Data Skripsi
| Judul | : | Sistem Bonus Malus dengan Sebaran Frekuensi Klaim Geometrik dan Sebaran Ukuran Klaim Weibull |
| Jenis | : | Skripsi |
| Penulis | : | Lilyani Susanti |
| NRP | : | g54110034 |
| Tanggal Lulus | : | 11 May 2015 |
| Tanggal Seminar | : | 23 March 2015 13:00 |
| Tanggal Sidang | : | 14 April 2015 09:00 |
| Pembimbing | : |
Dr. Ir. I Gusti Putu Purnaba, DEA. Prof. Dr. Ir. I Wayan Mangku, M.Sc. |
| Ringkasan | : | Asuransi adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan sebuah sistem atau bisnis yang merupakan tindakan perlindungan secara finansial untuk properti dari kejadian-kejadian yang tidak dapat diduga, yang melibatkan pembayaran premi secara teratur sebagai ganti polis yang menjamin perlindungan tersebut. Berbagai macam sistem digunakan oleh perusahaan asuransi untuk menarik minat masyarakat, salah satunya adalah sistem Bonus-Malus. Sistem Bonus-Malus adalah salah satu sistem yang ditawarkan oleh suatu perusahaan asuransi, yang dalam perhitungan premi risikonya berdasarkan sejarah klaim dari setiap pemegang polis hanya berdasarkan banyaknya klaim yang diajukan tanpa bergantung dari ukuran klaim. Dalam karya tulis ini, dijelaskan dua jenis sistem Bonus-Malus yang berbeda yaitu sistem Bonus-Malus klasik dan sistem Bonus-Malus optimal. Sistem Bonus-Malus klasik menetapkan perhitungan premi risiko bagi setiap pemegang polis hanya berdasarkan frekuensi klaim yang diajukan. Sedangkan sistem Bonus-Malus optimal menetapkan perhitungan premi risiko bagi setiap pemegang polis berdasarkan frekuensi klaim dan ukuran klaim. Kedua sistem Bonus-Malus tersebut dibandingkan, dengan frekuensi klaim dan ukuran klaim diasumsikan masing-masing memiliki sebaran geometrik dan Weibull. Risiko yang dihadapi oleh setiap pemegang polis berbeda-beda sehingga banyaknya klaim dan ukuran klaim yang akan diajukan setiap pemegang polis pun berbeda-beda. Kerugian yang dialami oleh setiap pemegang polis diukur dengan fungsi kerugian kuadratik. Dicari sebaran posterior dari parameter frekuensi dan ukuran klaim, kemudian parameter tersebut diduga menggunakan pendekatan Bayes (solusi Bayes). Sehingga dengan solusi Bayes diperoleh perhitungan premi risiko dengan kedua sistem tersebut. |
Copyright © 2024 Matematika IPB
