Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Beberapa perusahaan asuransi jiwa Indonesia mengalami permasalahan keuangan karena rendahnya premi dan terlampau idealnya ekspektasi imbal hasil investasi. Hal ini tergolong semakin berisiko jika premi yang sama diberikan pula kepada calon nasabah baru tanpa melalui proses seleksi risiko. Tabel mortalitas saat ini dan asumsi keuntungan investasi terlalu ideal, sehingga asumsi yang lebih konservatif dibutuhkan untuk memeroleh rentang premi murni tahunan yang lebih realistis. Dalam penelitian ini, tabel mortalitas lengkap diestimasi dari tabel mortalitas ringkas dengan model Heligman- Pollard terpancung dan Makeham. Parameter model mortalitas diestimasi dengan metode Bayesian melalui algoritma Metropolis-Hastings. Terhadap data pada tabel mortalitas ringkas, dilakukan proses bootstrap karena ketidakcukupan jumlah untuk proses pemodelan statistika parametrik. Diperoleh akurasi baik untuk estimasi tingkat mortalitas ringkas dengan metrik koefisien korelasi Pearson dan Mean Absolute Percentage Error. Parameter yang diperoleh juga memadai untuk mengestimasi tingkat mortalitas pada tabel mortalitas lengkap dan diekstrapolasi hingga usia 99 tahun. Tingkat imbal hasil investasi diasumsikan mendekati tingkat inflasi dan tingkat inflasi bulanan diasumsikan mengikuti proses stokastik lognormal. Hasil penelitian berbasis model normal Bayesian menunjukkan bahwa terdapat peluang baik untuk terjadinya keuntungan maupun kerugian investasi. Informasi tabel mortalitas lengkap dan rentang keuntungan investasi yang diperoleh kemudian digabungkan untuk membentuk rentang premi murni tahunan yang wajar.

---

Several Indonesian life insurance companies faced financial problems due to inadequate pricing and idealistic investment expectation. This condition goes riskier when equal premium rate is generalized for new customers without being underwritten. Current mortality table and investment return assumption are too ideal, so conservative assumptions are needed to get a more reasonable annual pure premium range. In this research, complete life tables are estimated from abridged life tables by truncated Heligman-Pollard and Makeham model. Parameters for mortality models are estimated by Bayesian method using Metropolis-Hastings algorithm. Data from abridged life table will be bootstrapped because of insufficient number for statistical parametric modelling. Good accuracy for estimated abridged mortality rates was reached based on Pearson correlation coefficient and Mean Absolute Percentage Error metrics. The estimated parameters were adequate to extrapolate yearly mortality rates calculation until age 99. Investment return is assumed to be close to inflation rates and monthly inflation rates are assumed to follow lognormal stochastic process. Based on Bayesian normal model, it is possible to have profitable or losing investment. Information of the complete life table and investment return range obtained are combined to form fair annual pure premium range."

"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."

"Seorang praktisi asuransi di Indonesia pernah mengatakan bahwa bisnis asuransi kesehatan adalah bisnis cash flow semata. Maksudnya adalah apabila kita terjun dalarn bisnis tersebut, kita harus siap bekerja ekstra keras dengan memperoleh keuntungan yang relatif kecil atau bahkan mengalami kerugian. Pendapat tersebut senada dengan pendapat Drs. K. Iskandar, M.Sc., MBA, HIA, MHP, FSAI. Dalam salah satu cerarnahnya, beliau mengatakan bahwa tidak ada perusahaan asuransi komersial yang menjadi besar karena menjual asuransi kesehatan, bahkan sebaliknya banyak yang "gulung tikar". Narnun perusahaan asuransi akan lebih dikenal dan populer setelah terjun kedalarn bisnis asuransi kesehatan sehingga akan lebih mudah dalam menjual produkproduk lainnya. Kedua pendapat tersebut menunjukkan bahwa bisnis asuransi kesehatan merupakan bisnis yang penuh risiko dan dapat menyebabkan kerugian apabila tidak ditangani secara hatihati. Karya akhir ini membahas perhitungan premi asuransi kesehatan dengan cara Manual (Manually Rated Groups/ MRG) dengan terlebih dahulu membentuk Tabel Morbidita sebagai manual berdasarkan data pertanggungan asuransi kesehatan kumpulan di PT. Asuransi Jiwa BRINGIN JIWA SEJAHTERA (BRingin Life). Tabel tersebut kemudian menjadi dasar perhitungan premi asuransi kesehatan kumpulan yang selanjutnya akan dibandingkan dengan premi asuransi kesehatan kumpulan yang diperoleh dengan menggunakan asumsi-asumsi yang selama ini digunakan. Hasil yang diperoleh diharapkan dapat memperbaiki asumsi aktuaris perusahaan tersebut sehingga dapat diperoleh tarip premi yang lebih kompetitif namun tetap meminimalisasi risiko dan dapat memuaskan semua pihak yarig berkepentingan. Selain daripada itu, karena perhitungan premi berdasarkan data dari pengalaman perusahaan asuransi itu sendiri yang mencerminkan kekuatan dan kelemahan sendiri baik dari segi underwriting (penutupan dan klaim), pelayanan nasabah maupun sistem kontrol biaya (cost control system), diharapkan pengaruh tarip premi perusahaan asuransi pesaing dapat lebih ditekan atau bahkan dihilangkan sehingga berapapun premi yang ditawarkan perusahaan asuransi pesaing tidak dapat mempengaruhi besarnya premi netto BRingin Life."

