Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem penentuan premi yang adil dan proporsional pada asuransi kendaraan bermotor, khususnya untuk pertanggungan comprehensive dengan perluasan Third Party Liability (TPL), melalui penerapan sistem bonus–malus yang menyesuaikan premi berdasarkan riwayat klaim. Penetapan premi yang adil masih menjadi tantangan utama dalam industri asuransi kendaraan bermotor karena perusahaan harus menjaga keseimbangan antara keadilan bagi pemegang polis dan keberlanjutan finansial, terutama ketika frekuensi dan besar klaim bervariasi. Penelitian ini mengombinasikan distribusi Poisson–Inverse Gaussian untuk memodelkan frekuensi klaim dan distribusi Pareto II untuk memodelkan besar klaim dalam konteks asuransi kendaraan bermotor di Indonesia, yang kemudian diintegrasikan ke dalam kerangka bonus–malus berbasis Bayesian sebagai pendekatan baru untuk penentuan premi optimal. Dengan menggunakan data underwriting PT. Z tahun 2018 untuk kendaraan kategori 6, estimasi Bayesian diterapkan untuk menentukan premi optimal. Premi dasar diperoleh dari nilai harapan frekuensi dan besar klaim, sedangkan premi tahun berikutnya dihitung sebagai rata-rata tertimbang dari klaim sebelumnya. Frekuensi klaim mengikuti distribusi Poisson–Inverse Gaussian dan besar klaim mengikuti distribusi Pareto II. Sistem bonus–malus optimal menghasilkan premi awal sebesar Rp223.133, yang meningkat saat terjadi klaim dan menurun pada tahun tanpa klaim.
Copyrights © 2026