Perpustakaan Digital ITB

Kecelakaan lalu lintas adalah permasalahan signifikan yang berdampak pada keselamatan, kesehatan, dan ekonomi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model spasial yang mempertimbangkan faktor geografis dalam memprediksi risiko kecelakaan dan menghitung premi asuransi berbasis risiko lokal. Dua model regresi spasial, yaitu Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) dan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR), digunakan untuk menganalisis data kecelakaan lalu lintas di Provinsi Jawa Barat. Berdasarkan evaluasi Akaike Information Criterion (AIC), GWNBR terpilih sebagai model terbaik. Elemen peluang kematian (????????) dari Tabel Mortalitas Indonesia (TMI) Tahun 2023 digabungkan dengan hasil estimasi GWNBR untuk membangun laju kematian dengan asumsi Makeham. Estimasi parameter dilakukan menggunakan Metode Logaritma, Non-Linear Least Squares (NLS), dan Maximum Likelihood Estimation (MLE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode NLS memberikan kinerja terbaik dengan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) terkecil untuk jenis kelamin laki-laki dan perempuan. Premi asuransi jiwa kecelakaan berjangka ???? tahun yang dihitung berdasarkan hasil estimasi ini bervariasi sesuai dengan jenis kelamin, usia, dan lokasi kecelakaan. Penelitian ini memberikan pendekatan baru dalam penentuan premi asuransi berbasis risiko lokal, jenis kelamin, dan usia.