Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam asuransi, risiko dipindahkan dari pemegang polis ke perusahaan asuransi dengan membayar kompensasi berupa premi. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam menentukan besar premi yang harus dibayar adalah menggunakan teori kredibilitas. Pada teori kredibilitas, premi pada tahun yang akan datang dihitung menggunakan kombinasi dari data masa lalu pemegang polis dan data lain yang bersesuaian. Salah satu model kredibilitas yang telah dikembangkan adalah model kredibilitas Bühlmann dan model Bühlmann-Staub. Asumsi model ini adalah setiap pemegang polis memiliki karakter dan tingkat risiko yang berbeda-beda dan dikelompok berdasarkan parameter risiko. Pada praktiknya, data asuransi dapat dikelompok berdasarkan lebih dari satu parameter risiko. Pada tugas akhir ini dibahas perumuman dari model Bühlmann-Straub, yaitu model kredibilitas hierarki, dimana data portofolio asuransi dikelompokkan dengan lebih dari satu parameter risiko. Selain itu, dalam memprediksi besar tarif premi digunakan kuantil dari besar klaim kontrak, menggantikan mean dari besar klaim kontrak. Penggunaan kuantil disebabkan data asuransi cenderung berekor tebal, dimana tidak jarang terdapat klaim yang bersifat outlier. Pembentukan model kredibilitas kuantil hierarki dimulai dengan menentukan faktor kredibilitas untuk sektor dan kontrak yang meminimumkan mean squared error antara parameter yang digunakan untuk memprediksi tarif premi dengan penaksirnya. Untuk menghitung faktor kredibilitas, diperlukan nilai dari parameter struktural model, yang ditaksir menggunakan metode non-parametrik. Setelah mendapatkan taksiran dari parameter struktural model serta faktor kredibilitas untuk masing-masing sektor dan kontrak, tarif premi dapat ditentukan untuk masing-masing sektor dan kontrak. Kemudian, akan dilihat performa dari model ini apabila terdapat outlier pada data. Secara umum, model ini robust terhadap outlier untuk kuantil yang nilainya tidak mendekati satu.

---

In insurance, the risk is transferred from the policyholder to the insurance company with paying compensation in the form of premiums. One method that can be used to determine the amount of premium that to be paid is using the credibility theory. In credibility theory, future premiums can be determined with the combination of past data of policyholder and the other corresponding data. One of the the credibility models that has been developed are the Bühlmann credibility model and Bühlmann-Straub credibility model. This model assumes that each policyholder has a different characteristic and level of risk and can be group based on risk parameter. In practiced, the data of insurance can be grouped based on more than one risk parameter. This thesis discusses a generalization of the Bühlmann-Straub credibility model, that is hierarchical credibility model, which the data of insurance portofolio grouped with more than one risk parameter. In order to predict the premiums rate, the quantile of the contract claim amount is used, replacing the mean of the contract claim amount. The use of quantiles is due to the fact that insurance data tends to be thick-tailed, where outlier claims are not uncommon. The construction of the hierarchical quantile credibility model begins by determining the credibility factor for sectors and contracts that minimizes the mean squared error between the parameters used to predict premium rates and their estimators. To calculate the credibility factor, takes the value of the structural parameters of the model, which estimated using non-parametric methods. After obtaining estimation of the structural parameters of the model as well as the credibility factor for each sector and contract, premium rates can be determined for each sector and contract. Then, the performance of this model will be seen if there is outlier in the data. In general, this model will be robust against outliers for quantile values that are not too large."

