Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 56258 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Steven Fernaldy Tanno
"Regulasi dalam penetapan premi menjadi hal yang berperan penting dalam industri asuransi. Pihak regulator perlu mengestimasi ekspektasi klaim agregat untuk menilai tarif premi yang diajukan oleh perusahaan asuransi. Pemodelan distribusi besar klaim adalah salah satu hal yang penting dalam mengestimasi ekspektasi klaim agregat yang akan dijadikan pertimbangan dalam penilaian tarif premi tersebut. Dalam praktiknya, data besar klaim yang digunakan oleh pihak regulator berbentuk data berkelompok yang diperoleh dari industri (perusahaan) asuransi untuk melindungi privasi data nasabah. Akan tetapi, data berkelompok tidak mencakup informasi yang detail terkait data individual sehingga kurang dapat menggambarkan karakteristik yang sebenarnya dari distribusi besar klaim. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan metode de-grouping untuk memastikan bahwa prediksi dari model distribusi besar klaim yang diperoleh lebih dapat dipercaya. Langkah awal yang dilakukan pada penelitian ini adalah memodelkan data berkelompok yang dimiliki oleh regulator menggunakan beberapa distribusi parametrik. Parameter dari setiap model diestimasi menggunakan metode maximum likelihood. Selanjutnya model terbaik dipilih dengan melakukan uji Kolmogorov-Smirnov dan perbandingan nilai Akaike Information Criterion (AIC). Kemudian prosedur yang sama akan diulang untuk setiap dataset individu yang dibangkitkan dari data grup melalui tiga metode de-grouping yaitu pendekatan Equal Spacing, Uniform Random Sampling, dan Sampling Loss Amount. Adapun kandidat distibusi parametrik yang digunakan adalah distribusi Exponentiated Weibull, Weibull, Exponential, dan Lognormal. Distribusi distribusi ini dipilih karena pada umumnya, data besar klaim memiliki ekor tebal dan skewness positif. Adapun model distribusi terbaik untuk data grup yang digunakan pada penelitian ini adalah distribusi Lognormal.

Rate regulation plays an important role in the insurance industry. Regulators need to estimate the expectation of aggregate claims to assess the premium rates proposed by insurance companies. Modeling the distribution of large claims is crucial in estimating the expectation of aggregate claims, which are considered in the premium rate assessment. In practice, the size of loss data used by regulators is in form of grouped data provided by industry of insurance companies to protect privacy of customer’s data. However, grouped data do not include detailed information about individual data and hence cannot describe the actual characteristic of the size of loss distribution as well as individual data. Therefore, this study uses the de-grouping method to ensure that the prediction obtained from the model distribution of size of loss is more reliable. The first step in this study is to model the grouped data held by regulators using several parametric distributions. The parameters of each model are estimated using the maximum likelihood method. The best model is then selected by conducting the Kolmogorov Smirnov test and comparing the Akaike Information Criterion (AIC) values. The same procedure is repeated for each individual dataset generated from the grouped data through three de-grouping methods: Equal Spacing, Uniform Random Sampling, and Sampling Loss Amount. The candidate parametric distributions used are the Exponentiated Weibull, Weibull, Exponential, and Lognormal distributions. These distributions are chosen because size of loss data generally have heavy tails and positive skewness. The best distribution model for the grouped data used in this study is the Lognormal distribution."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fitris Dinarwan
"Penelitian ini membahas pengukuran risiko operasional kerugian klaim asuransi kebakaran di Indonesia. Data untuk analisis diperoleh dari Badan Pengelola Pusat Data Asuransi Nasional (BPPDAN) periode 2009-2014. Hasil penelitian menunjukkan bahwa distribusi frekuensi kerugian klaim asuransi kebakaran mengikuti pola distribusi Poisson dengan perhitungan uji statistik Kolmogorov Smirnov pada tingkat keyakinan 95%, sedangkan distribusi severity menunjukkan pola distribusi Lognormal dengan uji statistik Kolmogorov Smirnov. Pengukuran Value at Risk (VaR) risiko operasional di dalam tesis ini dihitung menggunakan pendekatan metode Loss Distribution Approach ? Aggregation Model dan simulasi Monte Carlo. Hasil pengukuran pada tingkat keyakinan 95% adalah sebesar 2.448.278.550 dan pengujian validitas atau back testing menggunakan Kupiec test dengan jumlah dua kesalahan dan model dapat diterima.

