Cadangan Canadian Asuransi Jiwa Dwiguna dengan Penerapan Hukum Mortalitas De Moivre
Bibliographic record
Abstract
Cadangan premi adalah sejumlah dana yang perlu dipersiapkan oleh perusahaan asuransi untuk persiapan pembayaran manfaat pertanggungan ketika terjadi klaim. Salah satu metode perhitungan cadangan premi adalah metode canadian yang merupakan perluasan dari metode cadangan prospektif. Faktor utama dalam perhitungan aktuaria adalah tingkat kematian yang dapat ditentukan dengan menggunakan hokum mortalitas De Moivre. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan besarnya cadangan premi pada asuransi jiwa dwiguna dengan menggunakan metode canadian dan hukum mortalitas De Moivre. Perhitungan cadangan premi dimulai dengan menentukan peluang hidup seseorang pada jangka waktu n tahun hukum de moivre yang kemudian digunakan untuk mencari nilai asuransi, nilai anuitas awal, premi tahunan, premi modifikasi berdasarkan metode canadian, dan besarnya cadangan premi di akhir tahun ke-t. Penelitian ini dilakukan pada seorang wanita berusia 25 tahun yang mengikuti program asuransi jiwa dwiguna dengan masa pertanggungan 25 tahun dan jangka waktu pembayaran premi 23 tahun pada tingkat suku bunga 4% dengan uang pertanggunan sebesar Rp. 500.000.000. Hasil analisis menunjukkan bahwa besar cadangan premi yang diperoleh pada akhir masa pertanggungan dengan metode canadian dan hukum mortalitas De Moivre sama dengan nilai santunan yang diberikan, sehingga perusahaan asuransi siap untuk memberikan santunan sebesar yang dijanjikan kepada pemegang polis. Sedangkan pada awal masa pertanggung nilai cadangan canadian untuk asuransi jiwa dwiguna yang menerapkan hukum De Moivre menghasilkan nilai yang lebih kecil dibandingkan nilai cadangan canadian asuransi jiwa dwiguna tanpa hukum De Moivre.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".