BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

dokumen-dokumen yang mirip
BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK

BAB III METODE SCHNABEL

3. Sebaran Peluang Diskrit

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov

INTEGRAL NUMERIK KUADRATUR ADAPTIF DENGAN KAIDAH SIMPSON. Makalah. Disusun guna memenuhi tugas Mata Kuliah Metode Numerik. yang dibimbing oleh

( ) terdapat sedemikian sehingga

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

ANALISIS PERBANDINGAN KOMULAN TERHADAP BEBERAPA JENIS DISTRIBUSI KHUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution

BEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si

PENGUKURAN PENDAPATAN NASIONAL

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI

4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

OSN 2014 Matematika SMA/MA

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)

SOLUSI BAGIAN PERTAMA

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT

PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK

KENDALI OPTIMAL PADA MASALAH INVENTORI YANG MENGALAMI PENINGKATAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

METODE PANGKAT BALIK TERGESER UNTUK MENCARI NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN

MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

BAB II LANDASAN TEORI

MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/f(x) DAN h(x)/f(x) ABSTRACT

PELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman.

ADAPTIVE NOISE CANCELING MENGGUNAKAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) Anita Nardiana, SariSujoko Sumaryono ABSTRACT

Soal-Jawab Fisika OSN x dan = min. Abaikan gesekan udara. v R Tentukan: a) besar kelajuan pelemparan v sebagai fungsi h. b) besar h maks.

BAB II LANDASAN TEORI

GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

SUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel

ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler

Kumpulan soal-soal level seleksi provinsi: solusi:

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya

Solusi Pengayaan Matematika Edisi 16 April Pekan Ke-4, 2005 Nomor Soal:

Kumpulan soal-soal level seleksi Kabupaten: Solusi: a a k

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa

KINETIKA REAKSI KIMIA TIM DOSEN KIMIA DASAR FTP UB 2012

MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL

TEORI KINETIKA REAKSI KIMIA

Materi. Menggambar Garis. Menggambar Garis 9/26/2008. Menggambar garis Algoritma DDA Algoritma Bressenham

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU

BAB I BUNGA TUNGGAL DAN DISKONTO TUNGGAL. Terminologi: modal, suku bunga, bunga, dan jangka waktu.

Pemodelan Dan Eksperimen Untuk Menentukan Parameter Tumbukan Non Elastik Antara Benda Dengan Lantai

SOLUSI KESTABILAN PADA MASALAH MULTIPLIKATIF PARAMETRIK (STABILITY SOLUTION OF PARAMETRIC MULTIPLICATIVE PROBLEMS)

BAB 3 RUANG BERNORM-2

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group

Makalah Seminar Tugas Akhir

Pemodelan Matematika Premi Tunggal Bersih Asuransi Unit Link Syariah

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak

VARIASI NILAI BATAS AWAL PADA HASIL ITERASI PERPINDAHAN PANAS METODE GAUSS-SEIDEL

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER

BAB 2 TEORI PENUNJANG

BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT

MEKANIKA TANAH HIDROLIKA TANAH DAN PERMEABILITAS MODUL 3

PEMODELAN TRAFIK UNTUK JARINGAN WIRELESS

BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI

MODEL SISTEM ANTRIAN

Tanggapan Waktu Alih Orde Tinggi

IDEAL FUZZY NEAR-RING. Jl. A. Yani Km. 36 Banjarbaru, Kalimantan Selatan

BAB III MODEL KANAL WIRELESS

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway

FUNGSI BANTU NONPARAMETRIK BARU UNTUK MENYELESAIKAN OPTIMASI GLOBAL

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

FISIKA. Kelas X GETARAN HARMONIS K-13. A. Getaran Harmonis Sederhana

IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR. Gumgum Darmawan Statistika FMIPA UNPAD

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN

BAB VII. RELE JARAK (DISTANCE RELAY)

SIMULASI FILTER KALMAN UNTUK ESTIMASI SUDUT DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR GYROSCOPE

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi :

3.1 TEOREMA DASAR ARITMATIKA

KINETIKA TRANSESTERIFIKASI BIODIESEL JARAK PAGAR. Luqman Buchori, Setia Budi Sasongko *)

