Penghitungan Sebaran Gabungan Poisson-Generalized Inverse Weibull dengan Metode Simulasi Monte Carlo

Abstract

Sebaran gabungan digunakan untuk menentukan besarnya risiko total yang mungkin terjadi dalam periode waktu tertentu. Sebaran ini diperoleh dengan menggabungkan sebaran claim frequency dan sebaran claim severity. Jika banyaknya klaim menyebar Poisson dan besarnya klaim menyebar Generalized Inverse Weibull, maka sebaran gabungannya tidak mudah ditentukan secara analitik. Oleh karena itu, dalam karya ilmiah ini digunakan metode simulasi Monte Carlo untuk memperoleh pendekatan dari sebaran gabungan tersebut. Kemudian, dengan menggunakan sebaran gabungan hampiran tersebut, dapat dihitung nilai dugaan dari dua ukuran risiko, yaitu Value at Risk (VaR) dan Tail Value at Risk (TVAR).