Optimalisasi Prediksi Klaim Kendaraan Bermotor Menggunakan Time Series Analysis dengan Pendekatan Variasi Kalender Dalam Perusahaan Asuransi Umum

Wijaya, Gede Rama Darma (2026) Optimalisasi Prediksi Klaim Kendaraan Bermotor Menggunakan Time Series Analysis dengan Pendekatan Variasi Kalender Dalam Perusahaan Asuransi Umum. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6032232011-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Asuransi adalah perjanjian antara dua pihak, pihak pertama disebut penanggung atau perusahaan asuransi dan pihak kedua disebut tertanggung sebagai pemegang polis. Perusahaan asuransi umum memiliki lini bisnis di lini usaha asuransi kendaraan bermotor. Asuransi kendaraan bermotor adalah jenis asuransi yang memberikan perlindungan finansial terhadap risiko kerusakan atau kerugian yang dialami kendaraan bermotor, seperti mobil atau sepeda motor. Jenis – jenis produk asuransi kendaraan bermotor seperti asuransi all risk, total loss only, third party liability, dan asuransi hybrid. Pada industri asuransi umum di Indonesia lini usaha produk asuransi kendaraan bermotor memiliki market share sebesar 21% pada tahun 2022, dengan kontribusi klaim sebesar 13% dari seluruh lini usaha bisnis asuransi umum. Perusahaan asuransi umum menghadapi tantangan dalam memprediksi jumlah klaim kendaraan bermotor yang tidak menentu dari tahun ke tahun. Dalam industri asuransi, terutama asuransi kendaraan bermotor, terdapat fluktuasi jumlah klaim yang dipengaruhi oleh faktor musiman dan variasi kalender. Variasi kalender merupakan pola perubahan yang terjadi karena adanya perbedaan hari kerja, hari libur nasional, dan hari besar keagamaan seperti Idul Fitri dan Idul Adha, yang dapat memengaruhi aktivitas ekonomi dan mobilitas masyarakat secara signifikan. Penelitian ini menggunakan metode AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan pendekatan variasi kalender untuk menganalisis data klaim kendaraan bermotor dari periode waktu selama sembilan tahun dari Januari 2015 hingga Desember 2023. Penelitian ini memperoleh hasil analisis regresi berupa adanya pengaruh nyata dari variasi Kalender dimana periode “sebelum” dan “saat” hari raya idul fitri menunjukkan penurunan klaim yang signifikan secara statistik, sedangkan pada periode “setelah” hari raya tidak menunjukkan dampak signifikan. Sedangkan model time series terbaik yang diperoleh adalah ARIMA (1,0,1)(0,1,1)4. Model ini terbukti memenuhi asumsi white noise dan distribusi normal pada residualnya, serta mampu menangkap pola jangka pendek dan musiman secara komprehensif. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi manajemen Perusahaan asuransi dalam pengambilan keputusan berbasis data. Dengan menggunakan model ini, perusahaan dapat mengalokasikan Cadangan klaim secara akurat, menyesuaikan strategi reasuransi, dan peningkatan kesiapan operasional perusahaan.
=====================================================================================================================================
Insurance is an agreement between two parties, the first party referred to as the insurer or the insurance company, and the second party referred to as the insured or the policyholder. General insurance companies operate in various lines of business, including motor vehicle insurance. Motor vehicle insurance provides financial protection against risks of damage or loss to motor vehicles, such as cars or motorcycles. Types of motor vehicle insurance products include all-risk insurance, total loss only, third-party liability, and hybrid insurance. In Indonesia's general insurance industry, the motor vehicle insurance business line held a market share of 21% in 2022, with claim contributions accounting for 13% of all general insurance business lines. General insurance companies face challenges in predicting the number of motor vehicle claims, which tend to fluctuate unpredictably from year to year. In the motor vehicle insurance industry, claim fluctuations are often influenced by seasonal factors and calendar variations. Calendar variations refer to patterns of change caused by differences in working days, national holidays, and major religious holidays such as Eid al-Fitr and Eid al-Adha, which significantly affect economic activities and community mobility. This study employs the AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) method with a calendar variation approach to analyze motor vehicle claim data over a nine-year period, from January 2015 to December 2023. The regression analysis results indicate a significant influence from calendar variations, where the periods "before" and "during" Eid al-Fitr show a statistically significant decline in claims, whereas the period "after" the holiday shows no significant impact. Furthermore, the best time series model obtained is ARIMA (1,0,1)(0,1,1)4. This model is proven to satisfy the white noise and normal distribution assumptions on its residuals, and is capable of comprehensively capturing both short-term and seasonal patterns. This research contributes to insurance company management by facilitating data-driven decision-making. By utilizing this model, the company can accurately allocate claim reserves, adjust reinsurance strategies, and enhance operational readiness.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	ARIMA, asuransi kendaraan bermotor, prediksi klaim, Time Series Analysis, variasi kalender, calendar variation, claim prediction, motor vehicle insurance
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics > HA30.3 Time-series analysis H Social Sciences > HG Finance > HG8051 Insurance H Social Sciences > HG Finance > HG8054.5 Risk (Insurance)
Divisions:	Interdisciplinary School of Management and Technology (SIMT) > 61101-Master of Technology Management (MMT)
Depositing User:	Gede Rama Darma Wijaya
Date Deposited:	30 Jan 2026 08:42
Last Modified:	30 Jan 2026 08:42
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/131521

Actions (login required)

View Item