http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/151168 Undergraduate Theses on School of Data Science, Mathematic and Informatics Tue, 21 Apr 2026 21:28:13 GMT 2026-04-21T21:28:13Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/172929 Implementasi Model IndoBERT Untuk Menangani Ketidakseimbangan Data Dalam Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi KAI Access Listyowati, Dyah Analisis sentimen adalah proses pengolahan data tekstual untuk meneliti pendapat atau opini mengenai entitas tertentu. Analisis sentimen dapat diterapkan dalam berbagai hal, salah satunya pada aplikasi KAI Access. Penelitian ini menggunakan 4359 data ulasan aplikasi KAI Access dari bulan Juni 2025-Agustus 2025 yang diklasifikasikan ke kelas positif, negatif dan netral. Penelitian akan mengimplementasikan IndoBERT, salah satu model Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) monolingual dengan penerapan Synthetic Minority Over-sampling Technique dan Random Oversampling sebagai metode penanganan yang sering digunakan untuk menangani data tak seimbang. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan metode untuk penanganan data tak seimbang dan membandingkan model untuk menangani ketidakseimbangan sentimen ulasan pengguna pada aplikasi KAI Access. Data akan dibagi menjadi tiga yaitu 80% data latih, 10% data validasi dan 10% data uji. Penelitian ini menggunakan tiga skenario yaitu IndoBERT, IndoBERT dengan SMOTE, dan IndoBERT dengan ROS. Dari ketiga skenario tersebut, akurasi yang dihasilkan oleh model IndoBERT tanpa penanganan memiliki hasil yang terbaik namun evaluasi mendalam menunjukan bahwa model dengan SMOTE memiliki performa yang baik untuk kelas minor pada kasus data tak seimbang. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/172929 2026-01-01T00:00:00Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/172924 Penentuan Premi Asuransi Jiwa Berjangka Last Survivor dengan Model Copula GFGM Tipe II dan Suku Bunga Hull-White Putri, Annisa Aulia Kematian merupakan risiko yang tidak dapat diprediksi dari sisi waktu maupun dampaknya dan berpotensi menimbulkan permasalahan keuangan pada keluarga yang ditinggalkan, sehingga asuransi jiwa berjangka last survivor dapat digunakan untuk memberikan perlindungan keuangan tersebut. Penentuan premi produk tersebut memerlukan pemodelan yang tepat terhadap ketidakpastian suku bunga dan ketergantungan mortalitas. Penelitian ini bertujuan menentukan premi tahunan asuransi jiwa berjangka last survivor dengan model suku bunga stokastik Hull-White dan ketergantungan mortalitas menggunakan Copula GFGM Tipe II. Model Hull-White menggambarkan fluktuasi suku bunga dalam proses pendiskonan nilai sekarang manfaat dan anuitas sehingga menghasilkan estimasi premi yang lebih realistis dibandingkan dengan asumsi suku bunga konstan. Penelitian menunjukkan bahwa peningkatan nilai korelasi Spearman antar tertanggung menyebabkan peningkatan nilai sekarang manfaat dan premi tahunan. Hal tersebut mengindikasikan bahwa ketergantungan mortalitas yang lebih kuat meningkatkan risiko pembayaran manfaat dalam jangka waktu yang lebih singkat atau antar tertanggung memilik jarak kematian yang berdekatan sehingga berdampak pada besar premi yang harus dibayarkan.; Death is an unpredictable risk in terms of timing and impact, and has the potential to cause financial problems for the family left behind. Therefore, last survivor term life insurance can be used to provide such financial protection. Determining the premium for this product requires accurate modeling of interest rate uncertainty and mortality dependence. This study aims to determine the annual premium for last survivor term life insurance using the Hull-White stochastic interest rate model and mortality dependence using the GFGM Type II Copula. The Hull-White model describes interest rate fluctuations in the discounting process of present value benefits and annuities, resulting in more realistic premium estimates compared to constant interest rate assumptions. The study shows that an increase in the Spearman correlation coefficient between insured persons leads to an increase in the present value of benefits and annual premiums. This indicates that stronger mortality dependence increases the risk of benefit payments in a shorter period of time or between insured persons who have a close mortality gap, thereby affecting the amount of premiums that must be paid. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/172924 2026-01-01T00:00:00Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/172894 Pemodelan Frekuensi Klaim Asuransi Kendaraan Menggunakan Model Zero Inflated Negative Binomial NURRIZKI, HANTRISA Pemodelan frekuensi klaim asuransi kendaraan dilakukan untuk mendukung penetapan premi dan pengelolaan risiko yang lebih akurat. Penelitian ini berfokus pada data frekuensi klaim asuransi kendaraan yang memiliki permasalahan zero inflation dan overdispersi. Data yang digunakan berasal dari Kaggle dengan judul “3-Year Non-Life Motor Insurance Dataset” yang terdiri dari 6661 polis asuransi kendaraan Spanyol pada tahun 2016 hingga 2017. Analisis dilakukan menggunakan model Zero Inflated Negative Binomial (ZINB). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ZINB adalah model terbaik dibandingkan dengan model binomial negatif berdasarkan nilai AIC dan MAE yang lebih kecil. Variabel signifikan yang memengaruhi frekuensi klaim adalah umur pemegang polis, kapasitas mesin, daya kendaraan, dan premi, sementara nilai kendaraan memengaruhi peluang tidak mengajukan klaim. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu perusahaan asuransi dalam memahami risiko klaim serta mendukung penetapan premi dan pengelolaan risiko. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/172894 2026-01-01T00:00:00Z http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/172858 Perbandingan Estimasi Premi Asuransi Kesehatan Menggunakan Extreme Value Theory dengan Value at Risk dan Conditional Value at Risk Wijaya, Jeffrey Adi Estimasi premi asuransi kesehatan berbasis risiko diterapkan menggunakan pendekatan Extreme Value Theory (EVT) melalui metode Peaks Over Threshold (POT) dengan distribusi Generalized Pareto Distribution (GPD). Karakteristik klaim asuransi kesehatan yang tidak terduga menyebabkan metode berbasis nilai harapan sering gagal menangkap risiko distribusi dengan ekor panjang. Nilai ambang batas (threshold) ditentukan menggunakan metode boxplot dan kuantil 95%, sedangkan parameter GPD diestimasi dengan Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan diuji kesesuaiannya melalui uji Cramér-von Mises. Ukuran risiko yang dianalisis meliputi Value at Risk (VaR) dan Conditional Value at Risk (CVaR) pada tingkat kepercayaan 95%. Hasil menunjukkan CVaR menghasilkan premi lebih tinggi daripada VaR dan keduanya memenuhi aksioma koherensi. Berdasarkan uji efisiensi Loss Ratio, VaR direkomendasikan sebagai ukuran risiko paling efisien untuk penentuan premi asuransi kesehatan berkelanjutan.; Risk based health insurance premium estimation applies the Extreme Value Theory (EVT) approach using the Peaks Over Threshold (POT) method with the Generalized Pareto Distribution (GPD). Unpredictable nature of health insurance claims causes expectation based methods to fail in capturing long tail risks distribution. The threshold is determined using the boxplot and 95% quantile methods, and GPD parameters are estimated using Maximum Likelihood Estimation (MLE) with the Cramér-von Mises goodness of fit test. The analyzed risk measures are Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR) at a 95% confidence level. Results show that CVaR yields higher than VaR, both satisfy coherence axioms. Based on Loss Ratio efficiency testing, VaR is recommended as the most efficient risk measure for determining sustainable health insurance premiums. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/172858 2026-01-01T00:00:00Z