Perpustakaan Digital ITB

Perusahaan asuransi wajib menyiapkan cadangan klaim (claims reserve) untuk membayar klaim yang diajukan pemegang polis. Pada bisnis asuransi long tail, waktu antara kejadian yang mengakibatkan klaim terjadi sampai klaim lunas dibayar adalah lebih dari satu tahun. Terjadi delay dalam pengajuan klaim dan pembayaran klaim. Dikenal dua jenis outstanding claims, yaitu: incurred but not reported (IBNR) claims dan reported but not settled (RBNS) claims. Metode Chain Ladder (CLM) merupakan metode yang sering digunakan untuk mengestimasi besarnya claim reserve pada bisnis long tail. Data klaim pada bisnis asuransi long-tail dapat direpresentasikan dalam bentuk segitiga run-off. Pada CLM, penentuan cadangan klaim adalah berdasarkan informasi dari data segitiga run-off besar klaim yang dibayarkan dengan memasukkan semua sumber delay menjadi suatu development pattern dan hanya akan menghasilkan suatu nilai prediksi cadangan tanpa memperhatikan dari mana klaim berasal. Model yang digunakan dalam Tesis ini berhubungan erat dengan CLM. Metode estimasi yang digunakan adalah metode Double Chain Ladder (DCL) yang menerapkan algoritma Chain Ladder pada dua segitiga run-off, yaitu: segitiga runoff besar klaim yang dibayarkan; dan segitiga runoff banyak klaim yang dilaporkan. Adanya informasi tambahan dari segitiga run-off banyak klaim yang dilaporkan dan interpretasi riil dalam konteks data asuransi, mengakibatkan cadangan RBNS dan IBNR dapat ditentukan secara terpisah oleh metode DCL. Untuk melihat perbedaan yang signifikan antar satu metode dengan metode lainnya dan untuk mengukur variabilitas dari cadangan, pada Tesis ini juga ditentukan prediction error dari kedua metode menggunakan teknik bootstrapping. Hasil analisis dari data yang digunakan pada Tesis ini menunjukkan bahwa metode DCL memiliki prediction error yang lebih kecil dibandingkan prediction error yang dihasilkan metode CLM.