Abstract:
Skripsi ini membahas penaksiran besar klaim optimal menggunakan metode Linear
Empirical Bayesian (LEB) yang diaplikasikan untuk perhitungan premi asuransi
kendaraan bermotor di Indonesia. Perhitungan premi didasarkan pada data frekuensi
klaim dan data besar klaim individu pemegang polis. Data frekuensi klaim dan data
besar klaim dimodelkan oleh suatu distribusi tertentu. Pengujian kecocokan distribusi
untuk frekuensi klaim menggunakan uji kecocokan chi-kuadrat. Sedangkan untuk
besar klaim menggunakan uji kecocokan Anderson-Darling. Premi dapat dihitung
dengan jalan mengalikan taksiran ekspektasi frekuensi klaim dan taksiran ekspektasi
besar klaim optimal yang diperoleh menggunakan metode LEB. Dalam skripsi ini
data yang digunakan adalah data klaim asuransi kendaraan bermotor kategori 7
(kendaraan bus) di Indonesia. Hasilnya menunjukkan bahwa frekuensi klaim
berdistribusi binomial negatif, dengan taksiran ekspektasi frekuensi klaim di masa
yang akan datang adalah 0,1107. Sedangkan distribusi yang cocok untuk besar klaim
adalah distribusi lognormal yang merupakan distribusi dugaan hasil dari transformasi
Box-Cox. Taksiran ekspektasi besar klaim yang optimal di masa yang akan datang
dengan menggunakan metode penaksiran Linear Empirical Bayesian adalah sebesar
Rp. 4.722.483. Berdasarkan ekspektasi frekuensi klaim dan ekspektasi besar klaim
yang optimal, maka taksiran premi bersih asuransi kendaraan bermotor kategori 7 di
Indonesia di masa yang akan datang adalah sebesar Rp. 522.945.
