Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Monopoli merupakan penguasaan atas produksi dan atau pemasaran barang atau jasa. Tindakan monopoli pasar dapat menyebabkan matinya persaingan dalam pasar yang dapat membawa dampak yang merugikan. Monopoli ini tidak hanya dapat dilakukan oleh perusahaan swasta saja, melainkan juga perusahaan negara atau BUMN. Penerapan asuransi ganti kerugian pihak ketiga kendaraan bermotor di Indonesia dilaksanakan melalui Undang-undang Dana Pertanggungan Wajib Kecelakaan Lalu Lintas Jalan. Sifat dari pelaksanaan asuransi ganti kerugian pihak ketiga kendaraan bermotor ini bersifat wajib bagi setiap pemilik kendaraan bermotor lalu lintas jalan, yang dikuasai dan dikelola oleh perusahaan negara yang ditunjuk untuk menyelenggarakan program ini, yaitu PT Jasa Raharja. Pemerintah berargumen bahwa belum kondisi sosial ekonomi masyarakat yang belum memadai, sehingga penunjukan perusahaan negara dimaksud agar dapat memastikan tersedianya asuransi ganti kerugian pihak ketiga kendaraan bermotor. Pada kenyataannya, pelaksanaan secara monopoli ini terdapat beberapa kelemahan, seperti pelayanan yang kurang baik, birokrasi yang panjang, dan tidak terpenuhinya perlindungan sebagai tujuan awal dari penunjukan PT Jasa Raharja. Hal ini disebabkan tidak terdapat persaingan dalam pasar tersebut. Pelaksanaan dari asuransi ganti kerugian pihak ketiga kendaraan bermotor ini belum dilaksanakan secara efisien dan berorientasi pada pasar.

---

Monopoly is control over the production and or marketing of goods or services. An act of market monopoly can lead to the elimination of competition in the market which can have a negative impact. This monopoly can not only be carried out by private companies, also state companies or BUMN. The implementation of third-party insurance of motor vehicles in Indonesia is implemented through Law Compulsory Insurance Fund for Road Traffic Accidents.  The nature of the implementation of third-party motor vehicle indemnity insurance is mandatory for every owner of a road traffic motor vehicle, which is controlled and managed by a state company appointed to organize this program, namely PT Jasa Raharja. The government argues that the socio-economic conditions of the community are not yet adequate, so the appointment of a state company is intended to ensure the availability of third-party compensation insurance for motorized vehicles. In reality, the implementation of this monopoly has several weaknesses, such as poor service, long bureaucracy, and non-fulfilment of protection as the initial purpose of the monopoly. This is due there is no competition in the market. The implementation of third-party motor vehicle indemnity insurance has not been implemented in an efficient and market-oriented manner. "

"Skripsi ini menganalisis penerapan sistem pengendalian manajemen dengan menggunakan levers of control pada PT Jasa Raharja (Persero) yang dikaitkan dengan siklus hidup perusahaan pada saat ini. Penelitian ini adalah penelitian deskriptif-kualitatif dengan menggunakan data primer dan sekunder. Penelitian ini berkesimpulan bahwa PT Jasa Raharja (Persero) telah memiliki sistem pengendalian manajemen yang lengkap, yaitu internal control, diagnostic control systems, business conduct boundaries, belief systems, strategic conduct boundaries, dan interactive control systems, sesuai dengan posisi perusahaan pada siklus hidup perusahaan saat ini.

---

This research analyse the implementation of management control systems using levers of control at PT Jasa Raharja (Persero) in relation with current organization life cycle. This research is descriptive-qualitative that uses primary and secondary data. The conclution of this research is that PT Jasa Raharja (Persero) already have adequate management control systems, such as internal control, diagnostic control systems, business conduct boundaries, belief systems, strategic conduct boundaries, and interactive control systems, with company position of the current business life cycle."

