ANALISIS TARIF PREMI ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN GENERALIZED LINEAR MODEL (GLM) DAN GRADIENT BOOSTING MACHINE (GBM)
YUNIKE JEMIS FIFNELAVINDY ALSITANINGTYAS, Dr. Adhitya Ronnie Effendie, M.Sc
2024 | Tesis | S2 Matematika
Bisnis asuransi adalah
bisnis yang menangani perpindahan risiko dari pihak tertanggung kepada pihak
penanggung. Sebagai kompensasi atas perpindahan risiko tersebut, tertanggung
wajib membayarkan sejumlah uang kepada penanggung yang disebut premi asuransi.
Penelitian terbaru masih menggunakan Generalized Linear Model (GLM)
untuk menghitung premi asuransi, namun metode GLM bergantung pada asumsi-asumsi
yang harus dipenuhi dan ketidakmampuan dalam menangkap pola non-linear menjadi
kelemahannya. Penelitian ini akan digunakan dua metodologi dalam perhitungan
premi asuransi. Metodologi pertama adalah Generalized Linear Model
(GLM), terdapat asumsi bahwa distribusi dari peubah respon harus mengikuti
suatu distribusi dalam kelas distribusi keluarga eksponensial. Metodologi kedua
adalah Gradient Boosting Machine (GBM) yang tidak menggunakan asumsi
distribusi peluang apapun atas peubah respon. Diperoleh kesimpulan bahwa
algoritma Gradient Boosting Machine mampu menghasilkan model yang
memiliki RMSE terendah. Akan tetapi, Gradient Boosting Machine tidak
dapat memberikan interpretasi atas model yang diperoleh seperti yang dapat
diberikan oleh GLM. Akibatnya, GLM tetap dipertimbangkan dalam menentukan premi
suatu bisnis asuransi.
The insurance business
is a business that handles the transfer of risk from the insured to the
insurer. As compensation for the transfer of risk, the insured is obliged to
pay a certain amount of money to the insurer, which is called the insurance
premium. Recent research still uses Generalized Linear Model (GLM) to calculate
insurance premiums, but the GLM method relies on assumptions that must be met
and the inability to capture non-linear patterns is a weakness. This research
will use two methodologies in calculating insurance premiums. The first
methodology is Generalized Linear Model (GLM), there is an assumption that the
distribution of the response variable must follow a distribution in the
exponential family distribution class. The second methodology is Gradient
Boosting Machine (GBM) which does not use any probability distribution
assumptions for the response variable. It was concluded that the Gradient
Boosting Machine algorithm was able to produce a model that had the lowest
RMSE. However, Gradient Boosting Machine cannot provide an interpretation of
the obtained model as a GLM can. As a result, GLM is still considered in
determining the premiums of an insurance business.
Kata Kunci : Generalized Linear Model, Gradient Boosting Machine, Decision Tree, premi asuransi