Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

Penerapan Model Pertumbuhan Populasi Malthus dan Verhulst untuk Estimasi Jumlah Penduduk di Provinsi Sulawesi Selatan Fitria Syawal; Ilham Syata; Hikmawati Pathuddin; Risnawati Ibnas
Journal of Mathematics: Theory and Applications Vol 7 No 1 (2025): Volume 7, Nomor 1, 2025
Publisher : Program Studi Matematika Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jomta.v7i1.4280

Abstract

Pertumbuhan jumlah penduduk merupakan pertambahan atau bertambahnya jumlah penduduk di suatu daerah dalam waktu tertentu. Peningkatan tersebut dapat menimbulkan dampak yang negatif bagi masyarakat , akan terjadi keseimbangan antara jumlah penduduk dan sumber daya yang tersedia. Oleh karena itu, perlu dilakukan estimasi untuk perencanaan pembangunan di masa yang akan datang. Penelitian ini membahas perbandingan model Malthus dan Verhulst sebagai model yang digunakan untuk memperkirakan jumlah penduduk di Provinsi Sulawesi Selatan berdasarkan kelompok umur dan jenis kelamin. Hasil dari perbandingan yang diperoleh bahwa model yang akurat untuk melakukan estimasi jumlah penduduk adalah model Verhulst. Hal ini diperoleh dari perhitungan masing-masing galat kedua model yaitu galat model Verhulst lebih kecil dari model Malthus yakni sebesar 4,34% penduduk laki-laki serta kelompok umurnya sebesar 1,77% sedangkan penduduk perempuan sebesar 3,20% dengan kelompok umur 1 ,12%. Hasil estimasi jumlah penduduk Provinsi Sulawesi Selatan menggunakan model Verhulst tahun 2033 diperkirakan akan mencapai 10.601.940 jiwa.
Modeling Tail Risk of Employment Injury Claims using the Extreme Value Theory Framework Sri Dewi Anugrawati; Nurwahidah; Nur Aeni; Risnawati Ibnas
UNP Journal of Statistics and Data Science Vol. 4 No. 3 (2026): UNP Journal of Statistics and Data Science
Publisher : Departemen Statistika Universitas Negeri Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/ujsds/vol4-iss3/480

Abstract

This study investigates the implementation of Extreme Value Theory (EVT) in modeling tail risk associated with employment injury insurance claims, addressing the critical need for robust risk estimation in the presence of rare, high-severity losses. The dataset consists of 1,177 historical claims from BPJS Ketenagakerjaan Makassar recorded between 2016 and 2023. Preliminary diagnostic procedures, including hill plots and mean excess function analysis, reveal heavy-tailed behaviour with a tail index greater than one, implying the possibility of infinite variance—a characteristic often underestimated by traditional actuarial models. Due to the limited number of extreme exceedances, the block maxima framework was adopted, and a Generalized Extreme Value (GEV) distribution was fitted to weekly maxima using L-moment estimation to ensure parameter convergence. The resulting GEV parameters (location = 50.27, scale = 67.19, shape = 0.443) confirm a Fréchet-type distribution, consistent with a heavy-tailed risk profile. Comparative analysis shows that the GEV-based 99.5% VaR (1,484.09 million IDR) is more than three times higher than the empirical estimate (450.56 million IDR). Return level analysis further contextualized the estimates, indicating a one-year return level of 768.51 million IDR. These findings demonstrate that empirical methods substantially underestimate extreme loss potential, potentially threatening insurer solvency. Overall, this study provides a statistically rigorous framework for capital reserve and reinsurance optimization, offering a more conservative and theoretically justified approach to managing catastrophic occupational risks.