View/Open

Author
Ester, Angelika Saragi

Date Published
05 Mar 2026

Advisor
Amalia Listiani, S.Pd., M.Sc.,
Putri Isnaini Cahyaning Baiti, S.Mat., M.Sc.,

Subject
Aktuaria

Publisher

Asuransi rangka kapal merupakan salah satu bentuk perlindungan finansial yang diberikan kepada pemilik kapal untuk mengantisipasi risiko kerugian akibat kerusakan maupun kehilangan kapal. Penentuan premi murni dalam asuransi rangka kapal menjadi hal yang sangat penting karena premi merupakan biaya yang harus dibayarkan tertanggung untuk memperoleh jaminan perlindungan. Premi bergantung pada dua komponen utama, yaitu frekuensi klaim dan besar klaim. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kedua komponen tersebut menggunakan metode Extreme Gradient Boosting (XGBoost). disertai dengan optimisasi hyperparameter menggunakan Bayesian Optimization demi kinerja model yang baik. Performa model frekuensi klaim dan besar klaim dievaluasi berdasarkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model XGBoost menghasilkan tingkat akurasi prediksi sebesar 7,6% untuk frekuensi klaim dan 18% untuk besar klaim. Nilai tersebut menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan prediksi yang cukup baik. Berdasarkan hasil perhitungan premi murni yang diperoleh dari perkalian frekuensi klaim dan besar klaim, diperoleh bahwa tipe kapal Barge memiliki nilai premi tertinggi, sedangkan tipe kapal Crane Barge memiliki nilai premi terendah.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2603100024

Keyword
Asuransi Rangka Kapal, Besar Klaim, Extreme Gradie