"

Model kredibilitas hierarki merupakan model yang dapat mengakomodir lebih dari satu faktor risiko. Model ini lebih sesuai untuk kondisi suatu data asuransi yang kompleks. Hypothetical mean digunakan sebagai besaran yang menjadi tolok ukur perhitungan premi. Proses menaksir nilai hypothetical mean dapat dilakukan dengan menggunakan proyeksi ortogonal pada salah satu ruang Hilbert yang berisi kombinasi linier dari observasi masa lampau. Taksiran hypothetical mean adalah fungsi dari parameter struktural model, yang ditaksir langsung dari data. Jika taksiran parameter struktural yang mendefinisikan variansi pada tingkat atas struktur hierarki adalah nol, maka parameter struktural variansi tingkat selanjutnya masih dapat dihitung dengan menggunakan limit. Metode yang dapat digunakan untuk mengestimasi parameter struktural tersebut adalah metode Ohlsson dan metode Bühlmann-Gisler. Dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan pada taksiran hypothetical mean menggunakan model kredibilitas hierarki dan model Bühlmann-Straub. Hasilnya adalah terdapat perbedaan hasil antara penggunaan kedua metode tersebut ketika diterapkan pada model kredibilitas hierarki dibandingkan dengan model Bühlmann-Straub dan taksiran dengan model kredibilitas hierarki mendefinisikan situasi secara lebih realistis.

---

The hierarchical credibility model is a model that can accommodate more than one risk factor. This model can better describe the condition of a complex insurance data. Hypothetical mean is used as a quantity to be used for a benchmark of premium calculation. The process of estimating value of hypothetical mean can be done by using the orthogonal projection on one of Hilbert spaces that contains a linear combination of past observations. The estimation of hypothetical mean is a function of structural parameters of the model, which are estimated directly from the data. If the estimation of structural parameters that defines the variance on the upper levels of the hierarchical structure is zero, then that next structural parameters can still be counted with the limit. The method that can be used to estimate these structural parameters are the Ohlsson method and Bühlmann-Gisler method. In this research, the estimation of hypothetical mean using the hierarchical credibility model and the Bühlmann-Straub model are compared. The result is there is a difference between the usage of both method when applied on the hierarchical credibility model compared to the Bühlmann-Straub model and the estimation with the hierarchical credibility model defines the situation more realistically.

"

"Salah satu model yang digunakan untuk menghitung tarif premi adalah dengan menggunakan model kredibilitas, di mana tarif premi ditentukan menggunakan pengalaman masa lalu. Salah satu model kredibilitas yang telah dikembangkan adalah model kredibilitas Bühlmann. Pada model ini, diasumsikan bahwa setiap pemegang polis memiliki karakter dan tingkat risiko yang berbeda-beda. Model kredibilitas Bühlmann mengestimasi tarif premi menggunakan mean dari besar klaim suatu kontrak. Pada skripsi ini, akan dibahas sebuah modifikasi dari model kredibilitas Bühlmann yang disebut dengan model kredibilitas kuantil, dimana tarif premi diestimasi menggunakan kuantil dari besar klaim kontrak asuransi tersebut. Pembahasan model kredibilitas kuantil dimulai dari penentuan bentuk umum persamaan, lalu dilakukan penentuan faktor kredibilitas dengan meminimumkan mean squared error antara parameter yang digunakan untuk memprediksi tarif premi dengan estimatornya, kemudian dilanjutkan dengan penaksiran parameter pada model menggunakan metode non-parametrik. Kemudian, dilakukan studi kasus untuk membandingkan hasil perhitungan menggunakan model kredibilitas Bühlmann dengan model kredibilitas kuantil. Selain itu, pada studi kasus juga dibandingkan sensitivitas dari hasil estimasi masing-masing model jika terdapat outlier pada data. Secara umum, model kredibilitas kuantil memiliki performa yang baik jika terdapat outlier karena model tersebut kurang sensitif terhadap outlier pada sebagian besar kuantil.