"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."

"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."

"Asuransi jiwa merupakan salah satu dari banyak pilihan bagi orang-orang yang mengkhawatirkan ketidakpastian masa depan mereka, karena asuransi jiwa dirancang untuk melindungi terhadap dampak keuangan serius yang diakibatkan oleh kematian seseorang. Variasi penting dari asuransi jiwa tunggal adalah asuransi jiwa survivorship yang mencakup dua atau lebih individu. Di bawah kontrak tersebut, manfaat kematian dibayarkan hanya pada kematian terakhir. Valuasi asuransi merupakan kegiatan yang penting bagi perusahaan asuransi. Melalui valuasi, perusahaan asuransi dapat mengetahui status finansialnya agar dapat memenuhi kewajibannya di masa depan. Secara tradisional, aktuaris mengasumsikan tingkat pengembalian yang konstan dan mortalitas independen dalam valuasi asuransi jiwa bersama. Namun, terdapat minat yang cukup besar dalam literatur aktuaria untuk mempelajari model tingkat bunga stokastik dan asumsi mortalitas dependen untuk valuasi asuransi. Pada artikel ini disajikan formula matematis yang berguna untuk melakukan valuasi asuransi jiwa survivorship dengan tingkat pengembalian stokastik dan mortalitas dependen. Valuasi dilakukan dengan menghitung nilai ekspektasi dari variabel acak loss prospektif, dengan mengasumsikan proses AR 1 dan model Frank rsquo;s Copula untuk memodelkan tingkat pengembalian dan mortalitas dependen masa hidup dari pemegang polis. Selanjutnya dilakukan contoh perhitungan dari satu buah polis dan satu buah portofolio non-homogen.

---

Life insurance is one of the many options for people with concerns about the uncertainty of their future, because it rsquo s designed to protect against the serious financial impact resulting from an individual 39 s death. An important variation of the single life insurance is the survivorship life insurance which covers two or more lives. Under such contract, a death benefit is paid out only on the last death. Insurance valuation is a very important tool for many insurance companies. Through valuation, an insurance company is able to know its financial status to meet its future obligations. Traditionally, actuaries assume constant rates of return and independent mortality in valuing joint life insurance. However, there rsquo s been considerable interest in the actuarial literature in studying stochastic interest rate and dependent mortality assumptions for insurance valuations. In this study, the mathematical formulas to value a survivorship life insurance with stochastic rates of return and dependent mortality are presented. The valuation is conducted by calculating the expectation of the prospective loss random variable, by assuming an AR 1 process and Frank 39 s Copula to model the rates of return and dependent mortality of the policyholders, respectively. Finally, the calculation examples are done for one policy and one non homogeneous portfolio."

"Permasalahan utama yang sering dihadapi oleh perusahaan asuransi adalah mengestimasi cadangan klaim. Perhitungan estimasi cadangan klaim yang dilakukan secara kurang tepat akan memengaruhi kelangsungan usaha dari perusahaan asuransi. Metode estimasi cadangan klaim yang paling sering digunakan di dunia asuransi adalah metode Chain-Ladder dan variasinya. Selain metode tersebut, Peters, Targino dan Wuthrich (2017) mengembangkan metode yaitu gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder. Metode ini merupakan metode Bayesian Chain-Ladder yang menggunakan distribusi gamma yang memiliki rentang prediksi cadangan klaim yang relatif kecil.

Pada penelitian ini penghitungan terhadap rentang prediksi cadangan klaim dilakukan menggunakan model gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder. Tujuan utama pada penelitian ini yaitu menerapkan proses penghitungan rentang prediksi dengan model gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder pada konteks perusahaan asuransi XYZ di Indonesia, serta membandingkannya dengan metode Chain-Ladder. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data klaim produk asuransi kendaraan bermotor perusahaan asuransi XYZ tahun 2014 sampai dengan 2016. Hasil rentang prediksi berdasarkan nilai MSEP model gamma-gamma Bayesian chain-ladder tahun 2014 sampai dengan 2016 relatif lebih kecil dibandingkan dengan MSEP chain-ladder model Mack.

