Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
NULL
PERBANDINGAN ESTIMASI CADANGAN KLAIM MENGGUNAKAN METODE CHAIN-LADDER DAN METODE BORNHUETTER-FERGUSON (STUDI KASUS: DATA KLAIM CROYDON COUNCIL)
Pengarang
PITRIA SARI - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
1608101010039
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Matematika (S1) / PDDIKTI : 44201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala., 2021
Bahasa
Indonesia
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
ABSTRAK
Asuransi merupakan salah satu langkah untuk menanggulangi risiko yang sewaktu-waktu dapat terjadi secara tidak pasti. Setiap perusahaan asuransi diwajibkan menyediakan cadangan klaim untuk menyelesaikan pembayaran klaim-klaim yang belum terselesaikan. Penelitian ini membahas bagaimana menentukan estimasi besar cadangan klaim menggunakan metode Chain-Ladder dan metode Bornhuetter- Ferguson serta membandingkan keakuratan dari kedua metode tersebut berdasarkan masing-masing prediction error yang diperoleh. Penelitian ini menggunakan data Croydon Council periode 2011-2019 dibawah klaim tanggung jawab pemberi kerja, tanggung jawab publik dan tanggung jawab kendaraan bermotor. Dalam melakukan estimasi cadangan klaim, seorang aktuaris harus mengamati keterlambatan dalam melakukan pembayaran klaim. Adanya keterlambatan pengajuan atau pembayaran klaim menjadi penyebab utama mengapa perusahaan asuransi perlu menyediakan cadangan klaim yang memadai untuk memenuhi kewajiban perusahaan asuransi di periode yang akan datang. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa ketika metode Bornhuetter-Ferguson tidak mengikutsertakan premi dalam estimasi cadangan klaim memberikan hasil yang sama dengan metode Chain-Ladder. Kedua metode ini menghasilkan nilai prediction error cadangan klaim sebesar 3.98% yang dikategorikan ke dalam tingkat keakuratan sangat baik.
Kata kunci: asuransi, cadangan klaim, chain-ladder, bornhuetter-ferguson
ABSTRACT
Insurance is one of the steps to cope with occasional risks that are uncertain. Each insurance company is required to provide a claim reserve to settle the payment of unresolved claims. This study discusses how to estimate the size of claims reserves using the Chain-Ladder and the Bornhuetter-Ferguson method and compare methods that was more accurate than both based on each prediction error. This study uses the Croydon Council which data of 2011-2019 period under the claim of employer responsibility, public responsibility and motor vehicle responsibility. In estimating claims reserves, an actuary should observe the delay in making claims payments. The delay in reporting claims or claim payment is the main reason why insurance companies need to provide adequate claims reserves to meet insurance companies liability in the upcoming period. Based on the results of the research that has been done, it can be concluded that when the Bornhuetter-Ferguson method does not include premiums in the estimastion, it gives the same claim reserves with Chain-Ladder method. Estimation using both methods resulted in a prediction error of total claims reserves of 3.98% which is categorized in very good level of accuracy.
Keywords: insurance, claims reserve, chain-ladder, bornhuetter-ferguson
Tidak Tersedia Deskripsi
PENGGUNAAN METODE STOCHASTIC CHAIN LADDER DALAM PENDUGAAN BESARNYA CADANGAN KLAIM ASURANSI PUBLIC LIABILITY (NOVA ZAHARA, 2021)
PENERAPAN METODE GENERALIZED LINEAR MODELS UNTUK MENGESTIMASI BESARAN KLAIM ASURANSI BERDASARKAN DATA KLAIM YANG BERDISTRIBUSI GAMMA (YESI AFRILLIA, 2022)
ANALISIS SURVIVAL PADA DATA ASURANSI KESEHATAN DENGAN PENGAPLIKASIAN MODEL COX PROPORTIONAL HAZARD (Rahma Nurfajrini, 2015)
PROSEDUR PEMBAYARAN KLAIM ASURANSI JIWA BAGI NASABAH MENINGGAL DUNIA PADA AJB BUMIPUTERA 1912 KANTOR CABANG ASURANSI KUMPULAN BANDA ACEH (Yurisa Ulfa, 2014)
KAJIAN KLAIM KONSTRUKSI DALAM TAHAP PELAKSANAAN PROYEK INFRASTRUKTUR DI ACEH UTARA (Azriyan, 2025)