judul skripsi : estimasi perusahaan asuransi jiwa...
TRANSCRIPT
JUDUL SKRIPSI :ESTIMASI PERUSAHAAN ASURANSI JIWA DI INDONESIA
DENGAN PENDEKATAAN ADAPTIVE NEURO FUZZY
Disusun oleh :
Nama : FITRI APRILIANANPM : 20208521Jurusan : AkuntansiPembimbing : Dr. Armaini Akhirson,SE.,MMA
JUMLAH KEKAYAAN INDUSTRI ASURANSI
Keterangan Tahun
2003 2004 2005 2006 2007
Asuransi Jiwa 32.932,7 44.878,5 53.940,3 71.034,1 102.137,2
Asuransi Kerugian 16.358,9 19.197,8 21.254,2 23.760,8 28.418,5
Reasuransi 816,5 953,3 1.147,3 1.147,3 1.221,5
Program Asuransi Sosial &
Jaminan Sosial 27.908,6 34.562,4 34.562,2 51.546,8 63.598,2
Program Asuransi untuk PNS &
TNI / POLRI / 16.076,8 20.313,6 20.313,6 27.371,0 33.304,9
Jumlah /total 94.093,5 119.905,6 131.217,6 174.934,2 228.828,6
LATAR BELAKANG MASALAH
Bagaimana tingkat rasiolikuiditas, RBC, Rasio BebanKlaim dan pendapatan premipada perusahaan asuransijiwa pada tahun 2007-2010
Bagaimanakah bentukinferensi fuzzy PendapatanPremi dengan metodeAdaptive Neuro Fuzzy?
Bagaimanakah perbandinganpendapatan premi metodeANFIS apabila dibandingkandengan pendapatan premiaktuaL
Bagaimana tingkatkeakurasian dari ANFISdalam mengenai pendapatanpremi.
RUMUSAN MASALAH BATASAN MASALAH
Dalam Penulisan ini, hanya membatasi masalah
pada perusahaan Asuransi yaitu yang tercatat di
Asosiasi Asuransi Jiwa Indonesia.Data yang
digunakan untuk penelitian yaitu dari periode
2007- 2010 dengan sampel 11 perusahaan asuransi
jiwa. Data tersebut lalu diolah menggunakan
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).
Untuk mengetahui tingkat rasio likuiditas, RBC,Rasio Beban Klaim dan pendapatan premi padaperusahaan asuransi jiwa pada tahun 2007-2010
Untuk mengetahui bentuk inferensi fuzzypendapatan premi dengan metode Adaptive NeuroFuzzy sehingga dapat dilakukan pengkategorian.
Untuk mengetahui perbandingan pendapatanpremi metode ANFIS apabila dibandingkan denganpendapatn premi aktual.
Untuk mengetahui tingkat keakurasian ANFISmengenai pendapatan premi
TUJUAN PENELITIAN
LANDASAN TEORI
ASURANSI
Perusahan ASURANSI JIWA
Karakteristik PerusahaaanAsuransi Jiwa
Pendapatan premi asuransi, Likuiditas , RBC, Rasio beban Klaim
ANFIS (ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM)
Perusahaan Asuransi
(Undang-Undang Nomor 2 tahun 1992)
Asuransi JiwaUndang-Undang Nomor 2 tahun 1992)
Likuiditas
RBC
(KMK) nomor 424/KMK.06/2003Rasio Beban Klaim
KERANGKA PEMIKIRAN
Pendapatan PremiIAI, 2000
ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)
Eng Agus Naba, 2009
OBJEK PENELITIAN Perusahaan AsuransiJiwa dan Sampel dalam penelitian ini adalah11 perusahaan asuransi jiwa yang terdaftardi Asosiasi Asuransi Jiwa Indonesia .
Data yang dipilih meliputi beberapa halyaitu ;
1. Menerbitkankan laporan keuangan yangtelah diaudit setiap tahun periode tahun2007 sampai 2010
2. Merupakan Perusahaan asuransi jiwa yangterdaftar di Asosiasi Asuransi JiwaIndonesia dan Dewan Asuransi Indonesia,Pertumbuhan aset rata-rata 3 tahun (2007–2010)
3. Perusahaan yang berlaba danpertumbuhan labanya tidak negativeselama tiga tahun berturut-turut padatahun 2007 sampai 2010
4. Merupakan perusahaan asuransi jiwa yangsehat menurut 424/KMK.06/2003.
V
A
R
I
A
B
E
L
VARIABEL INPUT
Likuiditas RBCRasiobebanKlaim
VARIABEL OUTPUT
Pendapatan Premi
METODE PENELITIAN
METODE ANALISIS DATA
Setelah variabel terkumpul, selanjutnya adalah melakukan analisis data
yaitu melakukan proses permodelan pendapatan premi sehingga bisa
diketahui seberapa besar pengaruh yang diterima oleh variable output. .
