View/Open

Author
AULIA, RAHMAN

Date Published
17 Jun 2026

Advisor
Fuji Lestari, M.Si.,
Amalia Listiani, S.Pd., M.Sc.,

Subject
Aktuaria

Publisher

Manusia pada hakikatnya tidak terlepas dari risiko yang dapat mempengaruhi berjalannya kehidupan. Salah satu mitigasi yang dapat dilakukan agar mengurangi dampak yang muncul akibat risiko adalah dengan memiliki asuransi jiwa. Penentuan premi bersih asuransi jiwa perlu dilakukan secara akurat agar sesuai dengan tingkat risiko kematian yang dimiliki tertanggung baik yang teramati (underwriting) ataupun tidak teramati (frailty). Generalized Linear Mixed Models (GLMM) merupakan metode yang bisa mengakomodasi baik tingkat risiko yang teramati (efek tetap) maupun yang tidak teramati (efek acak). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data individu penduduk amerika yang meliputi kematian sebagai variabel respon, kemudian usia, riwayat penyakit, perilaku gaya hidup, serta kondisi mental sebagai variabel prediktor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peluang kematian setiap individu berbeda-beda meskipun pada usia yang sama. Peluang kematian terbesar terdapat pada individu ke-114 pada periode ke-5 sebesar 0,9007, sedangkan yang terkecil pada individu ke-385 pada periode ke-1 sebesar 0,0036. Premi bersih setiap individu berbeda-beda meskipun pada usia yang sama. Premi bersih terbesar terdapat pada individu ke-114 pada periode ke-5 sebesar 0,8368, sedangkan yang terkecil pada individu ke-385 pada periode ke-1 sebesar 0,0033. Ini menunjukkan bahwa besarnya premi bersih berbanding lurus dengan tingkat risiko kematian tertanggung.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2606220080

Keyword
Asuransi jiwa berjangka n-tahun Frailty Generalized Linear Mixed Models Tingkat risiko kematian Premi bersih