---

One of the models used to calculate the premium rate is by using the credibility model, where the premium rate is determined using past experiences. One of the credibility models that has been developed is the Bühlmann credibility model. This model assumes that each policyholder has a different character and level of risk. The Bühlmann credibility model estimates the premium rate using the mean of the claim severity of a contract. This thesis discusses a modification of the Bühlmann credibility model which is called the quantile credibility model, where the premium rate is estimated using the quantile of the claim severity of an insurance contract. The discussion of the quantile credibility model starts from determining the general form of the equation, then determining the credibility factor by minimizing the mean squared error between the parameter used to predict the premium rate and the estimator, then continues with estimating the parameters using non-parametric methods. Then, a case study is conducted to compare the calculation results using the Bühlmann credibility model and the quantile credibility model. In addition, the case study also compares the sensitivity of the estimation results of each model if there are outliers in the data. In general, the quantile credibility model has a good performance if there are outliers because the model is less sensitive to outliers in most of the quantiles."

"ABSTRACTModel kredibilitas Buhlmann umumnya digunakan untuk memprediksi besar tarif premi untuk setiap pemegang polis pada periode ke-(n+1) berdasarkan riwayat klaim sebanyak periode atau model one period. Pada skripsi ini dilakukan generalisasi terhadap model kredibilitas Buhlmann one period yang disebut sebagai model kredibilitas Buhlmann multiple period. Model multiple period memungkinkan insurer memprediksi besarnya tarif net premium tidak hanya satu periode ke depan tetapi juga beberapa periode ke depan berdasarkan riwayat klaim sebanyak periode. Model yang dibangun memberikan bobot kepada future claim dan anticipating premium. Untuk meminimalkan selisih besarnya premi multiple period terhadap future claim maupun anticipating premium digunakan masalah pemrograman kuadratik. Masalah pemrograman kuadratik diselesaikan dengan menggunakan kondisi Karush-Kuhn-Tucker. Dengan mengaplikasikan konsep model multiple period terhadap data real terlihat bahwa model kredibilitas Buhlmann multiple period memberikan besar tarif premi yang lebih adil untuk setiap pemegang polis dibandingkan menggunakan model kredibilitas one period. Diharapkan dengan menggunakan model multiple period, insurer dapat melakukan perencanaan jangka panjang lebih baik serta meningkatkan keefektifitasan kinerja.

---

ABSTRACTBuhlmann credibility model generally used to predict premium tariff for each policyholder at  period based on period history claim or also called one period model. In this thesis, Buhlmann credibility model is generalized or also called multiple period model. Multiple period model allows insurer to predict amount of premium not only one period ahead but also few period ahead based on period history claim. The model is considering two important component, which are future claim and anticipating premium and gives weight for each component. To minimize the difference between premium multiple period and future claim also between premium multiple period and anticipating premium, quadratik programming problem is used on this thesis. Quadratic programming problem is solved by Karush-Kuhn-Tucker conditions. By applying the concept of multiple period models to real data, it can be seen that the Buhlmann multiple period credibility model gives premiums more fair for each policyholder than using the one-period credibility model. By using this model, hopefully insurer enable to conduct long-term financial planning and increase effectiveness of work."

"ABSTRAKSaat ini media-media berita di Indonesia mulai menerapkan jurnalisme presisi. Jurnalisme presisi merupakan kegiatan jurnalistik yang menggunakan metode penelitian ilmu sosial untuk mendapatkan informasi. Penggunaan penelitian dapat menghasilkan informasi yang lebih reliabel. Penerapan jurnalisme presisi pada media berita mempengaruhi bentuk manajemen media dan redaksional. Pelaksanaan penelitian menjadi inti dalam proses redaksional. Hasil informasi yang reliabel membuat penerapan jurnalisme presisi seringkali dikaitkan dengan kredibilitas media. Makalah ini membahas bahwa penerapan jurnalisme media pada satu media dan media lain dapat berbeda. Perbedaan ini disebabkan oleh keadaan organisasi media serta sumber daya yang dimiliki. Penerapan jurnalisme presisi dapat mendukung dimensi kredibilitas media yaitu akurasi, objektivitas, dan dapat dipercaya.

