Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam rangka meminimalisir risiko yang dimiliki, sebuah perusahaan asuransi dapat memindahkan sebagian risiko yang dimiliki kepada perusahaan reasuransi. Sebagai imbalan atas pemindahtanganan risiko yang dilakukan, perusahaan asuransi perlu membayarkan sejumlah uang kepada perusahaan reasuransi yang disebut dengan premi reasuransi. Semakin besar risiko yang dipindahtangankan, maka akan semakin besar pula nilai premi reasuransi yang harus dibayarkan. Model reasuransi yang akan digunakan dalam pembahasan skripsi ini adalah reasuransi excess of loss, yaitu bentuk reasuransi dimana perusahaan reasuransi memiliki tanggung jawab untuk memberikan pertanggungan atas kerugian milik perusahaan asuransi yang melebihi jumlah atau batas tertentu. Selain itu, juga perlu ditentukan nilai retensi optimal agar besar premi reasuransi yang dibayarkan seimbang dengan jumlah risiko yang dipindahtangankan. Retensi sendiri merupakan jumlah maksimal kerugian yang tidak diasuransikan kembali oleh perusahaan asuransi atau kerugiannya ditanggung sendiri oleh perusahaan asuransi. Pada skripsi ini, nilai ekspektasi utilitas manfaat bersih dimaksimalkan guna menentukan premi reasuransi dan retensi optimal bagi kedua belah pihak, yaitu perusahaan asuransi dan perusahaan reasuransi. Terdapat dua operator perhitungan optimalisasi ekspektasi utilitas yang digunakan dalam menggabungkan ekspektasi utilitas perusahaan reasuransi dan ekspektasi utilitas perusahan asuransi, yaitu operator hitung penjumlahan yang menekankan pada total keuntungan kedua belah pihak dan operator hitung perkalian yang menjelaskan tingkat substitusi keuntungan salah satu pihak melalui kerugian dari pihak lain. Perhitungan nilai premi reasuransi dan retensi optimal dengan maksimisasi ekspektasi utilitas akan dilakukan menggunakan metode grid search pada perangkat lunak Phyton. Sebagai ilustrasi, ditentukan perhitungan nilai premi reasuransi dan retensi optimal berbasis ekspektasi utilitas apabila kerugian milik perusahaan asuransi mengikuti distribusi Lognormal dan Eksponensial.

---

In order to minimize its risks, an insurance company can transfer some of its risks to a reinsurance company. In return for the transfer of risk, the insurance company needs to pay a sum of money to the reinsurance company called the reinsurance premium. The greater the risk transferred, the greater the value of the reinsurance premium that must be paid. The reinsurance model that will be used in the discussion of this thesis is excess of loss reinsurance, which is a form of reinsurance where the reinsurance company has the responsibility to provide coverage for losses owned by insurance companies that exceed a certain amount or limit. In addition, it is also necessary to determine the optimal retention value so that the amount of reinsurance premium paid is balanced with the amount of risk transferred. Retention itself is the maximum amount of loss that is not reinsured by the insurance company or the loss is paid by the insurance company itself. In this thesis, the expected value of net benefit utility is maximized to determine the optimal reinsurance premium and retention for both parties, namely the insurance company and the reinsurance company. There are two utility expectation optimization calculation operators used in combining the expected utility of the reinsurance company and the expected utility of the insurance company, namely the addition calculation operator which emphasizes the total profit of both parties and the multiplication calculation operator which explains the degree of substitution of one party’s profit through the loss of the other party. The calculation of the optimal reinsurance premium and retention value with utility expectation maximization will be carried out using the grid search method in Python software. As an illustration, the calculation of the optimal reinsurance premium and retention value based on utility expectation is determined if the insurance company’s losses follow the Lognormal and Exponential distributions."

"E-waste merupakan salah satu masalah utama di dunia, termasuk Indonesia yang mana memiliki tingkat konsumsi yang tinggi terhadap produk-produk elektronik. E-waste di Indonesia diperkirakan akan semakin meningkat dikarenakan pesatnya perkembangan teknologi dan belum adanya E-waste management yang baik sehingga aliran sampah masih banyak masuk ke sektor informal dan belum dapat dipetakan dengan baik. Untuk dapat memetakan aliran sampah dan jumlah E-waste yang dihasilkan dibutuhkan lifespan dari masing-masing produk elektronik sebagai input. Pada kondisi saat ini, produk-produk elektronik yang telah rusak atau sudah tidak dipakai lagi biasanya tidak langsung dibuang tetapi disimpan dan masuk dalam kategori storage time. Efek dari storage time dapat memperpanjang total lifespan, menurunkan collection rate, dan menurunkan pasokan untuk recycling yang dapat mengganggu sistem E-waste Management. Sehingga model distribusi lifespan untuk mendapatkan persentase sampah yang dihasilkan per tahun dan cara penurunan storage time menjadi kunci penting dalam E-waste Management. Data lifespan didapatkan dari kuesioner survei pada individu dan rumah tangga di Pulau Jawa. Penelitian ini memberikan hasil model distribusi yang better fit terhadap data lifespan dan storage time dan persentase end-of-life per tahun dari produk-produk elektronik di Indonesia dengan penilaian model fit pada Distribusi Normal, Distribusi Lognormal, dan Distribusi Weibull.

---

E waste is one of the major problems in the world, including Indonesia which has a high level of consumption of electronic products. E waste in Indonesia is expected to increase due to the rapid development of technology and the absence of proper E waste management so that the flow of waste is still a lot of entry into the informal sector and can not be adequately mapped. To be able to map the flow of waste and the amount of E waste generated, lifespan required from each electronic product as an input. In current conditions, defective or outdated electronic products are usually not directly disposed of but stored or fall into a category of storage time. The effects of storage time can extend the total lifespan, decrease the collection rate, and decrease the supply for recycling that can disrupt the E waste Management system. So the lifespan distribution model to get the percentage of waste generated per year and how to decrease storage time becomes an important key to E waste Management. Lifespan data were obtained from survey questionnaires on individuals and households in Java. This study gives a better fit distribution model for lifespan data, and storage time and percentage of annual end of life electronic products in Indonesia with model fit assessment on Normal Distribution, Lognormal Distribution, and Weibull Distribution."