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 Bü hlmann-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 Bü hlmann credibility model and Bü hlmann-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 Bü hlmann- 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.

"

"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."

"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."

"Dalam asuransi, premi yang ditetapkan harus memiliki prinsip keadilan. Prinsip keadilan yang dimaksud adalah semakin berisiko suatu polis, premi yang dibebankan juga semakin besar, begitu pula sebaliknya. Perhitungan tarif premi diawali dengan mengestimasi klaim agregat. Klaim agregat seringkali diestimasi menggunakan Two-Part Model, yaitu frekuensi dan severitas yang masing-masing dimodelkan dengan Generalized Linear Model (GLM). Penggunaan Two-Part Model dapat disederhanakan dengan mengganti frekuensi menjadi variabel biner yang menunjukkan apakah suatu polis mengajukan klaim atau tidak. Variabel biner ini kemudian dimodelkan dengan regresi logistik. Variabel biner tersebut dapat menghasilkan probabilitas klaim yang menggambarkan risiko suatu polis. Klaim agregat didapat dengan mengalikan probabilitas klaim tiap polis dengan severitas klaim dari regresi gamma. Namun, GLM hanya memberikan informasi nilai rata-rata dari klaim agregat suatu polis sehingga kurang dapat memberikan gambaran risiko suatu polis. Selain GLM, regresi kuantil juga dapat digunakan sebagai alternatif dalam mengestimasi klaim agregat pada kuantil tertentu. Namun, penggunaan regresi kuantil saja masih tidak dapat memberikan gambaran risiko tiap polis sebab regresi kuantil tidak memberikan informasi tentang probabilitas terjadinya klaim untuk tiap polis. Penelitian ini membahas pengembangan model regresi kuantil untuk mengestimasi klaim agregat, yakni model Two Stage Quantile Regression (TSQR). Tahap pertama dari model TSQR adalah pengestimasian probabilitas klaim dari tiap polis menggunakan regresi logistik, lalu tahap kedua adalah pengestimasian klaim agregat menggunakan regresi kuantil. Setelah pengestimasian klaim agregat dilakukan, premi dihitung dengan Quantile Premium Principle (QPP). Lalu, hasilnya dibandingkan dengan premi yang dihitung menggunakan Expected Value Premium Principle (EVPP) dimana klaim agregatnya diestimasi menggunakan GLM. Pada penelitian ini data yang digunakan untuk implementasi model adalah data asuransi kendaraan bermotor dan diperoleh hasil bahwa premi yang dihitung dengan QPP lebih adil dibandingkan dengan EVPP.

---

In insurance, the established premiums must adhere to the principle of fairness. The principle of fairness here implies that as the risk associated with a policy increases, the corresponding premium should also increase, and vice versa. The computation of premium rates commences with the estimation of aggregate claims. This aggregate claims estimation often employs a Two-Part Model, encompassing frequency and severity, each modeled using a Generalized Linear Model (GLM). Simplification of the Two-Part Model can be achieved by transforming frequency into a binary variable indicating whether a policy makes a claim or not. This binary variable is then modeled using logistic regression, producing claim probabilities that depict the risk of a policy. The aggregate claims are derived by multiplying the claim probabilities of each policy by the severity of the claim obtained from a gamma regression. However, GLM only provides information about the average value of the aggregate claims for a policy, which falls short of offering a comprehensive depiction of the policy's risk. In addition to GLM, quantile regression can be employed as an alternative to estimate aggregate claims at specific quantiles. Yet, the use of quantile regression alone still fails to provide an insight into the risk of each policy, as it does not provide information about the probability of claims occurring for each policy. This study aims to discuss the development of a quantile regression model for estimating aggregate claims, specifically the Two Stage Quantile Regression (TSQR) model. The first stage of the TSQR model involves estimating the claim probabilities for each policy using logistic regression, followed by the second stage of estimating aggregate claims using quantile regression. Following the estimation of aggregate claims, premiums are calculated using the Quantile Premium Principle (QPP). Subsequently, these results are compared with premiums calculated using the Expected Value Premium Principle (EVPP), where aggregate claims are estimated using GLM. In this research, the data used for implementing the model is motor vehicle insurance data, and the results obtained indicate that premiums calculated with QPP are fairer compared to EVPP."