METODE FUNGSI PENALTI EKSTERIOR. Skripsi. Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Sains Program Studi Matematika

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

Transkripsi:

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa fungsi permintaan untu elas e- j, j = 1,, dan batasan intervalnya adalah f j π j μ j f j D j π j = M j μ j f j m j μ j μ j < m j π j M j π j M j π j m j (4.1) dimana D j π j adalah fungsi permintaan, f j = a, M j, m j adalah batas atas dan bawah interval dari harga premi (π j ). Pada titi esetimbangan untu elas e- j, j = 1,,, dengan rataan μ j dan ragam σ j, sedangan ragam total pada titi esetimbangan adalah σ = D j (π )σ j. (4.) Selanjutnya, aan diemuaan dua asus perhitungan harga premi di tiap elas risio berdasaran fungsi permintaan pada titi esetimbangan. Kasus pertama, perhitungan harga premi menggunaan pendeatan pertama, dan asus edua, perhitungan harga premi menggunaan pendeatan edua. 4.1 Perhitungan Harga Premi dengan Pendeatan Pertama Pada asus ini, perhitungan harga premi menggunaan pendeatan pertama melalui persamaan (3.6) dengan parameter a = q 1 α r D j (π )σ j dan f j = q 1 α d j, j = 1,,. Harga premi pada titi esetimbangan adalah π j = μ j + q 1 α d j σ j untu setiap M j, j = 1,, (4.3)

36 dalam interval m j μ j + q 1 α d j σ j M j, Buti: j = 1,,. Untu membutian bahwa persamaan (4.3) adalah titi eseimbangan, dengan menyubstitusi persamaan ( 4.) dan n j = D j (π ) dalam persamaan (3.6) diperoleh P j D(π ) = μ j + rd j (π ) q 1 α D j (π )σ j = μ j + q 1 α r q 1 α d j σ j q 1 αd j d j q 1 α q 1 α d j σ σ j j = μ j + q 1 ασ j r r j = μ j + q 1 ασ j r (4.4) Persamaan (4.4) menyataan bahwa π dalam persamaan (4.3) adalah titi esetimbangan, jia dan hanya jia d j = 1 r, dan m j μ j + q 1 α σ j r M j, j = 1,, sehingga persamaan (4.3) dapat ditulis menjadi σ π j j = μ j + q 1 α, j = 1,, (4.5) r dengan menyubstitusian persamaan (4.5) e dalam persamaan (4.1) menghasilan D j (π ) = σ j (4.6) 4. Perhitungan Harga Premi dengan Pendeatan Kedua Pada asus ini, perhitungan harga premi menggunaan pendeatan edua melalui persamaan (3.17) dengan parameter a yaitu a = t r D j(π )σ j, (4.7)

37 di mana t > 0 dan f j = td j, j = 1,,, dengan onstanta d j = rt, j = 1,,, sehingga didapatan harga premi pada titi esetimbangan yaitu diperoleh π j = μ j + td j σ j, j = 1,,, dalam interval m j μ j + td j σ j M j. (4.8) Selanjutnya dengan menyubstitusi π j μ j = td j σ j e persamaan (4.1) D j (π ) = σ j (4.9) emudian menyubstitusi persamaan (4.7) dan (4.9) e dalam persamaan (3.17) menghasilan π j = μ j + σ j tσ j r σ j = μ j + t r σ j, (4.10) arena d 1 = d = = d = rt, maa harga premi pada titi esetimbangan adalah π j = μ j + td j σ j = μ j + t 4.3 Simulasi Kasus Hipoteti r σ j untu setiap j = 1,, (4.11) Misalan suatu perusahaan asuransi menawaran suatu produ yang berjanga watu satu periode, epada nasabah yang arateristinya tertuang dalam portfolio terdiri dari lima elas risio. Peluang terjadinya laim untu tiap elas risio adalah q j, dengan rataan laim ω j dan ragam laim ν j. Rataan untu tiap elas adalah μ j dan ragamnya σ j, diperlihatan dalam Tabel 1, dengan asumsi mengiuti sebaran normal bau dan n j berjumlah besar sehingga berlau teorema limit pusat. Tabel 1. Perhitungan rataan dan ragam dari lima elas risio Kelas j 1 3 4 5 Peluang terjadinya laim q j 0.050 0.100 0.10 0.185 0.50 Rataan laim ω j,100 10,000 13,000 15,000 17,000 Ragam laim ν j 100,000 00,000 100,000 6,000,000 8,000,000 Rataan μ j = q j ω j 105 1,000,730,775 4,50 Ragam σ j = μ j q j 1 q j +υ j q j 14,475 9,00,000 8,058,100 35,034,375 56,187,500