Proses permodelan dilakukan dengan bantuan aplikasi aplikasi Matlab
R2010b. Kemudian diolah dengan ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference
System).
HASIL PENELITIAN
NO. Asuransi JiwaTahun
Likuiditas
(%)
1 PT.Prudential 2007 150
2008 109
2009 161
2010 185
2 PT.Allianz 2007 296
2008 390
2009 529
2010 439
3 PT.CommenWealth 2007 204
2008 217
2009 143
2010 141
4 PT.Asuransi Adisarana2007
407.19
2008 428.6
2009 1244.81
2010 426.47
5 PT.AXA MANDIRI 2007 2.58
2008 48.97
2009 99.91
2010 125.99
6 PT.SUN LIFE INDONESIA2007 2.544
2008 1.184
2009 203
2010 180
7 PT.SEQUIS FINANCIAL2007 214
2008 289
2009 211
2010 200
8 PT.SINAS MAS 2007 189
2008 265
2009 199
2010 937
9 PT.SEQUIS LIFE 2007 967
2008 1167
2009 146
2010 167
10 PT.ASURANSI JIWASRAYA2007 2456.97
2008 1229.61
2009 1617.31
2010 1280.95
11 BNI LIFE INSURANCE2007 726
2008 696
2009 105
2010 111
dapat ditarik kesimpulan sebagian besar perusahaan yang diperoleh dari tahun 2007-2010 bahwa dapat disimpulkan bahwa likuiditas dapat mempengaruhi pendapatanpremi perusahaan yang yang terlihat dari peningkatan dan penurunan dari tahunketahun dan juga kondisi/ kesehatan keuangan perusahaan yang baik dapat dilihat daritingkat likuiditas.
LIKUIDITAS
HASIL PENELITIAN RBC (Risk Based Cpital
NO. Asuransi JiwaRBC(%)
1 PT.Prudential 362
206
420
664
2 PT.Allianz 255
306
428
499
3 PT.CommenWealth 336
404
505
609
4 PT.Asuransi Adisarana 192
187
137
144
5 PT.AXA MANDIRI 882
1463
719
718
6 PT.SUN LIFE INDONESIA 242
176
239
284
7 PT.SEQUIS FINANCIAL 832
896
1207
1363
8 PT.SINAS MAS 130
194
302
469
9 PT.SEQUIS LIFE 188
173
208
263
10 PT.Asuransi Jiwasraya 142
153
140
156
11 BNI LIFE INSURANCE 159
290
210
172
dapat disimpulkan sebagian besar perusahaan yang diperoleh dari tahun 2007-2010 Risk Based Capital sudah cukup baik dan melampaui ketentuan dari MenteriKeuangan dikarnakan bahwa dari kesehatan suatu perusahaan asuransi yangharus dipenuhi oleh sebesar 120% Semakin besar rasio kesehatan RBC sebuahperusahaan asuransi, semakin sehat kondisi financial perusahaan tersebut danposisi keuangan yang sangat kuat
NO. Asuransi JiwaRasio Beban
(%)
1 PT.Prudential
93
4.79
111
88.69
2 PT.Allianz
95.21
59.24
103.21
95.43
3 PT.CommenWealth
70.02
34.68
113.52
98.76
4 PT.Asuransi Adisarana
84.54
93.36
99.31
95.86
5 PT.AXA MANDIRI
121
3.34
245
120
HASIL PENELITIAN Rasio Beban Klaim
6PT.SUN LIFE
INDONESIA
128
22.2
185
131
7 PT.SEQUIS FINANCIAL
36.174
24.535
28.8
35373
8 PT.SINAS MAS
102
110
110
107
9 PT.SEQUIS LIFE
115
55.78
98.94
123
10 PT.Asuransi Jiwasraya
896
99.9
90.59
100.23
11 BNI LIFE INSURANCE
57.6
154
87.86
55.11
dapat disimpulkan sebagian besar perusahaan yang diperoleh dari tahun 2007-2010, Besarnya hasil bebanklaim pada setiap tahunnya sangat bervariasi pada setiap perusahaan dan mencerminkan nilai perolehanpremi yang didapat dari setiap tahun. Semakin besar nilai perolehan premi maka akan membuat besarklaim menjadi semakin tinggi, hal ini cukup logis karena premi yang didapatkan perusahaan mengandungunsur risiko yang memicu terjadinya klaim.
