Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Setiap individu memiliki risiko kematian yang berbeda. Risiko Kematian untuk setiap individu dipengaruhi oleh beberapa faktor. Faktor risiko yang dapat diamati adalah faktor underwriting. Perbedaan tingkat kematian untuk setiap individu akan memengaruhi premi asuransi jiwa. Untuk membebankan premi secara adil bagi setiap pemegang polis, perusahaan asuransi memerlukan model yang dapat mengukur mortalitas dari faktor underwriting. Dalam penelitian ini, tingkat mortalitas yang dipengaruhi oleh faktor underwriting, dimodelkan dengan menggunakan Generalized Linear Model (GLM) dan menaksir probabilitas kematian. Probabilitas kematian yang didapatkan, digunakan untuk menghitung premi asuransi jiwa. Pemegang polis asuransi jiwa berjangka satu tahun dengan gender yang sama mempunyai premi asuransi yang sama besar. Sedangkan untuk pemegang polis asuransi jiwa dwiguna satu tahun dengan gender yang berbeda mempunyai premi asuransi yang sama besar.

---

Each individual has a different risk of death. The risk of death for each individual is influenced by several factors. The risk factors that can be observed are underwriting factors. The difference in mortality rates for each individual will affect life insurance premiums. To charge premiums fairly for each policyholder, insurance companies need a model that can measure mortality from underwriting factors. In this study, the mortality rate influenced by underwriting factors was modeled using the Generalized Linear Model (GLM) and estimated the probability of death. The probability of death obtained is used to calculate life insurance premiums. One-year life insurance policyholders with the same gender have the same insurance premium. Whereas for one-year dual-purpose life insurance policyholders with different genders have the same insurance premium."

"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."

"Penelitian ini memanfaatkan data Customer Relationship Management berupa data polis dan data nasabah untuk membuat model estimasi probabilitas lapse polis dan membentuk estimasi annualized lapserate. Dari penelitian yang dilakukan, dihasilkan kesimpulan bahwa terdapat faktor-faktor karakteristik nasabah dan karakteristik polis yang secara signifikan mempengaruhi kecenderungan suatu polis untuk lapse. Model probabilitas lapse yang berhasil dibentuk dengan metode yang digunakan dalam penelitian dapat memberikan pandangan yang lebih komprehensif, karena lapse dapat dipandang sebagai fungsi atas karakter polis dan nasabah yang dimiliki suatu perusahaan asuransi. Dengan memanfaatkan hal ini, perusahaan asuransi dapat memahami karakter polis atau nasabah seperti apa yang memilki risiko lebih besar untuk lapse sehingga perusahaan dapat lebih baik menghadapi risiko lapse dengan mengelola portofolio nasabah dan polis yang dimilikinya.

---

This research aims to utilize Customer Relationship Management data, in the form of policy characteristics and customer characteristics, to estimate policy lapse probability and the annualized lapse rate. This research concludes that there are some customer and policy characteristics that significantly correlate to the lapse tendency of a policy. The lapse probabilistic model that is built under the approach and method as described in the research can now provide the company with a more comprehensive insight on lapse behavior. The research shows that lapse is a function of the characteristics of each policy and each customer. Utilizing this, insurance company can get a better understanding about which customer or which policy that possesses bigger risk to lapse so the company can handle their customer and policy portfolio accordingly in order to manage their lapse risk."

"Tesis ini bertujuan untuk mengestimasi premi murni terhadap data zero inflated klaim asuransi kecelakaan melalui Generalized Linear Model (GLM). Penelitian ini berfokus pada pemodelan data frekuensi klaim dengan zero inflated melalui regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) untuk menjembatani kesenjangan yang ada. Berdasarkan peneltian-penelitian terdahulu, frekuensi klaim kerap diasumsikan berdistribusi Poisson dalam perhitungan premi murni dengan GLM tanpa memperhatikan kehadiran excess zeros. Sedangkan estimasi parameter severity (besar klaim) ditentukan melalui regresi Gamma. Selajutnya premi murni diestimasi dengan melakukan perkalian antara frekuensi dan severity atas asumsi independensi. Data yang digunakan dalam penelitian merupakan data sekunder yang diperoleh dari PT ABC sebagai asuransi kecelakaan kerja. 1000 sample data terdiri dari tahun 2017, meliputi frekuensi klaim dan severity yang merupakan variabel dependen, serta data tertanggung yang diataranya adalah usia, jenis kelamin, kelompok lingkungkan kerja, dan masa aktif polis asuransi (exposure) sebagai variabel independen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi ZIP sesuai untuk mengestimasi frekuensi klaim pada data zero inflated PT ABC. Model regresi Gamma juga menunjukkan kesesuaian dalam mengestimasi severity data PT ABC. Estimasi premi murni yang dihasilkan menunjukkan bahwa jenis kelamin tidak berpengaruh signifikan terhadap besar premi murni. Usia dan kelompok risiko lingkungan kerja merupakan variabel yang paling signifikan terhadap besar premi murni. Frekuensi klaim kecelakaan kerja tertinggi dimiliki tertanggung dengan usia 18 tahun. Frekuensi klaim menurun seiring pertambahan usia baik pada tertanggung wanita maupun pria, namun kembali meningkat di usia akhir 50 tahun hingga 56 tahun pada tertanggung pria. Besar severity tidak selalu sejalan dengan premi murni sehingga dapat disimpulkan bahwa frekuensi klaim merupakan komponen yang lebih berpengaruh terhadap pergerakan premi murni. Premi murni yang dihasilkan lingkungan kerja dengan risiko rendah lebih besar dari pada lingkungan kerja dengan risiko sedang.

