Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPada tahun 2014, Indonesia memulai visi baru dalam pengembangan infrastruktur secara adil di seluruh negara. Dengan visi ini, terjadi peningkatan proyek-proyek konstruksi yang juga menghasilkan peningkatan premi dan risiko terkait konstruksi. Asuransi yang bertanggung jawab untuk kelas ini adalah Construction All Risk CAR yang merupakan bagian dari asuransi rekayasa. Pemerintah belum menetapkan batasan cakupan yang merupakan ruang lingkup asuransi ini dan juga prosedur penentuan premi serta risiko kerugian asuransi konstruksi. Dengan menggunakan data historis PT. Asuransi ABC maka tesis ini akan melihat penetapan harga yang sesuai menurut model aggregate loss. Model yang kadang-kadang disebut sebagai model loss cost ini adalah salah satu metode yang umum digunakan dalam menentukan kerugian yang diharapkan untuk sebagian besar jenis risiko asuransi. Metode ini menggunakan data historis untuk menentukan premi murni yang benar yang perlu diterapkan atas sekelompok risiko. Hasil penelitian ini menunjukkan premi yang seharusnya diberikan oleh PT. ABC jika menggunakan metode aggregate loss berbeda dengan kondisi pasar dimana premi yang digunakan jauh lebih rendah. Hal ini diharapkan dapat menjadi masukan dalam keputusan penutupan premi yang akan datang.

---

ABSTRACTIn 2014, Indonesia has been embarking a new vision of equitable infrastructure development across the country. With this vision, there is an increase in infrastructure related construction projects which also result in increased premiums and risks related to construction. The insurance responsible for this class is Construction All Risk CAR which is part of engineering insurance. The government has not set limits on coverage that is the scope of this insurance as well as procedures for determining the premiums and risks of construction insurance losses. This thesis will see the appropriate pricing according to aggregate loss model by using historical data of PT. ABC Insurance. The aggregate loss model or sometimes referred to as loss cost is one of the commonly used methods of determining the expected losses for most types of insurance risk. This method uses historical data to determine the true premium that needs to be applied to a group of risks. The results of this study indicate the premium that should be given by PT. ABC if using aggregate loss method is different from market conditions where the premiums used are much lower. This is expected to be an input in the decision to determine the given premium "

"Industri asuransi saat ini berkembang dengan pesat, seiring dengan makin meningkatnya kesadaran masyarakat untuk berasuransi. Hal ini didukung pula dengan adanya potensi pasar di Indonesia yang cukup besar, dimana jumlah penduduk. yang besar memberikan peluang yang juga besar bagi perkembangan industri ini di masa datang. Perkembangan industri asuransi di Indonesia dapat dilihat dalam kurun waktu 5 tahun belakangan ini, dimana perkembangan premi bruto mengalami pertumbuhan rata-rata sebesar 26,08 % dan total kekayaan Industri asuransi mengalami pertumbuhan rata-rata 16,9 %. Untuk mendukung kelangsungan usahanya, perusahaan asuransi memperhatikan eksposure dari perkembangan usaha terhadap tingkat kesehatan keuangannya. Salah satu indikator kesehatan keuangan perusahaan asuransi adalah dengan melihat loss ratio perusahaan. Loss ratio yang cukup stabil akan mendorong perusahaan asuransi untuk dapat mengelola risiko dan mengembangkan usahanya. Salah satu upaya untuk menstabilkan loss ratiovadalah dengan cara melakukan pemindahan risiko kepada perusahaan reasuransi melalui mekanisme reasuransi. Secara umum dapat dikatakan bahwa laju kenaikan beban klaim cenderung lebih tinggi daripada laju kenaikan pendapatan premi. Hal ini disebabkan oleh karena perusahaan asuransi tidak dapat dengan leluasa menetapkan preminya. Untuk itu perlu kiranya dilakukan analisa trend terhadap laju pertumbuhan loss ratio dan menentukan proyeksinya. Analisa trend deret berkala terbadap loss ratio dilakukan dengan model peramalan kuantitatif linier, kuadrat dan eksponensial. Dari ketiga model tersebut dilakukan penghitungan Mean Absolute Deviation (MAD) untuk menentukan model peramalan yang terbaik. Dengan menambahkan beberapa asumsi yang diperlukan, maka basil proyeksi loss ratio dapat dipergunakan untuk menghitung proyeksi basil underwriting bersih pada berbagai metoda reasuransi. Pada perusabaan asuransi kerugian PT. ABC mekanisme reasuransi dengan metoda quota share digunakan pada asuransi kendaraan bermotor. Berdasarkan data tahun 1997 sampai dengan 2002 dan ditambahkan beberapa asumsi, maka dapat dilakukan perhitungan basil underwriting bersih-nya untuk membandingkan ke-empat metoda reasuransi yaitu : quota share, surplus, excess of loss dan stop loss. Dari basil perhitungan yang dilakukan dan basil analisa dari berbagai tolok ukur maka metoda excess of loss dianggap metoda reasuransi yang paling baik dan cocok untuk asuransi kendaraan bermotor PT. ABC. Berdasarkan basil perhitungan proyeksi underwriting bersih dengan proyeksi loss ratio pada asuransi kendaraan bermotor PT. ABC diketahui bahwa pilihan terhadap metoda excess of loss sebagai metoda reasuransi tetap lebih baik dan cocok untuk asuransi kendaraan bermotor PT. ABC daripada metoda quota share. "

