Perpustakaan Digital ITB

Penentuan cadangan klaim yang akurat merupakan aspek krusial dalam mitigasi risiko portofolio asuransi umum. Pada praktiknya, komponen kerugian seperti klaim cedera dan klaim kerusakan kendaraan seringkali saling bergantung, khususnya pada area kejadian ekstrem (tail-risk). Asumsi independensi memicu bias estimasi: rentan menyebabkan kekurangan pencadangan (under-reserving) yang mengancam solvabilitas, sekaligus berpotensi memicu kelebihan pencadangan (over-reserving) jika dimitigasi secara arbitrer. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan struktur kebergantungan bivariat asimetris menggunakan pendekatan fungsi copula guna mengestimasi batas agregasi risiko melalui metrik Value-at-Risk (VaR). Keterbatasan spesifikasi marjinal pada data berekor tebal (heavy-tailed) diatasi melalui penerapan Historical Copula yang diintegrasikan dengan keluarga Copula Archimedean. Berdasarkan evaluasi terhadap 2.508 observasi klaim historis, terkonfirmasi eksistensi korelasi positif (Kendall’s Tau ? = 0, 4397) dan probabilitas kebergantungan ekor atas (upper-tail dependence) yang signifikan. Hasil kalibrasi parameter dengan Maximum Likelihood Estimation (MLE) menyimpulkan bahwa Copula Gumbel (? = 1, 8090) merupakan spesifikasi model terbaik di antara copula Gaussian, t-student, dan keluarga Archimedean lainnya karena meminimalkan nilai kriteria informasi (AIC dan BIC). Melalui komputasi simulasi Monte Carlo, agregasi risiko menggunakan Copula Gumbel mengestimasi taksiran VaR sebesar 8.099,24 pada tingkat kepercayaan 95% dan 29.495,96 pada tingkat 99%. Angka ini secara presisi mengoreksi bias estimasi struktural dari asumsi independensi—yang memicu over-reserving di tingkat 95% (8.567,15) namun berbalik menjadi under-reserving fatal di tingkat 99% (26.074,59)—sekaligus konsisten mendekati realitas kerugian empiris. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa pemodelan kebergantungan terbukti lebih unggul dan akurat dibandingkan asumsi independensi dalam memitigasi risiko defisit solvabilitas pada skenario klaim katastrofik, sekaligus menjaga efisiensi permodalan.