"Asuransi joint life merupakan asuransi yang menanggung dua atau lebih individu dalam suatu polis, dimana manfaat kematian dibayarkan saat salah satu tertanggung meninggal dunia. Dengan membeli produk asuransi jiwa, berarti pemegang polis berkewajiban untuk membayar premi sesuai kontrak yang berlaku. Besar premi yang dibayarkan bergantung pada tingkat bunga yang digunakan. Umumnya, premi asurasi ditentukan dengan menggunakan tingkat suku bunga konstan. Namun, hal ini kurang sesuai degan dengan kenyataan bahwa tingkat suku bunga selalu berubah-ubah dari waktu ke waktu, untuk itu digunakan model suku bunga stokastik untuk mengestimasi suku bunga di masa depan. Salah satu model suku bunga stokastik yang cukup populer digunakan adalah model Black-Derman-Toy, karena menerapkan teori mean reversion dan merupakan model no- arbitrage. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan tingkat bunga stokastik model Black-Derman-Toy untuk menentukan premi asuransi joint life. Penentuan tersebut diawali dengan pembangunan pohon binomial short rate model Black-Derman-Toy. Kemudian short rate yang diperoleh digunakan untuk menentukan besar premi tahunan dengan menggunakan prinsip ekuivalensi. Pada bagian akhir skripsi ini, ditampilkan contoh pembangunan pohon binomial short rate Black-Derman-Toy dengan menggunakan data US Treasury Coupon dan dilanjutkan dengan penentuan premi asuransi joint life untuk pasangan individu berusia 55 tahun dan 50 tahun menggunakan short rate yang telah diperoleh.

---

Joint life insurance is insurance that covered two or more individuals in one policy, where the death benefit is paid when one of the insured died. By buying a life insurance product, it means that the policyholder is obliged to pay the premium according to the applicable contract. The amount of premium paid depends on the interest rate used. In general, insurance premiums are determined using a constant interest rate. However, this is not appropriate with the fact that interest rates are always changing from time to time, so the stochastic interest rate model is used to estimate future interest rates. One of the stochastic interest rate models that is quite popularly used is the Black-Derman-Toy model, because it applies the mean reversion theory and one of no-arbitrage model. Therefore, in this paper, Black-Derman-Toy stochastic interest rate model with the binomial tree method is used to determine joint life insurance premiums. The determination of premium starts with the construction of the short rate binomial tree of Black-Derman-Toy model. Then, the short rate that was obtained is used to determine the annual premium using the equivalence principle. At the end of this paper, an example of constructing a Black- Derman-Toy short rate binomial tree using US Treasury Coupon data will be shown and continued with the determination of joint life insurance premiums for individual couples aged 55 years and 50 years using the short rate that was obtained."

