View/Open

Author
Muhammad, Dzaki Al Khawarizmi

Date Published
18 Jun 2026

Advisor
Dwi Mahrani, S.Si., M.Si.,
Dila Tirta Julianty, S.Si., M.Si,

Subject
Aktuaria

Publisher

Dalam industri asuransi kesehatan, frekuensi terjadinya klaim sangat tinggi dan terkadang terdapat kasus bernilai ekstrem akibat penyakit kritis atau penyakit dengan penanganan lebih lanjut. Penelitian ini menerapkan metode Peak Over Threshold (POT) untuk menganalisis perilaku ekstrem distribusi data melalui penentuan nilai threshold. Parameter Generalized Pareto Distribution (GPD) diestimasi menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan iterasi lanjut Newton Raphson. Model ini kemudian digunakan untuk menghitung dua ukuran risiko utama yaitu Value-at-Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES). Berdasarkan analisis data, diperoleh nilai threshold optimal sebesar 2.693,5838 (dalam jutaan). Estimasi parameter GPD menghasilkan nilai parameter shape sebesar - 0,350986251917479 dan parameter scale sebesar 1.478,672274016237 (dalam jutaan). Pada tingkat kepercayaan 90 persen, estimasi risiko menggunakan VaR tercatat sebesar Rp 2.743,2117 (dalam jutaan). Sementara itu, perhitungan ES memberikan estimasi rata-rata kerugian ekstrem yang lebih konservatif, yaitu sebesar Rp 3.824,8324 (dalam jutaan). Perhitungan juga dilakukan pada tingkat kepercayaan 95 persen dan 99 persen. Kesimpulannya, ES terbukti lebih unggul dalam menangkap tingkat keparahan risiko di luar ambang batas VaR. Perusahaan asuransi direkomendasikan menyiapkan cadangan modal minimum sebesar estimasi ES untuk mengantisipasi skenario kerugian terburuk, guna memastikan tingkat ketahanan finansial yang optimal.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2606180133

Keyword
Asuransi Kesehatan Expected Shortfall (ES) Generalized Pareto Distribution (GPD) Peak Over Threshold (POT) Value at Risk (VaR)