ANALISIS HUBUNGAN FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PREDIKAT PERUSAHAAN ASURANSI UMUM DI INDONESIA PERIODE DESEMBER 2013 NOVEMBER 2014

Transkripsi

1 ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman Onlne d: ANALISIS HUBUNGAN FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PREDIKAT PERUSAHAAN ASURANSI UMUM DI INDONESIA PERIODE DESEMBER 2013 NOVEMBER 2014 Tr Retnanng Nur Amanah 1, Tatk Wdharh 2, Sudarno 3 1 Mahasswa Jurusan Statstka FSM Unverstas Dponegoro 2, 3 Staf Pengajar Jurusan Statstka FSM Unverstas Dponegoro ABSTRACT Human lfe often faces an uncertan stuaton and rsks. In reducng uncertanty, human can protect themselves by choosng an nsurance company. One that can be consdered n the selecton of protecton s to observe the predcate of the nsurance company. Predcate of general nsurance company n Indonesa perod December 2013 to November 2014, ssued by the research nsttute Info bank categorzed nto 4 (four), there are very good, good, good enough and not good. Ratng of predcate usng factors commonly used to observe the fnancal performance. Those factors are the Rsk Based Captal, the growth of gross premum ncome, the load (clams, efforts, and commssons) to net premum ncome, the net ncome (loss) before taxes compared to averages of equty, the net ncome (loss) comprehensve compared wth the average of equty captal, the lqudty, suffcency nvestments and current assets to total assets, the growth of ther own captal, ther own premum retenton on ther own captal, the underwrtng results compared wth net premum, the balance on nvestment wth net premum ncome, nvestment of current assets to total assets. Ths study ams to determne the factors that are supposed to nfluence the predcate of nsurance usng ordnal logstc regresson. Results of the analyss showed that the growth n gross premum ncome and load (clams, efforts, and commssons) to net premum ncome have sgnfcant effect (α = 5%) to predcate of nsurance. Keywords: ordnal logstc, gross premum, the load to net premum, predcate of nsurance. 1. PENDAHULUAN Kehdupan manusa serng dhadapkan pada konds tdak past dan resko. Hal n membuat manusa berupaya menghndarkan atau mengatas kemungknan resko yang mungkn akan dderta dengan cara melmpahkan resko kepada perusahaan asurans. Keputusan dalam memlh perusahaan asurans tentu mempermbangkan banyak hal sepert pelayanan dan kemudahan dalam klam, pengalaman prbad dan orang lan serta knerja keuangan. Dar tahun ketahun terdapat bro yang melakukan pengamatan perusahaan asurans d Indonesa. Bro tersebut adalah bro rset nfobank yang me-ratng knerja keuangan dan memberkan predkat pada perusahaan asurans umum dengan 10 faktor yatu : Rsk Bask Captal (RBC), lkudtas, nvestas + aset lancar dbag total asset, raso kecukupan nvestas, pertumbuhan prem bruto dan pertumbuhan modal sendr, prem retens sendr dbag modal sendr, beban klam + usaha + koms dbag pendapatan prem netto, hasl undewrtng dbag prem netto, pertmbangan hasl nvestas dengan pendapatan prem netto, laba (rug) sebelum pajak dbag rata rata modal sendr dan laba (rug) komprehensf dbag rata rata modal sendr.

