Analisis hyperparameter pada model Poisson-Gamma dan Log-Normal dalam mengestimasi risiko relatif pengajuan klaim asuransi kesehatan karena penyakit dengue di Kota Bandung

Abstract

Penyakit Dengue merupakan salah satu penyakit menular yang umum ditemukan di Bandung. Penderita penyakit Dengue umumnya memerlukan rawat inap di rumah sakit. Besarnya UMR Kota Bandung tidak sebanding dengan biaya perawatan kesehatan di rumah sakit, untuk itu diperlukan asuransi kesehatan. Perusahaan asuransi perlu mengantisipasi pengeluaran jika sewaktu-waktu terjadi klaim dari nasabahnya. Analisis risiko relatif pengajuan klaim asuransi kesehatan karena penyakit Dengue di Kota Bandung perlu dilakukan untuk melihat kecamatan mana saja di Kota Bandung yang memiliki risiko pengajuan klaim yang paling tinggi. Risiko relatif pengajuan klaim ini akan diestimasi menggunakan pendekatan frekuentis yaitu SMR (Standardized Morbidity Ratio) dan Bayesian yaitu model Poisson-Gamma dan Log-Normal. Pendekatan Bayesian menjadi fokus utama pada skripsi ini. Pada model Poisson-Gamma dan Log-Normal, terdapat hyperparameter yang nilainya akan disimulasi dengan menggunakan berbagai nilai untuk menghasilkan model terbaik dalam mengestimasi risiko relatif. Berdasarkan hasil analisis dan simulasi, nilai hyperparameter yang paling cocok untuk model Poisson-Gamma dan Log-Normal berturut-turut adalah λ = 0, 3 dan η = 0, 1. Berdasarkan kriteria DIC (Deviance Information Criterion) yang merupakan salah satu metode untuk mengidentifikasi kecocokan model dengan data, model yang terbaik adalah model Log-Normal. Berdasarkan hasil estimasi risiko relatif pengajuan klaim di Kota Bandung, kecamatan dengan risiko relatif paling rendah pada tahun 2013 dan 2014 berturut-turut adalah Cibeunying Kidul dan Panyileukan. Kecamatan Cibiru merupakan kecamatan dengan risiko relatif paling tinggi pada 2013 maupun 2014.