NO. Asuransi Jiwa Tahun
Pendapatan
Premi
1 PT.Prudential
2007 5.422.983
2008 6.784.998
2009 7.171.598
2010 9.715.331
2 PT.Allianz
2007 2.691.279
2008 2.84.855
2009 3.213.281
2010 4.728.805
3 PT.CommenWealth
2007 683.261
2008 607.799
2009 671.499
2010 1.184.498
4PT.Asuransi
Adisarana
2007 237.906
2008 542.902
2009 589.178
2010 1.750.386
5 PT.AXA MANDIRI
2007 2.191.540
2008 1.904.820
2009 1.336.014
2010 2.771.134
6 PT.SUN LIFE INDONESIA
2007 1.072.325
2008 955.854
2009 612.444
2010 736.668
7 PT.SEQUIS FINANCIAL
2007 47.285
2008 52.333
2009 37.046
2010 31.938
8 PT.SINAS MAS
2007 4.231.167,43
2008 5.123.877,79
2009 7.115.864,75
2010 9.282.948,63
9 PT.SEQUIS LIFE
2007 1.126.084
2008 1.184.093
2009 1.088.951
2010 1.359.526
10 PT.ASURANSI JIWASRAYA
2007 2.248.872,35
2008 2.295.970,98
2009 2.474.245,35
2010 3.498.827,55
11 BNI LIFE INSURANCE
2007 679.510.212.171
2008 764.262.903.158
2009 999.252.035.510
2010
1.332.545.703.17
3
HASIL PENELITIAN
bahwa dapat disimpulkan sebagian besar perusahaan yang diperoleh dari tahun 2007-2010 sangat terlihatpada perusahaan asuransi jiwa seperti PT.Prudential Assurance pada tahun 2007 sebesar Rp. 5.422.983 danpada tahun 2010 sebesar Rp. 9.715.331 terjadi peningkatan sebesar Rp.4.292.348 dan seterusnya sehinggaterjadi peningkatkan pertumbuhan di setiap tahunnya dan pada PT.Sequis Financial pada tahun 2007 sebesar
Rp. 47.285 dan tahun 2010 sebesar Rp. 31.938 terjadi penurunan sebesar Rp.15.302.
TAHAP IMPLEMENTASI ANFIS
Persiapan Data Time Series
Pembentukan Jumlah PusatCluster
TTraining dan Checking data
Input- Output
Pembentukan Rule
Keakurasian ANFIS
Pendapatan Premi Fuzzy system
HASIL PENELITIAN Permodelan Output Subtractive Clustering
Cluster Input 1 Input 2 Input 3 Output 1
Cluster 1 0.002 0.0024 0.0019 0.612
Cluster 2 0.0014 0.0061 0.001 1.184
Cluster 3 0.0043 0.0019 0.0095 0.543
Cluster 4 0.0016 0.003 0.0011 7.116
Cluster 5 0.0053 0.0043 0.0011 3.213
Cluster 6 0.0011 0.0021 0.0094 6.785
Cluster 7 0.0012 0.009 0.0025 0.052
Cluster 8 0.0094 0.0028 0.0013 0.737
Cluster 9 0.0097 0.0083 0.0036 0.047
Cluster 10 0.0019 0.0066 0.0092 9.715
No. Hasil Cluster Tahun
1 PT.SUN LIFE INDONESIA 2009
2 PT.CommenWealth 2010
3 PT.Asuransi Adisarana 2008
4 PT.SINARMAS 2009
5 PT.ALLIANZ 2009
6 PT.Prudential 2008
7 PT.SEQUIS FINANCIAL 2008
8 PT.SUN LIFE INDONESIA 2010
9 PT.SEQUIS FINANCIAL 2007
10 PT.Prudential Life Assurance 2010
Dari Hasil Cluster dapatdikategorikan sebagai berikut :
No. Nama Perusahaan
1 PT Prudential Life Assurance
2 PT AXA Mandiri Financial
3 PT Commonwealth
4PT Asuransi Jiwa AdisaranaWanaartha
HASIL PENELITIAN
terlihat bahwa output yang dihasilkan sistem fuzzy tampak mengikuti arahtraining. Output ditunjukan dengan simbol bintang berwarna merah dandata training dengan simbol lingkaran berwarna biru.