2 Regres logstk ordnal merupakan salah satu metode statstka untuk menganalss varabel respon (dependen) yang mempunya skala data ordnal yang terdr atas tga kategor atau lebh. Masalah dalam peneltan n dbatas pada perusahaan asurans umum yang kut dalam ratng vers nfobank perode Desember 2013 sampa dengan November Tujuan yang ngn dcapa dalam peneltan n adalah menentukan model regres logstk yang terbak pada predkat asurans. 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Asurans Asurans atau pertanggungan adalah sebuah perjanjan dmana seorang penanggung mengatkan dr kepada seorang tertanggung dengan suatu prem untuk memberkan penggantan kepadanya karena suatu kerugan, kerusakan atau kehlangan keuntungan yang dharapkan, yang mungkn akan ddertanya karena suatu perstwa yang tak tentu. [5] Jens-jens asurans d Indonesa antara lan asurans kerugan, asurans jwa dan rensurance. Asurans kerugan terdr dar asurans harta benda, asurans rekayasa, asurans aneka, asurans jamnan, asurans marne rsk dan marne lablty, asurans tanggung gugat, dan asurans profesonal lablty. [8] Knerja keuangan perusahaan merupakan suatu gambaran tentang konds keuangan suatu perusahaan yang danalss dengan alat-alat analss keuangan, sehngga dapat dketahu mengena bak buruknya keadaan keuangan suatu perusahaan yang mencermnkan prestas kerja dalam perode tertentu. Rsk Based Captal (RBC) dgunakan untuk melhat kemampuan perusahaan menanggung segala resko yang terjad dalam kegatan asurans umum. Lkudtas dgunakan untuk untuk mengetahu kemampuan perusahaan untuk memenuh labltas fnansal jangka pendek pada saat jatuh tempo dengan menggunakan aset lancar yang terseda. Investas dan aset lancar terhadap aset total dgunakan untuk mengetahu seberapa besar aset lancar dar kekayaan atau aset perusahaan. Kecukupan nvestas dgunakan untuk mengukur kemampuan Perusahaan dalam memenuh klam yang mungkn terjad. Pertumbuhan prem bruto dgunakan untuk melhat sejauh mana perusahaan mampu menngkatkan prem. Pertumbuhan modal sendr perusahaan adalah hasl persentase dar penngkatan modal sendr dbandngkan dengan jumlah modal sendr sebelumnya. Prem retens sendr terhadap modal sendr dgunakan untuk mengetau kekuatan modal sendr terhadap prem sendr. Penjumlahan beban (klam, usaha, koms) dengan pendapatan prem netto dgunakan untuk melhat baya-baya yang dkeluarkan tdak melebh pendapatan. Hasl underwrtng dbandngkan dengan prem netto dgunakan untuk menunjukan pendapatan operasonal pokok perusahaan asurans. Permbangan hasl nvestas dengan pendapatan prem netto dgunakan untuk membandngkan aset perusahaan yang berasal dar pengelolaan nvestas dan pendapatan bersh dar prem yang dterma. Laba (rug) sebelum pajak dbandngkan sengan rata rata modal sendr dan raso laba (rug) komprehensf dengan rata rata modal sendr yang dgunakan untuk mengetahu tngkat keuntungan relatf terhadap nvestas umumnya. 2.2 Uj Independens Uj ndependens dgunakan untuk mengetahu hubungan antara dua varabel. [1] Adapun hpotess yang dgunakan adalah : H 0 : Tdak ada hubungan antara varabel 1 dengan varabel 2 H 1 : Ada hubungan antara varabel 1 dengan varabel 2 Statstk Uj (1) JURNAL GAUSSIAN Vol. 5, No. 3, Tahun 2016 Halaman 564

3 Dengan : O j = Frekuens observas/pengamatan varabel ke-1 kategor ke- dan varabel ke-2 kategor ke-j E j = Frekuens harapan varabel ke-1 kategor ke- dan varabel ke-2 kategor ke-j, merupakan perkraan frekuens harapan observas pada sel j = Total pada varabel ke-1 kategor ke- = Total pada varabel ke-2 kategor ke-j N = Total sampel Krtera penolakan H 0 adalah jka. Dengan derajat bebas (df = (r-1)(c-1)) 2.3 Regres Logstk Ordnal Regres logstk ordnal merupakan salah satu metode statstka untuk menganalss varabel respon (dependen) yang mempunya skala data ordnal yang terdr atas tga kategor atau lebh. [1] Varabel ndependen yang dsertakan dalam model dapat bersfat kategor maupun kontnu. Peluang kumulatf varabel respon pada pengamatan ke- mempunya kategor ke-g jka dketahu x adalah Dmana g = 1,2,..,G-1 adalah kategor respon. Logt kumulatf ddefnskan sebaga: PY g x logt PY g x ln 1PY g x maka model regres logstk ordnal dapat dnyatakan sebaga logt ln P Y g x P Y 1 T g x g x P Y g x sehngga dapat dperoleh exp g x PY g x, g 1,2,..., G 1 T 1exp x g T Jka varabel respon terdr dar 4 buah kategor (G=4) maka model regres logstk ordnal yang terbentuk adalah (2) (3) (4) (5) (6) dan peluang masng masng kategor adalah : peluang kategor pertama : (7) (8) (9) JURNAL GAUSSIAN Vol. 5, No. 3, Tahun 2016 Halaman 565