"Kebakaran pada gedung perkantoran di Jakarta seringkali terjadi dan menimbulkan kerugian yang cukup besar. Kebanyakan dari kebakaran tersebut disebabkan oleh implementasi fire safety management (FSM) yang tidak maksimal. Salah satu cara untuk menanggulangi kerugian karena kebakaran adalah dengan menggunakan jasa perusahaan asuransi. Kerugian yang dialami oleh pengelola gedung akan ditutupi dengan biaya premi yang harus dibayarkan. Lembaga yang diberi kewenangan untuk menentukan biaya premi tersebut adalah Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Dalam penentuan nya OJK menggunakan dua aspek yaitu kelas konstruksi dan okupasi bangunan dan akan menghasilkan tarif atas dan tarif bawah. Prakteknya dalam penentuan biaya premi antar perusahaan asuransi memiliki nilai perbedaan yang cukup signifikan bahkan sampai empat kali lipat. Setiap perusahaan asuransi memiliki dasar penentuannya masing-masing sehingga berbeda-beda. Penentuan premi yang hanya berdasarkan dua komponen belum secara realistis menggambarkan keadaan sebenarnya dari suatu bangunan. Penelitian ini akan menggunakan metode structural equation modeling dengan menggunakan perangkat lunak SmartPLS 3.0. Berdasarkan hasil analisa tersebut didapatkan bahawa kebijakan, stakholder, WBS, okupansi bangunan, BIM dan FSM berpengaruh terhadap biaya premi. Model yang didapatkan untuk biaya premi adalah A= (F:E) + (-0,218 X1 – 0, 194 X2 – 0,256 X3 – 0,243 X4 – 0,175 X5 – 0, 285 X6) + e.

---

Fires at office buildings in Jakarta often occur and cause considerable losses. Most of these fires were caused by the implementation of fire safety management (FSM) that was not optimal. One way to deal with losses due to fire is to use the services of an insurance company. Losses suffered by the building manager will be covered by the premium that must be paid. The institution that is given the authority to determine the premium fee is the Financial Services Authority (OJK). In its determination, OJK uses two aspects, namely construction class and building occupation and will produce upper and lower rates. In practice, in determining the cost of premiums between insurance companies, the difference is quite significant, even up to four times. Each insurance company has a basis for determining each, so it varies. The determination of the premium based only on two components does not realistically describe the actual condition of a building. This study will use a structural equation modeling method using SmartPLS 3.0 software. Based on the results of the analysis, the variables that affect the cost of fire insurance premiums will be obtained, and a realistic fire insurance premium cost estimation model. Based on the results of the analysis, it was found that policies, stakholder, WBS, building occupancy, BIM and FSM affect the cost of premiums. The model obtained for premium costs is A = (F: E) + (-0,218 X1 - 0,194 X2 - 0,256 X3 - 0,243 X4 - 0,175 X5 - 0,285 X6) + e."

"ABSTRAKHarga premi asuransi jiwa di Indonesia dipengaruhi oleh tabel kematian Indonesia digunakan oleh masing-masing perusahaan asuransi, seperti tabel kematian Indonesia berdasarkan jenis kelamin. Jika informasi tahun mendatang tabel kematian Indonesia berdasarkan jenis kelamin dapat diketahui, informasi tersebut dapat bermanfaat bagi perusahaan asuransi untuk mengatur premistrategi perhitungan sehingga lebih cocok untuk menghadapi risiko di masa depan. Makalah ini memprediksi tabel angka kematian Indonesia berdasarkan jenis kelamin selama lima periode ke depan dengan menggunakan Lee- Model Carter. Parameter model Lee-Carter diperkirakan dengan menggunakan Least Square metode dan metode Newton Raphson, sedangkan prediksi parameter yang tergantung pada waktu menggunakan metode Double Moving Average. Keakuratan hasil estimasi dan perkiraandiukur dengan menggunakan Mean Absolute Perscentage Error (MAPE). Dari penelitian ini, Tabel kematian Indonesia berdasarkan jenis kelamin diperoleh untuk periode 2015-2020 sampai2035-2040.

---

ABSTRACTThe price of life insurance premiums in Indonesia is influenced by Indonesia's death tables used by each insurance company, such as Indonesia's death tables by sex. If the next year's information on Indonesia's death table based on sex can be known, this information can be useful for insurance companies to manage premiums calculation strategies so that it is more suitable for dealing with risks in the future. This paper predicts Indonesia's mortality table by sex over the next five periods using the Lee-Carter Model. The Lee-Carter model parameters are estimated using the Least Square method and Newton Raphson method, while the parameter predictions that depend on time use the Double Moving Average method. Accuracy of estimation and estimation results measured using Mean Absolute Perscentage Error (MAPE). From this study, Indonesian death tables by sex were obtained for the period 2015-20202035-2040."

