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.