This applied research is intended to measure the Operational Value at Risk (VaR) for claim Property Insurance using data from statistical cession (BPPDAN) for the year 2009 - 2014. It was shown that the frequency distribution followed the Poisson distribution based on Kolmogorov Smirnov statistical test with 95% confidence level. While the severity distribution followed the Lognormal distribution based on Kolmogorov Smirnov statistical test. This Operational VaR is measured by the Loss Distribution Approach ? Aggregation (LDA Aggregation) Model and Monte Carlo simulation. Using 95% confidence level, the Value at Risk is Rp 2.448.278.550. The model is back tested using Kupiec test and the result shows there are two violations but the model is accepted."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2016
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Albert Budy
"Asuransi jiwa kartu kredit daIam perbankan termasuk kategori asuransi kumpuIan (group insurance). Studi ini bertujuan untuk meIakukan estimasi perhitungan premi Ianjutan asuransi jiwa kartu kredit. DaIam menghitung premi asuransi kumpuIan, metode pengaIaman kIaim (experience rating) dipergunakan untuk mengetahui besaran kIaim yang teIah terjadi di masa IaIu dan menggunakan haI tersebut sebagai dasar perhitungan premi di periode seIanjutnya. Metode Loss Ratio merupakan saIah satu metode yang paIing sering digunakan untuk menentukan trend factor daIam experience rating. Metode ini digunakan dengan membandingkan antara besarnya kerugian/kIaim yang terjadi dengan premi yang diperoIeh perusahaan asuransi. Dalam menghitung expected claim cost rate dari suatu asuransi kumpulan, seorang aktuaris juga dapat menggunakan metode campuran (blended rating) yang merupakan perencaanaan penetapan premi berdasarkan manual rating yang disesuaikan dengan experience rating. Sampel daIam peneIitian ini adaIah debitur kartu kredit dari sebuah perbankan swasta di Indonesia dengan periode pengamatan adaIah antara tahun 2016 – 2019. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah partisipan pengguna asuransi jiwa kartu kredit, nilai klaim asuransi dari tahun ke tahun, nilai premi asuransi, dan nilai biaya asuransi. Hasil penelitian menunjukan bahwa estimasi besaran premi lanjutan dari sebelumnya sebesar 0,4% menurun menjadi 0,25% - 0,26% berdasarkan metode loss ratio dan menjadi 0,22% - 0,31% berdasarkan metode blended rating.

Credit card life insurance in banking belongs to the group insurance category. This study aims to estimate the premium calculation for Advanced Credit Card Life Insurance. In calculating group insurance premiums, the experience rating method is used to determine the number of claims that have occurred in the past and use this as the basis for calculating premiums in the next period. The Loss Ratio method is one of the most frequently used methods to determine the trend factor in the experience rating. This method is used by comparing the number of losses/claims that occur with the premiums obtained by the insurance company. In calculating the expected claim cost rate of group insurance, an actuary can also use a mixed method (blended rating) which is a premium determination plan based on a manual rating that is adjusted to the experience rating. The sample in this study is credit card debtors from a private bank in Indonesia with an observation period between 2016 – 2019. The variables used in this study are the number of participants using credit card life insurance, the value of insurance claims from year to year, the value of insurance premiums, and the value of insurance costs. The results showed that the estimated premium continued from the previous 0.4% decreased to 0.25% - 0.26% based on the loss ratio method and became 0.22% - 0.31% based on the blended rating method."
Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2021
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Septiana Asriani
"Tesis ini menganalisis cadangan klaim asuransi kebakaran dengan menggunakan metode Extreme Value Theorem - Generalized Pareto Distribution, sebagai salah satu metode untuk pengukuran kerugian risiko operasional. Permodelan untuk nilai klaim besar dilakukan melalui pendekatan Peaks Over Threshold (POT). Data yang digunakan untuk perhitungan OpVaR adalah data-data ekstrim yang berada di atas threshold. Penentuan threshold dilakukan dengan menggunakan metode sample mean excess function. Uji Kolmogorov-Smirnov dilakukan untuk menguji jenis distribusi data kemudian dilakukan penentuan estimasi parameter (dengan menggunakan Hill Estimator dan Probability Weighted Moments) untuk menghitung OpVaR dan Expected Shortfall. Uji Loglikelihood Ratio (Kupiec’s Test) dilakukan dengan tingkat kepercayaan 95%, 97.5% dan 99% untuk menguji apakah model dapat diterima untuk mengestimasi nilai cadangan klaim asuransi kebakaran. OpVaR yang dihasilkan dapat dijadikan acuan untuk perencanaan program reasuransi yang merupakan salah satu cara dalam proses manajemen risiko.

