PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI ZERO ADJUSTED INVERSE GAUSSIAN DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

Dalam beberapa literatur, beberapa peneliti menyarankan penggunaan model regresi Zero, salah satunya adalah model regresi Zero Adjusted Inverse Gaussian (ZAIG). Model regresi ZAIG adalah model regresi yang digunakan untuk data peubah respon yang berdistribusi Inverse Gaussian dan bernilai nol dalam jumlah yang banyak. Tulisan ini bertujuan untuk memodelkan data dengan peubah respon yang berdistribusi Inverse gaussian dan bernilai nol dalam jumlah yang banyak yang diaplikasikan pada data biaya klaim asuransi kendaraan bermotor PT. Asuransi Tri Pakarta tahun 2013. Dimana parameter dalam model tersebut ditaksir dengan menggunakan metode Maksimum Likelihood. Namun, hasil taksiran yang diperoleh masih membentuk fungsi implisit sehingga dilakukan pendekatan lain untuk memperoleh nilai taksirannya, yaitu dengan menggunakan metode Newton-Raphson. Kesesuaian model yang dihasilkan melalui uji Wald menunjukkan bahwa beberapa faktor yang ada dalam data secara signifikan dapat mempengaruhi peluang terjadinya klaim dan besarnya biaya klaim yang dikeluarkan PT. Asuransi Tri Pakarta terhadap tertanggung yang mengalami kerugian