"Sejak dikenalkan pada tahun 1964, pertanggungan wajib kecelakaan lalu lintas jalan (PWKLLJ) diselenggarakan secara monopolistik oleh negara melalui PT Jasa Raharja. Kini, mekanisme tersebut telah diubah melalui UU Perasuransian—disahkan pada tahun 2014—yang mengharuskan PWKLLJ diselenggarakan secara kompetitif. Penelitian ini menjawab persoalan perubahan norma hukum yang timbul pada penyelenggaraan program asuransi wajib, khususnya PWKLLJ, di Indonesia. Dengan menggunakan metode doktrinal dan analisis komparatif, tulisan ini mengungkap bagaimana politik hukum asuransi mengalami pergeseran dan bagaimana pengaturan hukum asuransi tersebut seharusnya dieksekusi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa UU Perasuransian telah mempertegas pemisahan asuransi wajib komersial dari kelompok asuransi sosial. Meskipun begitu, PWKLLJ masih diselenggarakan secara monopolistik oleh PT Jasa Raharja karena adanya kekosongan hukum. Kekosongan hukum yang dimaksud terjadi karena para pembentuk undang-undang masih belum konsisten dalam mengubah politik hukum PWKLLJ yang sebelumnya berlandaskan pada prinsip perlindungan sosial ‘asuransi sosial’ ke aspek kompetitif ‘asuransi wajib komersial’. Sebagai respons atas kekosongan hukum tersebut, Penulis menghadirkan preskripsi mengenai perubahan atas Undang-Undang Nomor 34 Tahun 1964 yang bisa diterapkan dengan melihat penyelenggaraan asuransi serupa di negara Belanda dan Tiongkok. Transformasi hukum asuransi kendaraan bermotor di Indonesia menjadi hal yang sangat mendesak untuk dilakukan demi menegakkan kepastian hukum sehingga kesejahteraan rakyat menjadi keniscayaan.

---

Since its inception in 1964, compulsory motor third-party liability insurance (MTPL) in Indonesia has been monopolized by the state through PT Jasa Raharja. This arrangement has undergone a transformation with the enactment of the Insurance Law in 2014, which mandates a competitive framework for MTPL. This research addresses the legal implications arising from this shift, particularly in the context of compulsory insurance programs in Indonesia. Employing a doctrinal and comparative analysis, this paper explores the evolution of insurance law policy and how these legal provisions should be implemented. The findings reveal that the Insurance Law has clearly delineated commercial compulsory insurance from social insurance. However, MTPL remains a monopoly of PT Jasa Raharja due to a legal vacuum. This vacuum arises from the inconsistency in the legislative efforts to transition MTPL from a social security-based system to a competitive commercial insurance model. In response to this legal gap, this paper proposes amendments to Law No. 34 of 1964, drawing on examples from the Netherlands and China. A legal transformation of motor vehicle insurance in Indonesia is imperative to ensure legal certainty and promote public welfare."

"Asuransi atau pertanggungan berasal dari bahasa Belanda yaitu ?verzekering?, dan dalam bahasa inggris disebut insurance. Terdiri atas dua belah pihak yaitu tertanggung dengan istilah verzekerde atau insured sebagai pihak yang mengalihkan risiko kepada pihak lain, dan penanggung dengan istilah verzekeraar atau insurer sebagai pihak penerima peralihan risiko dengan menerima pembayaran yang disebut premi. Asuransi sosial atau wajib merupakan bentuk asuransi yang sepenuhnya ditangani oleh pemerintah, melalui Undang-undang 33 dan 34 Tahun 1964 juncto Peraturan Pemerintah 17 dan 18 Tahun 1965, menunjuk PT Jasa Raharja sebagai pelaksana tunggal asuransi sosial angkutan umum dan kecelakaan lalu lintas di Indonesia. Pemerintah bertujuan untuk menyejahterakan sekelompok orang yang mempunyai kedudukan tertentu dalam masyarakat dan menyediakan suatu jaminan tertentu kepada seseorang atau anggota masyarakat yang menderita kerugian dalam memperjuangkan hidup dan keluarganya. Sejak berlakunya Undang-undang Nomor 5 Tahun 1999 tentang Larangan Pratek Monopoli dan Persaingan Usaha Tidak Sehat telah berlaku pada 5 Maret 2000, larangan praktek monopoli yang dapat merugikan kegiatan ekonomi bangsa semakin ditingkatkan. PT Jasa Raharja adalah salah satu BUMN yang menurut KPPU melakukan praktek monopoli tidak sehat yang dilindungi Undang-undang. Pemberian hak monopoli kepada Jasa Raharja melalui Undang-undang dimaksudkan untuk menjamin tersedianya layanan jasa santunan kepada penumpang yang mengalami kecelakaan. Namun, saat ini setelah pelaku pasar semakin kompleks, pemberian hak monopoli itu dinilai sudah tidak tepat, terutama setelah Indonesia resmi menjadi anggota organisasi perdagangan dunia dengan diratifikasinya Undang-undang Nomor 7 Tahun 1994 tentang Pengesahan Agreement Establishing The World Trade Organization pada tanggal 2 November 1994."

