Konstruksi Model Aktuaria Untuk Kerugian Agregat Menggunakan Metode Rekursif

dc.contributor.advisorRiaman
dc.contributor.advisorSudradjat
dc.contributor.authorULFA FAUZIAH
dc.date.accessioned2024-05-21T07:51:12Z
dc.date.available2024-05-21T07:51:12Z
dc.date.issued2017-09-27
dc.description.abstractBanyaknya jumlah kendaraan sepeda motor di jalan raya akan meningkatkan risiko terjadinya kerugian seperti kecelakaan, kehilangan, kerusakan, dan lain-lain. Diperlukan asuransi bagi pemilik kendaraan sebagai perlindungan finansial. Penting bagi perusahaan asuransi untuk mengestimasi terjadinya total kerugian (aggregate loss) yang diajukan oleh pemegang polis di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model aggregate loss pada asuransi kendaraan bermotor. Dalam hal ini, aggregate loss merupakan total kerugian dalam periode satu tahun yang dialami oleh pemegang polis yang ditanggung suatu perusahaan asuransi. Untuk mengonstruksi model aggregate loss akan digunakan salah satu metode numerik yaitu metode Rekursif. Dalam peneilitan ini model aggregate loss dihitung berdasarkan distribusi data besar klaim yang berdistribusi Lognormal dan banyaknya klaim yang berdistribusi Poisson sehingga model tergabung menjadi distribusi Compound Poisson-Lognormal. Dengan mengetahui model aggregate loss, peluang aggregate loss pada periode selanjutnya dapat diprediksi.
dc.identifier.urihttps://repository.unpad.ac.id/handle/kandaga/140110120005
dc.subjectasuransi
dc.subjectkendaraan bermotor
dc.subjectbesar klaim
dc.titleKonstruksi Model Aktuaria Untuk Kerugian Agregat Menggunakan Metode Rekursif

Files

Original bundle
Now showing 1 - 5 of 11
No Thumbnail Available
Name:
S1-2017-140110120005-Cover.pdf
Size:
96 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
S1-2017-140110120005-Abstrak.pdf
Size:
281.82 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
S1-2017-140110120005-DaftarIsi.pdf
Size:
178.72 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
S1-2017-140110120005-Bab1.pdf
Size:
213.65 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
Name:
S1-2017-140110120005-Bab2.pdf
Size:
376.08 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

Collections