Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKSesuai peraturan BAPEPAMLK Nomor: PER-09/BL/2012 Pasal 11 bahwa nilai estimasi klaim yang terjadi tetapi belum dilaporkan IBNR dihitung berdasarkan estimasi sentral atau estimasi terbaik best estimate dengan menggunakan metode rasio klaim atau salah satu dari metode segitiga run-off triangle method . Metode Chain-Ladder dan Bornhuetter-Ferguson adalah metode berbasis triangle yang banyak dijadikan standar oleh auditor dan perusahaan asuransi dalam mengestimasi cadangan IBNR.Tujuan dari studi ini adalah untuk menganalisis daya estimasi metode cadangan klaim IBNR yang berbasis metode triangle. Dengan ukuran statistik MAD dan RMSE diketahui eror pada Metode Bornhuetter-Ferguson lebih kecil dalam mengestimasi cadangan klaim IBNR dibandingkan dengan Metode Chain-Ladder

---

ABSTRACTAccording to regulations BAPEPAMLK Number PER 09 BL 2012 Article 11, the estimated value of claims incurred but not reported IBNR is calculated based on the estimated central or best estimate best estimate using the ratio of claims or one of the triangle method run off triangle method . Chain Ladder method and Bornhuetter Ferguson is a triangle based method that is used as a standard by the auditor and insurance companies. The aim of this study is to compare the predictive power of triangle methods in IBNR claims reserves estimation. Base on statistical measure MAD and RMSE, error on Bornhuetter Ferguson method is smaller in estimating the IBNR claims reserve compared with the Chain Ladder method."

"Dinamika ekonomi yang terjadi di Indonesia pada periode 2015-2021 berdampak pada beberapa sektor salah satunya adalah perusahaan asuransi. Dampak yang terjadi yaitu peningkatan jumlah klaim dari pemegang polis terutama pada asuransi kredit akibat peningkatan kredit dengan kolektibilitas Non Performing Loan (NPL). Penelitian ini bertujuan untuk estimasi cadangan klaim pada asuransi kredit untuk mengantisipasi munculnya klaim pada saat proses atau klaim yang akan muncul di masa depan. Penggunaan metode estimasi yang sesuai akan menghasilkan cadangan klaim yang lebih efisien sehingga perusahaan asuransi lebih tepat dalam mengelola kinerja keuangan. Pada penelitian estimasi cadangan klaim IBNR asuransi kredit PT XYZ periode 2017 – 2021, digunakan pengembangan dari metode Chain Ladder, yaitu metode Munich Chain Ladder dan metode Bornhuetter-Ferguson. Pada metode Munich Chain Ladder, estimasi cadangan klaim menggunakan korelasi antara klaim yang dibayarkan (paid) dan klaim yang dilaporkan (incurred) dalam bentuk parameter development factor untuk menentukan proyeksi klaim. Pada metode Bornhuetter-Ferguson digunakan parameter tambahan berupa premi yang diperoleh dari pemegang polis untuk menghitung expected ultimate claim dalam menentukan cadangan klaim. Penelitian memperoleh hasil bahwa berdasarkan kriteria nilai MAD dan RMSE penggunaan metode Bornhuetter-Ferguson memberikan hasil yang lebih rendah dibandingkan metode Munich Chain Ladder.

---

The economic dynamics that occurred in Indonesia in the 2015-2021 period had an impact on several sectors, one of which was insurance companies. The impact that occurred was an increase in the number of claims from customers, especially on credit insurance due to an increase in credit with the collectability of Non Performing Loans (NPL). This research aims to estimate the claim reserve on credit insurance to anticipate the emergence of claims during processing or claims that will appear in the future. The use of an appropriate estimation method will result in a more efficient claim reserve so that insurance companies are more precise in managing financial performance. In the research on the estimation of IBNR reserves for credit insurance claims for PT XYZ for the period 2017 – 2021, the development of the Chain Ladder method is used, namely the Munich Chain Ladder (MCL) method and the Bornhuetter-Ferguson (BF) method. In the Munich Chain Ladder method, the estimated reserve of claims uses the correlation between paid claims and incurred claims in the form of development factor parameters to determine the projected claims. In the Bornhuetter-Ferguson method, additional parameters are used in the form of premiums obtained from customers to calculate the expected ultimate claim in determining claim reserves. The research found that based on the criteria for MAD and RMSE values, the use of the Bornhuetter-Ferguson method gave lower results than the Munich Chain Ladder method."