---

This thesis aims to estimate pure premium towards zero inflated claim data of accident insurance through the Generalized Linear Model (GLM). This study focuses on modeling the claim frequency data with excess zeros through the Zero Inflated Poisson (ZIP) regression to bridge the gap between previous studies where it is generally assumed to be distributed in Poisson. Gamma regression is used to estimate the parameter of severity. Pure premiums are estimated by multiplying the frequency and severity in assumption of independence. The data is obtained from accident insurance company PT ABC. 1000 data samples consist of 2017, including the claim frequency and severity as dependent variable, as well as age, sex, occupational environment, and the active period of the insurance policy (exposure) as independent variables.

The results indicate that ZIP regression model is suitable for estimating the claim frequency. The Gamma regression model also shows conformity in estimating the severity. The estimation of pure premiums shows that gender does not have a significant effect on its ammount, while age and occupational environment is the most significant variable. The severity is not always in line with pure premium so it can be concluded that the frequency of claims is a component that has more influence on the movement of pure premiums. Pure premiums produced by a work environment with a low risk are greater than those in a medium-risk work environment. The highest amount of pure premium is on 18 years insureds. Pure premium decline on age, both for the insured women and men, and increased on the end of 50 years to 56 years in the insured man."

"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"

"Tingkat mortalitas merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi perhitungan premi asuransi jiwa. Pada tesis ini, model Cox Proportional Hazard digunakan untuk menaksir  tingkat mortalitas berdasarkan faktor-faktor risiko yang dapat diamati seperti jenis kelamin dan status merokok. Parameter-parameter pada model Cox Proportional Hazard ditaksir dengan menggunakan metode Maximum Partial Likelihood Estimation dan metode Newton Raphson, sedangkan penaksiran tingkat mortalitas dilakukan setelah fungsi kumulatif baseline hazard pada model Cox Proportional Hazard ditaksir dengan menggunakan Breslow Estimator. Hasil penaksiran tingkat mortalitas digunakan untuk menentukan besar premi asuransi jiwa. 

---

The mortality rate is one of the factors that effect the calculation of life insurance premium. In this thesis, Cox Proportional Hazard model is used to estimate mortality rates based on observable risk factors such as gender and smoking status. The parameters in the Cox Proportional Hazard model are estimated using the Maximum Partial Likelihood Estimation method and the Newton Raphson method, while assessment of mortality rates is carried out after the cumulative baseline hazard function in the Cox Proportional Hazard model is estimated using Breslow Estimator. The results of estimating mortality rates are used to determine the life insurance premium."

"This research aimed to give illustration of profit achievement through determination of premium income based on technical assumptions that could be controlled by the company. This model could generally be used as a management tool to take the decision and to arrange the company work planning through allocation of company’s resources. The research was carried out at BRIngin Life Syariah (BLS) company. The results of this study showed that premium income achievement to reach the break even point depended on the kind of insurance products marketed, the operational cost, the investment yield and the risk level of clients. Based on the analyses of profit testing and sensitivity, the product of Tabarru’ produced a better break even point and profit indicator than the insurance products that had the savings element. The results showed that the product of Tabarru with the operational cost between IDR 247,500.0 – IDR302,500.00 per year would reach the break even point between 3.60–5.26 a year. The savings products that had the same operational costs could reach the break even point at 3.91–5.47 a year"

