Perbandingan cadangan premi bulanan pada asuransi jiwa dwiguna menggunakan metode commissioners dan canadian
Bibliographic record
Abstract
INDONESIA: \n \nDunia perasuransian sudah tak asing lagi bagi masyarakat Indonesia. Jenis asuransi yang paling diminati oleh masyarakat adalah jenis asuransi jiwa. Asuransi jiwa dikelompokkan menjadi tiga yaitu diantaranya asuransi jiwa berjangka, seumur hidup, dan dwiguna. Asuransi jiwa dwiguna memiliki dua nilai manfaat yaitu sebagai perlindungan dan simpanan. Dalam asuransi tak lepas dengan yang namanya cadangan premi. Semakin hari sering ditemui kasus kerugian yang dialami oleh pihak perusahaan asuransi jiwa dikarenakan ketidaktepatan dalam mengatur cadangan preminya. Akan tetapi hal tersebut tidak menjadi masalah jika perusahaan asuransi jiwa memiliki dana cadangan premi yang telah disiapkan dengan perhitungan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode yang lebih efektif digunakan dalam perhitungan cadangan premi bulanan pada asuransi jiwa dwiguna. Pada penelitian ini diberikan studi kasus. Kemudian langkah-langkahnya adalah menentukan rumus cadangan premi bulanan, termasuk rumus premi tunggal, premi bersih, dan anuitas hidup awal dengan pembayaran secara bulanan. Selanjutnya menghitung nilai cadangan premi dengan metode commissioners dan canadian, diperoleh bahwa nilai cadangan premi bulanan menggunakan metode commissioners menunjukkan nilai yang lebih besar daripada metode canadian. Hal tersebut signifikan dengan nilai standar error yang lebih kecil, sehingga dari hasil analisis perbandingan tersebut diperoleh metode mana yang lebih efektif digunakan dalam perhitungan cadangan premi bulanan pada asuransi jiwa dwiguna. \n \nENGLISH: \n \nThe world of insurance is well known to the people of Indonesia. The type of insurance that people are most interested in is life insurance. Life insurance is grouped into three namely term, whole life and endowment life insurance. Endowment life insurance has two benefits, namely protection and savings. Insurance can not be separated from the premium reserves. Increasingly, cases of loss are experienced by life insurance companies due to inaccuracies in managing premium reserves. However, this is not a problem if the life insurance company has a premium reserve fund that has been prepared with the right calculations. This study aims to determine which method is more effective in calculating monthly premium reserves for endowment life insurance. In this study, a case study was given. The steps are to determine the monthly premium reserve formula, including the single premium formula, net premium, and initial life annuity with monthly payments. Furthermore, calculating the value of premium reserves using the commissioners and canadian methods, it is found that the value of monthly premium reserves using the commissioners method shows a greater value than the canadian method. This is significant with a smaller standard error value, so that from the results of the comparative analysis it is obtained which method is more effective in calculating monthly premium reserves for endowment life insurance. \n \nARABIC: \n \nعالم التأمين ليس غريباً على شعب إندونيسيا. نوع التأمين الذي يهتم به الناس أكثر هو التأمين على الحياة. يتم تجميع التأمين على الحياة في ثلاثة ، وهي التأمين لأجل طويل الأجل والتأمين على الحياة بالكامل والتأمين على الحياة الوقفية. للوقف على الحياة فائدتان ، هما الحماية والادخار. في التأمين لا يمكن فصله عن اسم احتياطي قسط التأمين. على نحو متزايد ، تعاني شركات التأمين على الحياة من حالات الخسارة بسبب عدم الدقة في إدارة احتياطيات الأقساط. ومع ذلك ، فهذه ليست مشكلة إذا كان لدى شركة التأمين على الحياة صندوق احتياطي أقساط تم إعداده بالحسابات الصحيحة. تهدف هذه الدراسة إلى تحديد الطريقة الأكثر فعالية في حساب احتياطي الأقساط الشهرية للتأمين على الحياة الوقفية. في هذه الدراسة ، تم تقديم دراسة حالة. بعد ذلك ، تتمثل الخطوات في تحديد صيغة احتياطي القسط الشهري ، بما في ذلك صيغة القسط المفرد ، وصافي قسط التأمين ، ومعاش الحياة الأولي مع دفعات شهرية. علاوة على ذلك ، عند حساب قيمة احتياطيات الأقساط باستخدام الطرق commissioners وcanadian ، تبين أن قيمة احتياطيات الأقساط الشهرية باستخدام طريقة commissioners تظهر قيمة أكبر من الطريقةcanadian . هذا مهم مع قيمة خطأ معيارية أصغر ، لذلك من نتائج التحليل المقارن يتم الحصول على الطريقة الأكثر فعالية في حساب احتياطيات الأقساط الشهرية للتأمين على الحياة الوقفية.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.064 | 0.010 |
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".