This paper analyzing fire insurance claim reserve by using Extreme Value Theorem method - Generalized Pareto Distribution, as one of the method to measure operational risk. Peaks Over Threshold is used for modelling the big losses (claims). Extreme data above the threshold are taken into the calculation of OpVaR. The threshold is determined by using sample mean excess function method. Type of severity distribution of the data is evaluated by Kolmogorov- Smirnov test and parameters are estimated (by using Hill Estimator and Probability Weighted Moments) to calculate OpVaR and Expected Shortfall. Loglikelihood Ratio test (Kupiec’s test) on the confidence level of 95%, 97.5% and 99% is executed to test the validity of the model whether it is acceptable to estimate the fire insurance claim reserve or not. The OpVaR shall be the referrence for planning the reinsurance program as one of the process in risk management."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2014
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Bambang Kuncoro
"ABSTRAK Tantangan yang dihadapi perusahaan asuransi yang menjual produk asuransi kredit UMK adalah minimnya data yang terkait dengan informasi keuangan/bisnis. Sementara peran perusahaan asuransi sebagai Collateral Substitution Institution mengharuskan perusahaan asuransi untuk dapat melakukan pengelolaan dan pemodelan risiko yang handal. Penelitian ini difokuskan untuk menberikan alternatif metode pemodelan risiko, khususnya untuk perhitungan cadangan klaim dengan kondisi minimnya data keuangan/bisnis. Penggunaan reduce form intensity based model dengan pendekatan homogenious poisson process disajikan dalam penelitian ini untuk menjawab tantangan tersebut. Regresi linier poisson akan digunakan untuk meng-estimasi intensity rate λ, sehinga probability of defaull dari masing-masing polis/kelomok polis dapat ditentukan. Dengan demikian cadangan klaim akan di estimasi dengan metode individual loss model. Analisa kuantitatif dilakukan pada data empirik berupa data klaim asuransi kredit PT ABC selama periode 5 tahun yaitu dari tahun 2014 sampa dengan 2018. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jangka waktu kredit dan besarnya plafon kredit sangat berpengaruh terhadap tingkat risiko dari masing-masing polis asuransi kredit. Karena memodelkan risiko polis secara individual sehingga model ini dapat dengan akurat memodelkan jenis Klaim IBNR dan RBNS dengan hasil estimasi dengan tingkat akurasi yang baik.

ABSTRACT
The challenge faced by insurance companies that sell MSE credit insurance products is the lack of data related to financial/business information. While the role of insurance companies as Collateral Substitution Institution requires insurance companies to be able to carry out robust risk management and modeling. This research is focused on providing alternative risk modeling methods, especially for the calculation of claims reserves with the minimum financial/business data conditions. The use of a reduce form intensity based model with a homogeneous poisson process approach is presented in this study to answer this challenge. Poisson linear regression will be used to estimate the intensity rate λ, so that the probability of default of each policy/group policy can be determined. Thus the claim reserves will be estimated using the individual loss model. Quantitative analysis is carried out on empirical data in the form of PT ABC credit insurance claims for a period of 5 years, from 2014 to 2018. The results of this study indicate that the credit period and the amount of credit initial limit greatly influence the level of risk of each credit insurance policy. Because modeling risk policies individually so that this model can accurately model the type of IBNR Claim and RBNS with estimated results with good accuracy.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2019
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Jason Wijaya
"Dalam upaya untuk mengendalikan besarnya kerugian, memodelkan severitas klaim merupakan salah satu cara yang sering dilakukan oleh perusahaan asuransi. Terdapat beberapa cara untuk memodelkan severitas klaim, salah satunya dengan generalized linear model. Akan tetapi fakta sederhana bahwa setiap pemegang polis itu tidak sama sering diabaikan karena hasil yang diperoleh hanya disajikan untuk “rata-rata” pemegang polis. Potensi variabilitas ini yang tercermin pada data asuransi dapat diidentifikasi dengan mengelompokkan pemegang polis ke dalam kelompok yang berbeda. Sehingga dari perilaku yang berbeda pada masing-masing kelompok memungkinkan perusahaan asuransi mengembangkan strategi untuk