MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL

dokumen-dokumen yang mirip
III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

(A.4) PENENTUAN CADANGAN DISESUAIKAN MELALUI METODE ILLINOIS PADA PRODUK ASURANSI DWIGUNA BERPASANGAN

Eksakta: Jurnal Imu-Ilmu MIPA p. ISSN: e. ISSN: Mujiati Dwi Kartikasari

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

SIFAT-SIFAT SEMIGRUP SIMETRIS INTERVAL

Aji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

B a b 1 I s y a r a t

PENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

METODE DEKOMPOSISI LAPLACE UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL NONLINIER

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

METODE SIMPSON TERMODIFIKASI UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN INTEGRAL VOLTERRA LINEAR JENIS KEDUA. Jonas Lodewyk H 1, Zulkarnain 2 ABSTRACT

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

TEORI ANTRIAN. Gambar 1 Proses antrian pada suatu sistem antrian

Model SIR Penyakit Tidak Fatal

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

SEMI MODUL POLINOMIAL FUZZY ATAS ALJABAR MAX-PLUS FUZZY

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA

TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. asalkan limit ini ada.

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB III PENGGUNAAN METODE EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION (EBLUP) PADA GENERAL LINEAR MIXED MODEL

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN

BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

Taksiran Interval bagi Rata-rata Parameter Distribusi Poisson Interval Estimate for The Average of Parameter Poisson Distribution

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

BAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

oleh hasil kali Jika dan keduanya fungsi yang dapat didiferensialkan, maka

LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

KALKULUS 4. Dra. D. L. Crispina Pardede, DEA. SARMAG TEKNIK MESIN

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika

STATISTIKA-38 APROKSIMASI TABEL MORTALITA MENGGUNAKAN PERSAMAAN DUFRESNE

IV. METODE PENELITIAN

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

Elemen Dasar Model Antrian. Aktor utama customer dan server. Elemen dasar : 1.distribusi kedatangan customer. 2.distribusi waktu pelayanan. 3.

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

A. Pengertian Hipotesis

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

III BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

ISIAN SINGKAT! 1. Diberikan hasil kali digit digit dari n harus sama dengan 25

2 BARISAN BILANGAN REAL

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 31-41, April 2004, ISSN :

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si.

Solusi Numerik Persamaan Transport

Modul 1 Modul 2 Modul 3 Modul 4 Modul 5 Modul 6

BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON

II LANDASAN TEORI. Sebuah bilangan kompleks dapat dinyatakan dalam bentuk. z = x jy. (2.4)

Program MATLAB untuk Membentuk Compound Distribution

Solusi Pengayaan Matematika

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Model Sistem dalam Persamaan Keadaan

TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

(A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METODE OHIO PADA PRODUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN

TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Prestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL

APLIKASI GOODNESS OF-FIT TEST KOLMOGOROV- SMIRNOV (K-S) UNTUK PENGUJIAN WAKTU TUNGGU KECELAKAAN PESAWAT TERBANG

BAB 3 METODE PENELITIAN

Kestabilan Rangkaian Tertutup Waktu Kontinu Menggunakan Metode Transformasi Ke Bentuk Kanonik Terkendali

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

Projek. Contoh Menemukan Konsep Barisan dan Deret Geometri a. Barisan Geometri. Perhatikan barisan bilangan 2, 4, 8, 16,

Transkripsi:

MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL Karmila 1*, Hasriati 2, Haposa Sirait 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika 2 Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam Uiveritas Riau Kampus Bia Widya 28293 Idoesia * chelsea_holic@rocketmail.com ABSTRACT This paper discusses the probability of the state whe surplus become egative at the first time i the isurace. That is called the probability of rui, for the claim amout is supposed to be a combiatio of expoetial distributio. We assume that the claim umber distributio is Poisso ad the waitig time distributio of the claim is expoetial. I this paper, we determie the rui probability for the claim amout, assumig that it is a combiatio of expoetial distributio, which is called combiatio of expoetial method. Keywords: combiatio of expoetial distributio, expoetial distributio, poisso distributio, rui probability ABSTRAK Kertas kerja ii membahas tetag peluag dari keadaa dimaa surplus berilai egatif utuk pertama kaliya yag disebut dega peluag rui, utuk besar klaim yag berdistribusi kombiasi ekspoesial. Dalam kasus ii, diasumsika bayak klaim berdistribusi Poisso da waktu tuggu terjadi klaim berdistribusi ekspoesial. Meetuka peluag rui dari besar klaim yag berdistribusi kombiasi ekspoesial disebut dega metode kombiasi ekspoesial. Kata kuci: distribusi kombiasi ekspoesial, distribusi ekspoesial, distribusi poisso, peluag rui 1. PENDAHULUAN Utuk megatisipasi kemugkia adaya kerugia keuaga yag mugki terjadi di masa yag aka datag karea kejadia-kejadia yag tidak diharapka, maka seseorag megikuti program asurasi. Pada program asurasi, perusahaa asurasi membuat perjajia, yag terdapat dalam polis asurasi, dega peserta asurasi. Peserta asurasi disebut dega pemegag polis. Pemegag polis harus membayar premi sesuai dega kesepakata yag ada dalam polis asurasi, da perusahaa asurasi aka memberika jamia berupa sejumlah uag yag disebut dega klaim. Dalam perusahaa asurasi, proses surplus adalah suatu proses akumulasi dari kekayaa yag diperoleh dega mejumlahka modal awal dega premi 1

