Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BIMASTER
Naomi Nessyana Debataraja, Lisa Noviani, Setyo Wira Rizki,
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENDEKATAN BAYESIAN SELF PADA MODEL SURVIVAL EKSPONENSIAL-GAMMA UNTUK MENENTUKAN PREMI TUNGGAL BERSIH DWIGUNA k-TAHUN Naomi Nessyana Debataraja, Lisa Noviani, Setyo Wira Rizki,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (533.381 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v8i2.32820

Abstract

 Analisis survival adalah sekumpulan aturan atau prosedur dalam ilmu statistika untuk menganalisis data dengan memperhatikan variabel waktu dimulai dari berlangsungnya suatu kejadian sampai akhir kejadian. Dalam penelitian ini analisis survival digunakan untuk menganalisis fungsi survival eksponensial dengan parameter yang telah diestimasi menggunakan Pendekatan Bayesian SELF dengan prior gamma. Selanjutnya, model survival yang telah diestimasi digunakan dalam model Actuarial Present Value (APV)  asuransi dwiguna. Pada penelitian ini digunakan premi tunggal bersih yaitu jenis premi asuransi yang tidak memperhatikan faktor biaya (anuitas). Tujuan Penelitian ini adalah  menentukan premi tunggal bersih dwiguna k-tahun untuk seseorang yang berusia dari 1 sampai 55 tahun dengan jumlah sampel sebanyak 55 orang, dalam jangka 10 tahun, 15 tahun dan 20 tahun. Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan bahwa harga premi untuk seseorang yang berusia 1 sampai 55 tahun, berjangka 10 tahun  sebesar Rp. 61.551.502,7 , berjangka 15 tahun adalah Rp.51.490.493,06 dan berjangka 20 tahun adalah Rp. 45.394.374,22. Sehingga disimpulkan semakin lama jangka pembayaran semakin murah harga premi yang dibayarkan. Kata Kunci :Prior, Actuarial Present Value, estimasi model.  Kata Kunci :Prior, Actuarial Present Value, estimasi model. 
Co-Authors