"Incurred But Not Reported (IBNR) adalah salah satu bagian dari cadangan klaimyang harus disiapkan oleh perusahaan asuransi. Perusahaan asuransi di Indonesiaumumnya menggunakan metode Chain Ladder dalam membentuk cadangan IBNR.Hal ini juga berlaku di perusahaan asuransi jiwa ABC. Namun dikarenakan metodeChain Ladder hanya bergantung pada nilai klaim, maka nilai yang ekstrim akansangat memengaruhi ketepatan dari estimasi. Maka dari itu, metode Cape Coddirancang untuk mengatasi kekurangan dari metode Chain Ladder denganmenambahkan pertimbangan ekspektasi klaim melalui pendapatan premi. MetodeCape Cod juga dinilai sebagai best practice dalam melakukan estimasi cadanganIBNR. Penelitian dilakukan dengan tujuan untuk melihat penerapan metode CapeCod di perusahaan asuransi jiwa ABC dan apakah metode tersebut dapatmenghasilkan nilai yang lebih mendekati nilai sebenarnya. Dengan menggunakandata dari perusahaan asuransi jiwa ABC dengan tahun pengamatan 2016-2018,didapatkan nilai deviasi dan eror yang lebih rendah pada metode Cape Coddibandingkan dengan metode Chain Ladder untuk masing-masing tahun pengujian.Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang mengungkapkan bahwa metodeCape Cod akan menghasilkan nilai yang lebih mendekati nilai sebenarnyadibandingkan dengan metode Chain Ladder. Penelitian ini juga menyimpulkanbahwa metode Cape Cod dapat diterapkan pada perusahaan asuransi jiwa ABCuntuk mendapatkan nilai cadangan IBNR yang lebih mendekati nilai sebenarnya

---

Incurred But Not Reported (IBNR) is a part of the claim reserve that must be

prepared by insurance companies. In general, insurance companies in Indonesia

adopt Chain Ladder method to determine the IBNR reserves. This also applies to

the ABC life insurance company. However, because the Chain Ladder method only

depends on the value of the claim, the extreme value will greatly affect the accuracy

of the estimate. Therefore, the Cape Cod method is designed to overcome the

shortcomings of the Chain Ladder method by adding consideration of expected

claims through premium income. Cape Cod methos is considered as the best

practice for estimating IBNR reserves. This research was conducted at ABC life

insurance company with the aim of seeing the application of the Cape Cod method

and if the method can obtain a value closer to the true value. The results obtained

were lower error values in the Cape Cod method compared to the Chain Ladder

method for each testing year. The results of this study are consistent with previous

research which revealed that the accuracy of the Cape Cod method is better than

the Chain Ladder method. This study also concludes that the Cape Cod method can

be applied to ABC life insurance companies to obtain an IBNR reserve value that

is closer to its true value."

"Salah satu cara untuk mengendalikan risiko adalah dengan memindahkan risiko melalui asuransi, dimana pihak tertanggung berkewajiban untuk membayar premi dan pada saat terjadi sesuatu yang merugikan tertanggung, tertanggung berhak untuk mengajukan klaim. Klaim yang diajukan akan melalui proses pengecekan oleh perusahaan asuransi dan jika klaim tersebut diterima, perusahaan asuransi kemudian melakukan pembayaran pertama, serta menghitung prediksi cadangan klaim untuk kemungkinan pembayaran klaim potensial lain di masa depan. Hingga saat ini, kebanyakan aktuaris asuransi umum menggunakan metode Chain Ladder dan Bornhuetter-Ferguson dalam melakukan prediksi cadangan klaim. Metode Chain Ladder mengggunakan data di masa lalu, yang bisa jadi kurang sesuai dengan data terbaru, sehingga diskontinuitas fundamental dari urutan estimasi rentan terjadi, yakni ketidakstabilan hasil prediksi ketika terdapat perubahan data, sedangkan metode Bornhuetter-Ferguson bisa jadi tidak berfungsi ketika terjadi downward development. Oleh karena itu, diperkenalkan metode Benktander, yang dapat menghasilkan galat lebih kecil dengan pemberian bobot yang tepat melalui penggabungan metode Chain Ladder dan Bornhuetter-Ferguson. Metode Benktander tersebut dapat dimodifikasi dengan penggunaan parameter banyak klaim, yang disebut metode Benktander-Kredibel. Di sisi lain, algoritma machine learning juga dapat digunakan untuk prediksi cadangan klaim. Salah satunya adalah decision tree yang dihasilkan oleh algoritma Classification and Regression Tree (CART), yang sebenarnya tidak terlalu baik karena tidak robust. Oleh karena itu, penulis memperkenalkan metode Random Forest yang merupakan hasil penggabungan beberapa decision tree, sehingga hasil yang diperoleh bersifat robust. Dari hasil penelitian ini, dengan melihat parameter penganalisis keakuratan, yakni Root Mean Squared Error (RMSE), diperoleh kesimpulan bahwa metode Random Forest mengungguli metode Benktander-Kredibel dalam prediksi cadangan klaim asuransi bodily injury yang melibatkan penggunaan incurred claim dengan downward development disertai dengan data pendukung berupa banyak klaim.