mengendalikan besarnya kerugian. Pada praktiknya, model yang sering digunakan untuk pengelompokan adalah model finite mixture, dengan setiap kelompok dimodelkan dengan fungsi kepadatan probabilitasnya (pdf) sendiri. Salah satu keluarga model finite mixture yang fleksibel untuk vektor acak yang terdiri dari variabel respon dan satu set kovariat yang disesuaikan dengan distribusi bersamanya adalah cluster-weighted model (CWM). CWM merupakan kombinasi linear antara distribusi marjinal kovariat dan distribusi bersyarat dari respons yang diberikan kovariat. Distribusi bersyarat pada CWM diasumsikan milik keluarga eksponensial dan kovariatnya diperbolehkan tipe campuran yaitu diskrit dan kontinu (diasumsikan gaussian). Selanjutnya, model dicocokkan ke dalam data (fitting the model) menggunakan Maximum likelihood estimation (MLE) untuk menaksir parameter model dengan algoritma ekspektasi-maksimalisasi (EM). Pemilihan model terbaik dievaluasi dari skor akaike information criterion (AIC) dan bayesian information criterion (BIC). Permasalahan penentuan jumlah cluster diselesaikan secara bersamaan dengan memilih model terbaik. Pada akhirnya, CWM dapat digunakan untuk meningkatkan pemahaman tentang perilaku pemegang polis dan karakteristik risikonya yang dihasilkan di setiap cluster. Penerapan metode ini diilustrasikan pada data asuransi mobil di Prancis.

In an effort to control the amount of loss, modeling the severity of claims is one way that is often done by insurance companies. There are several ways to model claim severity, one of which is a generalized linear model. However, the simple fact that every policyholder is not the same is often overlooked because the results obtained are only presented for the "average" policyholder. This potential for variability reflected in insurance data can be identified by classifying policyholders into different groups. So that the different behavior of each group allows insurance companies to develop strategies to control the amount of losses. In practice, the model often used for grouping is the finite mixture model, with each group being modeled with its own probability density function (pdf). One of the flexible finite mixture model families for random vectors consisting of a response variable and a set of covariates adjusted for their common distribution is the cluster-weighted model (CWM). CWM is a linear combination between the marginal distribution of the covariates and the conditional distribution of the responses given by the covariates. The conditional distribution on CWM is assumed to belong to the exponential family and the covariates are allowed mixed types, namely discrete and continuous (assumed to be gaussian). Next, the model is fitted to the data (fitting the model) using Maximum likelihood estimation (MLE) to estimate the model parameters with the expectation-maximization (EM) algorithm. Selection of the best model was evaluated from the Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC) scores. The problem of determining the number of clusters is solved simultaneously by selecting the best model. In the end, CWM can be used to increase understanding of policyholder behavior and the resulting risk characteristics in each cluster. The application of this method is illustrated in data on auto insurance in France."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rosyid Tri Yunanto As
"Saat ini pertumbuhan kendaraan bermotor semakin meningkat setiap tahunnya. Semakin banyaknya kendaraan bermotor jika tidak diikuti dengan kedisiplinan berkendara akan membuat angka kecelakaan meningkat. Tingkat kecelakaan yang semakin tinggi membuat orang ingin mendapatkan rasa aman dalam berkendara. Asuransi kendaraan bermotor memberikan perlindungan kepada nasabah asuransi dalam berkendara. Manfaat asuransi akan dirasakan oleh nasabah saat terjadinya klaim. Saat ini masih terjadi masalah dalam penyelesaian klaim asuransi kendaraan bermotor yaitu masalah dalam turunnya surat perintah kerja ke bengkel dan proses pembayaran yang lama.
Penelitian ini membahas pengurangan waktu proses penyelesaian klaim asuransi kendaraan bermotor menggunakan metode value stream mapping sehingga pemborosan yang terjadi pada setiap proses dapat diketahui dan dapat dihilangkan. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan proses penyelesaian klaim asuransi kendaraan bermotor yang lebih cepat dengan tetap memperhatikan ketentuan dalam polis asuransi. Membuat proses turunnya surat perintah kerja dan proses pembayaran menjadi lebih cepat dengan menghilangkan non value added activity. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Value Stream Mapping.