"Surat Edaran OJK No.21/SEOJK.05/2015 mengatur mengenai tarif batas bawah premi asuransi yang menentukan harga minimum yang boleh ditetapkan perusahaan asuransi dalam menjual premi asuransinya. Ketentuan ini menimbulkan potensi terjadinya praktik persaingan usaha yang tidak sehat karena perusahaan asuransi akan menetapkan harga premi pada batas bawah yang telah ditentukan, meskipun perusahaan tersebut ternyata lebih efisien dan mampu menjual produk dengan harga premi yang lebih murah dari batas bawah yang ditetapkan. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, ditemukan bahwa perusahaan asuransi telah terbukti melakukan praktik perjanjian penetapan harga yang dilarang secara per se illegal oleh UU No. 5 tahun 1999. Akan tetapi, meskipun telah terbukti, praktik tersebut pada akhirnya dapat dibenarkan, sebab hal tersebut dikecualikan dari ketentuan hukum persaingan usaha atas dasar melaksanakan peraturan perundangundangan yang berlaku dan tidak melanggar ketentuan yang telah ditetapkan.

---

OJK Circular Letter No.21/SEOJK.05/2015 stipulates lowest limit tarif in insurance premium, which determines a particular minimum premium that could be charged by insurance companies in selling insurance. The contents of this OJK Circular Letter creates a potential unfair trade practices between insurance companies, because they will sell their product at the set limit tarif, despite the fact that they are being more efficient and hence capable of selling their product at a price that is lower than the set limit tarif.

The result of this research shows that insurance companies have evidently conducted unfair trade practices, in the form of "price fixing agreement", which is not allowed "per se illegal" by Indonesian Competition Law No. 5 of the year 1999. Albeit evidently proved, those practices are eventually justified, because they have been excluded from the Competition Law provision on the basis of implementing other prevailing law and therefore no regulations have been violated."

"Permasalahan utama yang sering dihadapi oleh perusahaan asuransi adalah mengestimasi cadangan klaim. Perhitungan estimasi cadangan klaim yang dilakukan secara kurang tepat akan memengaruhi kelangsungan usaha dari perusahaan asuransi. Metode estimasi cadangan klaim yang paling sering digunakan di dunia asuransi adalah metode Chain-Ladder dan variasinya. Selain metode tersebut, Peters, Targino dan Wuthrich (2017) mengembangkan metode yaitu gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder. Metode ini merupakan metode Bayesian Chain-Ladder yang menggunakan distribusi gamma yang memiliki rentang prediksi cadangan klaim yang relatif kecil.

Pada penelitian ini penghitungan terhadap rentang prediksi cadangan klaim dilakukan menggunakan model gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder. Tujuan utama pada penelitian ini yaitu menerapkan proses penghitungan rentang prediksi dengan model gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder pada konteks perusahaan asuransi XYZ di Indonesia, serta membandingkannya dengan metode Chain-Ladder. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data klaim produk asuransi kendaraan bermotor perusahaan asuransi XYZ tahun 2014 sampai dengan 2016. Hasil rentang prediksi berdasarkan nilai MSEP model gamma-gamma Bayesian chain-ladder tahun 2014 sampai dengan 2016 relatif lebih kecil dibandingkan dengan MSEP chain-ladder model Mack.

