Penerapan Model Komposit Weibull-Pareto pada data Klaim Asuransi Harta Benda

Abstract

Abstract. Insurance is a form of protection against unexpected loss events. In modeling insurance claim data that contains large or extreme claim values, composite distributions can be used. One such composite distribution is the Weibull-Pareto distribution. In this article will discuss the application of the composite Weibull-Pareto model with parameter estimation using the Maximum Likelihood Estimation method on data of property insurance claims in Indonesia. The data in this article are secondary data from the insurance company PT. XYZ in 2016. It contains claims of property insurance policy holders in Rupiah data. The Kolmogorov-Smirnov test is used to test distribution matches. The result of the application shows that the data of property insurance claims of PT. XYZ comes from the composite Weibull-Pareto distribution population.
 Abstrak. Asuransi merupakan salah satu bentuk proteksi terhadap peristiwa kerugian tidak terduga. Dalam memodelkan data klaim asuransi yang memuat nilai klaim yang besar atau ekstrim, dapat menggunakan distribusi komposit. Salah satu distribusi komposit tersebut adalah distribusi Weibull-Pareto. Dalam artikel ini akan dibahas penerapan model komposit Weibull-Pareto dengan estimasi parameter menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation pada data besar klaim asuransi harta benda di Indonesia. Data yang digunakan adalah data sekunder dari perusahaan asuransi PT. XYZ pada tahun 2016. Data tersebut berisi data besar klaim pemegang polis asuransi harta benda dalam mata uang Rupiah. Uji kecocokan Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk menguji kecocokan distribusi. Hasil penerapan menunjukkkan bahwa data besar klaim asuransi harta benda PT. XYZ berasal dari populasi yang berdistribusi komposit Weibull-Pareto.