"Membeli asuransi jiwa merupakan salah satu bentuk pengendalian risiko kerugian yang ditimbulkan dari ketidakpastian yang dapat terjadi di masa depan. Ketika membeli asuransi jiwa, pemegang polis berkewajiban untuk membayar premi sesuai dengan jumlah yang telah ditentukan. Terdapat beberapa faktor yang memengaruhi besaran premi yang wajib dibayarkan, salah satunya adalah tingkat suku bunga. Pada umumnya, perhitungan premi asuransi jiwa dilakukan dengan menggunakan tingkat suku bunga konstan. Akan tetapi, penggunaan tingkat suku bunga konstan kurang sesuai dengan kenyataan bahwa tingkat suku bunga selalu berubah-ubah dari waktu ke waktu. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan perhitungan premi asuransi jiwa menggunakan tingkat bunga stokastik, yaitu model Longstaff-Schwartz. Model Longstaff-Schwartz merupakan salah satu model tingkat bunga stokastik dengan dua faktor stokastik yaitu short term interest rate dan instantaneous variance of change of the interest rate. Dengan adanya dua faktor stokastik, model tersebut dapat semakin mencerminkan bentuk pergerakan tingkat suku bunga yang sebenarnya. Model Longstaff-Schwartz adalah salah satu model equilibrium sehingga memiliki bentuk solusi analitik untuk discount bond price. Untuk itu akan dicari pembentukan dari model Longstaff-Schwartz. Kemudian, akan diestimasi parameter-parameter yang digunakan pada persamaan discount bond price. Selanjutnya, dilakukan perhitungan premi asuransi jiwa diskrit dwiguna pada suatu individu menggunakan prinsip ekuivalensi dan discount bond price yang diperoleh sebagai faktor diskonto.

---

Having a life insurance is a form of controlling the risk of losses arising from the uncertainties that may occur in the future. When buying a life insurance product, the policyholder is obliged to pay premiums according to a predetermined amount. There are several factors that influence the amount that must be paid, one of which is the interest rate. In general, life insurance premiums are calculated using a constant interest rate. However, the use of constant interest rates does not match the fact that interest rates always change from time to time. Therefore, the purpose of this study is to calculate life insurance premiums using the stochastic interest rate, called the Longstaff-Schwartz model. The Longstaff-Schwartz model is a stochastic interest rate model with two stochastic factors, which is short-term interest rate and the instantaneous variance of interest rate changes. With two stochastic factors, the model can reflect the actual shape of interest rate movements. The Longstaff-Schwartz model is one of the equilibrium models, so it has the form of an analytical solution for the discount bond prices. For this reason, the formation of the Longstaff-Schwartz model will be sought. Then, the parameters used in the discount bond price equation will be estimated. Next, the discrete endowment life insurance premium is calculated for an individual using actuarial equivalence principle and the obtained discount bond price as a discount factor."

"Tujuan mendasar produk asuransi adalah memberikan proteksi atas kerugian yang tidak pasti kapan terjadi dengan membayar premi sebagai pembayaran transfer risiko tersebut. Mengingat semua risiko tidaksama, perusahaan asuransi tidak dapat memberikan premi murni yang sama untuk setiap risiko pemegang polis dalam portofolio asuransi.  Metode umum untuk menghitung premi murni adalah dengan hasil perkalian antara ekspektasi dari frekuensi klaim dengan severitas klaim. Metode Generalized Linear Models dapat digunakan dalam melakukan estimasi dua komponen tersebut dengan mempertimbangkan karakteristik dari pemegang polis. Metode lain yang dapat digunakan dalam penaksiran premi murni adalah Tweedie Generalized Linear Models. Dimana model Tweedie dapat mengakomodasi kekurangan pada Generalized Linear Models, yakni dapat digunakan pada data klaim yang banyak terdapat nilai klaim sebesar nol rupiah. Dengan menggunakan Tweedie generalized linear models, penaksiran premi murni menjadi lebih efisien karena dapat dilakukan langsung tanpa melakukan estimasi terpisah pada frekuensi dan severitas. Dalam penelitian ini akan ditampilkan komparasi pemodelan dengan menggunakan dua metode tersebut.

---

The fundamental objective product insurance is to provide financial protection from uncertain risk with premium as transferring the risk.  Considering that not all risks are equal, the insurance company should not apply the same premium for all insured risks in portfolio. A commonly method to calculate the pure premium is to multiply the expectation of the claim frequency with the expected cost of claims. Separated- Generalized Linear Models are employed to estimate the two component of pure premium given the characteristic of the policyholders. Another method to estimate the pure premium is Tweedie Generalized Linear Models. Tweedie models can used in the data claims if there are many claims of zero value. Using Tweedie to estimate pure premium more efficient, Tweedie models can estimate pure premium directly without calculate the expectation frequency and severity separated. In this paper, will be practice implementation using these two models."