---

One way to control risk is to transfer risk through insurance, where the insured is obliged to pay the premium and when something happens that harms the insured, the insured has the right to submit a claim. The claim submitted will go through a checking process by the insurance company and if the claim is accepted, the insurance company then makes the first payment, as well as calculating the predicted claims reserve for the possibility of paying other potential claims in the future. Until now, most general insurance actuaries use the Chain Ladder and Bornhuetter-Ferguson methods in predicting claims reserves. The Chain Ladder method uses data from the past, which may not be in accordance with the latest data, so that fundamental discontinuities in the estimation sequence are prone to occur, namely instability of prediction results when there are data changes, whereas the Bornhuetter-Ferguson method can so it doesn't work when downward development occurs. Therefore, the Benktander method is introduced, which can produce smaller errors by assigning appropriate weights through combining the Chain Ladder and Bornhuetter-Ferguson methods. The Benktander method can be modified by the use of a frequency of claims parameter, called Credible Benktander method. On the other hand, the machine learning algorithm can also be used for claims reserve prediction. One of them is the decision tree produced by the Classification and Regression Tree (CART) algorithm, which is actually not very good because it is not robust. Therefore, the author introduces the Random Forest method which is the result of combining several decision trees, so that the results obtained are robust. From the results of this research, by looking at the accuracy analyzer parameters, namely Root Mean Squared Error (RMSE), it was concluded that the Random Forest method outperforms the Credible Benktander method in predicting reserves for bodily injury insurance claims involving the use of incurred claim with downward development accompanied by supporting data in the form of many claims."

"ABSTRAKBerdasarkan lama proses penyelesaian klaim, perusahaan asuransi terdiri dari dua kelas bisnis, yakni short-tail business penyelesaian klaim. Dalam bisnis long tail, penting bagi perusahaan asuransi untuk memiliki cadangan klaim untuk menyelesaikan klaim di kemudian hari. Prediksi pemesanan klaim diharapkan akurat. Secara umum, pemesanan klaim dilakukan dengan metode chain ladder yang didasarkan pada tren klaim berbayar. Cara lain yang sering digunakan adalah Bornhuetter Ferguson yang didasarkan pada klaim berbayar dan juga premi. Dalam makalah ini, diperkenalkan metode yang disebut Benktander yang menggabungkan tangga rantai dan Bornhuetter Ferguson menggunakan kredibilitas optimal. Kredibilitas optimal diperoleh melalui minimum mean squared error dan minimum variance. Oleh karena itu, pemesanan klaim dengan metode Benktander diharapkan lebih akurat bagi perusahaan. Pada akhir makalah ini, ketiga metode tersebut dibandingkan berdasarkan mean squared errornya sehingga akan ditentukan metode terbaik di antara ketiga metode tersebut.

---

ABSTRACTBased on the settlement period for insurance claim, insurance is divided into 2 types of business which are short tail business settlement period 1 year and long tail business settlement period ge 1 year. In long tail business, it is important for insurance company to have claim reserve in order to settle claims in the future. Claim reserving prediction is expected to be accurate. In general, claim reserving is done using chain ladder method that is based on the trend of paid claims. Another method that is often used is Bornhuetter Ferguson which is based on paid claims and also premium. In this paper, a method called Benktander that combines chain ladder and Bornhuetter Ferguson using optimal credibility is introduced. Optimal credibility is obtained through minimum mean squared error and minimum variance. Therefore, claim reserving based on Benktander method is expected to be more accurate for company. In the end of this paper, those three methods are compared based on their mean squared errors hence the best method among those three methods will be determined."

