Perbandingan Model Distribusi Probabilitas pada Data Biaya Pembayaran Klaim PT Jasa Raharja
Comparison of Probability Distribution Models for the Claim Payment Data of PT Jasa Raharja
Klaim dalam asuransi merupakan tuntutan dari pemegang polis kepada pihak perusahaan asuransi untuk memperoleh kompensasi atas kerugian yang timbul akibat suatu risiko. Salah satu jenis asuransi yang umum ditemui adalah asuransi kecelakaan lalu lintas. Asuransi kecelakaan lalu lintas di Indonesia diselenggarakan oleh pemerintah melalui PT. Jasa Raharja. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan beberapa model distribusi probabilitas untuk data pembayaran klaim kecelakaan lalu lintas yang diperoleh dari PT Jasa Raharja Perwakilan Surabaya periode tahun 2022–2024. Model distribusi probabilitas yang dianalisis meliputi distribusi Eksponensial, Lognormal, dan Weibull. Berdasarkan hasil uji Kolmogorov–Smirnov, data penelitian tersebut tidak cocok berdistribusi Ekponensial namun cocok berdistribusi Lognormal dan Weibull. Selanjutnya, pemilihan model terbaik dilakukan berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC), yang menunjukkan bahwa distribusi Weibull memiliki nilai AIC terkecil senilai 1.672,07 dibandingkan dengan distribusi Lognormal yang memiliki nilai AIC senilai 1.680,47. Oleh karena itu, distribusi Weibull merupakan model distribusi terbaik untuk merepresentasikan data pembayaran klaim tersebut, dengan parameter bentuk 𝛼 = 0,5142 dan parameter skala 𝛽 = 2.093.730.414,09.
Kata Kunci: Model distribusi probabilitas, Klaim, Eksponensial, Lognormal, Weibull, Akaike Information Criterion
Claims in insurance are demands from policyholders to the insurance company to obtain compensation for losses arising from a risk. One type of insurance that is commonly found is traffic accident insurance. Traffic accident insurance in Indonesia is organised by the government through PT Jasa Raharja. This study aims to compare several probability distribution models for traffic accident claim payment data obtained from PT Jasa Raharja Surabaya Representative for the period 2022-2024. The probability distribution models analysed include the Exponential, Lognormal, and Weibull distributions. Based on the results of the Kolmogorov–Smirnov test, the Exponential distribution does not fit the data in this study, whereas the Lognormal and Weibull distributions demonstrate a good fit. Furthermore, the selection of the best model is done based on the value of the Akaike Information Criterion (AIC), which shows that the Weibull distribution has the smallest AIC value of 1,672.07, compared to the Lognormal distribution which has an AIC value of 1,680.47. Therefore, the Weibull distribution is the best distribution model to represent the claim payment data, with parameter shape 𝛼 = 0,5142 and parameter scale 𝛽 = 2.093.730.414,09.
Keywords: Probability distribution model, Claim, Exponential, Lognormal, Weibull, Akaike Information Criterion.