📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 3 dokumenESTIMASI CADANGAN KLAIM ASURANSI UMUM MENGGUNAKAN MODEL PAID–INCURRED CHAIN DENGAN STRUKTUR DEPENDENSI PAID-INCURRED
Cadangan klaim merupakan estimasi kewajiban perusahaan asuransi atas klaim yang telah terjadi tetapi belum seluruhnya dibayarkan. Tugas akhir ini bertujuan untuk mengestimasi cadangan klaim asuransi umum menggunakan model Paid-Incurred Chain dengan struktur dependensi paid-incurred. Model ini menggabungkan informasi paid claims dan incurred losses melalui transformasi log-ratio, estimasi parameter, pembentukan korelasi berdasarkan lag, serta penyusunan matriks kovariansi. Korelasi paid-incurred diestimasi menggunakan metode paired bootstrap pada residual log-ratio terstandarisasi. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa total cadangan klaim model PIC dengan dependensi adalah 1.529.569,96. Nilai ini lebih rendah dibandingkan Chain Ladder paid sebesar 1.561.506,34, PIC korelasi nol sebesar 1.663.033,87, dan Chain Ladder incurred sebesar 1.697.057,62. Akar MSEP model PIC dengan dependensi sebesar 46.773,64. Berdasarkan 100.000 simulasi Monte Carlo, diperoleh VaR 95% sebesar 1.607.133,94 dan CVaR 95% sebesar 1.626.950,50. Dengan demikian, model PIC dengan dependensi mampu menghasilkan estimasi cadangan klaim yang mempertimbangkan informasi paid, incurred, dan hubungan antara keduanya.
PEMANFAATAN TEKNOLOGI TERRESTRIAL LASER SCANNER (TLS) UNTUK MENGHITUNG POTENSI KERUGIAN ASET AKIBATDAMPAK PENURUNAN MUKA TANAH DAN BANJIR ROB
Kawasan Pantai Mutiara merupakan perumahan hasil reklamasi di wilayah pesisir Jakarta Utara yang tidak terlepas dari fenomena penurunan muka tanah. Salah satu faktor penyebab terjadinya fenomena ini diduga karena tanah hasil reklamasi tidak mampu menahan beban bangunan serta infrastruktur yang dibangun pada kawasan tersebut. Penurunan muka tanah yang terjadi mengakibatkan kawasan tersebut terletak dibawah muka air laut sehingga air laut dapat menggenangi wilayah tersebut yang dikenal dengan banjir rob. Penurunan muka tanah serta banjir rob memberikan dampak negatif seperti menimbulkan kerusakan bangunan serta tanah sehingga mengakibatkan kerugian aset yang cukup parah. Kerugian aset tersebut perlu diestimasi untuk membantu meminimalkan kerugian. Salah satu metode untuk membantu menghitung potensi kerugian akibat dampak penurunan muka tanah dan banjir rob adalah dengan menggunakan metode Terrestrial Laser Scanner (TLS). Pemanfaatan TLS digunakan untuk memodelkan kawasan pantai mutiara secara tiga dimensi. Tahap pengolahan data TLS untuk mendapatkan model 3D meliputi tahap registrasi, georeferencing, filtering, meshing, digitasi kerangka bangunan dan tanah, serta pembentukan bidang bangunan dan tanah. Potensi kerugian aset akibat penurunan muka tanah dan banjir rob dapat dihitung menggunakan informasi model 3D, data luas tanah dan bangunan, serta data harga tanah dan bangunan/m2 yang didapat berdasarkan harga NJOP dan harga pasar kawasan Pantai Mutiara. Hasil menunjukkan total potensi kerugian aset kawasan pantai mutiara bernilai 1,34 triliun rupiah dengan menggunakan harga NJOP dan 5,5 triliun rupiah dengan menggunakan harga pasar.
PENGEMBANGAN MODEL REGRESI PROSES GAUSSIAN DENGAN BAYESIAN BERTINGKAT (HBGPR) UNTUK PROYEKSI CADANGAN KERUGIAN ASURANSI: PENDEKATAN BERBASIS ILR DAN LDF
Estimasi cadangan kerugian (loss reserving) merupakan komponen krusial dalam manajemen risiko perusahaan asuransi. Penelitian ini mengembangkan pendekatan Hierarchical Bayesian Gaussian Process Regression (HBGPR) untuk meningkatkan akurasi proyeksi cadangan kerugian pada segitiga klaim bagian bawah. Model dikembangkan dalam tiga variasi utama, yaitu HBGPR berbasis Incremental Loss Ratio (ILR) dengan dan tanpa input warping, serta HBGPR berbasis Loss Development Factor (LDF) dengan input warping. Penelitian ini menggunakan transformasi input berbasis distribusi Beta, dengan menggunakan kombinasi kernel anisotropic yang dibobotkan secara adaptif menggunakan prior Dirichlet dalam kerangka Bayesian. Dengan strategi ini, model mampu menangani pola spasial-temporal yang non-linear dan tidak stasioner secara lebih efektif. Evaluasi dilakukan menggunakan tiga dataset nyata dari industri, yaitu Medical Malpractice, Product Liability, dan Commercial Auto, serta dibandingkan dengan model Mack Chain Ladder sebagai baseline konvensional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model HBGPR ILR dengan input warping secara umum memberikan performa terbaik dalam hal akurasi prediksi titik (MAE dan RMSE), representasi distribusi prediktif (CRPS), serta estimasi Outstanding Claim Liabilities (OCL) yang paling mendekati nilai aktual dengan interval kepercayaan yang realistis. Struktur kernel yang fleksibel dan kemampuan penyesuaian terhadap domain input yang kompleks menjadikan HBGPR sebagai pendekatan yang efektif dan stabil dalam proyeksi cadangan kerugian berbasis risiko.