Pemodelan frekuensi dan besar pembayaran klaim asuransi mobil menggunakan distribusi peluang

Abstract

Pengalaman klaim dalam asuransi mobil bergantung pada frekuensi dan besar pembayaran klaim. Suatu polis dapat menimbulkan lebih dari satu klaim sehingga frekuensi dan besar pembayaran klaim yang jatuh tempo tidak dapat diprediksi. Bagi perusahaan asuransi, kemampuan memprediksi klaim yang mungkin terjadi di masa yang akan datang sangat diperlukan untuk menentukan pengalaman klaim dan menentukan cadangan yang cukup. Untuk mencapai tujuan tersebut, perlu dibuat model berdasarkan data klaim asuransi mobil. Langkah-langkah untuk memodelkan data klaim adalah memilih distribusi yang sesuai dengan data klaim, melakukan estimasi parameter dari setiap disribusi, dan menguji kecocokan distribusi pada data klaim. Data klaim dimodelkan dengan memodelkan secara terpisah variabel frekuensi klaim dan besar pembayaran klaim. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai langkah-langkah untuk memodelkan frekuensi dan besar pembayaran klaim asuransi mobil serta penerapannya dalam manajemen risiko. Distribusi yang dipilih disesuaikan dengan data historis dari klaim asuransi mobil dan parameter klaim diestimasi dengan menggunakan metode maximum likelihood. Standard error parameter dari setiap distribusi digunakan untuk mengeliminasi distribusi yang memiliki nilai error yang begitu besar. Uji Chi-Square digunakan untuk menguji kecocokan distribusi frekuensi klaim, sedangkan uji Kolmogorov-Smirnov dan uji Anderson-Darling diterapkan untuk menguji kecocokan distribusi besar pembayaran klaim. Nilai kriteria informasi Akaike dan Bayesian digunakan untuk memilih antara distribusi yang bersaing.