"ABSTRAKPerusahaan asuransi wajib menyiapkan cadangan klaim untuk membayar klaim yang diajukan pemegang polis. Cadangan klaim terdiri dari cadangan untuk klaim-klaim yang sudah dilaporkan tetapi masih dalam proses penyelesaian reported claims disebut juga cadangan klaim RBNS Reported but Not Settled, dan cadangan untuk klaim-klaim yang sudah terjadi tetapi belum dilaporkan unreported claims disebut juga cadangan klaim IBNR Incurred but Not Reported. Perusahaan asuransi memprediksi cadangan klaim menggunakan data run-off triangle. Terdapat dua jenis data run-off triangle yaitu data besar klaim dan data banyak klaim. Metode Chain Ladder CL merupakan metode yang sering digunakan untuk mengestimasi besarnya cadangan klaim. Pada metode CL, cadangan klaim diestimasi menggunakan run-off triangle data besar klaim dengan cara memprediksi pola pembayaran dari data yang digunakan kemudian menggunakan pola tersebut untuk memprediksi cadangan klaim. Namun cadangan klaim yang dihasilkan metode CL tidak terpisah antara cadangan klaim RBNS dan cadangan klaim IBNR. Oleh karena itu, pada skripsi ini digunakan metode Double Chain Ladder DCL, dimana metode ini berhubungan dengan metode CL. Metode DCL menerapkan metode CL pada dua run-off triangle, masing-masing berisi data besar klaim dan data banyak klaim. Adanya informasi tambahan dari run-off triangle data banyak klaim mengakibatkan cadangan klaim RBNS dan cadangan klaim IBNR dapat diprediksi terpisah.

---

ABSTRACTAn insurance company is required to set up a claims reserve to pay claims reported by the policyholders. There are two types of claims reserve Reported but Not Settled RBNS claims reserve and Incurred but Not Reported IBNR claims reserve. Insurance company predict a claims reserve using run off triangle data. There are two types of data in a run off triangle claims amount and number of claims. The Chain Ladder Method CLM is often used to estimate the claims reserve. In CLM, the estimate of the claims reserve may be determined using the run off triangle claims amount by calculated development pattern from the data and then calculated a predictive value of the claims reserve using that development pattern. But CLM unable to estimate the RBNS and IBNR reserves separately. The method used in this thesis is closely related to CLM and is called a Double Chain Ladder DCL method. The DCL method applies the Chain Ladder algorithm to two run off triangles, the run off triangle of claims amount and number of claims. The additional information from the run off triangle of the number of claims enable the DCL method to estimate the RBNS and IBNR reserves separately."

"Seiring dengan perkembangan dunia industri menuju fase industri 5.0, asuransi memainkan peran krusial dalam mitigasi risiko kerugian yang dapat terjadi akibat berbagai kejadian yang tidak terduga. Untuk mendukung peran tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menentukan cadangan klaim Incurred But Not Reported (IBNR), yaitu klaim yang telah terjadi namun belum dilaporkan kepada perusahaan asuransi, menggunakan metode Cape Cod parametrik. Metode Cape Cod parametrik dipilih karena mampu mengatasi kelemahan metode Chain Ladder, Bornhuetter-Ferguson, dan Cape Cod klasik, seperti sensitivitas terhadap outlier, ketidakstabilan estimasi, dan kurang optimalnya penggunaan informasi premi. Metode ini mengadaptasi pendekatan Cape Cod klasik dengan melibatkan informasi premi dan parameter distribusi dari data klaim untuk estimasi cadangan yang lebih akurat. Proses penerapannya diawali dengan penentuan distribusi parametrik yang tepat untuk memodelkan claim cost per unit exposure. Apabila model distribusi yang terpilih merupakan bagian dari keluarga exponensial dispersi, maka metode Cape Cod parametrik dapat diterapkan. Metode Cape Cod parametrik akan diimplementasikan pada data run-off triangle dari Institute of Actuaries of Australia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Cape Cod parametrik dapat memberikan estimasi cadangan klaim IBNR dengan tingkat akurasi yang baik. Akurasi prediksi diukur menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan hasil 2.047%.

