PERBANDINGAN METODE ILLINOIS DAN METODE CANADIAN DALAM MENGHITUNG CADANGAN PREMI PADA STUDI KASUS ASURANSI JIWA BERJANGKA JOINT LIFE
Notice bibliographique
Résumé
Asuransi Jiwa Berjangka adalah perlindungan asuransi yang memberikan jaminan asuransi kepada pemegang polis asuransi selama jangka waktu tertentu. Perusahaan Asuransi Jiwa dapat mengalami kerugian disebabkan tidak mampu membayar santunan ketika jumlah klaim yang akan terjadi oleh tertanggung meninggal dunia melebihi jumlah klaim yang diprediksi sebelumnya. Keadaan tersebut dapat diatasi dengan adanya cadangan premi diperusahaan. Salah satu metode perhitungan cadangan premi adalah metode Illinois dan metode Canadian yang merupakan perluasan dari metode prospektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai cadangan premi dan perbandingan metode perhitungan cadangan premi pada asuransi jiwa berjangka joint life yang terbatas pada 2 orang peserta asuransi. Perhitungan cadangan premi pada penelitian ini menggunakan Tabel Mortalitas Indonesia 2011 dan tingkat suku bunga 5 %. Hasil penelitian menunjukkan nilai-nilai cadangan premi dengan jangka pertanggungan n tahun, akan bertambah setiap tahunnya membesar dan mengecil kembali dan di akhir periode bernilai nol. Nilai cadangan premi tahunan menggunakan metode Illinois lebih besar pada menggunakan metode Canadian. Jadi cadangan premi asuransi jiwa berjangka joint life metode Illinois lebih baik daripada metode Canadian, sebab metode Canadian tidak memasukkan biaya operasional perusahaan.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».