Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Premi murni merupakan salah satu elemen penting untuk perusahaan asuransi. Penetapan premi murni yang sesuai dengan risiko kerugian dari calon pemegang polis menjadi salah satu faktor utama agar perusahaan tetap berjalan dan mampu berkompetisi dalam industri. Premi murni dapat ditentukan dengan menghitung ekspetasi dari besar klaim agregat yang dibagi dengan durasi kontrak asuransi. Namun, perlu diketahui bahwa premi murni juga dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor risiko seperti umur, jenis kelamin, dan jenis pekerjaan dari nasabah. Salah satu metode untuk mengatasi masalah ini yaitu dengan membuat model regresi menggunakan generalized linear model Distribusi yang cocok untuk memodelkan premi murni adalah distribusi Compound Poisson-Gamma yang merupakan bagian dari distribusi Tweedie. Distribusi Tweedie merupakan distribusi yang mengeneralisasi distribusi lain yang termasuk ke dalam exponential dispersion family. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan premi murni menggunakan generalized linear model dengan asumsi respons berdistribusi Tweedie atau disebut regresi Tweedie. Dengan mengaplikasikan model ini pada data asuransi kecelakaan kendaraan didapat bahwa regresi Tweedie mampu menjelaskan premi murni dengan baik.

---

Pure premium is one of the essential elements for insurance companies. Calculate the appropriate pure premium based on the potential policyholder's risk of loss is crucial to ensure the company's operations and competitiveness in the industry. Pure premiums can be determined by calculating the expectations of large aggregate claims divided by the duration of the insurance contract. However, it should be noted that pure premiums can also be influenced by various risk factors such as age, gender, and the type of employment of the client. One method to address this issue is by creating a regression model using a generalized linear model. The suitable distribution to model of pure premium is the Compound Poisson-Gamma distribution, which is a part of the Tweedie distribution. Tweedie distribution generalizes other distributions that fall under the exponential dispersion models. The objective of this research is to model pure premium using a generalized linear model with assumption that the response follows a Tweedie distribution, known as Tweedie regression. The application of Tweedie regression model to automobile accident insurance data yielded promising results in explaining the pure premium."

"Distribusi Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE) merupakan distribusi yang mampu memodelkan data overdispersi dengan extreme excess zeros yaitu lebih dari 80% angka nol dalam data. Distribusi Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE) merupakan distribusi campuran hasil dari mixing antara distribusi Negative Binomial (NB) dengan distribusi Generalized Exponential (GE). Pembentukan distribusi Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE) serta karakteristik-karakteristik distribusi Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE) seperti fungsi kepadatan peluang, momen ke-, mean, variansi, koefisien skewness dan koefisien kurtosis dibahas pada pada skripsi ini. Penaksiran parameter-parameter dari distribusi Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE) menggunakan metode maximum likelihood. Sebagai ilustrasi, digunakan data kecelakaan fatal yang memiliki lebih dari 80% angka nol yang dimodelkan dengan distribusi Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE).

---

Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE) distribution is a distribution that capable for modeling overdispersion data with extreme excess zeros, which is more than 80% zeros in a data. The distribution is a mixture distribution that obtained by mixing the Negative Binomial (NB) distribution with the Generalized Exponential (GE) distribution. The formation of the Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE) distribution and the characteristics of the Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE) distribution such as the probability density function, kth moment, mean, variance, skewness and kurtosis are discussed in this paper. Estimation of the parameters from the Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE) distribution using the maximum likelihood method. As an illustration, Negative Binomial-Generalized Exponential (NB-GE) distribution used to model the data of fatal crash that has more than 80% zeros."