yag dibayar oleh setiap pemegag polis kemudia dikuragi dega total besar klaim yag dikeluarka oleh perusahaa asurasi. Misalka total besar klaim yag harus dikeluarka perusahaa asurasi lebih besar dari jumlah modal awal da total premi yag dibayar oleh setiap pemegag polis, maka besarya surplus yag dimiliki perusahaa asurasi aka mejadi egatif. Besarya surplus mejadi egatif utuk pertama kali disebut dega rui [1]. Terjadiya klaim pada suatu perusahaa asurasi tidak dapat diprediksi, karea terjadiya klaim merupaka kejadia radom da besar klaim diyataka sebagai variabel radom [4]. Sehigga besarya klaim aka mempuyai distribusi probabilitas. Diasumsika besar klaim berdistribusi kombiasi ekspoesial. Meetuka peluag rui pada perusahaa asurasi utuk besar klaim yag berdistribusi kombiasi ekspoesial disebut dega metode kombiasi ekspoesial. Pada peelitia ii peulis sekedar medetailka jural ilmiah yag ditulis oleh Dufrese & Gerber dega judul Three Methods to Calculate the Probability of Rui [2]. 2. PELUANG RUIN DAN DISTRIBUSI BESAR KLAIM Pada bagia ii dibahas megeai peluag rui da distribusi dari besar klaim yag diberika oleh [2] da [3]. Pada perusahaa asurasi, terdapat suatu proses surplus. Pada [3], misalka c merupaka laju pertumbuha icome premi (kosta) per satua waktu t, S t merupaka pembayara klaim agregat saat t, da u meyataka modal awal, maka proses surplus pada saat t dapat diyataka dega U t = u + ct S t, t, (1) dega S t = X 1 + X 2 + X 3 + + X N(t) N t = bayak klaim pada waktu t X i = besar klaim ke- i. Keadaa dimaa surplus yag dimiliki oleh perusahaa asurasi kecil dari ol disebut dega rui da titik pada waktu terjadi rui pada saat pertama kali diotasika dega T, yag dapat diyataka dega T = mi t, utuk U t <, t >, utuk U t. 2 Peluag rui merupaka peluag dari T ketika T berilai higga, sehigga peluag rui utuk modal awal u dapat diyataka dega ψ u = Pr T <. (3) 2

Diasumsika besar klaim berdistribusi kombiasi ekspoesial, dega fugsi desitas probabilitasya dapat diyataka sebagai berikut p x = e x, x >, (4) dega 1. adalah parameter positif yag meyataka ilai harapa dari distribusi ekspoesial dega < β 1 < β 2 < < β, 2. Parameter At merupaka koefisie kombiasi liear dari distribusi kombiasi ekspoesial yag dapat berilai egatif, dega = 1. Pada [2], apabila distribusi kombiasi ekspoesial ditraslasi sebesar τ >, maka fugsi desitas probabilitasya dapat diyataka dega p x = dega ilai harapaya adalah E(x) = da fugsi distribusiya adalah P x = 1 e x+τ, utuk x > τ (5) e τ (6) e x+τ. (7) 3. PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL Pada suatu proses surplus perusahaa asurasi, peluag rui utuk modal awal u dapat diyataka sebagai berikut u+ct ψ u = 1 P u + ct + ψ u + ct x dp x τ dimaa persamaa (8) mempuyai solusi tuggal. e t dt, (8) Lemma 1. Persamaa fugsi u+ct g u = 1 P u + ct + g u + ct x dp x τ e t dt, (9) mempuyai solusi tuggal, utuk u, dega syarat g =. 3