---

The Main problem often faced by insurance companies is estimating claim reserve. The calculation of claim reserve that is undertaken inaccurately will affect the business operations of the insurance company. The claim reserve estimation method that is commonly undertaken called Chain-Ladder method and its variations. Besides, Peters, Targino and Wuthrich (2017) develop a method namely gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder. This is a Bayesian Chain-Ladder method that uses a gamma distribution and has the prediction range of claim reserve that relatively small.

This research performs the calculation of the prediction range claim reserve that uses the gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder model. The main purpose of this research is implementing the process of calculation prediction range with the gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder model in the context of XYZ insurance companies in Indonesia, and compare it with the Chain-Ladder classic method. The data used in this study is the claim data for motor vehicle insurance products for XYZ insurance companies from 2014 to 2016. The results of the prediction range based on the MSEP value of the gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder model from 2014 to 2016 relatively smaller compared to the Macks MSEP chain-ladder model."

"Penelitian ini menjelaskan penerapan tabel Incident Rate dalam penentuan premi neto asuransi kredit. Tabel Incident Rate diperoleh berdasarkan hasil taksiran analisis statistik non parametrik. Analisis yang digunakan adalah menentukan fungsi survival menggunakan metode Kaplan-Meier dan fungsi hazard menggunakan metode Nelson-Aalen. Selanjutnya tabel Incident Rate akan digunakan dalam penentuan premi neto menggunakan metode Actuarial Present Value. Contoh perhitungan yang dalam penelitian adalah menentukan premi neto dari asuransi berjangka dikarenakan asuransi kredit memiliki jangka waktu kredit antara 1 sampai dengan 15 tahun. Pada penelitian ini diperoleh hasil bahwa tingkat survival tertinggi terdapat pada kelompok usia 36 sampai dengan 45 tahun. Sedangkan tingkat survival terendah terdapat pada kelompok usia 46 sampai dengan 55 tahun. Atas hasil tersebut dapat ditentukan tingkat hazard dari masing-masing kelompok usia dan kemudian dapat dilanjutkan dengan pembentukan tabel Incident Rate sebagai pedoman dalam penentuan premi neto.

---

This study explains the application of the Incident Rate table in determining the net premium for credit insurance. The Incident Rate table is obtained based on the results of non parametric statistical analysis. The analysis used was to determine survival function using the Kaplan-Meier method and hazard function using the Nelson-Aalen method. Furthermore, the Incident Rate table will be used in determining net premium using the Actuarial Present Value method. An example of a calculation in research is determining the net premium from term insurance because credit insurance has a credit period of between 1 and 15 years. In this study, the highest survival rate was found in the age group 36 to 45 years. While the lowest survival rate was in the age group 46 to 55 years. Based on these results, the level of hazard can be determined from each age group and can then be continued with the formation of the Incident Rate table as a guideline in determining net premium."

"Di Universitas Indonesia belum pernah di lakukan penelitian spesifik mengenai water table dan zona akuifer, dan penelitian ini akan membahas tentang keberadaan lapisan water table dan akuifer menggunakan metode geolistrik konfigurasi Wenner di Lapangan Rotunda, Universitas Indonesia, Depok, Jawa Barat, Pada penelitian ini dilakukan pengukuran menggunakan 3 lintasan, setiap lintasan memiliki panjang 95 meter dengan posisi lintasan sejajar. Pengolahan data dan inversi 2D menggunakan software Res2Dinv, dan interpretasi 3D menggunakan RockWork. Penelitian ini dikontrol menggunakan data uji lab nilai resistivitas tanah dan data geologi dari GeoMap (ESDM). Hasil dari penelitian ini mencitrakan kondisi lapisan bawah permukaan seperti zona water table dan keberadaan akuifer di lokasi penelitian. Berdasarkan model struktur lapisan tanah di bawah permukaan, diperoleh zona water table dengan nilai resistivitas sebesar 42.6-68.7 ohm meter berada pada kedalaman 12 meter. Ketebalan akuifer belum dapat di identifikasi dengan baik karena penetrasi konfigurasi yang digunakan masih terlalu dangkal.

---

At the University of Indonesia, there has never been a specific research on water tables and aquifer zones, and this study will discuss the existence of water table layers and aquifers using the Wenner configuration geoelectric method in the Rotunda Field, University of Indonesia, Depok, West Java, In this study, measurements were carried out using 3 passes, each track has a length of 95 meters with the position of the track parallel. 2D data processing and inversion using Res2Dinv software, and 3D interpretation using RockWork. This study was controlled using lab test data of soil resistivity values and geological data from GeoMap (ESDM). The results of this study image the condition of subsurface layers such as water table zones and the presence of aquifers at the study site. Based on the subsurface soil structure model, a water table zone with a resistivity value of 42.6-68.7 ohm meters was obtained at a depth of 12 meters. The thickness of the aquifer has not been identified properly because the penetration of the configuration used is still too shallow."