insurance participants managed by sharia insurance companies but not owned by the company. Tabarru' funds need to be calculated because they are used to pay insurance claims. One method that is suitable for calculating tabarru' funds is the Cost of Insurance because the contribution (premium in conventional insurance) is recalculated every year to reduce uncertainty. The COI method requires investment level assumptions, management cost assumptions (ujrah), and mortality rate assumptions. The Gamma-Gompertz mortality law will be used to calculate the mortality rate because this law considers unobserved variables other than age so that it can produce a more accurate estimate of the mortality rate. Parameter estimation of Gamma-Gompertz mortality law is calculated using quadratic loss function and data from Indonesian Mortality Table IV (TMI IV). The parameters estimated are used to create a new mortality table which has values close to TMI IV with RSE value of 0.32200941 for males and 0.29098174 for females. Then, the new mortality table is used to calculate tabarru’ fund using COI method."

"Asuransi mobil merupakan aspek penting dalam masyarakat modern untuk melindungi individu dari kerugian finansial akibat kejadian tak terduga pada kendaraan mereka. Model penetapan tarif asuransi mobil yang digunakan sebelumnya umumnya mengasumsikan bahwa frekuensi klaim dan tingkat keparahan klaim adalah independen. Namun, seiring perkembangan waktu, penelitian lebih lanjut telah menghasilkan model klaim asuransi yang lebih canggih dengan mempertimbangkan adanya ketergantungan antara frekuensi klaim dan tingkat keparahan klaim. Meski begitu, model-model tersebut memiliki beberapa keterbatasan yang menyebabkan mereka belum mampu menangkap sepenuhnya interaksi kompleks antara frekuensi dan tingkat keparahan klaim. Selain itu, pembahasan mengenai proses yang mendasari ketergantungan tersebut masih sangat terbatas. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan hubungan ketergantungan antara frekuensi klaim dan tingkat keparahan klaim, serta mempelajari dan memahami konsep bonus hunger sebagai elemen perilaku pengemudi yang menjadi fenomena umum dalam kontrak asuransi dengan sistem bonus-malus. Dalam penelitian ini, konsep bonus hunger dimasukkan ke dalam model frekuensi-keparahan klaim yang digabungkan dengan sistem bonus-malus standar dan direpresentasikan sebagai tingkat retensi optimal, yang dihitung menggunakan algoritma Lemaire. Model frekuensi-keparahan klaim ini didasarkan pada kerangka Generalized Linear Model (GLM), di mana frekuensi klaim dimodelkan menggunakan model regresi binomial negatif, sementara tingkat keparahan klaim dimodelkan menggunakan model regresi Gamma. Sementara itu, sistem bonus-malus dimodelkan dengan pendekatan model relasi tipe Bayesian. Hasil aplikasi data menunjukkan adanya hubungan ketergantungan antara frekuensi klaim dan tingkat keparahan klaim, serta mengonfirmasi fenomena bonus hunger sebagai tingkat retensi optimal dalam sistem bonus-malus.

---

Automobile insurance is a necessary aspect of modern society for protecting individuals from the financial losses of their vehicles due to accidents, theft, natural disasters, or other unforeseen events. Within the automobile insurance industry, actuarial ratemaking models are essential in modeling both premiums and insurance claims for each policyholder. Earlier auto-ratemaking models have traditionally assumed independence between claim frequency and severity. Since then, subsequent studies have developed more sophisticated insurance claim models that accommodate dependence between claim frequency and severity. However, these models have several limitations that prevent them from accurately capturing the complex interactions between claim frequency and severity. Moreover, there has been little discussion as to the underlying process that causes this dependence. Therefore, this study aims to showcase the dependent relationship between claim frequency and severity, as well as study and understand bonus hunger as a behavioral element of the driver and a prevalent phenomenon in insurance contracts within the bonus-malus system. The bonus hunger is incorporated into a frequency-severity model coupled with the standard bonus-malus system and represented as an optimal retention level, calculated using the Lemaire algorithm. The frequency-severity model is based on a generalized linear model (GLM) framework in which the frequency is modeled using the negative binomial regression model. In contrast, the severity is modeled using the Gamma regression model. Meanwhile, the bonus-malus system is modeled using a Bayesian-type relativity model. The data application results show the dependent relationship between claim frequency and severity, as well as the bonus hunger phenomenon as an optimal retention level."