Pemodelan risiko klaim yang akurat merupakan aspek penting dalam ilmu aktuaria
untuk memprediksi besar atau nilai klaim di masa depan yang mungkin dihadapi oleh
perusahaan asuransi. Nilai-nilai klaim dipengaruhi oleh profil risiko pemegang polis,
yang memerlukan model statistik fleksibel untuk menggambarkan variasi ini dengan
tepat. Pada penelitian Tesis ini, diperkenalkan model campuran Shanker-gamma
(S-G) tipe II untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Dua jenis distribusi campuran
dieksplorasi: tipe I, yang menggabungkan dua distribusi dengan bobot campuran
tertentu, dan tipe II, yang menggunakan peubah acak bersyarat dengan parameter
diperlakukan sebagai peubah acak. Selain itu, model perhitungan premi dikembangkan
berdasarkan model kerugian S-G, menggunakan prinsip ekspektasi (premi
murni) dan deviasi standar (SDPP). Kedua premi ini kemudian dibandingkan dengan
premi Bayes, yang memberikan penilaian lebih tepat terhadap profil risiko pemegang
polis dengan mempertimbangkan parameter yang tidak konstan dalam model kerugian.
Dengan menerapkan metode statistik canggih ini, manajemen keuangan dalam
asuransi dapat ditingkatkan secara signifikan, menawarkan pendekatan yang lebih
akurat dalam memprediksi dan mengelola klaim di masa depan.