Perpustakaan Digital ITB

Perkembangan teknologi yang sangat pesat turut mendorong bertumbuhnya risiko siber. Risiko siber adalah potensi kerugian yang dapat dihadapi oleh suatu entitas akibat kegagalan pertahanan sistem teknologi informasinya. Kerugian dapat berbentuk pelanggaran data, kerusakan reputasi, penyusupan, dan lainnya. Untuk mengatasi risiko ini tidak cukup dengan tindakan preventif perusahaan saja, melainkan memerlukan risk transfer yang umumnya berbentuk asuransi siber. Tugas Akhir ini bertujuan mengembangkan model kerugian berbasis dependensi data dengan copula serta menerapkan prinsip-prinsip aktuaria dalam perhitungan preminya. Penelitian ini menggunakan data frekuensi dan severitas dari laporan tahun 2024 IC3 (Internet Crime Complaint Center) yang dimodifikasi untuk merepresentasikan suatu perusahaan. Setelah distribusi marginal terbaik ditemukan, dilakukan pemodelan ketergantungan bivariat dengan copula Gaussian, t-Student, Frank, Clayton, dan Gumbel. Secara statistik, copula terbaik adalah t-Student dengan parameter yang menggambarkan ketergantungan linear lemah tetapi ketergantungan ekor kuat antara kedua variabel risiko. Semua copula yang diuji dimodelkan dengan distribusi marginal, lalu disimulasikan melalui Monte Carlo dan segmentasi risiko. Hasil simulasi menunjukkan bahwa t-Student menyerupai pola data asli, meskipun menghasilkan beberapa nilai frekuensi dan severitas yang tinggi. Premi asuransi kemudian diestimasi dari hasil simulasi menggunakan prinsip fair, standard deviation, dan exponential utility. Perbandingan hasil estimasi premi menunjukkan adanya dampak signifikan terhadap besarnya premi, khususnya pada segmen risiko tinggi. Studi ini menyimpulkan bahwa pemilihan prinsip premi dan struktur dependensi dapat secara signifikan memengaruhi nilai dan stabilitas premi.