Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"AbstrakPenelitian dengan judul Simulasi Nilai Percepatan Gempa Di Ibu Kota Kabupaten Dan Propinsi Nanggroe Aceh Darussalam bertujuan untuk mengetahui nilai percepatan gempa maksimum di Ibu Kota Kabupaten dan Propinsi Nanggroe Aceh Darussalam dimana nilai ini sangat diperlukan untuk perencanaan gedung tahan gempa dan juga bertujuan untuk mengetahui sejauh mana perbedaan nilai percepatan gempa maksimum di Ibu Kota Kabupaten dan Propinsi Nanggroe Aceh Darussalam berdasarkan peta wilayah gempa Indonesia menurut SNI 1726 2012 dengan berdasarkan metode analisis resiko gempa dengan menggunakan data kejadian gempa sampai tahun 2016 (sampai tahun terakhir yang sudah terlampaui). Bentuk rancangan penelitian adalah simulasi nilai percepatan puncak gelombang gempa yang merambat pada lapisan batuan dasar dengan bantuan program komputer dimana data"

"Risiko operasional merupakan salah satu risiko yang wajib diperhitungkan oleh bank. Modal yang dikeluarkan oleh bank untuk menutup kerugian akibat risiko pada manajemen risiko operasional disebut Economic Capital (EC). EC dihitung sebagai Value at Risk (VaR) pada tingkat kepercayaan tertentu. Pada penentuan EC risiko operasional terdapat 56 kemungkinan jenis risiko yang terjadi sehingga diperlukan agregasi untuk nilai total risiko operasional. Ada dua asumsi dalam perhitungan nilai agregasi risiko dengan menggunakan Loss Distribution Approach (LDA) yaitu saling bebas atau saling bergantung sempurna. Namun, untuk memperoleh perhitungan EC yang adil perlu memperhatikan struktur ketergantungan antar risiko. Salah satu metode untuk mengatasi masalah tersebut adalah copula. Ada dua famili copula yang terkenal, yaitu Elliptical Copula dan Archimedean Copula. Salah satu kelas dari Archimedean Copula adalah copula Gumbel. Penelitian ini akan menggunakan copula Gumbel dalam perhitungan agregasi EC. Copula Gumbel dapat memodelkan ketergantungan antara kejadian ekstrim dengan baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai perhitungan agregasi EC mulai mencapai konvergen pada banyak sampel dan nilai perhitungan agregasi EC yang dihasilkan copula Gumbel lebih besar 1,91% daripada nilai perhitungan agregasi EC yang dihasilkan copula Frank.

---

Operational risk is one of a risk that must be calculated by the bank. The capital that the bank has issued to cover the risk of loss due to operational risk management is called Economic Capital (EC). EC is calculated as Value at Risk (VaR) at a certain confidence level. In the EC determination of operational risk there are 56 possible types of risks that occur so that the aggregation for a total value of operational risk is needed. There are two assumptions in the calculation of the value of risk aggregation using the Loss Distribution Approach (LDA) that is independent or completely dependent. However, to obtain the fair calculation of EC, it has to notice the dependence stucture between risk. One method to overcome this problem is copula. There are two famous families of copula, namely Elliptical Copula and Archimedean Copula. Gumbel copula is one of the Archimedean Copula. This study will used Gumbel copula in the calculation of EC aggregation. Gumbel copula can model the dependence between extreme events well. These results indicate that the aggregate value calculation EC began to reach convergent on many samples 105 and the value calculated by the aggregation EC Gumbel copula produced 1,91% greater than the value calculated by the aggregation of EC produced Frank copula."