"Setiap hari masyarakat dihadapkan pada risiko kehilangan, kegagalan, bahkan kematian akibat kecelakaan lalu lintas. Cara mengatasi ketidakpastian dan mengendalikan risiko kecelakaan lalu lintas jalan adalah dengan mengalihkan risiko tersebut kepada pihak atau perusahaan lain yang disebut asuransi. Memperkirakan kerugian agregat penting bagi perusahaan asuransi untuk memprediksi kewajiban dan mengukur tingkat kecukupan dana perusahaan. Kerugian agregat pada asuransi kecelakaan lalu lintas dapat dihitung berdasarkan dua variabel, severity klaim dan frekuensi klaim. Severity klaim dan frekuensi klaim memiliki jenis distribusi yang berbeda dan terkadang memiliki hubungan yang saling mempengaruhi, sehingga tidak mudah untuk memodelkannya. Salah satu metode analisis statistik yang digunakan untuk menggabungkan dua distribusi data berbeda yang saling berkaitan adalah metode copula. Melalui studi kasus pada perusahaan asuransi PT XYZ, kerugian agregat akan dihitung dengan menggunakan model berbasis copula. Penentuan model terbaik dan akurasi model ditentukan berdasarkan Akaike Information Criterion (AIC), Root Mean Square Error (RMSE) terkecil, dan uji Vuong. Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh bahwa model copula Clayton merupakan model terbaik untuk memperkirakan kerugian agregat pada perusahaan asuransi PT XYZ dimasa yang akan datang.

---

Every day people are faced with the risk of loss, failure, and even death due to traffic accidents. The way to overcome uncertainty and control the risk of road traffic accident is by transferring the risk to another party or company called insurance. Estimating aggregate losses is important for insurance companies to predict liabilities and measure the level of adequacy of company funds. Aggregate losses on traffic accident insurance can be calculated based on two variables, claim severity and claim frequency. Claim severity and claim frequency have different types of distribution and sometimes have relationships that affect each other, so it's not easy to model it. One of the statistical analysis methods used to combine two different data distributions that are related is the copula method. Through a case study on the insurance company PT XYZ, aggregate losses will be calculated using a copula based model. The best model is determined based on the smallest value of Akaike Information Criterion (AIC) and Root Mean Square Error (RMSE) and also by Vuong test. Based on the analysis, explain that Clayton copula is the best model to estimate aggregate losses at the insurance company PT XYZ in the future."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis risiko dan rencana pengendalian pada proses pemilihan penyedia barang/jasa oleh Unit Layanan Pengadaan Kementerian Luar Negeri. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kualitatif dengan pendekatan studi kasus. Pengumpulan data dilakukan melalui focus group discussion dan penyebaran kuesioner kepada pemilik risiko yaitu Kelompok Kerja ULP. Hasil dari penelitian ini adalah proses pemilihan penyedia barang/jasa oleh ULP termasuk dalam kategori risiko sedang dan memiliki 39 tiga puluh sembilan risiko yang terdiri dari 5 lima risiko termasuk dalam kategori tinggi, 30 tiga puluh risiko termasuk dalam kategori sedang, dan 4 empat risiko termasuk dalam kategori rendah. Respon yang dipilih untuk mengurangi terjadinya risiko yaitu mengurangi tingkat kemungkinan, mengurangi tingkat dampak, dan kombinasi dari kedua respon tersebut.

