Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"Pada penelitian survival, kadang kala survival time dipengaruhi oleh faktor-faktor lain. Untuk kondisi tersebut dapat digunakan metode analisis regresi dengan model Cox PH. Dari model Cox ini, diperoleh bahwa hazard ratio untuk dua individu dengan nilai kovariat yang berbeda tidak akan dipengaruhi oleh waktu. Atau dengan perkataan lain, hazard untuk satu individu proporsional dengan hazard individu lainnya dengan keproporsionalan yang konstan, tidak dipengaruhi oleh waktu. Oleh sebab itu, ketika diterapkan pada data harus diperiksa apakah asumsi tersebut terpenuhi. Pengecekan asumsi proportional hazard akan dilakukan dengan dua pendekatan. Pendekatan yang pertama dengan grafik, yaitu grafik log-log, dan yang kedua dengan pengujian goodness-of-fit. Metode grafik memberikan hasil yang subjektif sedangkan pengujian goodness-of-fit memberikan hasil yang objektif berdasarkan pengujian statistik.

---

In survival studies, sometimes the time until the occurrence of an event is influenced by other factors. Cox PH model, which is one of the semi parametric regression method can be applied for the data analysis. From this Cox model, it is found that the hazard ratio for two individuals with different covariates not be affected by time. In other words, hazard for an individual is proportional with hazard from another individual with constant proportionality, not affected by the time. Therefore, when applied to the data, it should be checked whether the assumptions are met. The assumption of proportional hazard will be checked using two approaches. The first approach using graph, the log-log graph, and the second by testing the goodness-of-fit. Graphical method gives subjective results while the goodness-of-fit testing gives objective results based on statistical testing."

"Extended cox model adalah perluasan dari model cox yaitu dengan melibatkan variabel yang bergantung pada waktu. Model ini digunakan untuk memperbaiki model cox proportional hazard apabila satu atau lebih covariate tidak memenuhi asumsi proportional hazard. Covariate yang tidak memenuhi asumsi proportional hazard dalam extended cox model diinteraksikan dengan fungsi waktu, sehingga diperoleh covariate yang bergantung pada waktu. Sehingga pada model terdapat covariate yang tidak bergantung pada waktu dan covariate yang bergantung pada waktu. Parameter-parameter dari covariate tersebut ditaksir dengan menggunakan metode maksimum partial likelihood. Untuk mengetahui apakah extended cox model adalah model yang sesuai untuk suatu data dalam kasus tertentu, digunakan uji ratio likelihood. Sebagai contoh penerapan digunakan data berupa waktu seorang pasien mengalami infeksi pada ginjal setelah dilakukan transplantasi ginjal, dengan covariate yang diperhatikan yaitu pemasangan catheter pada ginjal pasien. Diperoleh hasil bahwa model yang sesuai untuk data tersebut adalah extended cox model.

---

Extended cox model is an extension of cox model by constructing time-dependent covariates that can be added to the model. This model is used to adjust the cox proportional hazard model if one or more covariates do not satisfy the proportional hazard assumption. Covariates, which do not satisfy the proportional hazard assumption, in extended cox model, are interacted with time function, so that time-dependent variables are obtained. Therefore, the model contains both time-independent and time-dependent covariates. Parameters of these covariates are estimated by maximum partial likelihood method. To find out whether extended cox model is better than cox proportional hazard model, ratio likelihood test is used. As the example, data of the period of time a patient suffering kidney infection after having kidney transplantation, with the concerned covariate is placed catheter in patient?s kidney. The result showed that extended cox model is appropriate for the data."

"Skripsi ini menggunakan metode Transformasi Bahaya Proporsional Non-parametrik menghitung premi yang memperhitungkan pemuatan risiko dari asuransi pertanian tradisional. Pendekatan non-parametrik digunakan karena tidak semua data kerugian pertanian tersedia dapat diasumsikan mengikuti distribusi tertentu karena karakteristik data yang hilangtambak yang digunakan tidak sesuai dengan distribusi yang ada. Premi dihasilkan melalui metode Transformasi Bahaya Proporsional disebut sebagai penyesuaian risiko premium. Perhitungan premi yang disesuaikan dengan risiko dibedakan berdasarkan jenis data yang digunakan, yaitu data kerugian individu atau kelompok. Pada data kerugian individu, Penghitungan premi yang disesuaikan dengan risiko dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu dengan menggunakan fungsi kelangsungan hidup empiris dan fungsi kelangsungan hidup empiris yang disempurnakan. Nilai premi yang disesuaikan dengan risiko yang dihitung berdasarkan fungsi survival empiris akan lebih besar di bandingkan dengan nilai premi yang disesuaikan dengan risiko dihitung berdasarkan fungsi kelangsungan hidup empiris yang dimurnikan. Perhitungan premi yang disesuaikan dengan risiko akan diterapkan pada data kerugian pertanian padi di Indonesia dari 2015 hingga 2017.

