Perpustakaan Digital ITB

Penetapan premi yang tepat merupakan hal yang penting dalam asuransi, termasuk asuransi kendaraan bermotor. Dalam pemodelan premi murni pada tesis ini digunakan riwayat frekuensi klaim dan faktor-faktor yang mempengaruhi laju klaim seperti usia peserta, jenis kelamin peserta, tahun kendaraan, tipe kendaraan, dan lain-lain. Faktor-faktor tersebut merupakan faktor yang terlihat, yang disebut sebagai kovariat. Selain faktor-faktor yang diatas model ini juga memasukkan faktor yang tidak terlihat, yang kita sebut sebagai random effect. Distribusi frekuensi klaim dan random effect dalam tesis ini masing-masing diasumsikan Binomial Negatif dan Beta. Dengan melihat riwayat frekuensi klaim, kovariat, dan random effect ini akan memberikan informasi mengenai kontribusinya terhadap besar premi yanga ditanggung peserta asuransi. Pemodelan ini memberikan suatu bentuk penghargaan bagi peserta yang jarang mengajukan klaim atau bahkan tidak mengajukan klaim. Model ini diaplikasikan pada perusahaan asuransi XYZ dan memperoleh beberapa kesimpulan. Pertama, untuk jenis kelamin diperoleh bahwa perempuan lebih sering mengajukan klaim dibandingkan laki-laki. Untuk usia kendaraan diperoleh bahwa usia kendaraan berkisar antara empat sampai enam tahun lebih sering mengajukan klaim dibandingkan usia kendaraan lainnya. Dan untuk tipe kendaraan diperoleh bahwa kendaraan bertipe minibus lebih sering mengajukan klaim dibandingkan tipe kendaraan lainnya. Kedua, tipe kendaraan memiliki kontribusi lebih besar dibandingkan jenis kelamin peserta dan tahun kendaraan dalam laju klaim peserta asuransi. Ketiga, besarnya premi pada peserta yang jarang mengajukan klaim lebih rendah dibandingkan besarnya premi pada peserta yang sering mengajukan klaim.