---

ABSTRACTThe aim of this research is to analyze the risk and control plan in supplier selection process of goods services by Procurement Services Unit at Ministry of Foreign Affairs. The method used in this research is qualitative method with case study approach. Data are collected through focus group discussion and questionnaires to the risk owner Working Group of Procurement Services Unit . The result of this research is the supplier selection process of goods services by procurement services unit included in moderate risk category and have 39 risks consist of 5 risk in high category, 30 risks in medium category, and 4 risks in low category. Selected responses to reduce the risk are reducing the level of likelihood, reducing the level of consequences, and the combination of both responses."

"ABSTRACTMemberikan proteksi terhadap kemungkinan terjadinya kerugian merupakan hal yang sangat penting dalam setiap perusahaan asuransi. Perusahaan asuransi dapat mengestimasi semua risiko yang mungkin dihadapi dengan alat ukur risiko. Value-at-Risk merupakan salah satu alat ukur risiko dalam industri asuransi, yang didefinisikan sebagai kuantil dari distribusi total kerugian. Sebagai kuantil, dapat menjadi kurang representatif apabila terdapat banyak nilai kerugian yang melebihi dikarenakan informasi kerugian pada ekor kanan distribusi tidak tergambarkan dengan baik. Untuk itu, diperkenalkan Tail Value-at-Risk yang merata-ratakan besarnya kerugian yang lebih besar daripada. Penggunaan membantu perusahaan untuk memperoleh gambaran mengenai modal yang harus disiapkan untuk mengatasi risiko yang dapat terjadi. Estimasi risiko yang lebih baik juga dapat dilakukan dengan memanfaatkan teori kredibilitas, yang mengombinasikan risiko individu dan risiko kelompok pemegang polis dengan bobot tertentu. Bobot yang tepat diperoleh melalui peminimuman antara parameter yang memprediksi kerugian di masa depan dan penaksirnya. Secara umum, penelitian ini membahas mengenai model berdasarkan teori kredibilitas Bühlmann beserta penaksir dari parameter-parameter model tersebut. Risiko individu direpresentasikan dengan individu, sementara risiko kelompok direpresentasikan dengan rata-rata individu dalam suatu kelompok. Penerapan model ini dilakukan dengan menggunakan data klaim dari salah satu perusahaan asuransi di Indonesia.

---

ABSTRACTProviding protection against losses is important issue in every insurance company. Insurance company could estimate all risks which must be faced by risk measures. Value-at-Risk as one of risk measures that is used in insurance industry, is defined as quantile of aggregate losses distribution. As a quantile, could be less representative if there are losses which far exceed because losses in the right tail distribution cannot be well-explained. For this reason, which averages losses that are greater than was introduced. Using, insurance company could obtain approximation of capital needed due to certain losses which possibly happen. Better risk estimation could also be obtained by credibility theory, which combines both individual and group risk information with certain weights. The proper weights are obtained by minimizing the expected squared error between parameter used to predict future losses and its estimator. In general, Credible model based on credibility theory and the parameters estimator will be derived in this research. Individual risk is represented by certain policyholders meanwhile, group risk is represented by average of every policyholders. Numerical simulation based on one of the insurance companys claim data in Indonesia will also be demonstrated."

"Asuransi jiwa kartu kredit daIam perbankan termasuk kategori asuransi kumpuIan (group insurance). Studi ini bertujuan untuk meIakukan estimasi perhitungan premi Ianjutan asuransi jiwa kartu kredit. DaIam menghitung premi asuransi kumpuIan, metode pengaIaman kIaim (experience rating) dipergunakan untuk mengetahui besaran kIaim yang teIah terjadi di masa IaIu dan menggunakan haI tersebut sebagai dasar perhitungan premi di periode seIanjutnya. Metode Loss Ratio merupakan saIah satu metode yang paIing sering digunakan untuk menentukan trend factor daIam experience rating. Metode ini digunakan dengan membandingkan antara besarnya kerugian/kIaim yang terjadi dengan premi yang diperoIeh perusahaan asuransi. Dalam menghitung expected claim cost rate dari suatu asuransi kumpulan, seorang aktuaris juga dapat menggunakan metode campuran (blended rating) yang merupakan perencaanaan penetapan premi berdasarkan manual rating yang disesuaikan dengan experience rating. Sampel daIam peneIitian ini adaIah debitur kartu kredit dari sebuah perbankan swasta di Indonesia dengan periode pengamatan adaIah antara tahun 2016 – 2019. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah partisipan pengguna asuransi jiwa kartu kredit, nilai klaim asuransi dari tahun ke tahun, nilai premi asuransi, dan nilai biaya asuransi. Hasil penelitian menunjukan bahwa estimasi besaran premi lanjutan dari sebelumnya sebesar 0,4% menurun menjadi 0,25% - 0,26% berdasarkan metode loss ratio dan menjadi 0,22% - 0,31% berdasarkan metode blended rating.

