STMA TRISAKTISTMA TRISAKTI

Premium Insurance Business JournalPremium Insurance Business Journal

Asuransi gempa bumi menjadi bagian penting dalam mitigasi risiko bencana alam. Data besar klaim asuransi gempa bumi seringkali mengandung nilai nol. Salah satu distribusi yang dapat digunakan untuk memodelkan data besar klaim asuransi gempa bumi yang mengandung nilai nol adalah distribusi zero inflated lognormal. Dalam penelitian ini distribusi zero inflated lognormal akan diterapkan untuk memodelkan data besar klaim asuransi gempa bumi PT X di Indonesia tahun 2019- 2023. Parameter dari distribusi zero inflated lognormal akan ditaksir menggunakan metode penaksir kemungkinan maksimum. Penelitian ini juga akan dihitung taksiran rata-rata besar klaim asuransi gempa bumi di PT X. Hasil penelitian menunjukkan bahwa distribusi zero inflated lognormal cocok untuk memodelkan data besar klaim asuransi gempa bumi PT X di Indonesia baik untuk tiap tahun dari tahun 2019-2023. Nilai taksiran rata-rata besar klaim asuransi gempa bumi sebesar Rp 1.983.096.412 untuk tahun 2019, Rp 5.052.882.209 untuk tahun 2020, Rp 7.937.183.066 untuk tahun 2021, Rp 2.960.961.523 untuk tahun 2022, dan Rp 15.642.984 untuk tahun 2023.

Penelitian ini menyimpulkan bahwa distribusi zero inflated lognormal sesuai untuk memodelkan data klaim asuransi gempa bumi PT X dari tahun 2019 hingga 2023.Taksiran rata-rata besar klaim asuransi gempa bumi PT X untuk periode tersebut adalah Rp 1.

Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan membandingkan kinerja distribusi zero inflated lognormal dengan distribusi lain yang relevan, seperti distribusi generalized Pareto atau distribusi Burr XII, untuk melihat distribusi mana yang paling akurat dalam memodelkan data klaim asuransi gempa bumi di Indonesia. Selain itu, studi lebih lanjut dapat mengeksplorasi pengaruh faktor-faktor eksternal, seperti kondisi geologis, kepadatan penduduk, dan kualitas bangunan, terhadap besaran klaim asuransi gempa bumi, dengan tujuan untuk mengidentifikasi wilayah-wilayah yang paling rentan dan memerlukan perhatian khusus. Terakhir, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model prediktif yang lebih canggih, dengan memanfaatkan teknik machine learning atau deep learning, untuk memprediksi potensi klaim asuransi gempa bumi di masa depan, sehingga perusahaan asuransi dapat lebih siap dalam mengelola risiko dan memberikan perlindungan yang optimal kepada nasabah. Penelitian-penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang karakteristik data klaim asuransi gempa bumi dan membantu perusahaan asuransi dalam meningkatkan efektivitas pengelolaan risiko bencana alam.

Read online
File size958.79 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test