---

The Main problem often faced by insurance companies is estimating claim reserve. The calculation of claim reserve that is undertaken inaccurately will affect the business operations of the insurance company. The claim reserve estimation method that is commonly undertaken called Chain-Ladder method and its variations. Besides, Peters, Targino and Wuthrich (2017) develop a method namely gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder. This is a Bayesian Chain-Ladder method that uses a gamma distribution and has the prediction range of claim reserve that relatively small.

This research performs the calculation of the prediction range claim reserve that uses the gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder model. The main purpose of this research is implementing the process of calculation prediction range with the gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder model in the context of XYZ insurance companies in Indonesia, and compare it with the Chain-Ladder classic method. The data used in this study is the claim data for motor vehicle insurance products for XYZ insurance companies from 2014 to 2016. The results of the prediction range based on the MSEP value of the gamma-gamma Bayesian Chain-Ladder model from 2014 to 2016 relatively smaller compared to the Macks MSEP chain-ladder model."

"Tesis ini membahas PT Jasa Raharja penyelenggara program jaminan perlindungan dasar berupa Dana Pertanggungan Wajib Kecelakaan Penumpang berdasarkan UU No.33/1964 dan Dana Kecelakaan Lalu Lintas Jalan berdasarkan UU No.34/1964 dengan pokok permasalahan 1 apakah prinsip-prinsip jaminan sosial dalam penyelenggaran program Dana Pertanggungan Wajib Kecelakaan Penumpang dan Dana Kecelakaan Lalu Lintas Jalan telah memenuhi prinsip-prinsip jaminan sosial dan 2 bagaimanakah bentuk badan hukum penyelenggara yang ideal bagi program Dana Pertanggungan Wajib Kecelakaan Penumpang dan Dana Kecelakaan Lalu Lintas Jalan yang diselenggarakan oleh PT Jasa Raharja, apakah sebaiknya dikelola dalam bentuk Badan Penyelenggara Jaminan Sosial atau tetap berbadan hukum Perseroan Terbatas?. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian yuridis normatif dengan menggunakan data sekunder dan Teori Hukum Progresif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penyelenggaraan program Dana Pertanggungan Wajib Kecelakaan Penumpang berdasarkan UU No.33/1964 dan Dana Kecelakaan Lalu Lintas Jalan berdasarkan UU No.34/1964 telah memenuhi prinsip-prinsip jaminan sosial sebagaimana dimaksud dalam undang-undang tentang Sistem Jaminan Sosial Nasional, tetapi bentuk badan hukum PT Jasa Raharja yang saat ini berbentuk Perseroan Terbatas (PT) belum ideal. Usulan dari penelitian ini adalah supaya bentuk badan hukum PT Jasa Raharja disesuaikan untuk dirubah menjadi badan hukum publik Penyelenggara Jaminan Sosial yang langsung bertanggung jawab kepada Presiden.

---

This thesis discusses PT Jasa Raharja, the organizer of the basic protection insurance program in the Passengers Accident Obligatory Insurance Fund based on Act No.33/1964 and Road Traffic Accident Fund based on Act No.34/1964 with the main problem 1 what are the principles of social security in the program implementation the Passengers Accident Obligatory Insurance Fund and Road Traffic Accident Fund have met the principles of social security and 2 what is the ideal form of the organizing legal entity for the Passengers Accident Obligatory Insurance Fund and Road Traffic Accident Fund organized by PT Jasa Raharja, should it be managed? in the form of a Social Security Administering Body or remains a Limited Liability Company ?. The method used in this research is a normative juridical research method using secondary data and Progressive Legal Theory. The results of this study indicate that the implementation of the Passengers Accident Obligatory Insurance Fund based on Act No.33/1964 and Road Traffic Accident Fund based on Act No.34/1964 has fulfilled the social security principles referred to in the law on the National Social Security System. However, the legal form of PT Jasa Raharja, which is currently in the form of a Limited Liability Company, is not yet ideal. The suggestion of this research is that the form of PT Jasa Raharja's legal entity be adjusted to be converted into a Social Security Provider public legal entity that is directly responsible to the President."

