Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRACTPerhitungan nilai premi oleh perusahaan asuransi dilakukan dengan memanfaatkan alat ukur risiko. Prinsip Premi Multivariat Berbobot (PPMB) digunakan sebagai alat ukur risiko untuk menghitung nilai premi pada asuransi pertanian. PPMB dapat mengintegrasikan faktor risiko eksternal sebagai informasi tambahan ke dalam perhitungan premi. Faktor risiko eksternal merupakan faktor risiko lain selain faktor risiko internal (faktor risiko yang telah ditentukan oleh perusahaan asuransi sebagai prasyarat pengajuan klaim oleh petani). Karena terdapat faktor eksternal dalam perhitungan premi, dimanfaatkan distribusi multivariat untuk menggambarkan penyebaran nilai peluang dari variabel keru-gian dan faktor eksternal. Dalam PPMB, faktor risiko eksternal digunakan untuk memberi ulang bobot pada data kerugian pertanian historis. Pembobotan tersebut bertujuan untuk melengkapi ketidaklengkapan data kerugian yang ada agar bisa mendapatkan perhitungan premi yang lebih akurat. Memanfaatkan faktor risiko eksternal dalam perhitungan premi dapat mengakibatkan bertambahnya nilai premi. Tambahan nilai pada premi dise- but dengan risk loading. Dengan pemilihan faktor risiko eksternal yang tepat, prinsip premi multivariat berbobot memiliki risk loading yang meningkat.

---

ABSTRACTInsurance pricing is set using the risk measurement tool. Multivariate weighted premium principle (MWPP) is used as the risk measurement tool in crop pricing. MWPP integrate external factors as additional information in pricing. External factors are the different risks from internal factors (risks factors set by insurer as the precondition for farmers to submit claims). Because there are external factors to consider in pricing, multivariate distribution is used to find the pricing formula. In MWPP external factors are used to reweight the historical loss data. The purpose of reweighting is to fill the incompleteness of historical loss data and improve the accuracy of pricing. Utilizing risk external factors can add more values to the pricing. Those additional values are called risk loading. Choosing the right and suitable external factors can make pricing with MWPP have increasing relative risk loading."

"Life table multivariat merupakan salah satu metode pada analisis ketahanan yang dapat digunakan untuk rnenggambarkan ketahanan individu yang memperhatikan karakteristik-karakteristik dari individu tersebut. Tugas akhir ini membahas suatu metode pembentukan model yang sesuai untuk penaksiran life table multivariat. Metode ini menggunakan data ketahanan dan disebut metode hazard dengan pendekatan tabel kontngensi. Model yang didapat disebut model hazard. Metode hazard ini dapat menangani masalah sensor dan dapat menganalisis waktu ketahanan yang terdistribusi secara eksponensial sepotong-sepotong. Karena nlenggunakan pendekatan tabel kontingensi, variabel-variabel yang diamati harus diperlakukan secara kategorik. Penaksiran parameter-parameter model hazard menggunakan metode likelihood. Sedang pengujian hipotesis untuk pemilihan model yang tepat menggunakan metode rasio likelihood. Penerapan metode hazard dengan pendekatan tabel kontingensi ini digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruh kematian bayi dan anak, berdasarkan data Survei Prevalensi Kotrasepsi Indonesia tahun 1987. Faktor-faktor yang diamati sebagai kovariat-kovariatnya, antaral ain: lingkungan rumah tangga, usia ibu waktu melahirkan, urutan dan jarak kelahiran, tempat dan penolong persalinan, status ekonomi keluarga, pendidikan ibu, dan keterpaparan terhadap informasi."

"Multivariate Analysis for the Social Sciences provides clear guidelines combined with the insight needed to understand the methods and applications of multivariate statistics. This easy-to-follow book provides students in social, behavioral, and health science-whose focus is not primarily in mathematics-with an abundance of chapter-ending questions and answers, including: conceptual questions about the meaning of each method; questions that test the reader?s ability to carry out the computational procedures on simple datasets; and data analysis questions for using analytical packages to analyze both simplest case data and also to practice with more realistic datasets."