---

This thesis uses the Non-parametric Proportional Hazard Transformation method to calculate the premium that takes into account the risk loading of traditional agricultural insurance. A non-parametric approach is used because not all available agricultural loss data can be assumed to follow a certain distribution due to the characteristics of the missing data

the pond used is not in accordance with the existing distribution. The premium generated through the Proportional Hazard Transformation method is referred to as the risk adjustment premium. The calculation of premiums adjusted for risk is differentiated based on the type of data used, namely data on individual or group losses. For individual loss data, the calculation of the risk-adjusted premium can be done in two ways, namely by using the empirical survival function and the enhanced empirical survival function. The risk-adjusted premium value calculated based on the empirical survival function would be greater than the risk-adjusted premium value calculated based on the empirically refined survival function. The calculation of the risk-adjusted premium will be applied to the rice agricultural loss data in Indonesia from 2015 to 2017.

"

"ABSTRAKPermasalahan yang akan diangkat dalam tesis ini adalah masalah keterlambatan yang terjadi pada perjalanan kereta api KRL komuter Bekasi-Jakarta Kota, yang lebih tinggi daripada KRL komuter lainnya. Hal ini diduga dikarenakan terjadinya konflik dengan kereta lain dan adanya keterlambatan keberangkatan di stasiun Bekasi. Cox Proportional Hazard adalah salah satu metode analisis semi parametrik di dalam kerangka Analisis Survival yang akan digunakan untuk menganalisis keterlambatan perjalanan suatu kereta api. Penggunaan metode ini antara lain karena lebih populer dan penggunaan asumsi yang lebih sedikit bila dibandingkan dengan metode parametrik. Model regresi Cox PH ini juga berguna untuk menafsirkan informasi mengenai hubungan dari fungsi hazard dengan prediktor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keterlambatan kedatangan KRL komuter Bekasi di stasiun tujuan dipengaruhi oleh keterlambatan keberangkatan di stasiun awal dan juga konflik dengan kereta lain, baik di stasiun awal maupun di tengah perjalanan. Oleh karena itu, konflik dan keterlambatan di stasiun keberangkatan harus diturunkan secara signifikan.

---

ABSTRACT

The issue raised in this thesis is the delay in the travel time of Bekasi-Jakarta Kota Commuter Line, which is higher than other commuter lines. This is presumably due to their own departure delays in Bekasi Station and also conflicts with other trains. Cox Proportional Hazard is one of the semi-parametric analysis methods in Survival Analysis framework that will be used to analyze the delay time. This method is used because it is more popular than other methods and uses fewer assumptions than the parametric method. Cox PH regression model is also useful for interpreting information about the relationship of the hazard function predictors. The results showed that the late arrival of KRL Commuter Bekasi at the destination is affected by the delay at the departure station and also by conflicts with other trains, either at the beginning or in the middle of the travel. Therefore, conflict reduction and delay reduction must be made significantly."

"Sebagai penyakit yang disebabkan oleh virus, obat antivirus banyak digunakan sebagai salah satu pengobatan COVID-19. Obat antivirus yang resmi digunakan di Indonesia, yaitu oseltamivir, avigan, dan remdesivir, tanpa adanya pertimbangan obat mana yang lebih efektif dalam menangani pasien COVID-19. Obat antivirus dapat dikatakan lebih efektif daripada obat antivirus lainnya jika dapat mengurangi infeksi virus pada pasien dan membuat kondisinya membaik lebih cepat. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas dari ketiga jenis obat antivirus tersebut secara umum dan berdasarkan ciri pasien, yang meliputi jenis kelamin, kelompok usia, dan penyakit penyerta, dalam menghasilkan perbaikan kondisi bagi pasien COVID-19. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas 142 pasien COVID-19 di Rumah Sakit ABC Jakarta pada tanggal 4 Juni 2020 hingga 31 Januari 2021 yang mengonsumsi salah satu jenis obat antivirus. Model Cox proportional hazard digunakan untuk mengukur hazard ratio pasien COVID-19 berdasarkan jenis obat antivirus yang dikonsumsi dan ciri pasien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa oseltamivir memberikan efektivitas terbesar dan remdesivir memberikan efektivitas terkecil terhadap perbaikan kondisi pasien COVID-19 secara umum. Oseltamivir memberikan efektivitas yang besar untuk hampir semua ciri pasien yang meliputi pria, wanita, lansia, memiliki penyakit penyerta, dan tidak memiliki penyakit penyerta. Avigan memberikan efektivitas yang besar untuk pasien pria dan bukan lansia, sedangkan obat remdesivir dapat dikatakan efektif pada pasien wanita.