"Tantangan besar dalam mengembangkan model prediktif yang baik untuk prediksi klaim asuransi kendaraan bermotor adalah adanya missing values dalam data. Berbagai algoritma pembelajaran mesin telah diteliti untuk mengatasi masalah missing values ini. XGBoost merupakan salah satu teknik Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) yang terbukti unggul dibandingkan metode imputasi seperti K-Nearest Neighbors (KNN) dan mean imputation. Namun, XGBoost memiliki beberapa keterbatasan, seperti waktu pemrosesan yang lebih panjang dan perlunya untuk melakukan one-hot encoding pada variabel kategorikal. Keterbatasan yang dimiliki oleh metode XGBoost dapat diatasi oleh metode LightGBM. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja metode XGBoost dan LightGBM dalam memprediksi klaim asuransi kendaraan bermotor pada data yang mengandung missing values. Dataset yang digunakan berasal dari klaim asuransi kendaraan bermotor perusahaan Porto Seguro yang terdiri yang memiliki missing values hingga 70%. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan metrik Normalized Gini score dan training time. Penelitian ini membandingkan dua pendekatan dalam menangani missing values: tanpa imputasi dan dengan imputasi mean. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode XGBoost tanpa imputasi missing values memberikan kinerja terbaik dengan nilai Normalized Gini tertinggi sebesar 0,2735. Namun, XGBoost tanpa imputasi membutuhkan waktu training yang lebih lama, yaitu rata-rata 15,5841 detik. Metode LightGBM tanpa imputasi juga menunjukkan kinerja yang baik dengan nilai Normalized Gini sebesar 0,2559 dan waktu training yang lebih singkat dengan rata-rata 4,0521 detik. Pada data tanpa imputasi, XGBoost secara mutlak tetap menunjukkan kinerja terbaik dengan nilai Normalized Gini tertinggi baik pada data yang tidak diimputasi maupun telah diimputasi. LightGBM, meskipun memiliki Normalized Gini yang sedikit lebih rendah, namun lebih efisien dalam waktu training dengan waktu training hampir 4 kali lebih cepat dibandingkan XGBoost. XGBoost tanpa imputasi memberikan hasil prediksi yang lebih akurat. LightGBM tanpa imputasi menunjukkan efisiensi dalam waktu training dengan sedikit penurunan dalam Normalized Gini (6,88%) dibandingkan dengan XGBoost tanpa imputasi. Disimpulkan bahwa jika prioritas utama adalah kemampuan prediktif yang lebih baik, maka XGBoost tanpa imputasi adalah pilihan yang lebih baik. Namun, jika efisiensi waktu training menjadi prioritas utama, maka LightGBM tanpa imputasi dapat menjadi alternatif yang sangat baik karena mampu melakukan proses training dengan lebih cepat secara signifikan tanpa kehilangan kemampuan prediktif (dalam konteks ini Normalized Gini) yang signifikan.

