REGRESI ZERO ADJUSTED INVERSE GAUSSIAN (ZAIG) DALAM MEMODELKAN KLAIM ASURANSI KESEHATAN; ZERO ADJUSTED INVERSE GAUSSIAN REGRESSION FOR MODELLING HEALTH INSURANCE CLAIMS

TRI BEKTI UTAMI, Adhitya Ronnie Effendie

2012 | Skripsi | PROGRAM STUDI STATISTIKA

Di bidang asuransi, perusahaan asuransi (penanggung) memberikan jaminan kepada tertanggung terhadap risiko yang terjadi sesuai kesepakatan berupa sejumlah uang yang disebut dengan klaim. Pada beberapa kasus sering ditemukan adanya nilai nol dalam data klaim asuransi. Nilai nol ini menyatakan tidak adanya klaim asuransi yang dilaporkan tertanggung kepada penanggung dalam periode tertentu. Dalam skripsi ini akan dibahas regresi Zero Adjusted Inverse Gaussian (ZAIG) yang dapat mengatasi adanya nilai nol dalam data asuransi ini. Model ZAIG merupakan model campuran diskrit dan kontinu dengan model kontinunya merupakan distribusi Inverse Gaussian. Model ZAIG sangat cocok untuk data yang mempunyai extreme right-skewness serta adanya nilai nol dalam data. Model ZAIG di sini akan diestimasi menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan algoritma RS.

Kata Kunci : regresi Zero Adjusted Inverse Gaussian, extreme right-skewness, Maximum Likelihood Estimation, algoritma RS.