Estimasi Cadangan Klaim Incurred But Not Reported (IBNR) Menggunakan Metode Generalized Linear Model dan Bootstrap (Studi Kasus : Data Worker’s Compensation Tahun 2009-2017)

Abstract

Cadangan klaim dalam dunia asuransi sangatlah penting. Perusahaan asuransi harus mengestimasikan besarnya klaim yang harus disiapkan supaya perusahaan tersebut dapat memenuhi klaim dari nasabah apabila sewaktu-waktu klaim tersebut dilaporkan. Menurut Taylor, McGuire, dan Greenfield, metode statistik yang paling populer dalam memprediksi cadangan klaim adalah metode Chain Ladder yang digunakan dalam run-off triangle, namun kekurangan dari metode Chain Ladder adalah metode ini merupakan metode deterministik sehingga tidak dapat dicari error dari hasil estimasi cadangan klaimnya. Penelitian ini menggunakan dua metode stokastik yatu metode Generalized Linear Model dan Bootstrap. Keunggulan dari metode stokastik adalah dapat memberikan ukuran kesalahan prediksi (error) dan interval selang kepercayaan dari cadngan klaim. Penelitian ini menjelaskan bagaimana mengestimasi cadangan klaim menggunakan metode Generalized Linear Model dan Bootstrap kemudian membandingkan keduanya manakah yang memberikan nilai error lebih kecil. Studi kasus yang digunakan dalam penelitian ini adalah data klaim IBNR (Incurred But Not Reported) periode 2009-2017 pada National Association of Insurance Commisioners. Estimasi menggunakan metode Generalized Linear Model menghasilkan interval selang kepercayaan antara USD 109.101.648 dan USD 109.107.170 dengan nilai error sebesar 0.733% sedangkan metode Bootstrap menghasilkan interval selang kepercayaan antara USD 72.637.750 dan USD 72.642.074 dengan nilai error sebesar 0.863%. Perusahaan asuransi dapat menggunakan metode Generalized Linear Model yang menghasilkan nilai error lebih kecil sebagai metode untuk mengestimasi cadangan klaim.