Penentuan Cadangan Premi Asuransi Jiwa Seumur Hidup Menggunakan Metode Canadian
Bibliographic record
Abstract
Asuransi jiwa seumur hidup adalah jenis asuransi jiwa yang memberikan proteksi asuransi seumur hidup. Penentuan cadangan premi sangat penting untuk menunjang keuangan dan keberlanjutan bisnis perusahaan asuransi. Tujuan penelitian ini adalah menentukan besarnya cadangan premi tahunan dari asuransi jiwa seumur hidup untuk laki–laki yang berusia 40, 45, dan 50 tahun dengan menggunakan metode canadian. Perhitungan cadangan premi dengan metode canadian diawali dengan menentukan nilai anuitas menggunakan tingkat suku bunga dan usia peserta asuransi dengan bantuan Tabel Mortalita Indonesia 2019, selanjutnya menghitung premi bersih tunggal dan premi bersih tahunan, kemudian menghitung premi bersih lanjutan dan nilai cadangan akhir tahun ke-t. Diperoleh cadangan premi untuk laki-laki berusia 40 tahun pada akhir tahun ke-70 sebesar Rp.110.392.315,04, untuk laki-laki berusia 45 tahun pada akhir tahun ke-65 sebesar Rp. 137.290.896,04 dan untuk laki-laki berusia 50 tahun pada akhir tahun ke-60 sebesar Rp. 163.720.298,01.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.002 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".