ESTIMASI CADANGAN KLAIM IBNR: PENDEKATAN METODE BORNHUETTER FERGUSON DAN METODE MUNICH CHAIN LADDER
Abstrak
Estimasi cadangan klaim pada suatu perusahaan asuransi menjadi hal yang krusial. Ketidakakuratan hasil estimasi dapat mempengaruhi kondisi suatu perusahaan asuransi. Sehingga, hasil estimasi diharapkan dapat mendekati klaim aktual dari suatu perusahaan. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan estimasi cadangan klaim dengan menggunakan metode Bornhuetter Ferguson dan Munich Chain Ladder. Metode Bornhuetter Ferguson memanfaatkan informasi internal berupa data klaim dan informasi eksternal berupa earned premium (pendapatan perusahaan yang berasal dari premi yang dibayar oleh tertanggung). Metode Munich Chain Ladder merupakan perkembangan dari metode Chain Ladder yang mempertimbangkan unsur korelasi antara data klaim incurred dengan data klaim paid. Metode Munich Clain Ladder dikembangkan untuk meminimalkan gap antara klaim incurred dengan klaim paid. Pada penelitian ini, kedua metode diterapkan untuk menghitung cadangan klaim suatu perusahaan asuransi di Malaysia. Hasil estimasi yang diperoleh adalah Metode Bornhuetter-Ferguson mengahsilkan estimasi cadangan klaim sebesar RM2668458000 pada data paid dan sebesar RM3026005600 pada data incurred sedangkan, Metode Munich Chain Ladder menghasilkan estimasi cadangan klaim sebesar RM2938886000 pada data paid dan RM2134746600 pada data incurred.
Artikel teks lengkap
Referensi
Alai, D. H., Merz, M., & Wüthrich, M. V. (2009). Mean Square Error of Prediction in the Bornhuetter–Ferguson Claims Reserving Method. Annals of Actuarial Science, 4(1), 7–31. https://doi.org/10.1017/S1748499500000580
Abiyyu, I. (2015). Proyeksi Cadangan Klaim dengan Metode Munich Chain-Ladder. Skripsi diterbitkan. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Adijuwono, E. (2016). Estimasi Cadangan Klaim Pada Asuransi Kendaraan Bermotor Menggunakan Model Muncih Chain-Ladder (Studi Kasus: PT. RST). Tesis tidak diterbitkan. Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia, Jakarta.
Azizah. (2021). Pemodelan Klaim Asuransi Menggunakan Pendekatan Bayesian dan Markov Chain Monte Carlo. Jurnal Kajian Matematika dan Aplikasinnya (JKMA), 2(2). 7-13.
D’Agostino, R. B., & Stephens, M. A. (1986). Goodness-of-Fit-Techniques (Vol. 68). Marcel Dekker, INC.
F. Seru, Azizah, and A. D. Saputro. (2021). Model Stokastik dengan Pendekatan Generalized Linear Model Untuk Mengestimasi Cadangan Klaim Incurred but Not Reported. Barekeng, 15(4), 607-6014.
Hibatullah, M. I. (2016). Prediksi Cadangan Klaim Asuransi dengan Metode Bornhuetter-Ferguson.
Hikmah, Y., & Hikmah, I. R. (2022). Perhitungan Cadangan Klaim dengan Metode Chain Ladder Menggunakan Excel dan Rstudio. MAP (Mathematics and Applications) Journal, 4(2), 122–131. https://doi.org/10.15548/map.v4i2.4837
Hossack, I., Pollar, J., & Zenwirth, B. (1999). Introductory Statistics with Applications in General Insurance. University of Cambridge Press.
J. Vaughan, E., & Vaughan, T. (2008). Fundamentals of Risk and Insurance (10th ed.). Wiley.
Krishnamoorthy, K. (2006). Handbook of Statistical Distributions with Applications. Chapman & Hall/CRC.
Mack T. (1993). Distribution-free calculation of the standard error of chain-ladder reserve estimates. Astin Bulletin. 23(2), 213-225.
Mack, T. (2006). Parameter Estimation for Bornhuetter/Ferguson.
Mack, T. (2008). The Prediction Error Of Bornhuetter/Ferguson. Astin Bulletin, 87–103. https://doi.org/10.2143/AST.38.1.2030404
Majid, A. B., Puspita, E., & Agustina, F. (2018). Penggunaan Metode Bornhuetter-Ferguson pada Peramalan Besar Cadangan Claims Asuransi. 6, 54–61.
Olofsson, M. (2006). Stochastic loss reserving testing the new guidelines from the Australian prudential regulation authority (APRA) on Swedish portfolio data using a bootstrap simulation and distribution-free method by Thomas Mack. Tesis diterbitkan. Stockholm University, Stockholm
Pratama, L. B. (2020). Perhitungan Cadangan Klaim dengan Menggunakan Metode Chain-Ladder dan Munich chain-ladder. Skripsi diterbitkan. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
Quarg, G., & Mack, T. (2004). Munich Chain Ladder: A Reserving Method that Reduces the Gap between IBNR Projections Based on Paid Losses and IBNR Projections Based on Incured Losses. Blätter DGVFM, 26, 597–630.
Riaman, R., Subartini, B., & Parmikanti, K. (2023). Penggunaan Metode Bornhuetter-Ferguson untuk Estimasi Cadangan Klaim. Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika, 4(2), 1328–1343. https://doi.org/10.46306/lb.v4i2.366
Riyadi, A. (2022). Analisis Estimasi Cadangan Klaim IBNR Pada Asuransi Kredit Menggunakan Metode Munich Chain Ladder dan Bornhuetter-Ferguson Pada PT. XYZ. Tesis tidak diterbitkan. Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Univesitas Indonesia, Jakarta.
Saputra, I. G. C. D., Nurrohmah, S., & Sari, S. F. (2021). Claim reserving prediction with Bornhuetter-Ferguson method. IOP Publicing, 2. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1725/1/012102
Schmidt, Z. (2008). The Bornhuetter-Ferguson Principle. Variance, 2(1), 0085–0110.
Tsai, C. C.-L., & Kim, S. (2022). Model mortality rates using property and casualty insurance reserving methods. Insurance: Mathematics and Economics, 106, 326–340. https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2022.07.007
Penulis
Hak Cipta (c) 2025 Azizah Azizah, Ardia Fatma Sari, Meidy Indhira Putri
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang menerbitkan artikel di Jurnal MUST menyetujui persyaratan berikut:
Penulis memiliki hak cipta dan memberikan hak publikasi pertama kepada Jurnal MUST dengan karya yang secara simultan dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepengarangan karya dan publikasi awal dalam Jurnal MUST.
Penulis dapat mengadakan perjanjian kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awalnya di Jurnal MUST.
Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting pekerjaan mereka secara online (misal dalam repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menyebabkan pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan.