Perpustakaan Digital ITB

Kesehatan merupakan aspek yang sangat penting, sehingga apabila terjadi gangguan kesehatan perlu dilakukan pengobatan baik secara pribadi maupun kunjungan ke rumah sakit. Kerugian finansial dari pengobatan gangguan kesehatan tersebut dapat dialihkan ke asuransi kesehatan. Perusahaan asuransi kesehatan harus menetapkan premi, tarif dari kontrak asuransi yang harus dibayar oleh pemegang polis, untuk menutupi seluruh kerugian yang mungkin terjadi. Premi tidak bisa ditetapkan sama untuk seluruh pemegang polis karena masing-masing individu memiliki risiko gangguan kesehatan yang berbeda. Penetapan premi harus dilakukan dengan mempertimbangkan faktor risiko masing-masing pemegang polis. Dengan menggunakan data klaim asuransi kesehatan karyawan suatu perusahaan, maka akan dilihat pengaruh faktor risiko yang menjadi variabel prediktor, yaitu usia, jenis kelamin, dan jenis produk asuransi terhadap variabel respon frekuensi dan severitas klaim. Perkalian antara ekspektasi frekuensi dan severitas klaim akan menghasilkan premi murni untuk masing-masing individu. Untuk memodelkan hubungan antar variabel tersebut akan dibandingkan kemampuan dari Generalized Linear Model (GLM) dan Generalized Additive Model (GAM), perluasan dari GLM yang memungkinkan untuk memodelkan efek non-linear dari variabel prediktor di variabel respon, dalam menetapkan premi murni asuransi kesehatan. Pada Tugas Akhir ini, dilakukan pembentukan model terhadap data pemegang polis di tahun 2019 sebanyak 8.745 dengan jumlah ajuan klaim sebanyak 1.110. Model GLM dan GAM yang diperoleh mampu mencukupi seluruh kerugian klaim pemegang polis. Melalui penilaian MAE dan MDAE terhadap hasil prediksi severitas dan frekuensi klaim, model GAM memiliki kemampuan yang lebih baik dibandingkan model GLM dalam menentukan premi murni asuransi kesehatan.