"Dalam menghitung premi dan cadangan manfaat asuransi multiple life, umumnya risiko kematian antar tertanggung seperti pasangan suami-istri diasumsikan saling bebas. Namun, pada kenyataannya mereka memiliki dependensi (ketergantungan) atas risiko bersama. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemodelan struktur dependensi waktu hidup pasangan suami istri sehingga bisa mencerminkan nilai premi dan cadangan manfaat yang lebih realistis. Salah satu solusinya adalah dengan menggunakan copula. Menurut Teorema Sklar, copula merupakan suatu fungsi yang menghubungkan distribusi bivariat dengan fungsi distribusi kumulatif marginalnya. Salah satu keluarga copula yang umum dikenal dan banyak digunakan adalah Archimedean karena memiliki struktur dan komputasi yang sederhana. Copula Archimedean yang digunakan pada penelitian ini yaitu Clayton, Gumbel, dan Frank. Ketiga jenis copula tersebut masing-masing memiliki struktur ketergantungan ekor berbeda yang umum terjadi, yaitu ketergantungan ekor bawah (Clayton), ekor atas (Gumbel), dan simetris (Frank). Data yang digunakan bersumber dari Tabel Mortalitas Indonesia IV dimana distribusi marginalnya tidak diketahui sehingga proses estimasi parameter pada copula menggunakan metode canonical maximum likelihood. Proses konstruksi model asuransi jiwa dengan asumsi dependensi menggunakan copula dilakukan berdasarkan Teorema Sklar dan fungsi survival copula. Berdasarkan nilai AIC dan BIC, copula Clayton merupakan copula terbaik yang cocok dengan data. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan copula terbaik, diperoleh nilai premi asuransi joint life lebih besar daripada last survivor dan cadangan manfaat baik pada asuransi joint life maupun last survivor mulanya mengalami peningkatan kemudian saat mendekati akhir masa polis (pertanggungan) menurun hingga bernilai nol saat polis berakhir.

---

In calculating premiums and benefits reserves for multiple life insurance, the mortality risk between insured individuals, such as married couples, is typically assumed to be independent. However, in reality, they have a dependency on shared risk. Therefore, it is necessary to model the dependency structure of the lifetimes of married couples to reflect more realistic premium and benefit reserve values. One solution is to use a copula. According to Sklar's theorem, the copula is a function that links a bivariate distribution with its marginal cumulative distribution function. The Archimedean family of copulas is well-known and widely used because of its simple structure and computation. The Archimedean copulas used in this study are Clayton, Gumbel, and Frank. These three types of copulas each have different tail dependence structures that commonly occur: lower tail dependence (Clayton), upper tail dependence (Gumbel), and symmetric dependence (Frank). The data used is sourced from the Indonesian Mortality Table IV, where the marginal distribution is unknown, so parameter estimation in the copula uses the canonical maximum likelihood method. The construction of the life insurance model with dependency assumptions using copulas is based on Sklar's Theorem and the copula survival function. Based on AIC and BIC values, the Clayton copula is the best fit for the data. Calculations using the best copula show that joint life insurance premiums are higher than last survivor premiums, and the benefit reserves for both joint life and last survivor insurance initially increase and then decrease to zero as the policy term approaches its end."

"Model multinomial logit adalah model yang biasa digunakan untuk memodelkan pilihan. Model tersebut dapat diturunkan dari fungsi utilitas, dengan asumsi error antar alternatif berdistribusi gumbel, dan saling bebas, serta error antar observasi saling bebas. Jika asumsi error antar alternatif saling bebas tidak terpenuhi, maka dibutuhkan alternatif model lain untuk memodelkan pilihan. Model nested logit adalah salah satu model yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Alternatif pilihan yang saling berpengaruh dikelompokkan ke dalam satu sarang. Penaksiran parameter pada Model nested logit dapat dilakukan dengan Full Information Maximum Likelihood (FIML) dimana parameter untuk sarang dan alternatif pilihan ditaksir secara simultan. Tetapi turunan fungsi log likelihoodnya tidak linier sehingga dibutuhkan metode NewtonRaphson.