---

As the industrial world progresses towards the Industry 5.0 phase, insurance plays a crucial role in mitigating the risks of losses that can occur due to various unforeseen events. To support this role, this study aims to determine the Incurred But Not Reported (IBNR) claim reserves, which are claims that have occurred but have not yet been reported to the insurance company, using the parametric Cape Cod method. The claim data used are run-off triangle data from the Institute of Actuaries of Australia. This method adapts the classical Cape Cod approach by incorporating premium information and the distribution parameters of claim data for more accurate estimates. The parametric Cape Cod method was chosen because it can address the shortcomings of the Chain Ladder, Bornhuetter-Ferguson, and classical Cape Cod methods, such as sensitivity to outliers, instability of estimates, and suboptimal use of premium information. The implementation process includes checking the distribution of claim cost per unit exposure using the Kolmogorov-Smirnov method and calculating dispersion parameters. The results show that the parametric Cape Cod method can provide more stable and accurate IBNR claim reserve estimates, especially in handling volatility and outliers in claim data. Prediction accuracy is measured using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), with results indicating a good level of accuracy of 2.047%."

"Penetapan premi asuransi yang wajar harus dibuat dengan melakukan evaluasi data Pengalaman masa lalu. Salah salu 1ata peqgaJatnn mna lalu yang perlu dievaluasi dalah data Pengalaman klaim. Penghitungan yang tepat dan total klaim yang terjadi, yang terdiri dan kiaim yang telah dibayar dan cadangan klaim, perlu dilakukan sebagsi dasar dan pembuatan tarif untuk penode yang akan datang. Di sini peran aktuaris sangat penting yaitu dalam hal penghitungan cadangan klaim/kerugian (loss reservlng) dan pembuatan tarif (ratemaklng).Dalam penetapan cadangan, perlu diperhatikan keterlamban dari pembayaran klaim. Keterlambatan pelaporan dan pembayaran klaim merupakan salah satu sebab perluya ketersediaan cadangan kiaim IBNR (Incurred But Not Reported) yang cukup memadai untuk memenuhi kewajiban di masa datang. Salah satu cara untuk mengestimasi cadangan kiaim IBNR adalah dengan menggunakan credibility theory. Credibility merupakan suatu konsep yang mendasari berkembangnya ilmu aktuaria dalam industri asuransi kerugian. Dalam perkembangannya, credibility untuk cadangan kiaim IBNR menjadi penting karena beberapa faktor yang menjadi pertimbangan untuk pengambilan keputusan manajemen perusahaan. Cadangan yang cukup tinggi akan menyulitkan pembuatan tarif, oleh bagian produkdi (product pricing), tarif yang tinggi akan susah dijual; oleh CEO, profit yang diharapkan tidak akan tercapai; oleh pemerintah, pajak yang kecil akan dipertanyakan. Sebaliknya jika dibuat rendah, maka dikhawatirkan tidak akan cukup memenuhi kewajiban di masa datang. Dalam karya akhir ini, penentuan estimasi cadangan klaim IBNR dengan credibility theory dilakukan dengan metode yang dikemukakan oleh De Vylder [1982]. Penelitian dilakukan pada PT Asuransi Kerugian XYZ yang merupakan salah satu market leader di industri asurasi kerugian Indonesia. Dengan menggunakan credibility theory, dapat diperoleh hasil estimasi cadangan klaim IBNR dengan tingkat kewajaran yang lebih baik dibandingkan dengan metode pencadangan lainnya sehingga dapat digunakan untuk kepentingan strategis perusahaan di masa yang akan datang."

"Skripsi ini membahas tentang penerapan prinsip itikad paling baik yang merupakan salah satu prinsip yang mendasar dan terpenting dalam perjanjian asuransi. Karena prinsip itikad paling baik mengatur tentang hak dan tanggung jawab dari tertanggung dan penanggung. Skripsi ini menganalisis perapan prinsip itikad paling baik dalam kasus sengketa klaim asuransi rangka kapal antara PT. Djakarta Lloyd Persero sebagai tertanggung dan PT. Asuransi Bringin Sejahtera Artamakmur sebagai penanggung. serta membahas atas pertimbangan hukum dari hakim dalam putusannya mengenai kasus tersebut di Tingkat Pertama Pengadilan Negeri, Banding Pengadilan Tinggi, Kasasi Mahkamah Agung, dan Peninjauan Kembali Mahkamah Agung. Penulisan skripsi ini menggunakan metode penelitian normatif hukum dengan studi pustaka. Penelitian ini menyimpulkan bahwa perusahaan asuransi tidak memiliki kewajiban untuk membayar biaya kompensasi terhadap tertanggung jika tertanggung menyembunyikan fakta-fakta material terhadap objek pertanggungan dan dapat mengakibatkan perjanjian tersebut batal demi hukum dan pertimbangan hakim bertentangan dengan prinsip itikad paling baik dalam perjanjian asuransi. Majelis Hakim menyatakan bahwa Penanggung bersalah karena Penanggung tidak melakukan kewajibannya untuk membayar biaya kompensasi kepada Tertanggung, oleh karena itu, Majelis Hakim tidak mempertimbangkan prinsip itikad paling baik, padahal prinsip itikad paling baik merupakan prinsip yang mendasar dan paling penting dalam perjanjian asuransi.

