PEMODELAN FREKUENSI DATA KLAIM PADA ASURANSI KENDARAAN DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI POISSON DAN BINOMIAL NEGATIF

Penelitian ini, memodelkan frekuensi data klaim asuransi kendaraan dengan menggunakan distribusi poisson dan binomial negatif yang mempertimbangkan karakteristik kendaraan dan profil pengemudi. Generalized Linear Models (GLMs) digunakan untuk memodelkan frekuensi data klaim. Karakteristik kendaraan dan profil pengemudi dinyatakan sebagai faktor yang berpengaruh terhadap frekuensi klaim. Estimasi parameter menggunakan metode maksimum likelihood dan iterasi numerik Newton Raphson. Pemilihan model berdasarkan nilai AIC terkecil. Hasil pemodelan frekuensi klaim pada data Automobile Claim Datasets menunjukkan bahwa model distribusi binomial negatif lebih baik dari pada model distribusi poisson. Nilai AIC model distribusi poisson dan binomial negatif berturut-turut sebesar 34822 dan 34785.
Kata Kunci : Frekuensi Klaim, Generalized Linear Model, Distribusi Poisson,Binomial Negatif, Estimasi Maksimum Likelihood.