Perpustakaan Digital ITB

Perkembangan teknologi di dunia digital turut mendorong bertumbuhnya risiko siber yang semakin kompleks. Dengan alasan tersebut, permintaan akan suatu produk asuransi yang mampu memberikan proteksi terhadap serangan siber pun meningkat. Namun, penentuan harga preminya menjadi sebuah tantangan akibat kompleksitas dan jenis risiko siber yang amat beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah kerangka perhitungan premi asuransi siber yang terdiferensiasi dengan memodelkan dependensi risiko (frekuensi dan severitas), melakukan segmentasi berdasarkan risiko, dan menganalisis dampak berbagai skema alterasi polis. Tugas Akhir ini menggunakan data proksi dari Internet Crime Complaint Center (IC3) yang telah dimodifikasi untuk merepresentasikan risiko pada tingkat perusahaan di Amerika Serikat. Frekuensi kejadian dimodelkan dengan distribusi Weibull Diskret dan severitas risiko dimodelkan dengan distribusi Gamma, kemudian struktur dependensi antara keduanya dimodelkan menggunakan copula t-Student untuk menangkap dependensi pada kejadian ekstrem. Selanjutnya, simulasi Monte Carlo digunakan untuk membangkitkan 1000 skenario kerugian agregat yang kemudian menjadi dasar untuk perhitungan harga premi menggunakan prinsip deviasi standar pada berbagai skenario alterasi deductible, coinsurance, dan policy limit. Data hasil simulasi kemudian disegmentasi ke dalam empat kuadran risiko berdasarkan nilai median. Analisis sensitivitas pada tiap segmen risiko menunjukkan bahwa komponen alterasi polis masing-masingnya memiliki dampak yang berbeda secara signifikan. Kesimpulannya, pendekatan pemodelan Copula-Monte Carlo yang dikombinasikan dengan segmentasi risiko mampu menjadi kerangka yang kuat dan fleksibel untuk penetapan premi asuransi siber. Model ini memungkinkan perusahaan asuransi untuk merancang skema polis yang lebih adil dan efisien, menyesuaikan profil risiko tertanggung secara spesifik, sekaligus memberikan landasan kuantitatif untuk strategi underwriting yang lebih baik.