Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Untuk menunjang biaya operasional, rumah sakit memerlukan pembayaran yang cepat dari pihak asuransi. Namun, proses pembayaran dari pihak asuransi ke rumah sakit seringkali mengalami beberapa permasalahan yang menyebabkan waktu pembayaran menjadi lama. Penelitian ini bertujuan untuk merancang perbaikan proses pembayaran asuransi kesehatan di rumah sakit dengan pendekatan Rekayasa Proses Bisnis dan Manajemen Sistem Informasi sehingga didapatkan perbaikan waktu proses pembayaran asuransi kesehatan dan meminimalisir kasus claim pending. Rekayasa proses bisnis dilakukan dalam dua tahap, yaitu pembuatan model dan simulasi dari proses bisnis saat ini, dan proses bisnis yang diperbaiki. Penelitian ini menghasilkan empat skenario perbaikan dengan hasil waktu proses yang berbeda untuk tiap skenario. Skenario dengan perubahan waktu terbesar merupakan skenario yang mengombinasikan solusi peningkatan Claim Management System (CMS), pengimplementasian Document Management System (DMS), dan pengembangan aplikasi web yang mengurangi rata-rata waktu keseluruhan proses bisnis dari 53,3 hari menjadi 24,16 hari atau sebesar 54,67%. Pengurangan waktu yang signifikan dicapai melalui pengintegrasian seluruh proses pembayaran asuransi kesehatan dalam satu sistem, peningkatan keakuratan data melalui otomasi input data, serta penyajian dan pelacakan data antar pihak secara real-time. Pada tahap selanjutnya, skenario terbaik dirancang dengan pendekatan manajemen sistem informasi yang terdiri dari empat tahap, yaitu Entity Relationship Diagram (ERD), Relational Database, Use Case Diagram, dan Data Flow Diagram (DFD). ......To support operational costs, hospitals require fast payment from insurance. However, the payment process from the insurer to the hospital often experiences several problems which causes long payment time. This study aims to design improvements to the health insurance payment process using Business Process Engineering and Management Information Systems Management approach to improve process time for health insurance payment and minimize cases of pending claims. Business Process Engineering is carried out in two stages, namely modeling and simulating the current business process and the improved business processes. This study resulted in four improvement scenarios with different time results for each scenario. The scenario with the most significant time change is the combination of Claim Management System (CMS) improvements, Document Management System (DMS) implementation, and web application development which reduces the average time of the entire business process from 53.3 days to 24.16 days or 54.67%. Significant time reduction is achieved through integrating the entire health insurance payment process in one system, increasing data accuracy through data input automation, as well as presenting and tracking real-time data between parties. In the next stage, the best scenario is designed with Management Information System approach, namely Entity Relationship Diagram (ERD), Relational Database, Use Case Diagram, and Data Flow Diagram (DFD).