"[ABSTRAKDalam dunia bisnis selalu terdapat persaingan, yang menuntut kemampuan perusahaan untuk beradaptasi dalam rangka mencapai keunggulan bersaing. Bisnis asuransi kerugian, dengan jumlah pemain 85 perusahaan, merupakan bisnis dengan tingkat persaingan cukup ketat. Kondisi persaingan ini menstimulasi keharusan bagi perusahaan untuk menetapkan tarif premi secara tepat, yang mampu menyesuaikan kondisi tertanggung dan mempunyai daya saing di pasar.Metode kredibilitas Buhlmann, merupakan salah satu metode kredibilitas yang dapat digunakan dalam melakukan perhitungan premi. Metode Buhlmann digunakan dalam penelitian ini untuk menghitung premi asuransi marine cargo dengan objek penelitian PT Tugu Pratama Indonesia. Proses perhitungan dilakukan dengan memprediksi ekspektasi aggregate loss dimasa yang akan datang dengan melibatkan pengalaman klaim masa lalu sebagai dasar perhitungan. Perhitungan aggregate loss dilakukan untuk tiap grup risiko, yakni grup oil, grup export import material, grup inter island material, dan grup gas and lubricant. Hasil ekpektasi aggregate loss akan digunakan untuk menghitung premi murni yang dikenakan kepada tertanggung tiap jenis risiko. Premi murni yang dihasilkan akan dibandingkan dengan premi aktual perusahaan yang digunakan perusahaan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa premi murni untuk grup risiko oil adalah sebesar 0,098%, grup risiko export import material 0,107%, grup inter island material 0,078% dan grup gas and lubricant 0,339%. Setelah dibandingkan dengan premi aktual perusahaan, premi grup oil, grup export import material, dan grup inter island material mempunyai nilai lebih tinggi dibandingkan premi Buhlmann. Sehingga, terdapat ruang bagi perusahaan untuk menurunkan premi sampai batas premi kredibilitas Buhlmann. Sedangkan, premi grup risiko gas & lubricant mempunyai nilai di bawah premi Buhlmann. Sehingga, perusahaan dapat menaikkan premi untuk mengurangi risiko kerugian dimasa mendatang.

---

ABSTRACTIn the business world, there is a competition, which requires company to adapt in order to achieve competitive advantage. Insurance business, with the number of players 85 companies, is a business with tight level of competition. This competition stimulates the requirement for companies to establish appropriate premium rates, which is able to adjust the condition of the insured and competitive in the market.Buhlmann credibility method, is one of credibility methods that can be used in premium calculation. In this research, Buhlmann method is used to calculate the premium of marine cargo insurance in PT Tugu Pratama Indonesia. Calculation process performed by predicting the expected future aggregate loss by involving past claims experience as the basis for calculation. Aggregate loss calculation is processed for each risk group, they are the group of oil, export import material group, inter-island group material, and the gas and lubricant group. Results of aggregate loss expectation will be used to calculate pure premiums that will be charged to the insured for each type of risk. Generated pure premium will be compared to the actual premium.The results showed that the pure premium for the risk group of oil is equal to 0.098%, the risk group of import export of material 0.107%, inter island group and group material 0.078% and gas & lubricant 0.339%. After compared to the company's actual premium, group premium oil, import export group material and group material inter island are greater than premium Buhlmann. Thus, there is a chance for company to reduce premiums to the extent premiums Buhlmann credibility. Meanwhile, the risk premium gas and lubricant group has a value below the premium Buhlmann. Thus, the company can raise premiums to reduce the risk of future losses., In the business world, there is a competition, which requires company to adapt in order to achieve competitive advantage. Insurance business, with the number of players 85 companies, is a business with tight level of competition. This competition stimulates the requirement for companies to establish appropriate premium rates, which is able to adjust the condition of the insured and competitive in the market.Buhlmann credibility method, is one of credibility methods that can be used in premium calculation. In this research, Buhlmann method is used to calculate the premium of marine cargo insurance in PT Tugu Pratama Indonesia. Calculation process performed by predicting the expected future aggregate loss by involving past claims experience as the basis for calculation. Aggregate loss calculation is processed for each risk group, they are the group of oil, export import material group, inter-island group material, and the gas and lubricant group. Results of aggregate loss expectation will be used to calculate pure premiums that will be charged to the insured for each type of risk. Generated pure premium will be compared to the actual premium.The results showed that the pure premium for the risk group of oil is equal to 0.098%, the risk group of import export of material 0.107%, inter island group and group material 0.078% and gas & lubricant 0.339%. After compared to the company's actual premium, group premium oil, import export group material and group material inter island are greater than premium Buhlmann. Thus, there is a chance for company to reduce premiums to the extent premiums Buhlmann credibility. Meanwhile, the risk premium gas and lubricant group has a value below the premium Buhlmann. Thus, the company can raise premiums to reduce the risk of future losses.]"