---

The multinomial logit model is a model commonly used to model choices. This model can be derived from the utility function, with the assumption that the interalternative error has a Gumbel distribution, are mutually independent, and the error between observations are also mutually independent. If the assumption of mutual independence of the interalternative error is not satisfied, then another model is needed to model the alternatives. Nested logit model is one of the models that can be used to overcome this kind of problem. Alternative choices that affect each other are grouped into a single nest. Estimation of parameters of the nested logit model can be done by the Full Information Maximum Likelihood (FIML). But the derivative of log likelihood functions are not linear so the NewtonRaphson methods are needed in the process. "

"Terkadang manfaat pensiun yang diberikan dari jaminan sosial tidak dapat mencukupi kehidupan masa pensiun. Salah satu strategi untuk menambah pendapatan masa pensiun bagi pasangan suami istri lanjut usia yaitu dengan membeli produk equity release, yaitu marriage reverse annuity contract. Marriage reverse annuity contract memberikan manfaat anuitas kepada pasangan suami istri lanjut usia ketika masih hidup (status joint life) bahkan terkadang setelah kematian dari salah satu pasangan (status last survivor) dengan mengonversi seluruh atau sebagian dari nilai real estate yang mereka miliki. Agar lebih realitistis, risiko kematian antarpasangan suami istri diasumsikan dependen karena pasangan suami istri terpapar risiko yang sama. Oleh karena itu, dimodelkan dependensi dari future lifetime pasangan suami istri dengan menggunakan copula. Berdasarkan teorema Sklar, copula adalah fungsi yang menghubungkan distribusi bivariat dengan fungsi kumulatif marginalnya. Salah satu copula yang populer digunakan yaitu copula Archimedean, di mana keluarga copula ini memiliki struktur dan perhitungan yang sederhana, serta memungkinkan berbagai struktur dependensi yang lebih luas. Jenis copula Archimedean yang akan digunakan pada skripsi ini yaitu Clayton, Gumbel, dan Frank. Data yang digunakan yaitu Tabel Mortalitas Indonesia IV, di mana distribusi marginalnya tidak diketahui sehingga estimasi parameter dilakukan dengan metode canonical maximum likelihood. Model marriage reverse annuity untuk status joint life dan last survivor diilustrasikan melalui model multiple state dan struktur probabilitas dikonstruksi menggunakan teorema Sklar dan fungsi survival copula. Berdasarkan hasil perhitungan manfaat kontrak menggunakan copula Clayton, Gumbel, dan Frank diperoleh bahwa nilai manfaat pada status joint life lebih besar daripada last survivor. Pada status joint life, nilai manfaat tahunan kontrak marriage reverse annuity berjangka terkecil diperoleh menggunakan asumsi dependensi dengan copula Frank, sedangkan pada status last survivor, nilai manfaat tahunan kontrak marriage reverse annuity berjangka terkecil diperoleh menggunakan asumsi independensi (tanpa menggunakan copula).

---

Sometimes the retirement benefits from social security are insufficient for retirement life. One strategy to increase retirement income for elderly married couples is to purchase an equity release product, namely a reverse annuity marriage contract. A marriage reverse annuity contract provides annuity benefits to elderly married couples while they are still alive (joint life status) even after the death of one of the partners (last survivor status) by converting all or part of the real estate value they own. To be more realistic, the risk of death between husband and wife is assumed to be dependent because the husband and wife are exposed to the same risk. Therefore, the dependency model of the future lifetime of a husband and wife is modeled using copula. According to Sklar's theorem, the copula is a function that joins bivariate distribution to its marginal cumulative function. One of the most popular copulas used is the Archimedean copula, which has a simple structure and computation, and allows for a wider variety of dependency structures. The types of Archimedean copula that will be used in this study are Clayton, Gumbel, and Frank. The Indonesian Mortality Table IV data is used, where the marginal distribution is unknown, so parameter estimation is executed using the canonical maximum likelihood method. The marriage reverse annuity model for joint life and last survivor status is illustrated through multiple state models and the probability structure is constructed using Sklar's theorem and the copula survival function. Based on the results of calculating the benefits of the contract using the copulas (Clayton, Gumbel, and Frank), it is obtained that the value of benefits in joint life status is greater than that of the last survivor. In joint life status the smallest annual benefit value of a term marriage reverse annuity contract is obtained using the dependence assumption with Frank's copula, whereas in last survivor status the smallest annual benefit value of a term marriage reverse annuity contract is obtained using the independence assumption (without using copula)."