Abstrak :
Hasil investasi produk asuransi jiwa unit link dengan strategi investasi saham menghasilkan return yang lebih tinggi dibandingkan dengan unit link lainnya, namun cenderung memiliki risiko investasi yang lebih tinggi pula. Risiko investasi tersebut terjadi ketika kondisi perekonomian dan kinerja harga saham menurun. Untuk menghindari risiko investasi, penelitian ini membahas kontrak asuransi dengan Equity Indexed Annuity (EIA) menggunakan metode point to point yang memberikan nilai garansi minimum tingkat pengembalian dengan memperhatikan tingkat partisipasi tertanggung. Perhitungan tingkat partisipasi menentukan besarnya pembagian keuntungan dari investasi produk asuranasi jiwa unit link sehingga pihak tertanggung dan perusahaan asuransi sama-sama memperoleh keuntungan dengan kondisi pergerakan harga saham di Indonesia. Penelitian ini menunjukkan bahwa garansi minimum, volatilitas saham, suku bunga bebas risiko, serta tingkat mortalita yang dipengaruhi usia dan jenis kelamin, adalah faktor-faktor yang memengaruhi besar tingkat partisipasi untuk suatu kontrak asuransi jiwa unit link. Semakin tinggi suku bunga garansi yang diberikan pada kontrak asuransi jiwa unit link, semakin rendah tingkat partisipasi pada polis. Volatilitas saham yang lebih tinggi memberikan tingkat partisipasi produk yang lebih rendah. Semakin besar suku bunga garansi yang diberikan pada produk, semakin kecil tingkat partisipasi tertanggung. Ketika suku bunga bebas risiko lebih tinggi dari garansi minimum, tingkat partisipasi yang dihasilkan lebih tinggi dan cenderung sama besar untuk setiap usia dan suku bunga garansi. Tingkat partisipasi untuk tertanggung laki-laki dan perempuan cenderung sama untuk usia muda, namun berbeda untuk usia yang lebih tua. Semakin tua usia tertanggung, maka semakin kecil selisih perubahan tingkat partisipasi yang dihasilkan. ......The investment results of unit link life insurance products with stock investment strategies produce higher returns compared to unit link products with other investment strategies but tend to have higher investment risks as well. The investment risk will be experienced by the insured when economic conditions and the performance of stock prices decline. To avoid decreasing the value of the investment, this study discusses insurance contracts with Equity Indexed Annuity (EIA) using a point to point method that provides a minimum guaranteed interest rate by taking into account the participation rate of the insured. Calculation of the participation rate determines the amount of profit sharing from investment in unit link life insurance products in the type of stock investment so that the insured and insurance companies both benefit from the condition of stock price movements in Indonesia. This study shows that the higher the guaranteed interest rate given to unit link life insurance contracts, the lower the participation rate at the policy. The results of this study also show that minimum guarantees, stock volatility, risk-free rates, and mortality rates affected by age and sex, are factors that influence the participation rate for a unit-linked life insurance contract. Higher stock volatility provides a lower participation rate. The higher the minimum guaranteed interest rate given to the product, the lower the level of participation of the insured. When the risk-free rate is higher than the minimum guaranteed interest rate, the participation rate generated is higher and tend to be the same for each age and guaranteed interest rates. The participation rates for male and female insured tend to be the same for younger ages, but different for older ages. The older the age of the insured, the lower the change in the participation rate.

Abstrak :
Tingkat mortalitas merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi perhitungan premi asuransi jiwa. Pada tesis ini, model Cox Proportional Hazard digunakan untuk menaksir  tingkat mortalitas berdasarkan faktor-faktor risiko yang dapat diamati seperti jenis kelamin dan status merokok. Parameter-parameter pada model Cox Proportional Hazard ditaksir dengan menggunakan metode Maximum Partial Likelihood Estimation dan metode Newton Raphson, sedangkan penaksiran tingkat mortalitas dilakukan setelah fungsi kumulatif baseline hazard pada model Cox Proportional Hazard ditaksir dengan menggunakan Breslow Estimator. Hasil penaksiran tingkat mortalitas digunakan untuk menentukan besar premi asuransi jiwa. 

---

The mortality rate is one of the factors that effect the calculation of life insurance premium. In this thesis, Cox Proportional Hazard model is used to estimate mortality rates based on observable risk factors such as gender and smoking status. The parameters in the Cox Proportional Hazard model are estimated using the Maximum Partial Likelihood Estimation method and the Newton Raphson method, while assessment of mortality rates is carried out after the cumulative baseline hazard function in the Cox Proportional Hazard model is estimated using Breslow Estimator. The results of estimating mortality rates are used to determine the life insurance premium.