Bukti: Misalka persamaa (9) mempuyai dua solusi, yaitu g 1 u da g 2 u, dimaa g 1 = g 2 = da misalka δ u meyataka beda dari g 1 u da g 2 u, maka δ u = g 1 u g 2 u. Sehigga berdasarka persamaa (9), δ u dapat diyataka sebagai berikut u+ct δ u = e t δ u + ct x dp x τ dt. (1) Misalka m = maks δ u, dega u da v merupaka titik maksimum, m = δ v v+ct = e t δ v + ct x dp x τ v+ct e t δ v + ct x dp x τ dt v+ct dt e t dp x τ dt v+ct m m e t dp x τ dt m m. (11) Pertidaksamaa (11) tidak mugki terjadi, sehigga g u mempuyai solusi tuggal. Kemudia aka dikostruksi solusi umerik dari persamaa (8). Misalka g u adalah solusi tuggal dari persamaa (8), maka dega megguaka prisip fraksi parsial g u dapat diyataka dega g u = C k e r ku. (12) Dega mesubstitusika persamaa (12) ke persamaa (9), diperoleh C k e r ku = + + c e u+τ C k r k + r k c C k r k + c e u+τ e r k u+τ. (13) 4

Kemudia dega membadigka koefisie C k e r ku yag ada pada ruas kaa da kiri persamaa (13), diperoleh + rc = r e rτ. (14) Maka persamaa (14) merupaka poliomial berderajat dega akar-akarya adalah r 1, r 2,, r. Selajutya, dega membadigka ruas kaa da kiri persamaa (13) terhadap koefisie + c e u+τ, diperoleh C k r k = 1. (15) Maka persamaa (15) merupaka poliomial berderajat, dega akar-akarya adalah C 1, C 2,, C. Jadi, jika r 1, r 2,, r adalah akar-akar dari persamaa (14) da C 1, C 2,, C adalah akar-akar dari persamaa (15), maka persamaa (12) adalah solusi persamaa (8), sehigga diperoleh ψ u = C k e r ku. (16) Utuk meetuka koefisie peluag rui pada persamaa (16), diasumsika suatu fugsi rasioal sebagai berikut Q x = 1 j =1 β j β j r k (x r k ) t j x β j β j, (17) dega Q β j = 1 β j, utuk j =, 1, 2, Dega megguaka fraksi parsial pada persamaa (17), diperoleh koefisie D 1, D 2,, D yag memeuhi persamaa berikut D k x r k = Q x. (18) Utuk x = β j, persamaa (18) dapat diyataka sebagai berikut β j D k β j r k = 1. (19) 5

Persamaa (19) ekivale dega persamaa (15), sehigga dapat disimpulka bahwa D k = C k. Selajutya, dega mesubstitusika persamaa (17) ke persamaa (18), diperoleh x r h x r k D k = 1 j=1 β j β j r k k h x r k t j x β j β j. (2) Ambil x = r h, maka persamaa (2) dapat diyataka dega D h = 1 j =1 β j β j r k k h r h r k t j r h β j β j. (21) Karea D k = C k, maka persamaa (21) dapat diyataka sebagai berikut C h = 1 j =1 β j β j r k k h r h r k t j r h β j β j, (22) Kemudia utuk τ =, aka ditetuka koefisie r k da C k. Sebelum meetuka koefisie r k, terlebih dahulu ubah betuk koefisie persamaa (14) mejadi 1 + oleh r r r pada, sehigga persamaa (14) dapat diyataka c = r. (23) Maka persamaa (23) merupaka persamaa poliomial berderajat dega akarakarya adalah r 1, r 2,, r. Selajutya, utuk meetuka ilai koefisie C k pada saat τ =, diberika suatu persamaa fugsi rasioal sebagai berikut Q x = 1 x x x (E x ). (24) c Dari persamaa (6) diperoleh E x =, 6

sehigga persamaa (24) dapat diyataka dega Q x = 1 x x A t x c. (25) Ambil x = β j, sehigga diperoleh Q β j = 1 β j. Karea Q x da Q(x) mempuyai pola yag sama, maka diperoleh bahwa Q x da Q(x) Sehigga dari persamaa (18) diperoleh D k idetik. = Q x. (26) x r k Dega mesubstitusika persamaa (25) ke persamaa (26), diperoleh x r h D x r k = 1 k x x x c /(x r h ). (27) Berdasarka persamaa (23), persamaa (27) dapat diyataka dega x r h D x r k = 1 k x x 1 ( x)( r h ). (28) Ambil x = r h, sehigga persamaa (28) dapat diyataka dega D h = 1 r h A t r h ( r h ) 2. Karea D k = C k, maka ilai koefisie C h dapat diyataka dega C h = 1 r h A t r h ( r h ) 2, (29) dega r h merupaka solusi persamaa (23). Jadi, peluag rui perusahaa asurasi utuk klaim yag berdistribusi kombiasi ekspoesial yag ditraslasi sebesar τ > merupaka persamaa (16), dega r k merupaka solusi persamaa (14) da C k diyataka pada persamaa (22) da peluag rui utuk τ = merupaka persamaa (16), dega r k merupaka solusi persamaa (23) da C k diyataka pada persamaa (29). 7

