Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 106477 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Ida Bagus Nugraha
Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 1987
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Simarmata, Desy Karoline
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2000
S19320
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 1990
S17934
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Mehr, Robert I.
Jakarta: Balai Pustaka, 1982
658.153 MEH m
Buku Teks  Universitas Indonesia Library
cover
Ana Kristiana
"Setiap hari masyarakat dihadapkan pada risiko kehilangan, kegagalan, bahkan kematian akibat kecelakaan lalu lintas. Cara mengatasi ketidakpastian dan mengendalikan risiko kecelakaan lalu lintas jalan adalah dengan mengalihkan risiko tersebut kepada pihak atau perusahaan lain yang disebut asuransi. Memperkirakan kerugian agregat penting bagi perusahaan asuransi untuk memprediksi kewajiban dan mengukur tingkat kecukupan dana perusahaan. Kerugian agregat pada asuransi kecelakaan lalu lintas dapat dihitung berdasarkan dua variabel, severity klaim dan frekuensi klaim. Severity klaim dan frekuensi klaim memiliki jenis distribusi yang berbeda dan terkadang memiliki hubungan yang saling mempengaruhi, sehingga tidak mudah untuk memodelkannya. Salah satu metode analisis statistik yang digunakan untuk menggabungkan dua distribusi data berbeda yang saling berkaitan adalah metode copula. Melalui studi kasus pada perusahaan asuransi PT XYZ, kerugian agregat akan dihitung dengan menggunakan model berbasis copula. Penentuan model terbaik dan akurasi model ditentukan berdasarkan Akaike Information Criterion (AIC), Root Mean Square Error (RMSE) terkecil, dan uji Vuong. Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh bahwa model copula Clayton merupakan model terbaik untuk memperkirakan kerugian agregat pada perusahaan asuransi PT XYZ dimasa yang akan datang.

Every day people are faced with the risk of loss, failure, and even death due to traffic accidents. The way to overcome uncertainty and control the risk of road traffic accident is by transferring the risk to another party or company called insurance. Estimating aggregate losses is important for insurance companies to predict liabilities and measure the level of adequacy of company funds. Aggregate losses on traffic accident insurance can be calculated based on two variables, claim severity and claim frequency. Claim severity and claim frequency have different types of distribution and sometimes have relationships that affect each other, so it's not easy to model it. One of the statistical analysis methods used to combine two different data distributions that are related is the copula method. Through a case study on the insurance company PT XYZ, aggregate losses will be calculated using a copula based model. The best model is determined based on the smallest value of Akaike Information Criterion (AIC) and Root Mean Square Error (RMSE) and also by Vuong test. Based on the analysis, explain that Clayton copula is the best model to estimate aggregate losses at the insurance company PT XYZ in the future."
Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2021
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Situmorang, Guntur P. F.
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 1983
S16988
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sentanoe Kertonegoro
Jakarta: Gunung Agung, 1996
658.155 SEN m
Buku Teks  Universitas Indonesia Library
cover
Silalahi, Ferdinand
Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1997
386.006 SIL m
Buku Teks  Universitas Indonesia Library
cover
Jacob Teofilus Gamaliel
"Asuransi adalah layanan yang disediakan oleh perusahaan asuransi untuk memastikan risiko kerugian finansial bagi seseorang atau kelompok yang membayar premi berdasarkan perjanjian. Terdapat berbagai macam produk asuransi, di antaranya adalah asuransi perjalanan. Asuransi perjalanan adalah produk asuransi dalam mengalihkan risiko kerugian finansial akibat kecelakaan dalam perjalanan. Perusahaan asuransi harus dapat melakukan analisis yang tepat untuk memprediksi apakah pembayar premi akan mengajukan klaim atau tidak di masa depan, untuk meminimalkan kerugian yang diderita perusahaan. Dari sudut pandang machine learning, masalah prediksi klaim adalah masalah klasifikasi. Deep Neural Networks (DNN) adalah salah satu metode machine learning terbaru untuk menyelesaikan masalah prediksi klaim. Namun, DNN tidak memberikan akurasi yang lebih baik daripada Neural Network (NN) yang merupakan model dasarnya. Dalam tulisan ini, Regularization Learning Netowrk (RLN) yang merupakan pengembangan dari DNN dengan teknik regularisasi RLNs dianalisis untuk prediksi klaim dalam asuransi perjalanan. Simulasi menunjukkan bahwa RLN meningkatkan kinerja DNN dan memberikan akurasi yang lebih baik daripada DNN tanpa regularisasi RLNs dan NN standar.

Insurance is a service provided by an insurance company to ensure the risk of financial loss for a person or group that pays a premium based on the agreement. There are various kinds of insurance products, including travel insurance. Travel insurance is insurance products in transferring the risk of financial loss due to accidents in transit. The insurance company must be able to conduct an appropriate analysis to predict whether the premium payer will file a claim or not in the future, to minimize losses suffered by the company. From a machine learning perspective, the problem of claim prediction is a classification problem. Deep neural networks (DNN) is one of the latest machine learning methods to solve claims prediction problems. However, DNN does not provide better accuracy than standard neural networks (NN). In this paper, the regularization learning network (RLN) which is an extension of DNN with a regularization layer analysed for prediction of claims in travel insurance. Our simulations show that RLN improves DNN performance and provides better accuracy than DNN and NN.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Anastasia Dwikestri Rahayu
"Proses penganggaran membantu manajemen .mengarahkan perhatian dalam mencapai tujuan perusahaan, mengkoordinasikan dan mengendalikan efisiensi kegiatan. Tujuan penulisan untuk melihat sejauh mana anggaran berfungsi sebagai alat perencanaan dan pengendalian dalam perusahaan asuransi kerugian. Metode yang digunakan adalah penelitian kepustakaan dengan mempelajari bahan-bahan bacaan mengenai anggaran dan penelitian lapangan untuk memperoleh data dan informasi secara langsung dari PT X. Beberapa kebaikan yang berkaitan dengan penerapan anggaran di PT X diantaranya, struktur organisasi dan deskripsi kerja yang jelas, komunikasi atasan dan bawahan selalu terpelihara, koordinasi yang teratur antar bagian, pembuatan laporan realisasi bulanan. Sedangkan kelemahannya antara lain, tidak, tepatnya waktu penyelesaian anggaran bentuk anggaran belum terperinci menurut bagian-bagian dalam periode yang lebih singkat, penyimpangan tidak dapat langsung. diidentifikasi, prestasi tiap bagian tidak dapat langsung dinilai, tindakan perbaikan tidak dapat segera dilakukan. Jadi kelemahannya terutama dari segi pengendalian yang lebih berpedoman pada hasil-hasil tahun lalu. Pengendalian baru pada tahap pelaporan hasil secara teratur. Analisa, interpretasi hasil dan tindak lanjut belum dilakukan secara tepat. Sebaiknya PT X membuat pedoman khusus . penyusunan anggaran yang dipahami semua pihak dalam perusahaan. Untuk memudahkan evaluasi, anggaran dan laporan realisasi sebaiknya diperinci menurut tiap-tiap bagian dalam periode yang singkat. Setiap penyimpangan harus diikuti tindak lanjut. Pendidikan dan latihan diadakan untuk meningkatkan kesadaran akan pentingnya anggaran sebagai alat perencanaan dan pengendalian. "
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 1994
S18709
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>