38 Gambar 1 dan memperlihatan fungsi harga premi dengan pendeatan pertama dan edua pada elas e-1. Perhitungan dan π j pada Gambar 1 menggunaan pendeatan pertama dengan ditetapan nilai α = 0.0. Perhitungan dan π j pada Gambar menggunaan pendeatan edua dengan ditetapan nilai t = 0.15. Perhitungan untu elas lainnya diperlihatan melalui lampiran 3. Gambar 1. Fungsi Harga Premi dengan Pendeatan Pertama pada Kelas e-1. Gambar. Fungsi Harga Premi dengan Pendeatan Kedua pada Kelas e-1. Dari pengamatan Gambar 1 dan Gambar, terlihat edua gambar adalah hampir sama, hal tersebut memberi esimpulan bahwa hubungan harga premi dan jumlah peserta pada elas e-1 melalui edua pendeatan adalah relatif sama. Hal tersebut

39 juga berlau untu empat elas risio lainnya (dari eseusi program pada lampiran 5). Perbedaan yang mungin terjadi dari edua pendeatan, pada penentuan nilai α yang dipilih pada pendeatan pertama dibandingan dengan penentuan nilai t pada pendeatan edua. Pada tiap elas risio diberian nilai f j yang sama untu edua pendeatan. Nilai f j diasumsian sebagai jumlah peserta pada saat π j = μ j + 1. Penentuan nilai pada titi esetimbangan berdasaran nilai f j yang diberian. Tabel memperlihatan, perhitungan nilai pada tiap elas risio, dilauan dengan menggunaan pendeatan pertama, dengan nilai α = 0.0 sehingga diperoleh nilai q 1 α = 0.8416, dimana q 1 α adalah 1 α persentil dari sebaran normal bau. Pada titi esetimbangan besarnya premi π j dan jumlah peserta n j = D(π ), masing-masing dihitung dengan menggunaan persamaan (4.5) dan (4.6). Tabel. Perhitungan titi esetimbangan menggunaan pendeatan pertama Kelas f j π j n j = D(π ) 1 51,000 4.3E+09 107.57 19,835.44 48,000 4.0E+09 1,108.13 443.91 3 38,000 3.E+09 3,066.36 11.97 4 35,000.9E+09 3,195.3 83.33 5 31,000.6E+09 4,93.64 46.0 Tabel 3 memperlihatan, perhitungan nilai untu tiap elas risio, dilauan menggunaan pendeatan edua, dan diberian nilai t = 0,15. Pada titi esetimbangan harga premi π j, dan jumlah peserta n j = D(π ), masing-masing dihitung dengan menggunaan persamaan (4.11) dan (4.9). Tabel 3. Perhitungan titi esetimbangan menggunaan pendeatan edua Kelas f j π j n j = D π j 1 3 4 5 51,000 48,000 38,000 35,000 31,000 1.55E+10 1.46E+10 1.16E+10 1.07E+10 9.44E+09 105.70 1,09.63,8.16,890.08 4,434.56 7,393.83 1,60.10 41.3 304.15 167.97

40 Perbedaan titi esetimbangan, antara pendeatan pertama dan pendeatan edua disebaban oleh berbedanya penentuan nilai dari edua pendeatan tersebut. Aibatnya, terjadi perbedaan penghitungan harga premi melalui persamaan (4.5) dan (4.11), dan perbedaan penghitungan jumlah peserta melalui persamaan (4.6) dan (4.9).