Pemodelan Tingkat Mortalitas Indonesia Menggunakan Bayesian Age-Period-Cohort Model dan Penerapannya pada Analisis Risiko Longevity - Pamungkas, Gelegar Caesario; Atok, R. Mohamad; Azwarini, Rahmania (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS, 2024)
Angka mortalitas atau angka kematian merupakan parameter dalam penghitungan demografi yang berfungsi untuk mengukur pengurangan jumlah penduduk. Tingkat mortalitas sendiri banyak digunakan pada bidang ekonomi maupun kesehatan. Model Bayesian Age-period-cohort adalah pendekatan statistik yang digunakan untuk memodelkan tingkat mortalitas yang dapat menjadi alat yang berguna untuk menganalisis risiko Longevity. Model ini menggunakan distribusi posterior tingkat kematian dari efek spesifik usia, periode, dan kohor untuk meramalkan tingkat mortalitas di masa depan, dan dapat diterapkan pada data historis dan data saat ini. Salah satu aplikasi dari model Bayesian APC adalah menganalisis risiko Longevity, yang mengacu pada risiko bahwa orang akan hidup lebih lama dari yang diharapkan, yang mengarah pada peningkatan biaya untuk program pensiun dan perusahaan asuransi. Model Bayesian APC digunakan untuk meramalkan tingkat kematian di masa depan agar entitas-entitas ini dapat mengelola risiko mereka dengan lebih baik dan membuat keputusan yang lebih tepat mengenai kewajiban mereka. Selain penerapannya dalam analisis risiko Longevity, model Bayesian APC juga dapat digunakan di bidang lain seperti meramalkan tingkat mortalitas di negara-negara berkembang dan menganalisis dampak tren yang ada terhadap tingkat mortalitas. Secara keseluruhan, model Bayesian APC adalah metode yang akurat untuk memodelkan tingkat mortalitas dan memiliki beberapa aplikasi di bidang ilmu aktuaria dan manajemen risiko. Pada penelitian ini dihitung estimasi tingkat mortalitas Indonesia menggunakan model Bayesian APC dan dilakukan analisis risiko Longevity dari hasil estimasi. Estimasi parameter yang dihasilkan pada penelitian ini dapat dikatakan akurat dan parameter yang diramalkan depan memiliki pola yang terus menurun.