"Selama ini standar biaya premi asuransi di Indonesia menggunakan peraturan dari lembaga Otoritas Jasa Keuangan (OJK) yaitu Surat Edaran OJK No. 6/SEOJK.05/2017 Tentang Penetapan Tarif Premi. Nilai premi asuransi kebakaran dikelompokkan berdasarkan fungsi dan ketinggian bangunan gedung berdasarkan kelas risiko. Pada prakteknya setiap perusahaan asuransi menterjemahkan dengan nilai yang bervariasi dimana nilainya berbeda dengan besaran hingga 4 x (empat kali) dibandingkan lembaga asuransi lainnya.Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi penerapan fire safety management pada bangunan gedung, mengkaji hubungan antar variabel terhadap biaya premi asuransi kebakaran, dan mengembangkan model biaya premi asuransi kebakaran pada bangunan gedung tinggi.Jenis data terdiri dari data primer dan sekunder. Data primer didapat dengan bantuan instrumen kuesioner dan wawancara pakar. Data sekunder berasal dari data yang dimiliki oleh stakeholder gedung dan data hasil penelitian terdahulu.Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor penentu biaya premi asuransi kebakaran pada bangunan gedung bertingkat tinggi fungsi hotel dan kantor dari yang terbesar pengaruhnya berturut-turut adalah penerapan Fire Safety Management (FSM), Work Breakdwon Structure (WBS), Stakeholder Gedung, Kebijakan Pemerintah, Okupansi Bangunan, dan Building Information Modelling (BIM). Peningkatan penjaminan keselamatan kebakaran pada bangunan gedung tinggi dilakukan dengan cara melakukan treatment dengan prioritas dimulai dari penerapan FSM.

---

So far, the standard cost of insurance premiums in Indonesia uses regulations from the Financial Services Authority (OJK), namely OJK Circular No. 6/SEOJK.05/2017 Regarding Premium Rate Determination. The value of fire insurance premiums is grouped based on the function and height of the building based on the risk class. In practice, each insurance company translates with varying values ​​where the value differs by up to 4 x (four times) compared to other insurance institutions.

The purpose of this study is to evaluate the application of fire safety management in buildings, examine the relationship among variables on the cost of fire insurance premiums, and develop a model for the cost of fire insurance premiums in high-rise buildings.

The type of data consists of primary and secondary data. Primary data was obtained with the help of questionnaires and expert interviews. Secondary data comes from data held by building stakeholders and data from previous research.

The results showed that the determinants of the cost of fire insurance premiums in high-rise buildings with hotel and office functions, from the greatest influence, respectively, were the application of Fire Safety Management (FSM), Work Breakdown Structure (WBS), Building Stakeholders, Government Policy, Building Occupancy, and Building Information Modeling (BIM). Increased fire safety assurance in high-rise buildings is carried out by conducting treatment with priority starting from the application of FSM."