Saputra, Teddy Hari (2024) Penerapan Marked Poisson Process dalam Ratemaking Asuransi Umum. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
![]() |
Text
5006201055-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (4MB) | Request a copy |
Abstract
Produk asuransi dibuat dengan berbagai kombinasi risiko yang ditanggung sesuai dengan kebutuhan tertanggung untuk memberikan perlindungan asuransi yang dibutuhkan. Salah satu cara yang bisa dilakukan untuk mengelola risiko ini adalah dengan menentukan besarnya premi untuk menutup kerugian/klaim dan menghasilkan underwriting profit di masa yang akan datang, ini dikenal dengan ratemaking. Premi yang dihasilkan tidak boleh terlalu besar dan terlalu kecil, karena apabila premi yang dihasilkan terlalu besar maka akan membuat nasabah memilih kompetitor sedangkan apabila terlalu kecil maka akan meningkatkan risiko ketidakcukupan pembayaran atas klaim yang terjadi di kemudian hari. Dalam ratemaking perusahaan asuransi non jiwa, beberapa penelitian yang ada terutama menekankan pada pemanfaatan informasi yang berasal hanya dari klaim, sedangkan informasi mengenai transaksi pada setiap klaim dapat memberikan representasi yang lebih akurat mengenai pergeseran distribusi pembayaran klaim yang diharapkan. Pergeseran ini mungkin memerlukan pertimbangan yang cepat dalam ratemaking, terutama dalam menghadapi kondisi lingkungan yang terus berubah. Penelitian ini memperkenalkan model ratemaking menggunakan metode Marked Poisson Process, yang memfasilitasi penggunaan transaksi di dalam setiap klaim dengan memasukkan semua klaim yang dilaporkan dan memperhitungkan klaim Incurred But Not Reported (IBNR). Metode ini digunakan dalam memodelkan pengembangan klaim secara lengkap sehingga membentuk model tiga blok hierarki. Generalized Linear Models juga digunakan agar premi yang dihasilkan berbeda-beda tergantung karakteristik yang dimiliki oleh setiap pemegang polis. Melalui analisis data periode 2016 sampai 2020 untuk lini asuransi kendaraan dari PT X, didapatkan model regresi pada masing-masing blok yaitu frekuensi klaim, frekuensi transaksi, dan severitas. Hasil ratemaking yang diperoleh berdasarkan loss cost prediction didapatkan premi sejumlah Rp 7.395.393.666 dengan nilai tertinggi sebesar Rp 176.046.419 dan terendah sebesar Rp 0
=====================================================================================================================================
Insurance products are made with various combinations of risks borne according to the needs of the insured to provide the insurance protection needed. One of the ways that can be done to manage this risk is to determine the amount of premium to cover losses/claims and generate underwriting profits in the future, this is known as ratemaking. The premium generated should not be too large and too small, because if the premium generated is too large it will make customers choose competitors while if it is too small it will increase the risk of insufficient payment for claims that occur in the future. In the ratemaking of non-life insurance companies, some existing studies mainly emphasize the utilization of information derived only from claims, whereas information on transactions on each claim can provide a more accurate representation of the expected shifts in the distribution of claim payments. These shifts may require prompt consideration in ratemaking, especially in the face of changing environmental conditions. This research introduces a ratemaking model using the Marked Poisson Process method, which facilitates the use of transactions within each claim by including all reported claims and accounting for Incurred But Not Reported (IBNR) claims. This method was used to model the complete development of claims to form a three-block hierarchical model. Generalized Linear Models are also used so that the resulting premiums vary depending on the characteristics of each policyholder. Through data analysis for the period 2016 to 2020 for the vehicle insurance line from PT X, a regression model was obtained for each block, namely claim frequency, transaction frequency, and severity. The ratemaking results obtained based on loss cost prediction obtained a premium of Rp 7,395,393,666 with the highest value of Rp 176,046,419 and the lowest of Rp 0.
Item Type: | Thesis (Other) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | IBNR, Klaim, Marked Poisson Process, Premi, Ratemaking |
Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation |
Divisions: | Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Actuaria > 94203-(S1) Undergraduate Thesis |
Depositing User: | Teddy Hari Saputra |
Date Deposited: | 18 Jul 2024 07:05 |
Last Modified: | 18 Jul 2024 07:05 |
URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/108444 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |