Simulasi Efisiensi Sistem Bonus Malus Hongkong dengan Premi Relatif Bayes pada Asuransi Kendaraan Bermotor

Abstract

Pada karya ilmiah ini dibahas dugaan frekuensi klaim dan penerapan sistem BonusMalus Hongkong dalam asuransi kendaraan. Sistem ini diaplikasikan pada suatu portofolio untuk menghitung premi relatif Bayes dengan meminimumkan fungsi kerugian kuadratik, sehingga dihasilkan premi yang lebih wajar dibandingkan dengan premi yang sudah ditentukan oleh sistem. Kemudian, dilihat pengaruh frekuensi klaim pada nilai premi relatif terhadap efisiensi sistem Bonus Malus. Data yang digunakan adalah data asuransi kendaraan di New South Wales, Australia dari tahun 2004 sampai 2005. Dari sistem diperoleh besar premi relatif di setiap level. Level premi pertama (state 0) adalah level premi termurah. Level premi terakhir (state 5) adalah level premi termahal. Berdasarkan hasil perhitungan, premi relatif Bayes memberikan premi termurah pada level 0 sebesar 82.89% dan premi termahal pada level 5 sebesar 269.02%, dengan nilai efisiensi sebesar 19.21% pada saat rata-rata frekuensi klaim sebesar 0.07275.