Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tesis ini mengestimasi peluang lapse nasabah yang mempunyai polis untuk produk asuransi berjangka lini usaha agency pada PT Asuransi XYZ. Penelitian ini menggunakan data dalam kurun waktu 1 Januari 2013 sampai dengan 31 Desember 2017 dengan menggunakan truncated dan sensor kanan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode non parametrik dan parametrik. Untuk metode non parametrik, peneliti menggunakan metode Kaplan Meier dan Nelson Aalen, hasil yang diperoleh menggunakan kedua metode ini tidak berbeda jauh dimana tingkat lapse pada tahun pertama lebih besar dibandingkan dengan tahun-tahun berikutnya yang mana pada tahun pertama didapatkan tingkat lapse sebesar 59% pada tahun pertama, 3,7% pada tahun kedua dan menurun seterusnya. Metode parametrik stepwise selection diperoleh distribusi dari data adalah distribusi Weibull dan diperoleh hasil bahwa gender, usia, jumlah premi, durasi pembayaran premi, tipe pembayaran premi dan cabang mempengaruhi terjadinya lapse. Model terbaik didapatkan dengan cara Mean Standard Error dan AIC. ......This thesis estimates probability time to default of the customer who has a policy for insurance product at PT Asuransi XYZ. This study uses data from January 1, 2013 to December 31, 2017 using truncated and right sensors. The research method used is a nonparametric and parametric method. For nonparametric methods, researchers used the Kaplan Meier and Nelson Aalen methods, the results obtained using these two methods were not much different where the level of lapse in the first year was greater than the following years which in the first year obtained a lapse rate of 59% in first year, 3.7% in the second year and so on. Parametric method stepwise selection is obtained from the distribution of data is the Weibull distribution and results are obtained that gender, age, premium amount, duration of premium payment, type of premium and branch affect the occurrence of lapse. The best model is obtained by means of the Mean Standard Error

Abstrak :
ABSTRAK
Pada perkembangan bidang finansial, perusahaan dengan inovasi teknologi finansial sedang berkembang di Indonesia dan menjadi salah satu pilihan layanan untuk pengajuan kredit. Setiap kegiatan kredit apapun tipenya akan selalu memiliki risiko yang dapat terjadi dan perlu di atur dengan baik oleh perusahaan agar tidak menimbulkan kerugian. Karya akhir ini menjelaskan mengenai analisis estimasi peluang kejadian gagal bayar pada perusahaan teknologi finansial fintech yang memberikan kredit mikro kepada pemilik usaha UMKM. Analisis yang dilakukan menggunakan metode Kaplan-Meier dan Nelson-Aalen untuk mengetahui estimasi peluang survival kredit di PT Amartha Mikro Fintek. Serta dilakukan analisis beberapa kategori kelompok data observasi, berdasarkan tenor, sektor bisnis, jumlah anggota peminjam, dan plafond pinjaman. Secara umum hasil yang diperoleh menunjukkan peluang untuk bertahan pada performa pinjaman yang baik akan lebih besar pada awal masa pinjaman dan mulai mengalami penurunan performa kredit mulai dari minggu ke-30 waktu pinjaman. Pada pemilihan model terbaik menggunakan standar error SE dan mean absolute deviation MAD mendapatkan hasil yang tidak berbeda metode Kaplan-Meier dan Nelson-Aalen.

---

ABSTRACT
In its development in financial industry, company with financial technology innovation is developing in Indonesia, and become an option for credit submission service. Any credit activity will always have risks that can occur and need to be manage by the company management. This analytical study provide estimation of default probability at fintech which give micro credit for small business owner. This study use Kaplan Meier and Nelson Aalen as method to find survival credit probability estimation in PT Amartha Mikro Fintek. This study will also provide analitycal for categories of observational data groups, such as loan term period, borrower rsquo s business sector, numbers of member borrower, and loan ceiling. In general the results obtained is survival probability will be greater in the early time periods of loan, and began to experience a decline in credit performance starting from the 30th week of the loan. For selection best model, this study used standard error SE and mean absolute deviation MAD for best model criteria, the result show that Kaplan Meier and Nelson Aalen method just slightly difference.

Abstrak :
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.