---

ABSTRACTRecently, many Indonesian news media start to apply precision journalism. Precision journalism is journalistic activity that uses social research method to get information. The uses of research can results more reliable information. The application of precision journalism in news media could affect the media and newsroom management form. The practice of research is the core in newsroom process. This paper examine the differences that may occur in terms of application of precision journalism in news media. The differences are cause by the condition of organization and resources that owned by the media. The application of precision journalism could support the accuracy, objectivity, and trustworthiness dimensions of media credibility."

"Persepsi nilai produk merupakan faktor penting yang dapat memengaruhi intensi membeli konsumen. Salah satu cara untuk memunculkan persepsi nilai produk yang baik di mata konsumen adalah melalui influencer yang kredibel. Penelitian ini bertujuan untuk melihat peran persepsi nilai produk sebagai mediator dalam hubungan antara kredibilitas influencer dan intensi membeli pada pengguna Instagram. Partisipan penelitian ini merupakan 311 pengguna Instagram berjenis kelamin perempuan dan berusia 18-24 tahun. Hasil analisis mediasi menunjukan bahwa terdapat hubungan tidak langsung antara kredibilitas influencer dan intensi membeli melalui persepsi nilai produk (ab = 0,236, p < 0,05). Selain itu, terdapat pula efek langsung antara kredibilitas influencer dan intensi membeli (c’ = 0,146, p < 0,05). Hal ini menunjukkan bahwa persepsi nilai produk memediasi secara parsial hubungan antara kredibilitas influencer dan intensi membeli pada pengguna Instagram. Dengan demikian, penelitian ini dapat bermanfaat bagi pelaku bisnis dalam memilih influencer yang ingin diajak bekerja sama, yaitu dengan memperhatikan kredibilitas influencer.

---

Product perceived value is an important factor that can influence consumer purchase intention. One way to bring up a good consumer's product perceived value is through a credible influencer. This study aimed to look at the role of product perceived value as a mediator in the relationship between influencer's credibility and purchase intentions on Instagram users. The participants of this study were 311 Instagram users who were female and aged around 18-24 years. The results of mediation analysis showed that there was an indirect relationship between influencer credibility and purchase intention through product perceived value (ab = 0,236, p <0,05). In addition, there was also a direct effect between influencer's credibility and purchase intention (c‘= 0,146, p <0,05). This shows that product perceived value partially mediates the relationship between influencer credibility and purchase intention on Instagram users. Thus, this research can be useful for businessmen in choosing influencers who they want to work with, by paying attention to influencer’s credibility."

"Model mortalitas merupakan aspek penting dalam menentukan premi untuk perusahaanasuransi jiwa ataupun dana pensiun. Model mortalitas untuk populasi tunggal umumnyamengasumsikan independensi mortalitas antar populasi. Pada tugas akhir ini akan dibahasmodel prediksi mortalitas yang mengasumsikan dependensi mortalitas antar populasiuntuk memodelkan mortalitas multi-populasi. Pendekatan yang digunakan adalah modelkredibilitas hierarki untuk memprediksi mortalitas beberapa negara (multi-populasi).Secara sederhana, model kredibilitas Bühlmann memprediksi nilai dari suatu peubah acakdi satu periode yang akan datang. Model kredibilitas hierarki adalah generalisasi darimodel kredibilitas Bühlmann dan model kredibilitas Bühlmann-Straub dengan strukturpohon hierarki empat tingkat atau lebih. Pada tulisan ini diterapkan struktur pohonhierarki 5 tingkat yang terdiri dari multi-negara, negara, jenis kelamin, usia, dan tahun.Untuk memprediksi nilai dari peubah acak yang menyatakan tingkat perubahan nilailogaritma natural dari central death rate di periode-periode berikutnya, digunakan duastrategi, yaitu Expanding Window dan Moving Window. Kedua strategi memanfaatkandata prediksi terbaru sebagai data yang digunakan untuk memprediksi tahun berikutnya,namun strategi Moving Window menghilangkan data terlama. Parameter dari model yangdigunakan akan diestimasi menggunakan pendekatan non-parametrik. Data yangdigunakan untuk penerapan model adalah data mortalitas dari Norwegia, Kanada danJepang. Pada akhir tulisan, performa dari model prediksi mortalitas dengan pendekatanmodel kredibilitas hierarki dibandingkan terhadap model Lee-Carter menggunakan nilaiAMAPE (Average of Mean Absolute Percentage Error) dan RR (Reduction Ratio).Berdasarkan hasil prediksi pada tugas akhir ini, pendekatan kredibilitas hierarki memilikiperforma yang lebih baik dibanding model Lee-Carter dalam memprediksi mortalitasmulti-populasi.