Abstrak :
Penilaian tingkat klaim risiko pemohon asuransi merupakan bagian penting dalam asuransi jiwa, sehingga perlu untuk diklasifikasikan. Penentuan tingkat klaim risiko pada asuransi jiwa didasarkan pada data historis pemohon. Pengajuan untuk menjadi anggota suatu asuransi jiwa membutuhkan waktu yang tidak singkat. Namun pengaplikasian suatu model machine learning dapat membantu mengklasifikasikan calon pemohon asuransi berdasarkan tingkat risiko dengan cepat. Salah satu model machine learning yaitu Extreme Gradient Boosting (XGBoost) yang merupakan suatu model berbasis decision tree. Model ini digunakan untuk memprediksi risiko pada asuransi jiwa. Adanya missing values pada data yang digunakan diatasi dengan beberapa strategi pada proses prapengolahan data untuk meningkatkan nilai akurasi model XGBoost. Hasil penelitian ini diperoleh bahwa akurasi model XGBoost sebesar 0,60730 dengan satuan kappa yang menunjukkan bahwa model XGBoost sangat baik dan dapat diterapkan pada masalah prediksi tingkat klaim risiko pemohon asuransi jiwa. Jika dibandingkan dengan model decision tree, random forest dan Bayesian ridge, kinerja model XGoost masih tetap unggul dalam memproses missing values pada data yang digunakan.

---

Risk level assessment for insurance applicants is an important part of life insurance, so it needs to be classified. Determination of the level of risk claims on life insurance is based on the applicants historical data. Submission to become a member of a life insurance requires a short time. But the application of a machine learning model can help classify prospective insurance applicants based on the level of risk quickly. One machine learning model is Extreme Gradient Boosting (XGBoost) which is a decision tree based model. This model is used to predict risk in life insurance. The missing values in the data used are overcome by several strategies in the data processing process to increase the accuracy value of the XGBoost model. The results of this study show that the accuracy of the XGBoost model is 0.60730 with kappa units which indicates that the XGBoost model is very good and can be applied to the problem of predicting the level of risk claims for life insurance applicants. When compared to the decision tree, random forest and Bayesian ridge models, the performance of the XGoost model still excels in processing missing values in the data used.

Abstrak :
Penelitian ini membahas tentang penerapan asas itikad baik (utmost good faith) yang ada dalam asuransi jiwa syariah. Prinsip utmost good faith di satu sisi memberikan manfaat sebagai alternatif keterbukaan fakta material dalam kontrak asuransi jiwa. Namun penerapan utmost good faith di Indonesia tercantum dalam Pasal 251 KUHD memiliki kelemahan seperti penanggung tidak memiliki kewajiban memberikan informasi yang seharusnya diketahui oleh tertanggung. Prinsip kejujuran dalam Islam menghendaki tanggung jawab yang seimbang antara tertanggung dan penanggung. Untuk mencapai keadilan dalam perjanjian. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji dan menganalisis sejauh mana penerapan prinsip utmosh good faith dalam asuransi jiwa syariah. Penelitian ini menggunakan metode penelitian yuridis normatif dan metode kualitatif. Penelitian ini menemukan bahwa penerapan utmost good faith kurang melindungi hak-hak informasi calon tertanggung. KUHD pasal 251 dan Undang-Undang Nomor 40 tahun 2014 tentang Perasuransian belum cukup untuk menjadi landasan terhadap penerapan utmost good faith, karena tidak mengatur secara jelas keterbukaan informasi harus disampaikan oleh penanggung. Oleh karena itu, aturan mengenai prinsip utmost good faith yang berlaku dan mengikat seperti yang tercantum di Pasal 251 Kitab Undang-Undang Hukum Dagang (KUHD) perlu direvisi dan diperkuat kembali dengan memasukkan unsur kewajiban penanggung dalam memberikan informasi selengkap-lengkapnya kepada tertanggung. Serta Dewan Syariah Nasional (DSN) MUI perlu mengeluarkan fatwa yang spesifik dan implementatif mengatur prinsip utmost good faith atau prinsip kejujuran sempurna yang berlaku sebagai dasar akad perjanjian asuransi jiwa syariah demi menjamin keadilan dalam bertransaksi. ......This research discusses the application of utmost good faith in sharia life insurance. The principle of utmost good faith provides benefits as an alternative to the disclosure of material facts in life insurance contracts. However, the application of utmost good faith in Indonesia listed in Article 251 of KUHD has weaknesses that can harm the prospective insured, such as the insurer has no obligation to provide information that should be known by the prospective insured. Yet to achieve justice in the agreement both are charged the same responsibility. The purpose of this research is to examine and analyze the extent the application of the principles of good faith in Islamic life insurance. This research uses normative juridical research methods and qualitative methods. This research found that the application of utmost good faith does not protect the information rights of prospective insured. KUHD article 251 and Law Number 40 of 2014 concerning Insurance is not sufficient to be the basis for the application of utmost good faith, because it does not clearly regulate the disclosure of information that must be submitted by the insurer. This causes information imbalance, because it tends to favor the insurer. Therefore, the rules regarding the principle of utmost good faith that apply and are binding as stated in Article 251 of the Law on Trade Law (KUHD) need to be revised and strengthened again by including elements of the insurer's obligation in providing complete information to the insured. And the National Sharia Council (DSN) MUI needs to issue a specific and implementative fatwa regulating the principle of utmost good faith or the principle of perfect honesty that applies as the basis for the sharia life insurance agreement agreement to ensure fairness in transactions.