Hasil penelitian ini adalah dengan menggabungkan proses laporan klaim dan pembuatan NOL (Notification Of Loss), waktu turunnya SPK (Surat Perintah Kerja) menjadi 2 hari dari sebelumnya paling cepat 5 hari dan dengan memaksimalkan sistem online star jasindo, proses pembayaran klaim asuransi kendaraan bermotor dapat diselesaikan dalam waktu 11 hari dari sebelumnya paling cepat 14 hari.

Currently the growth of motor vehicles is increasing every year. Increasing number of vehicles if not followed with discipline drive will make the number of accidents increases. Higher accident rate makes people want to get a sense of safety in driving. Motor vehicle Insurance provides insurance protection to customers in the drive. Insurance benefits will be felt by customers as incurred claims. While this is still a Problem occurred in motor insurance claims settlement of the issue of the decline in the work order to the garage and the old payment. This study discusses the reduction of processing time motor insurance claims settlement using value stream mapping methods that waste that occurs in each process can be identified and eliminated.
The purpose of this research is to get the motor vehicle insurance claim settlement faster by taking into account the provisions of the insurance policy. Making adjustment process work order and payment process becomes faster by eliminating non-value added activity. The method used in this study is Value Stream Mapping method.
The results of this study is to combine the claims and making reports NOL (Notification Of Loss), the day of the work order to be 2 days from the previous fastest 5 days and by maximizing online Star Jasindo systems, payment processing insurance claims motor vehicle completed within 11 days of the previous fastest 14 days.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2013
S44404
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Jaka Utama
"Peningkatan kualitas secara berkesinambungan adalah hal yang mutlak diperlukan untuk memenangkan persaingan industri. Asuransi sebagai industri jasa harus memberikan kualitas pelayanan yang baik dalam proses klaim kepada klien. Dengan menggunakan metode Lean Six Sigma yang merupakan kombinasi antara metodologi Lean Management dan Six Sigma, proses yang tidak menambah nilai di mata konsumen dapat teridentifikasi, serta variasi dari proses dapat diminimalisasi sehingga mengurangi cacat yang terdapat pada produk yang sampai kepada konsumen, dan biaya karena kualitas yang buruk dapat dikurangi.
Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode Lean Six Sigma untuk meningkatkan kualitas proses klaim pada Perusahaan Asuransi PT.X. Sesuai dengan Customer Critical To Quality (CTQ), kecepatan proses merupakan kebutuhan yang paling penting dari proses klaim. Dari data yang telah dikumpulkan atas indikator kinerja proses, penulis beserta tim Six Sigma menganalisa atas akar permasalahan dengan menggunakan alat-alat statistik.
Akar permasalahan yang teridentifikasi sebagai permasalahan yang paling signifikan adalah jumlah staf klaim yang kurang, tidak adanya pihak yang mengingatkan bengkel untuk segera menerbitkan invoice atas jasa perbaikan, serta staf klaim yang tidak mudah untuk memantau status klaim. Usulan perbaikan yang diajukan berdasarkan analisa tersebut antara lain: penambahan jumlah staf klaim, pembuatan aplikasi berbasis web yang dapat memungkinkan staf klaim memantau status klaim secara rinci, serta monitor secara berkala terhadap proses yang dilakukan oleh bengkel rekanan.

Continuous quality improvement is absolutely required to win in the recent industry competition. Insurance industry as a service industry has to deliver good service quality in claim processing to the insured customers. Using Lean Six Sigma Methodology, which came from the combination of Lean Management and Six Sigma method, Non-Value Adding process can be identified, and the variation of process can be minimized. Therefore, the defect delivered to the customer can be minimized and the cost of poor quality could be reduced.
In this research, the author uses the Lean Six Sigma method to improve the claim process quality in PT X insurance company. Based on Customer Critical To Quality (CTQ), the short duration of processing is the most important need required. And by the data gathered based on the performance indicator, the author and Six Sigma team analyzed the root causes using statistical tools.
