Perpustakaan Digital ITB

Pada perusahaan asuransi kendaraan bermotor, penetapan premi murni yang tepat dapat menjadi penentu keberhasilan suatu perusahaan asuransi. Dalam penelitian ini, penetapan premi murni dilakukan dengan cara memodelkan kumpulan histori klaim yang berupa data panel. Proses pemodelan data histori klaim tersebut dilakukan dengan mempertimbangkan karakteristik pemegang polis dalam suatu periode. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data asuransi kendaraan non-bus dan non-truck yang mengajukan klaim pada tahun 2011 dan tahun 2012 di suatu perusahaan asuransi. Berdasarkan data tersebut diperoleh beberapa karakteristik yang dapat diamati antara lain, jenis kelamin, jenis mobil, dan tahun mobil yang diasumsikan dapat mempengaruhi terjadinya klaim asuransi kendaraan bermotor. Sedangkan karakteristik yang tidak dapat diamati, disebut dengan random effect seperti kebiasaan berkendara, mengonsumsi obat-obatan dan minuman beralkohol. Dalam penelitian ini, untuk menghitung frekuensi klaim dan premi murni menggunakan distribusi Poisson dengan syarat diberikan random effect yang berdistribusi Gamma sehingga diperoleh model Poisson-Gamma untuk memprediksi frekuensi klaim dan premi murni pada periode selanjutnya. Nilai parameter dari model Poisson-Gamma ditaksir menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation. Selanjutnya, hasil taksiran parameter tersebut digunakan dalam perhitungan premi murni periode yang akan datang.