---

Mortality model is an important aspect in determining premium for life insurance

company and pension fund company. Generally, mortality model for single population

assumes independence between mortality of population. This thesis discusses mortality

model that assumes dependence between mortality of population to model multipopulation

mortality. Hierarchical credibility model is the approach used to forecast

mortality of multi-country (multi-population) in this writing. Bühlmann credibility model

predicts the value of a random variable in the future. Hierarchical credibility model is the

generalization of Bühlmann credibility model and Bühlmann-Straub credibility model

with a tree structure of four or more levels. This thesis applies a five-level tree structure

consisting of multi-country, country, gender, age, and year. To predict the random

variable of the yearly decrement of the logarithm of central death rate over the following

periods, two strategies are adopted, which are Expanding Window and Moving Window.

Both strategies utilize the newest predicted data as a part of the data used to predict the

next period, however Moving Window removes the oldest data. The parameters used will

be estimated using the nonparametric approach. Application of the model is applied to

mortality data of Norway, Canada and Japan. In the end of this thesis, mortality model

forecasting performance of hierarchical credibility approach is compared with Lee-Carter

model based on the values of AMAPE (Average of Mean Absolute Percentage Error) and

RR (Reduction Ratio). In accordance with the prediction results from this writing, the

hierarchical credibility approach yields better performance than the Lee-Carter model in

forecasting multi-population mortality."

"Keterangan korban sangat penting dalam memastikan keberhasilan penuntutan kasus dugaan pemerkosaan yang minim barang bukti. Literatur telah menunjukkan bahwa terdapat karakteristik keterangan korban tertentu yang dianggap kurang kredibel daripada yang lain. Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh informasi hubungan korban-pelaku terhadap persepsi kredibilitas kasus perkosaan. Sebanyak 130 partisipan mahasiswa fakultas hukum dan perguruan tinggi ilmu kepolisian dengan rentang usia 17-30 tahun (M = 24.02; SD = 3.67) berpartisipasi dalam penelitian ini. Persepsi kredibilitas diukur melalui daftar pertanyaan yang diadaptasi dari penelitian Sumampouw dkk (2022). Informasi hubungan korban-pelaku dimanipulasi ke dalam kondisi stranger rape dan acquaintance rape. Hasil analisis independent sample t-test menunjukkan bahwa menunjukkan bahwa kasus stranger rape tidak secara signifikan dipersepsikan lebih kredibel dibandingkan kasus acquaintaince rape.

---

Victims' statements are critical in ensuring successful legal prosecution of alleged rape cases that lack evidence. Literature has demonstrated that certain characteristics of rape victims' statements are considered less credible than others. This study aims to examine the effect of the victim-perpetrator relationship on the perceived credibility of rape allegation cases. A total of 130 law and police academy (STIK-PTIK) students with an age range of 17-30 years old (M = 24.02; SD = 3.67) participated in this study. Perceived credibility is measured through a list of questions adapted from a study by Sumampouw et al (2022). Information on the victim-perpetrator relationship is manipulated across stranger and acquaintance rape conditions. Independent sample t-test analysis showed that stranger rape is not significantly perceived as more credible than acquaintance rape.