Learning Adaptive Neuro Fuzzy
HASIL PENELITIAN
Selanjutnya dari proses training data akan dibentuk fuzzy rule sesuaijumlah pusat cluster yang ada yaitu 10 fuzzy rule
HASIL PENELITIAN
Keakurasian Hasil Asumsi ANFIS
Dari hasil data yang telah di checking terdapat error negatif terkecil adalah -17dan positif terkecil adalah 29. Error negatif terkecil terjadi pada vektor BNI LifeInsurance pada tahun 2007 . Error positif terkecil pada vektor PT.SEQUIS LIFE padatahun 2008
-3000
-2500
-2000
-1500
-1000
-500
0
500
1000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
ERROR
Hasil Penelitian
Analisis Error
Secara keseluruhan, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) mampu
melakukan training atas data dan memodelkan kelakuan hubungan input-
output dengan baik, hal ini dibuktikan dengan rata-rata tingkat error mampu
mencapai 0 yaitu sebesar 0.0012154
KESIMPULAN
Dari keseluruhan hasil yang didapat maka dapat diambilkesimpulan bahwa jika dilihat dari sebagian besar dari variableinput yaitu Likuidasi,RBC dan Rasio Beban Klaim sudah sesuai.Begitu juga dengan variable output pada hasil perhitunganpendapatan premi yaitu PT . PT.Prudential Assurance mengalamipeningkatan dan diikuti juga dengan perusahaan-perusahaanlainnya tetapi pada PT.SEQUIS FINANCIAL yang mengalamipenurunan.
A
N
F
I
S Pada Permodelan ANFIS menghasilkan 10 aturan fuzzy dimana yang
bisa memodelkan kelakuan input-output antara variable (rasiolikuiditas, RBC, Rasio Beban Klaim) dan pendapatan premi. SecaraKeseluruhan, Adaptive Neuro Fuzzy System ( ANFIS).
Dalam Perbandingan keakurasian antara asumsi ANFIS dengan asumsiAKTUAL sudah cukup bagus dalam hal ini dapat dibuktikan denganrata-rata error memcapai 0 yaitu sebesar 0.0012154.
Dari data training yang dapat di uji dengan baik, mengalami selisihantara aktual pendapatan premi dan pendapatan premi anfis yaituterlihat error negatif terkecil adalah -17 dan positif terkecil adalah 29
Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambah variabel lain di luar variabel yang
digunakan dalam penelitian ini, yaitu seperti memasukan Investasi sebagai pelengkap RBC dan
beberapa variable harus dipertimbangkan .
selanjutnya mungkin dapat mempertimbangkan beberapa variabel eksternal di luar
penelitian ini.
Meski tingkat keakurasian hasil estimasi cukup baik dengan tingkat error yang kecil yaitu
sebesar 0.0012154, kedepannya diharapkan untuk memperhatikan faktor –faktor diluar
penelitian ini.
Bagi Asosiasi Asuransi Jiwa Indonesia , diharapkan sebaiknya Asosiasi memakai ANFIS dalam
melakukan pemeringkatan ataua pengkategorian perusahan asuransi tersebut.
SARAN
Sekian dan Terima Kasih
MATRIK
NO.
Nama,thn Judul,analisa Kesimpulan
1 Irma Mutiarani Analisis Pemeringkatan
Kesehatan Keuangan
Perusahaan Asuransi dengan
Pendekatan Fuzzy Logic
Metode Mamdani dan Sugeno
Hasil pengujian Fuzzy LogicToolbox dengan metodemamdani dan sugeno sebagianbesar perusahaan asuransisudah tepat dalampengambilan keputusan dalampenetapan premi,
2.
3.
SYUDASTRI
Niken Wulandari
Estimasi Tingkat Inflasi Di
Indonesia Dengan Pendekatan
Adaptive Neuro Fuzzy.
nilai tukar, jumlah uang
beredar, suku bunga PUAB,
dan output gap
Analisis Pengaruh Risk Based
capital dan Underwriting Ratio
Terhadap Profitabilitas Pada
Perusahaan Asuransi Kerugian
analisa yang sudah dilakukan, sistem fuzzy menghasilkan 9
aturan fuzzy yang bisa mendefinisikan kelakuan input-
output. Hasil dari penelitan ini menunjukkan tingkat akurasi
yang cukup tinggi dengan rata-rata tingkat error mampu
mencapai 0 yaitu sebesar 0,6031 setelah di uji dengan data
pada periode 20091-20113.
Hasil pengujian hipotesis dengan uji F menunjukkan
bahwa adanya pengaruh yang signifikan dari tingkat
Risk Based Capital dan Underwriting Ratio terhadap
profitabilitas pada perusahaan asuransi kerugian,
terbukti dengan nilai koefisien korelasi yang
signifikan sebesar 0,570 dan R2 0,325. Untuk hasil
pengujian hipotesis secara parsial dengan uji t
ditemukan adanya pengaruh yang signifikan tingkat
Risk Based Capital terhadap profitabilitas pada
perusahaan asuransi kerugian dengan koefisien
korelasi parsial bernilai negatif sebesar 0,507.