Abstrak :
Penelitian ini meneliti dampak makro ekonomi terhadap kinerja perusahaan asuransi jiwa di Indonesia. Dari 2016 hingga 2020, dampak pertumbuhan pendapatan nasional neto per kapita, tingkat suku bunga acuan, dan tingkat inflasi terhadap tingkat pertumbuhan pendapatan premi neto dan pendapatan investasi dari semua perusahaan asuransi jiwa dieksplorasi. Penelitian ini mengkaji apakah penetrasi pasar dan densitas sektor asuransi jiwa Indonesia juga terpengaruh. Analisis penelitian ini menggunakan analisis regresi multivariat. Parameter internal kinerja perusahaan seperti jumlah aset, ROA, ROE, dan rasio utang terhadap ekuitas menjadi variabel kontrol untuk melihat apakah variabel tersebut dapat secara signifikan meminimalkan risiko ketidakpastian yang ditimbulkan oleh faktor ekonomi makro seperti inflasi dan suku bunga. Terdapat hubungan yang signifikan dan positif antara pertumbuhan pendapatan nasional bersih per kapita dengan pertumbuhan pendapatan premi neto. Kinerja internal perusahaan, di sisi lain, dapat membantu mengurangi dampak inflasi dan suku bunga terhadap pertumbuhan pendapatan premi neto. Penelitian ini dapat membantu perusahaan asuransi jiwa dalam memahami dampak ekonomi nasional terhadap perkembangan industri. Dengan segala dampak terhadap pertumbuhan pendapatan premi neto asuransi jiwa dan pendapatan investasi perusahaan, perusahaan asuransi jiwa harus dapat memitigasi risiko melalui desain produk dan penetapan harga premi. ......This research determines the impact of macroeconomic on the performance of Indonesian life insurance companies. The impact of net national income per capita growth, interest rate, and inflation rate on net earned premium growth and investment yields growth of all life insurance businesses was explored from 2016 to 2020. This research also investigates whether the market penetration and density of the Indonesian life insurance sector are affected. To all variables, multivariate regression was used in the analysis. Internal parameters such as total asset, ROA, ROE, and debt to equity ratio are also be assessed as control variables to see if they can significantly minimize the uncertain risk posed by macroeconomic factors such as inflation rate and interest rate. This research found a significant and positive relationship between net national income per capita growth to net earned premium growth. Internal company performance, on the other hand, can help to reduce the impact of inflation rate and interest rate on a company's net earned premium growth.This study may help life insurance companies in understanding the impact of the national economy on the industry's development. With all the impact on life insurance net earned premium growth and companies’ investment yield growth companies should be able to mitigate the risk through product design and pricing