"

"Teori kredibilitas membahas metode-metode yang digunakan untuk menggabungkan dua buah taksiran yang berbeda untuk menaksir suatu parameter, sehingga dihasilkan taksiran yang lebih baik daripada kedua taksiran yang telah ada sebelumnya. Pada dunia asuransi, teori kredibilitas digunakan untuk mencari taksiran nilai premi bersih dari seorang pemegang polis pada suatu kelompok, dengan cara menggabungkan data pengalaman polisnya yang telah lalu dengan informasi lain yang berupa manual rate ataupun data pengalaman polis kelompok tersebut. Taksiran yang didapatkan melalui teori kredibilitas disebut sebagai taksiran kredibilitas. Terdapat beberapa cara untuk mendapatkan taksiran kredibilitas, pada skripsi ini akan dibahas mengenai metode ketepatan terbesar (dalam hal ini yang dibahas adalah metode Bühlmann dan Bühlmann-Straub). Metode tersebut akan digunakan untuk mencari taksiran premi bersih dari sekelompok pemegang polis pada asuransi kecelakaan dan asuransi kesehatan.

---

AbstractCredibility theory discusses methods those are used to combine two different estimators to estimate a parameter, so it will produce an estimator that is better then two other estimators before. In insurance, credibility theory is used to find pure premium estimator of a policy holder in a group, by combining his own policy experiences and other information, like manual rate or policy experiences of that group. Estimator which is obtained by credibility theory is called credibility estimator. There are some approaches to find credibility estimator, this mini thesis discusses about greatest accuracy approach ,in this case Bühlmann and Bühlmann-Straub approaches. Those approaches will be used to find pure premium estimator of a group of policy holder in accident insurance and medical insurance."

"Saat ini banyak penelitian yang telah meneliti efek dari iklan personalisasi pada periklanan tradisional. Namun, masih sedikit yang meneliti efeknya terhadap iklan di media sosial khususnya Instagram. Dengan menggunakan metode PLS-SEM, penelitian ini memfokuskan efek dari iklan personalisasi yang dirasakan oleh konsumen di Instagram pada reaksi sikap dan perilaku konsumen (kredibilitas iklan, penghindaran iklan, skeptisisme iklan, sikap iklan, niat perilaku, dan keterlibatan pelanggan) terhadap iklan. Penelitian ini menggunakan data sampel pengguna Instagram generasi Z yang menggunakan aplikasi media sosial tersebut dalam satu minggu terakhir. Berdasarkan data sampel yang didapat, hasil temuan menunjukkan 14 dari 15 hipotesis didukung. Temuan ini membuktikan bahwa iklan personalisasi mampu meningkatkan respons positif konsumen (misalnya meningkatkan kredibilitas dan sikap iklan) dan mengurangi respons negatif mereka terhadap iklan (misalnya menurunkan skeptisisme iklan dan kecenderungan untuk menghindari iklan). Respons yang positif ini terbukti mampu meningkatkan kemungkinan konsumen untuk membeli serta keterlibatan mereka terhadap iklan personalisasi.

---

Today many studies have examined the effect of personalized advertising on traditional advertising. However, few have examined the effect on advertising on social media, especially Instagram. By using the PLS-SEM method, this study focuses on the effects of personalized advertising felt by consumers on Instagram on the reaction of consumers' attitudes and behavior (ad credibility, ad avoidance, ad skepticism, attitude towards ad, behavioral intentions, and customer engagement) on advertising. This study uses sample data of Z generation Instagram users who had used the social media application in the past week. Based on the sample data obtained, the findings show that 14 of the 15 hypotheses are supported. This finding proves that personalized advertising can increase consumers' positive responses (e.g., increase the credibility and attitude of advertisements) and reduce their negative responses to advertisements (e.g., reduce advertising skepticism and tendency to avoid advertising). This positive response is proven to be able to increase the likelihood of consumers to buy and their involvement in personalized advertising."