---

Credit card life insurance in banking belongs to the group insurance category. This study aims to estimate the premium calculation for Advanced Credit Card Life Insurance. In calculating group insurance premiums, the experience rating method is used to determine the number of claims that have occurred in the past and use this as the basis for calculating premiums in the next period. The Loss Ratio method is one of the most frequently used methods to determine the trend factor in the experience rating. This method is used by comparing the number of losses/claims that occur with the premiums obtained by the insurance company. In calculating the expected claim cost rate of group insurance, an actuary can also use a mixed method (blended rating) which is a premium determination plan based on a manual rating that is adjusted to the experience rating. The sample in this study is credit card debtors from a private bank in Indonesia with an observation period between 2016 – 2019. The variables used in this study are the number of participants using credit card life insurance, the value of insurance claims from year to year, the value of insurance premiums, and the value of insurance costs. The results showed that the estimated premium continued from the previous 0.4% decreased to 0.25% - 0.26% based on the loss ratio method and became 0.22% - 0.31% based on the blended rating method."

"[ABSTRAKPenting bagi perusahaan asuransi untuk memastikan kecukupan modalnya untuk menanggung risiko yang ada. Salah satu risiko yang perlu diperhatikan oleh perusahaan adalah risiko munculnya kewajiban klaim dimasa yang akan datang.Peraturan yang saat ini berlaku untuk mengukur kecukupan modal perusahaan adalah Modal Minimum Berbasis Risiko yang diatur oleh OJK. Dalam ketentuan ini, diatur risiko investasi, risiko mata uang, risiko underwriting, dan beberapa risiko lainnya. Risiko underwriting diukur dalam Risiko Liabilitas Asuransi dengan mempertimbangkan premi dan klaim.Dalam ketentuan Solvency II, risiko pasar, risiko kredit, dan risiko underwriting juga diukur oleh perusahaan asuransi untuk memastikan kecukupan modal dengan mengukur tingkat kerugian maksimum pada tingkat kepercayaan tertentu. Faktor-faktor di dalam risiko underwriting yang perlu diperhitungkan adalah risiko premi, risiko cadangan, dan risiko katastropik. Formula standar sesuai solvency II dapat dijadikan patokan untuk mengukur risiko underwriting dan melihat kecukupan modal perusahaan.

---

ABSTRACTIt is vital for insurance companies to ensure the adequacy of its capital to cover potential risks. One of the risks that need to be considered by the company is the risk of claims liability in the future.Regulation currently in force for measuring capital adequacy of the company is the Risk-Based Capital Adequacy regulated by the Financial Services Authority (OJK). In this provision, it takes into consideration regulated investment risk, currency risk, underwriting risk, and other risks.While stated in Solvency II provisions, market risk, credit risk and underwriting risk is also need to be measured by the insurance company to ensure capital adequacy. This is done by calculating the maximum level of loss at certain level of confidence. Factors in the underwriting risk which need to be taken into account is premium risk, reserve risk and catastrophic risk. Appropriate standard formula solvency II can be used as a benchmark to measure its underwriting risk and ensure capital adequacy., It is vital for insurance companies to ensure the adequacy of its capital to cover potential risks. One of the risks that need to be considered by the company is the risk of claims liability in the future.Regulation currently in force for measuring capital adequacy of the company is the Risk-Based Capital Adequacy regulated by the Financial Services Authority (OJK). In this provision, it takes into consideration regulated investment risk, currency risk, underwriting risk, and other risks.While stated in Solvency II provisions, market risk, credit risk and underwriting risk is also need to be measured by the insurance company to ensure capital adequacy. This is done by calculating the maximum level of loss at certain level of confidence. Factors in the underwriting risk which need to be taken into account is premium risk, reserve risk and catastrophic risk. Appropriate standard formula solvency II can be used as a benchmark to measure its underwriting risk and ensure capital adequacy.]"