Uji Kesamaan Distribusi Data Zero Inflated pada Data Frekuensi Klaim Asuransi Kendaraan Bermotor di Indonesia

Atik Rohayati, Suliadi Suliadi, Anneke Iswani Achmad

Abstract


Abstract. This paper discusseshomogeneity test ofdistribution ofzero inflated datausing percentiles profile. Zero inflated is data which the proportion of zero value far greater than the proportion of the others. There are some cases where researchers want to compare k population groups, with zero inflated problem. The researchers want to compare whether the distributionsof allare the same. In this paper we use chi-square test to compare equality of distributions of claim frequency data of motor vehicle insurance in Indonesia that can handle zero inflated problem.The results showed thatthe five classes of claims frequency data have  different distributions, thus in the analysis of claim frequency data, they should be splitted among classes of motor vehilcle in Indonesia.

 

Abstrak. Makalah ini membahas pengujian kesamaan distribusi data zero infalted menggunakan profil persentil. Zero inflated adalah data dimana proporsi nilai nol jauh lebih besar daripada proporsi bukan nilai nol. Terdapat beberapa kasus dimana peneliti ingin membandingkan k kelompok populasi, yang masing-masing populasi itu terdapat zero inflated. Pada kasus perbandingan k kelompok populasi peneliti ingin membandingkan apakah distribusi antara kelompok satu dengan kelompok yang lain adalah sama. Dalam makalah ini kami menggunakan uji chi-square untuk membandingkan kesamaan distribusi data frekuensi klaim asuransi kendaraan bermotor di Indonesia yang dapat menangani masalah zero inflated. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lima kelas dari data klaim frekuensi memiliki distribusi yang berbeda, dengan demikian dalam analisis data frekuensi klaim, mereka harus dipisahkan antara masing-masing kelas asuransi kendaraan bermotor di Indonesia.


Keywords


zero inflated, percentiles profile, claims frequency, Chi-Square.

References


Bedrick, E.J. dan Hossain, A. (2013). Conditional Tests for Homogeneity of Zero-Inflated Poisson and Poisson-Hurdle Distributions. Computational Statistics and Data Analysis, 61, 99-106.

Boucher, J.P., Denuit, M., dan Guill’en, M. (2006). Risk Classification for Claim Counts: A comparative Analysis of Various Zero-Inflated Mixed Poisson and Hurdle Models. North American Actuarial Journal, 11-14:110-13.

Conover, W.J. (1980). Pratical Nonparametric Statistics. Edisi Kedua. Willey-Interscirnce, United States of America.

Daniel, W.W. (1989). Statistik Nonparametrik Terapan. Diterjemahkan oleh: Alex Tri K.W. Jakarta : PT. Gramedia.

Hallstrom, A.P. (2010). A Modified Wilcoxon Test for Non-Negative Distributions with a Clump of Zeros. Statistics in Medicine, 29, 391-400.

Johnson, W.D., Beyl, R.A., Burton, J.H., dan Romer, J.E. (2015). A Simple Chi-Square Statistic for Testing Homogeneity of Zero-Inflated Distributions. Open Journal of Statistics, 5, 483-493.

Kitab Undang – Undang Hukum Dagang (KUHD), Bab IX Tentang Asuransi atau Pertanggungan pada Umumnya, Pasal 246.

Kementerian Keuangan Republik Indonesia Badan Pengawasan Pasar Modal dan Lembaga Keuangan (2011). Peraturan Ketua Badan Pengawasan Pasar Modal dan Lembaga Keuangan Nomor: PER-04/BL/2011.

Klugman, S.A., Panjer, H.H., dan Wilmot, G. (2004). Loss Models. From data to decisions. Edisi Kedua.Willey-Interscirnce, New York.

Lachenbruch, P.A. (1976) Analysis of Data with Clumping at Zero. Biometrische Zeitschrift, 18, 351-356.

Republik Indonesia (1992), “Undang – Undang RI No. 2 Tahun 1992 Tentang Usaha Perasuransian. Jakarta.

Rizanti R. (2013). Pemodelan Regresi Zero-Inflated Poisson pada Data Klaim Asuransi Kendaraan Bermotor di Indonesia. Skripsi S1 Program Studi Statistika. Universitas Islam Bandung.

Tse, S.K., Chow, S.C., Lu, Q.S. dan Cosmatos, D. (2009). Testing Homogeneity of Zero-Inflated Poisson Populations. Biometrical Journal, 51, 159-170.

Walpole, R.E. (1992). Pengantar Statistika. Edisi ketiga, Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama.

Yuen, H.K., Chow, S.C. dan Tse, S.K. (2015). On Statistical Tests for Homogeneity of Two Bivariate Zero-Inflated Poisson Populations. Journal of Biopharmaceutical Statistics, 25, 44-53.




DOI: http://dx.doi.org/10.29313/.v0i0.3932

Flag Counter