The root causes identified as significant causes of long time claim processing are inadequate claim staff quantity, no reminder function for invoice issuance, and the difficulty of claim staff to view the claim?s status. The recommendations proposed based on the analysis are the addition of claim staff, building an web-based application which enables claim department to view the detail of all claims status easily, and the last is monitoring and control periodically to the process done by the repairing shop partner.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2007
S50321
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Dina Mardiana
"Risiko klaim merupakan salah satu risiko operasional yang harus dikelola oleh perusahaan asuransi. Pada penelitian ini akan dihitung besar perkiraan risiko klaim yang akan terjadi dengan menggunakan pendekatan Loss Distribution Approach-Aggregation Method dan Extreme Value Theory-Generalized Pareto Distribution. Selanjutnya akan dibandingkan metode mana yang lebih cocok dalam pengukuran risiko operasional untuk klaim kecelakaan kerja.
Berdasarkan hasil perhitungan dan back testing didapat bahwa kedua metode valid digunakan untuk menghitung perkiraan risiko klaim operasional pada klaim kecelakaan kerja. Akan tetapi metode Loss Distribution Approach-Aggregation Method lebih cocok untuk mengukur risiko klaim kecelakaan kerja berdasarkan data yang ada.

The risk of claims is one of the operational risks that must be managed by the insurance company. This research will calculate the estimates of the risk of claims that will occur using Loss Distribution Approach Aggregation Method and Extreme Value Theory Generalized Pareto Distribution. Furthermore, these two methods will be compared and chosen which is more suitable for the measurement of operational risk for work accident claims.
Based on the calculations and back testing, both of the methods are valid to calculate the estimates operational risk of claim for work accident claims but the Loss Distribution Approach Aggregation Method is more suitable to measure the risk of work accident claims based on existing data.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2016
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Hafidh Afif Ardhi
"Penelitian ini bertujuan untuk melakukan estimasi cadangan klaim terhadap Program Asuransi Usaha Tani Padi (AUTP) untuk memberikan perlindungan dan pemberdayaan kepada petani usaha tani padi yang berpotensi mengalami gagal panen. Jangka waktu polis Program AUTP terhitung singkat karena periode polis berlaku 4 bulan (musim tanam) dan memperoleh subsidi premi 80% dari pemerintah. Pada penelitian cadangan klaim AUTP periode 2017 – 2021, analisa menggunakan konsep bulanan dan triwulanan pada Run-Off Triangle (ROT) (Bulanan 60x60 dan Triwulanan 20x20) karena memiliki variasi periode Accident Year dan Development Year. Selanjutnya, metode Chain Ladder (CL) merupakan metode yang paling dasar, umum dan sederhana pada asuransai umum mempertimbangkan Age-to-Age Factor (LDF), serta metode Bonrhuetter-Ferguson (BF) menambah pertimbangan Estimated Ultimate Losses (EUL) dari CL dan earned premium. Penelitian memperoleh hasil bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara nilai Estimated Loss Reserve dan EUL pada kedua metode berdasarkan nilai MAD dan RMSE, tidak terdapatnya pembayaran klaim di beberapa periode kejadian dan periode penundaan, serta terdapatnya pembayaran klaim yang baru diselesaikan lebih dari 1 tahun sehingga terdapat perbedaan signifikan pada analisa. Selain itu, program asuransi AUTP merupakan program baru dari pemerintah bagi petani padi, sehingga manfaat program asuransi ini masih dipelajari oleh calon pemegang polis atas manfaat yang akan diterima.

This research aims to estimate the claim reserves the Rice Farmer Business Insurance Program (RFBI) for rice farmers who have the potential to experience crop failure. Therefore, the policy RFBI program period is valid for 4 months (growing season) and with an 80% premium subsidy from the government. The analysis of RFBI claim reserve (2017-2021) used the concept of monthly (60x60) and quarterly (20x20) in the Run-Off Triangle (ROT) because it has variations in period analysis, Chain Ladder (CL) method is the most basic, common, and simple method used in general insurance, as well Bonrhuetter-Ferguson (BF) method adds to the consideration of Estimated Ultimate Losses (EUL) of CL and earned premium. There was no significant difference between the value of estimated loss reserve and EUL in both methods based on MAD and RMSE values, no payment of claims in some periods of events and delay periods, and the existence of new claim payments completed more than 1 year so that there are significant differences in the analysis. In addition, the RFBI is a new program from the government for rice farmers, so the benefits of this insurance program are still studied by prospective policyholders for the benefits to be received."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2022
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>