---

This thesis discusses the application of the principle of utmost good faith as the basic and one of the important principles in the insurance agreement. Because the principle of utmost good faith governs the rights and obligation of the insured and the insurer. This thesis analyzes the application of the principle of utmost good faith in the case of marine hull insurance claim dispute of PT. Djakarta Lloyd Persero as the insured and PT. Asuransi Bringin Sejahtera Artamakmur as the insurer, and the legal consideration of the court regarding the case in the First Level of the Court District Court, Appeal High Court, Cassation Supreme Court and Judicial Review Supreme Court. The Author uses research method of normative legal research with literature study.

This research concludes that the insurer did not have the liability to pay the compensation to the insured due to the concealment and non disclosure of material fact of the insurance object which is very material in the insurance agreement and leads to the automatic cancellation ldquo null and void rdquo of the insurance agreement and the legal consideration of the court was contradict with the principle of utmost good faith in insurance agreement. The Panel of Judges decided that the Insurer was guilty because the Insurer did not carry out his obligation to pay the compensation to the Insurer, therefore the the court decision did not consider regarding the principle of utmost good faith, whereas the principle of utmost good faith is the basic and important principle in insurance agreement."

"Tesis ini membahas penerapan Pasal 251 KUHD dalam perkara klaim asuransi jiwa syariah antara Efi Yusliana melawan PT Asuransi Jiwa Manulife Indonesia, dengan permasalahan mengenai penerapan Pasal 251 KUHD dalam perkara klaim asuransi jiwa syariah pada kasus terkait dan pertimbangan hukum dari hakim terkait prinsip utmost good faith dalam kasus terkait. Metode penelitian dan teori hukum yang digunakan dalam menjawab permasalahan adalah metode penelitian doktrinal, dengan teori hukum positif analitis. Hasil penelitian menunjukan bahwa Tertanggung tidak menerapkan Pasal 251 KUHD, dikarenakan Tertanggung tidak memberikan keterangan/ informasi/ fakta dengan benar dan jujur terkait riwayat kesehatannya dalam pengisian SPAJ, dan Pertimbangan hukum hakim dalam Putusan Pengadilan Tinggi DKI Jakarta Nomor 164/PDT/2018/PT.DKI dan Putusan Mahkamah Agung Nomor 930K/Pdt/2019 adalah tidak tepat, dikarenakan dalam kedua putusan tersebut telah mengesampingkan prinsip utmost good faith yang mana dalam pengisian SPAJ Tertanggung telah menyembunyikan fakta penting terkait riwayat kesehatannya. Dalam penelitian ini dapat disarankan pada saat pengisian SPAJ calon Tertanggung diharapkan dapat mengisi dan menjawab pertanyaan dengan sebenar-benarnya dan diharapkan adanya perluasan pengaturan terkait dengan Utmost Good Faith, agar tidak hanya diatur dalam Pasal 251 KUHD saja. Dengan demikian hakim diharapkan dapat memberikan pertimbangan dan memutus perkara asuransi dengan adil.

---

This thesis discusses the application of Article 251 KUHD in the case of sharia life insurance claim between Efi Yusliana and PT Asuransi Jiwa Manulife Indonesia, with research questions regarding the application of Article 251 KUHD in the case of sharia life insurance claim in related case and legal considerations from judges related to the principle of utmost good faith in related case. The research method used in answering the problem is doctrinal research method, with analytical positive legal theory. The results showed that the Insured did not apply Article 251 of the KUHD, because the Insured did not provide true and honest information/ facts related to her medical history in filling out the SPAJ, and the legal considerations of the judges in the DKI Jakarta High Court Decision Number 164/PDT/2018/PT.DKI and the Supreme Court Decision Number 930K/Pdt/2019 were incorrect, because in both decisions they had overridden the principle of utmost good faith where in filling out the SPAJ the Insured had hidden important facts related to her medical history. In this study, it can be suggested that when filling out the SPAJ, the prospective insured is expected to be able to fill in and answer questions truthfully and it is hoped that there will be an expansion of the regulation related to Utmost Good Faith, so that it is not only regulated in Article 251 of the KUHD. Thus, judges are expected to be able to consider and decide insurance cases fairly."