Perpustakaan Digital ITB

Penetapan premi asuransi yang akurat menjadi tantangan utama dalam industri asuransi, terutama ketika terdapat lebih dari satu jenis perlindungan yang saling terkait. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi premi gabungan dua produk asuransi, yaitu bangunan (BC) dan kendaraan (CN), dengan mempertimbangkan kebergantungan antar klaim menggunakan pendekatan copula nonparametrik empiris parsial. Data yang digunakan berasal dari Wisconsin Local Government Property Insurance Fund untuk periode 2006 hingga 2010. Pemodelan dilakukan dalam dua tahap, yaitu pemodelan kejadian klaim menggunakan regresi logistik dan besaran klaim menggunakan Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS) dengan distribusi GB2. Struktur kebergantungan antar dua jenis klaim dibentuk melalui estimasi copula nonparametrik empiris parsial yang diperoleh dari pseudo observasi hasil model marginal. Visualisasi permukaan copula menunjukkan pola kebergantungan positif yang konsisten, dengan intensitas dan bentuk yang bervariasi antar tahun dan antar spesifikasi model. Estimasi premi gabungan dilakukan dengan menghitung ekspektasi total klaim menggunakan joint Probability Mass Function (PMF) berbasis copula, kemudian dikalikan dengan loading factor sebesar 20%. Untuk menghindari dominasi klaim outlier, dilakukan pembobotan PMF dengan fungsi redaman eksponensial berbasis Median Absolute Deviation (MAD), yang dinormalisasi agar tetap valid sebagai distribusi peluang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model akhir (yang hanya mempertahankan variabel signifikan) menghasilkan premi yang umumnya lebih rendah dan stabil dibanding model awal, dengan pengecualian pada tahun 2010.