4. CONTOH Suatu perusahaa asurasi mempuyai pembayara klaim yag berdistribusi kombiasi ekspoesial dega fugsi desitas probabilitasya sebagai berikut p x = 12 e 3x e 4x, dega rata- rata bayak klaim adalah 1 klaim per hari, da laju pertumbuha icome premiya adalah 1 rupiah per hari. Tetuka besar peluag rui dari perusahaa asurasi tersebut utuk modal awalya sebesar,.5, 1, 1.5,, 9.5, 1, 1.5 juta rupiah. Diketahui rata-rata bayak klaim = 1, laju pertumbuha icome premi c = 1, fugsi desitas probabilitas dari klaim adalah p x = 12 e 3x e 4x, = 2, koefisie traslasi distribusi kombiasi ekspoesial τ =, da ilai harapa dari distribusi ekspoesial yag dikombiasi liear adalah β 1 = 3 da β 2 = 4, sehigga diperoleh A 1 = 4 da A 2 = 3. Kemudia dega megguaka persamaa (23), diperoleh r 1 = 1 da r 2 = 5. c = 2 r 1 = 1 A 1 β 1 r + A 2 β 2 r 5 r (1 r) = Dega megguaka persamaa (29), diperoleh C 1 da C 2, yaitu C 1 = 1 r 1 = 1 1 2 2 A t r 1 2 ( r 1 ) 2 4 + 3 4 + 3 3 1 4 1 3 4 4 + 3 (3 1) 2 (4 1) 2 da C 1 = 5 8 C 2 = 1 r 2 = 1 5 C 2 = 1 24. 2 2 A t r 2 2 ( r 2 ) 2 4 + 3 4 + 3 3 5 4 5 3 4 4 + 3 (3 5) 2 (4 5) 2 8

Sehigga dari persamaa (16), diperoleh persamaa peluag rui perusahaa asurasi tersebut adalah sebagai berikut ψ u = 5 8 e u 1 24 e 5u. Selajutya, dega megguaka software MATLAB, ditetuka peluag rui dega modal awal sebagai maa terlihat pada Tabel 1. Tabel 1: Peluag Rui dari Klaim yag Berdistribusi Kombiasi Ekspoesial modal awal modal awal peluag rui (juta rupiah) (juta rupiah) peluag rui.5833 5.5.26.5.3757 6.15 1.2296 6.5.9 1.5.1394 7.6 2.846 7.5.3 2.5.513 8.2 3.311 8.5.1 3.5.189 9.1 4.114 9.5. 4.5.69 1. 5.42 1.5. Grafik peluag rui disajika pada Gambar 1. Gambar 1: Grafik Peluag Rui dari Klaim yag Berdistribusi Kombiasi Ekspoesial 9

5. KESIMPULAN DAN SARAN Meetuka peluag rui dega metode kombiasi ekspoesial dipegaruhi oleh modal awal yag dimiliki oleh perusahaa asurasi. Peluag rui perusahaa asurasi berbadig terbalik dega modal awal. Semaki besar modal awal yag dimiliki oleh perusahaa asurasi, maka semaki kecil kemugkia perusahaa asurasi tersebut bagkrut. Peluag rui juga berkaita erat dega resiko kerugia yag dimiliki oleh perusahaa asurasi. Jika Perusahaa asurasi megetahui besar peluag rui, maka perusahaa asurasi tersebut dapat meguragi resiko kerugia yag mugki aka terjadi. DAFTAR PUSTAKA [1] Bowers, N. L., H. U. Gerber, J. C. Hickma, D. A. Joes & C. J. Nesbitt. 1997. Actuarial Mathematics. The Society of Actuaries, Uited States of America. [2] Dufrese, F & H. U. Gerber. 1986. Three Methods to Calculate the Probability of Rui. ASTIN Buleti, 19: 71-9. [3] Kass, R., M. Goovaerts, J. Dhaee & M. Deuit. 21. Moder Actuarial Risk Theory. Kluwer Academic Publishers. Netherlads. [4] Klugma, S. A., H. H. Pajer & G. E. Willmot. 1998. Loss Models, From to Data to Decisios. Wiley Series i Probability ad Statistics. Joh Wiley & Sos, Ic.,USA. 1