APA ITU Analisis Kelangsungan Hidup
Analisis survival, juga dikenal sebagai analisis waktu-ke-peristiwa, adalah cabang statistik yang mempelajari jumlah waktu yang diperlukan sebelum peristiwa tertentu terjadi. Penyedia asuransi jiwa terutama menggunakan analisis kelangsungan hidup untuk memprediksi kematian tertanggung. Namun itu juga dapat memprediksi pembatalan kebijakan, non-pembaruan, dan berapa lama untuk mengajukan klaim. Penyedia menggunakan hasil dari analisis tersebut untuk membantu menghitung premi asuransi, serta nilai seumur hidup klien.
BREAKING DOWN Analisis Kelangsungan Hidup
Analisis kelangsungan hidup terutama berasal dari disiplin medis dan biologi, yang memanfaatkannya untuk mempelajari tingkat kematian, kegagalan organ dan timbulnya berbagai penyakit. Mungkin karena alasan ini, banyak mengaitkan analisis survival dengan peristiwa negatif. Namun, itu juga dapat berlaku untuk acara positif, seperti berapa lama seseorang untuk memenangkan lotere jika mereka memainkannya setiap minggu. Seiring waktu, analisis kelangsungan hidup telah disesuaikan dengan sektor bioteknologi, dan juga telah digunakan dalam bidang ekonomi, pemasaran, pemeliharaan mesin, dan bidang lain selain asuransi.
Analis di perusahaan asuransi jiwa menggunakan analisis survival untuk menguraikan kejadian kematian pada usia yang berbeda mengingat kondisi kesehatan tertentu. Dari fungsi-fungsi ini, menghitung probabilitas apakah pemegang polis akan hidup lebih lama dari cakupan asuransi jiwa mereka cukup mudah. Penyedia kemudian dapat menghitung premi asuransi yang sesuai dengan juga memperhitungkan nilai pembayaran pelanggan potensial berdasarkan polis.
Analisis kelangsungan hidup juga memainkan peran besar di tempat lain di industri asuransi. Misalnya, dapat membantu memperkirakan berapa lama pengemudi dari kode pos tertentu mengalami kecelakaan mobil, tidak hanya berdasarkan lokasi mereka, tetapi juga usia mereka, jenis asuransi yang mereka bawa, dan sudah berapa lama sejak mereka terakhir mengajukan klaim.
Pro dan Kontra Analisis Kelangsungan Hidup
Ada beberapa metode statistik lain yang lebih umum yang dapat menjelaskan berapa lama mungkin diperlukan sesuatu untuk terjadi. Misalnya, analisis regresi mungkin membantu memprediksi waktu bertahan hidup, dan ini merupakan perhitungan langsung. Namun, regresi linier sering menggunakan angka positif dan negatif, sedangkan, analisis survival berkaitan dengan waktu, yang benar-benar positif.
Lebih penting lagi, regresi linier tidak dapat memperhitungkan penyensoran, yang berarti data survival yang tidak lengkap karena berbagai alasan. Ini terutama berlaku untuk sensor-kanan, atau subjek yang belum mengalami peristiwa yang diharapkan selama periode waktu yang dipelajari.
Keuntungan utama dari analisis survival adalah dapat lebih baik mengatasi masalah sensor, karena variabel utamanya selain waktu membahas apakah peristiwa yang diharapkan terjadi atau tidak. Untuk alasan ini, mungkin teknik ini paling cocok untuk menjawab pertanyaan waktu-ke-acara di berbagai industri dan disiplin ilmu.
