Perpustakaan Digital ITB

Premi asuransi merupakan total dari premi murni dan safety loading. Asuransi menjanjikan manfaat di masa depan, jika terjadi suatu kejadian, sehingga banyak risiko yang dihadapi. Penilaian risiko penting untuk menilai kecukupan premi. GLM seringkali digunakan untuk memodelkan klaim asuransi, baik estimasi ekspektasi besar klaim maupun frekuensi suatu polis. Namun, GLM tidak dapat memberikan informasi mengenai kuantil (Value at Risk) untuk menggambarkan seberapa berisiko polis tersebut, yang penting untuk menilai solvabilitas perusahaan asuransi. Sebagai solusinya, terdapat metode Quantile Regression yang dapat mengestimasi kuantil distribusi. Tugas Akhir ini menggunakan data klaim polis asuransi kendaraan bermotor yang diperoleh dari Package ‘insuranceData’ di R. Langkah awal dilakukan dengan menentukan model regresi logistik adanya klaim. Selanjutnya, untuk mengestimasi severitas klaim dilakukan dua metode, yaitu Quantile Regression dan regresi gamma (generalized linear model). Estimasi premi QPP merupakan jumlah dari estimasi premi murni dan safety loading yang proporsional dengan selisih antara kuantil besar klaim agregat dan premi murni. Estimasi kuantil besar klaim agregat diperoleh dengan mengalikan ekspektasi frekuensi dan severitas klaim menggunakan metode Quantile Regression. Premi murni diperoleh dengan mengalikan ekspektasi frekuensi dan severitas klaim menggunakan regresi gamma. Pada Tugas Akhir ini, dibentuk model untuk data pemegang polis yang diambil antara tahun 2004 dan 2005 dari Australia sebanyak 67856 polis, dengan 4624 di antaranya memiliki setidaknya satu klaim. Hasil pemodelan menggunakan Quantile Premium Principle dibandingkan dengan Expected Value Premium Principle, yang merupakan jumlah dari premi murni dan safety loading yang proporsional dengan premi murni. QPP dapat merepresentasikan tingkat risiko pada premi dengan lebih baik dari EVPP untuk tingkat probabilitas yang sesuai. Hal ini mengingat safety loading merupakan bentuk risiko dari ketidakpastian banyak dan besar klaim.