Abstrak :
Perusahaan asuransi memerlukan perhitungan cadangan klaim dengan tepat karena karena cadangan klaim merupakan ukuran kesehatan keuangan perusahaan dan merupakan salah satu komponen yang wajib dilaporkan ke Otoritas Jasa Keuangan. Dalam menghitung cadangan klaim, aktuaris harus memperhatikan waktu penundaan (delay time) dalam pelaporan klaim. Adanya waktu penundaan dari terjadinya klaim sampai pelaporan klaim, mengharuskan perusahaan asuransi menghitung cadangan klaim Incurred but Not Reported (IBNR). Cadangan klaim IBNR adalah cadangan klaim yang mengestimasi nilai klaim yang sudah terjadi tetapi dilaporkan di periode berikutnya. Penelitian pada tesis ini dilakukan pada PT Asuransi Jiwa XYZ yang merupakan salah satu perusahaan asuransi jiwa lokal yang berdiri pada tahun 2017 dan memiliki data historis yang masih terbatas dengan pelaporan klaim yang singkat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghitung cadangan klaim IBNR dengan metode Bornhuetter-Ferguson dan metode Cape Cod yang dianggap sebagai metode yang best practice dan well-established. Dalam penelitian ini, peneliti membandingkan hasil estimasi dari kedua metode tersebut, sehingga diketahui metode mana yang memberikan hasil yang lebih mendekati klaim aktual dan lebih cocok dengan karakteristik data PT Asuransi Jiwa XYZ. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data klaim dan data premi PT Asuransi Jiwa XYZ dengan periode 2018 sampai dengan 2020. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Bornhuetter-Ferguson memberikan nilai IBNR yang lebih mendekati nilai klaim aktual dibandingkan dengan metode Cape Cod. Penelitian ini juga menyarankan bahwa metode Bornhuetter-Ferguson dapat diterapkan pada PT Asuransi Jiwa XYZ dengan historis data klaim yang masih terbatas dan periode pelaporan klaim yang singkat. ......Insurance companies need to calculate claim reserves accurately because claim reserves are the measure of the companies’ financial health and become one of the components that must be reported to Indonesia Financial Services Authority. In calculating claims reserves, actuaries must pay attention to the delay time in reporting claim. There is a delay time from the occurrence of claims to the claim is reported, requiring insurance companies to calculate IBNR claim reserves. IBNR claims reserves are claims reserves that estimate the value of claims that have already occurred but reported in the next period. This research was conducted at PT Asuransi Jiwa XYZ, which is a local life insurance company that was established in 2017 and has limited historical data with short period of claim reporting. The purpose of this study is to calculate the IBNR claim reserves using Bornhuetter-Ferguson method and Cape Cod method which are considered as best practice and well-established methods. In this study, the researcher compares the performance of the two methods and evaluate the results of the IBNR claim reserves estimation, so that it is known which method gives IBNR result that is closer to the actual claim and which method more suitable with the characteristics of PT Asuransi Jiwa XYZ’s data. The data used in this study is PT Asuransi Jiwa XYZ's claims and premium data for the period from 2018 to 2020. The results of this study indicate that Bornhuetter-Ferguson method has IBNR value that is closer to the actual claim value compared to Cape Cod method. This studyalso suggests that Bornhuetter-Ferguson method can be applied to PT Asuransi Jiwa XYZ with a short period of observation and limited claim data.