---

As a disease caused by a virus, antiviral drug is widely used as a treatment for COVID-19. The allowed antiviral drugs used in Indonesia are oseltamivir, avigan, and remdesivir, without any consideration which drug is more effective in treating COVID-19 patients. An antiviral drug can be said to be more effective than other antiviral drugs if it can reduce the viral infection in patients and make their condition improves faster. This study aims to compare the effectiveness of the three types of antiviral drugs in general and based on patient characteristics, which include gender, age group, and comorbidity presence, in resulting condition improvement for COVID-19 patients. The data used consists of 142 COVID-19 patients from ABC Hospital in Jakarta, who took one of three types of antiviral drugs. Cox proportional hazard model was used to measure the hazard ratio of COVID-19 patients based on the antiviral drug consumed and characteristics. The results showed that oseltamivir provided the greatest and remdesivir gave the least effectiveness in improving the condition of COVID-19 patients in general. Oseltamivir provides great effectiveness for almost all patient characteristics, including male, female, elders, and patients with and without comorbidity. Avigan provides high effectiveness for male and non-elderly patients. Meanwhile remdesivir can be said to be effective in female patients."

"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."

"Penyakit Alzheimer adalah penyakit progresif yang dimulai dengan hilangnya ingatan ringan dan berkembang hingga hilangnya kemampuan bicara dan respon terhadap lingkungan. Penyakit ini belum dapat disembuhkan, dan pengobatan saat ini hanya berfungsi mengurangi gejala sementara. Oleh karena itu, penting untuk mengidentifikasi risiko utama pengembangan Alzheimer dan memberikan diagnosis yang tepat guna mendukung penelitian lebih lanjut. Model regresi Cox-Proportional Hazard sering digunakan untuk menangani data survival tersensor, tetapi saat ini, machine learning menunjukkan potensi besar. Dua model machine learning, Random Survival Forest dan Gradient Boosting Survival Analysis, mampu menangani data survival dan data tersensor tanpa memerlukan asumsi parameter. Kedua model ini juga menghindari overfitting dan lebih mudah diinterpretasi dibandingkan model non-parametrik lainnya. Hasil pada data Alzheimer menunjukkan bahwa Gradient Boosting Survival Analysis memiliki performa terbaik dengan nilai C-index 0.8503, diikuti oleh Random Survival Forest dengan nilai 0.8286. Model regresi Cox-PH memiliki kinerja terendah dengan nilai C-index 0.8092, dan data Alzheimer yang digunakan tidak memenuhi asumsi proportional hazard. Model Gradient Boosting Survival Analysis dan Random Survival Forest mengidentifikasi CDRSB dan FDG sebagai risiko terpenting, sedangkan model Cox-PH mengidentifikasi AV45 dan FDG.

---

Alzheimer's disease is a progressive disease that begins with mild memory loss and progresses to loss of speech and response to the environment. There is no cure for the disease, and current treatments only temporarily reduce symptoms. Therefore, it is important to identify the main risk factors for developing Alzheimer's and provide an accurate diagnosis to support further research. The Cox-Proportional Hazard regression model is often used to handle censored survival data, but currently, machine learning shows potential. Two machine learning models, Random Survival Forest and Gradient Boosting Survival Analysis, are able to handle survival data and censored data without requiring parameter assumptions. Both models also avoid overfitting and are easier to interpret than other non-parametric models. The results on Alzheimer's data show that Gradient Boosting Survival Analysis has the best performance with a C-index value of 0.8503, followed by Random Survival Forest with a value of 0.8286. The Cox-PH regression model has the lowest performance with a C-index value of 0.8092, and the data used does not meet the proportional hazard assumption. The Gradient Boosting Survival Analysis and Random Survival Forest models identified CDRSB and FDG as the most important risks, while the Cox-PH model identified AV45 and FDG."

"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."