Abstrak :
Angka kematian akibat penyakit jantung dan pembuluh darah terus meningkat setiap tahunnya dan menjadi penyebab kematian tertinggi di Dunia, termasuk Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis survival penderita penyakit jantung pada Peserta Jaminan Kesehatan Nasional. Penelitian ini menggunakan data sampel BPJS Kesehatan Tahun 2015 sampai 2020. Analisis Survival dilakukan dengan dua metode yaitu metode non parametrik menggunakan metode Kaplan Meier dan metode semiparametrik menggunakan model Cox Proportional Hazard. Metode Kaplan Meier digunakan untuk mengetahui sebaran waktu terjadinya kematian penderita penyakit jantung. Selanjutnya menggunakan model Cox Proportional Hazard untuk mengetahui pengaruh jenis kelamin, usia, segmen peserta, domisili dan adanya penyakit penyerta terhadap waktu kematian. Penelitian ini membatasi definisi waktu kejadian sebagai waktu kematian penderita jantung dengan diagnosis akhir jantung. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel jenis kelamin, segmen peserta dan riwayat hipertensi memengaruhi waktu survival dari penderita jantung. ......The death rate from the cardiovascular disease continues to increase every year and is the highest cause of death in the world, including in Indonesia. This study aims to analyze the survival of patients with heart disease in National Health Insurance Participants. This study uses BPJS Health sample data from 2015 to 2020. Survival analysis uses two methods: the non-parametric method using the Kaplan Meier method and the semiparametric method using the Cox Proportional Hazard model. The Kaplan Meier method was used to determine the time distribution of death in patients with heart disease. Furthermore, using the Cox Proportional Hazard model to determine the effect of gender, age, participant segment, domicile, and the presence of comorbidities on the time of death. This study limits the definition of time of occurrence as the time of death of a cardiac patient with a final cardiac diagnosis. The results of this study indicate that the variables of gender, participant segment, and history of hypertension affect the survival time of heart patients.

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian didasari pada kebutuhan mendapatkan number of earned exposure units sebagai salah satu bahan menghitung jumlah klaim yang mungkin terjadi di suatu periode tertentu Pigeon, Antonio, Denuit, 2014 pada asuransi kendaraan bermotor bertipe non bus dan non truk. Estimasi ini, diharapkan membantu eksekutif perusahaan dalam perencanaan sumber dayanya agar tetap kompetitif di mata pelanggan. Proses estimasi diawali dengan memodelkan tetap survived-nya suatu obyek hingga akhir periode, sebagai suatu model survival. Model dibangun menggunakan metode Kaplan-Meier, sebagai salah satu metode non-parametrik, terinspirasi penelitian Selvaraj Vincent, 2014 yang menggunakan metode tersebut pada penderita kanker. Pengujian one-sample test dilakukan untuk mengukur seberapa akurasi model merepresentasikan data. Selanjutnya, pengujian two-sample tests antar periode pengamatan, dilakukan per kelompok risiko untuk mendapatkan gambaran mampu tidaknya model survival dalam mengestimasi periode pengamatan yang berbeda. Tabel survival yang dihasilkan, digunakan untuk mengestimasi number of earned exposure units polis asuransi kendaraan bermotor bertipe non bus dan non truk. Penelitian menunjukkan bahwa hasil estimasi menggunakan table survival yang dihasilkan, lebih konservatif dibandingkan hasil observasi, sehingga perusahaan asuransi punya kesempatan menggunakan nilai expected earned exposure units sebagai basis menghitung jumlah unit yang memiliki risiko mengalami partial loss claim dan tetap memberikan ruang optimalisasi sumber daya.

---

ABSTRACT
The study is based on the need to obtain the number of earned exposure units as one of the materials to calculate the number of claims that may occur in a certain period Pigeon, Antonio, Denuit, 2014 on non bus and non truck motor vehicle insurance. The estimation, is expected to help corporate executives in planning their resources to remain competitive in the sight of customers. The estimation process begins by modeling the surviving of an object until the end of the period, as a survival model. The model was built using the Kaplan Meier method, as one of the non parametric methods, inspired by Selvaraj Vincent, 2014 research using the method in cancer patients. Risk pooling is made by considering the practical condition of non bus and non truck motor vehicle insurance in Indonesia. One sample test is done to measure how accurate the model represents data. Furthermore, two sample tests between observation periods were conducted per risk group to get a picture of the survival model 39 s ability to estimate different observation periods. The resulting survival table is used to estimate the number of earned exposure units of the auto insurance policies. Research shows that estimates using the resulting survival table are more conservative than observations, so insurance companies have confidence using expected earned exposure units as the basis for calculating the number of units that have the risk of experiencing a partial loss claim and still providing the resource optimization room.