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.