Abstrak :
ABSTRAK
Inovasi produk menjadi kunci penting persaingan industri asuransi jiwa. Pada skripsi ini dibentuk produk asuransi jiwa dwiguna dengan inovasi berupa penambahan fitur manfaat, yang disebut sebagai dwiguna single life multiple decrement (DSLMD). Kewajiban masa depan perusahaan asuransi atas berlakunya polis asuransi DSLMD yang dibeli oleh pemegang polis ditunjukkan melalui cadangan premi bruto. Nilai cadangan premi bruto sangat dipengaruhi oleh tingkat bunga yang berlaku. Tingkat bunga umumnya memiliki sifat mean reversion/pergerakan menuju suatu nilai equilibrium yang dapat dimodelkan melalui model tingkat bunga Vasicek. Pada skripsi ini ditentukan formula cadangan premi bruto asuransi dwiguna single life multiple decrement dengan tingkat bunga Vasicek. Penentuan tersebut didahului dengan penentuan formula premi bruto asuransi. Pada bagian akhir skripsi, ditampilkan hasil contoh penerapan cadangan premi bruto serta premi bruto dari kasus tertanggung yang mengambil asuransi DSLMD.

---

ABSTRACT
Product innovation has become a key element in life insurance industrial competition. On this paper, an endowment policy will be formed with added benefit features and will be called dwiguna single life multiple decrement (DSLMD). Future obligation of the insurance companies on the effectuation of the DSLMD insurance policy will be shown through the gross premium reserves. The value of the gross premium reserves will be heavily influenced by the effective rate of interest. Interest rates generally have the property of mean reversion, the movement towards an equilibrium value that can be modeled through the Vasicek interest rate model. The formula for the gross premium reserves of DLSMD insurance with Vasicek interest rates will be defined. This definition will be preceded by defining the formula for the gross premium insurance. On the final part of this paper, results for the numeric simulations of the gross reserves will be shown beside the simulations for gross premiums from cases which are insured by the DSLMD insurance.

Abstrak :
Jenis usaha perasuransian PT XYZ dibagi menjadi dua yaitu asuransi kesehatan dan asuransi jiwa. Salah satu risiko yang terjadi dan berdampak pada kerugian perasuransian adalah kecurangan atau fraud yang dilakukan pihak tertentu untuk memperoleh keuntungan sepihak. Penelitian ini dilakukan untuk membuat pemodelan data mining yang digunakan untuk mendeteksi fraud pada asuransi kesehatan. Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh algoritma model berbasis data mining yang dapat mendeteksi fraud pada transaksi klaim peserta di PT XYZ. Karakteristik data yang digunakan bersifat imbalanced, karena jumlah data fraud yang digunakan tidak sebesar jika dibandingkan dengan data yang bersifat normal. Pembentukan model pada penelitian ini dilakukan dengan 32 skenario, dengan hasil terbaik skenario dengan penerapan feature engineering, feature selection, oversampling dan uji validasi menggunakan 20­-fold cross validation. Adapun hasil dari skenario tersebut menghasilkan algoritma random forest yang memiliki nilai akurasi paling baik yaitu 99,3% dengan didukung oleh nilai presisi, recall, dan f1 scores masing-masing, 99,3%, 99,3%, dan 99,3%. Hasil akhir dari penelitian ini memperlihatkan bahwa teknik feature engineering dengan penambahan atribut is_dr_speciality, memiliki kontribusi terhadap nilai akurasi model. ......The type of insurance business of PT XYZ is divided into two, namely health insurance and life insurance. One of the risks that occur and impact insurance losses is fraud committed by certain parties to obtain unilateral benefits. This research was conducted to create a data mining model used to detect fraud in health insurance. The purpose of this study is to obtain a data mining-based model algorithm that can detect fraud in participant claims transactions at PT XYZ. The characteristics of the data used are imbalanced because the amount of fraud data used is not as much as compared to normal data. The model formation in this study was carried out with 32 scenarios, with the best results being the scenario by applying feature engineering, feature selection, oversampling, and validation tests using 20-fold cross-validation. This scenario resulted in the random forest algorithm having the best accuracy value of 99.3%, supported by precision, recall, and f1 scores, 99.3%, 99.3%, and 99.3%. The final result of this study shows that the feature engineering technique with the addition of the is_dr_speciality attribute has contributed to the model's accuracy value.