---

The primary challenge in developing robust predictive models for motor vehicle insurance claims lies in the presence of missing values within the dataset. Several machine learning algorithms have been explored to address this issue, with XGBoost—a gradient-boosted decision tree (GBDT) technique—demonstrating superior performance compared to traditional imputation methods such as K-Nearest Neighbors (KNN) and mean imputation. However, XGBoost is constrained by certain limitations, including longer processing times and the requirement for one-hot encoding of categorical variables. These limitations can be mitigated by employing the LightGBM method. This study aims to evaluate the performance of XGBoost and LightGBM in predicting motor vehicle insurance claims in datasets containing missing values. The dataset utilized in this research is sourced from Porto Seguro’s motor vehicle insurance claims, which contains up to 70% missing values. The model performance is assessed using two key metrics: the Normalized Gini score and training time. The study compares two approaches to handling missing values: without imputation and with mean imputation.The findings reveal that XGBoost without imputation achieves the highest predictive performance, with a Normalized Gini score of 0.2735. However, this approach also entails a longer training time, averaging 15.5841 seconds. LightGBM without imputation, while producing a slightly lower Normalized Gini score of 0.2559, demonstrates superior efficiency, with a significantly reduced training time of 4.0521 seconds on average. In scenarios without imputation, XGBoost consistently delivers the highest predictive performance, both for non-imputed and imputed data. While LightGBM exhibits a marginally lower Normalized Gini score, it offers substantial improvements in training efficiency, with training times nearly four times faster than those of XGBoost. In conclusion, XGBoost without imputation provides the most accurate predictions, making it the preferable choice when predictive performance is the primary objective. However, when the primary concern is training time efficiency, LightGBM without imputation emerges as a strong alternative, offering a significant reduction in training time with only a modest decrease (6.88%) in predictive accuracy, as measured by the Normalized Gini score, compared to XGBoost without imputation."

"Saat ini pertumbuhan kendaraan bermotor semakin meningkat setiap tahunnya. Semakin banyaknya kendaraan bermotor jika tidak diikuti dengan kedisiplinan berkendara akan membuat angka kecelakaan meningkat. Tingkat kecelakaan yang semakin tinggi membuat orang ingin mendapatkan rasa aman dalam berkendara. Asuransi kendaraan bermotor memberikan perlindungan kepada nasabah asuransi dalam berkendara. Manfaat asuransi akan dirasakan oleh nasabah saat terjadinya klaim. Saat ini masih terjadi masalah dalam penyelesaian klaim asuransi kendaraan bermotor yaitu masalah dalam turunnya surat perintah kerja ke bengkel dan proses pembayaran yang lama. Penelitian ini membahas pengurangan waktu proses penyelesaian klaim asuransi kendaraan bermotor menggunakan metode value stream mapping sehingga pemborosan yang terjadi pada setiap proses dapat diketahui dan dapat dihilangkan. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan proses penyelesaian klaim asuransi kendaraan bermotor yang lebih cepat dengan tetap memperhatikan ketentuan dalam polis asuransi. Membuat proses turunnya surat perintah kerja dan proses pembayaran menjadi lebih cepat dengan menghilangkan non value added activity. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Value Stream Mapping. Hasil penelitian ini adalah dengan menggabungkan proses laporan klaim dan pembuatan NOL (Notification Of Loss), waktu turunnya SPK (Surat Perintah Kerja) menjadi 2 hari dari sebelumnya paling cepat 5 hari dan dengan memaksimalkan sistem online star jasindo, proses pembayaran klaim asuransi kendaraan bermotor dapat diselesaikan dalam waktu 11 hari dari sebelumnya paling cepat 14 hari.

---

Currently the growth of motor vehicles is increasing every year. Increasing number of vehicles if not followed with discipline drive will make the number of accidents increases. Higher accident rate makes people want to get a sense of safety in driving. Motor vehicle Insurance provides insurance protection to customers in the drive. Insurance benefits will be felt by customers as incurred claims. While this is still a Problem occurred in motor insurance claims settlement of the issue of the decline in the work order to the garage and the old payment. This study discusses the reduction of processing time motor insurance claims settlement using value stream mapping methods that waste that occurs in each process can be identified and eliminated.

The purpose of this research is to get the motor vehicle insurance claim settlement faster by taking into account the provisions of the insurance policy. Making adjustment process work order and payment process becomes faster by eliminating non-value added activity. The method used in this study is Value Stream Mapping method.

The results of this study is to combine the claims and making reports NOL (Notification Of Loss), the day of the work order to be 2 days from the previous fastest 5 days and by maximizing online Star Jasindo systems, payment processing insurance claims motor vehicle completed within 11 days of the previous fastest 14 days."