4 peluang kategor kedua : peluang kategor ketga : (10) peluang kategor keempat : (11) (12) 2.4 Estmas Parameter Penaksran parameter regres logstk ordnal dlakukan dengan menggunakan metode Maxmum Lkelhood Estmaton (MLE). [1] Jka dambl n sampel vektor varabel random Y, 1 Y,, 2 T Y n, dengan y 1 y 2... y, G 1 peluang hasl kategor ke-g adalah n n G G Y berdstrbus multnomal dengan x, maka membentuk fungs lkelhood yatu: g exp yg g x g x exp g1 x (13) 11gg11 1 exp g x 1 exp g1 x Persamaan yang dgunakan dalam proses teras Newton-Raphson untuk mendapatkan nla ˆ adalah: dengan 1 ( t1) ( t) ( t) ( t) H q (14) H merupakan matrks nonsngular dengan elemen-elemen matrksnya adalah turunan parsal kedua dar fungs ln-lkelhood terhadap parameter yang akan destmas, q adalah vektor dengan elemen turunan parsal pertama dar fungs ln-lkelhood terhadap parameter yang akan destmas dan t adalah banyaknya teras (t = 0,1,2, ). Sehngga elemen dar H adalah sebaga berkut : q dan y g (15) (16) JURNAL GAUSSIAN Vol. 5, No. 3, Tahun 2016 Halaman 566

5 Proses teras Newton Raphson akan berhent jka adalah blangan yang sangat kecl. Apabla memenuh atau. ( t1) ( t), dmana ( t1) ( t) maka 2.5 Uj Sgnfkans Model Logt Kumulatf Ada dua uj yang dgunakan untuk menguj sgnfkans model yang telah dperoleh yatu uj parameter secara keseluruhan dan uj parameter secara ndvdu dengan menggunakan uj Raso Lkelhood dan uj Wald. 2.6 Uj Raso Lkelhood (Uj Keseluruhan) Uj Raso Lkelhood dgunakan untuk mengetahu apakah varabel bebas yang terdapat dalam model berpengaruh nyata atau tdak secara keseluruhan. Hpotess H 0 : β 1 = β 2 =... = β p = 0 (Tdak ada pengaruh antara varabel faktor terhadap varabel respon) H 1 : Palng sedkt salah satu dar β k 0 dengan k = 1,2,...,p (Ada pengaruh antara varabel faktor terhadap varabel respon) Statstk Uj Raso Lkelhood adalah G 2 = -2 ln (17) dengan fungs lkelhood tanpa varabel bebas adalah : L 0 (θ) = y 1 α 1 - (y 1 + y 2 ) ln[1 + exp (α 1 )] - (y 2+ y 3 ) ln[1 + exp (α 2 )] + (y 1 + y 2-1) ln[1 + exp (α 3 )] + y 2 ln[ exp (α 2 ) exp (α 1 )] + y 3 ln[ exp (α 3 ) exp (α 2 )] } dan fungs lkelhood dengan varabel bebas adalah : L 1 (θ) = Krtera penolakan : H 0 dtolak jka G 2 2 > dar ataunla sgnfkas<. 2.7 Uj Wald (Uj Parameter secara Indvdu) Uj Wald dlakukan untuk mengetahu sgnfkans parameter terhadap varabel respon. Hpotess H 0 : β k = 0 (parameter tdak sgnfkan atau varabel faktor tdak memlk pengaruh yang kuat dengan varabel respon) H 1 : β k 0, dengan k = 1,2,...,p (parameter sgnfkan atau varabel faktor memlk pengaruh yang kuat dengan varabel respon) Statstk Uj JURNAL GAUSSIAN Vol. 5, No. 3, Tahun 2016 Halaman 567 (, p) W k = (18) dengan ˆk merupakan penaksr parameter dengan SE( ˆ ) Var ˆ ( ˆ ) k k k dan standar error ˆk dperoleh dar Var ˆ ( ˆ ) merupakan elemen ke-kg 1 dagonal matrksvar ˆ ( ˆ) k berukuran p G 1 x p G 1 dan G adalah jumlah kategor varabel respon. Krtera uj : H 0 dtolak jka nla W k >χ 2 (α,1) atau nla sgnfkans< (19) yang

6 2.8 Uj Kesesuaan Model Uj kesesuaan model dgunakan untuk menla apakah model sesua atau tdak [6], statstk uj yang dgunakan adalah Pearson Ch-Square dan Devance Hpotess H 0 : Model sesua H 1 : Model tdak sesua Statstk Uj: Devance = D = - 2 (20) dengan: = merupakan peluang observas ke- pada kategor ke-g df = J (p+1) dmana J merupakan jumlah kovarat Krtera Uj: H 0 dtolak jka nla Devance > (J-(p+1);α) atau nla sgnfkans <α 2.9 Ketepatan Klasfkas Ketepatan klasfkas yang dpaka adalah Apparent Error Rate (APER). APER adalah ukuran evaluas yang dgunakan untuk melhat peluang kesalahan klasfkas yang dhaslkan oleh suatu fungs klasfkas. APER = dmana f hg merupakan jumlah data dalam kelas h yang dpetakan ke kelas g dengan h=1,2,,g dan g=1,2,,g. Nla ketepatannya dapat menggunakan 1- APER. 3. METODE PENELITIAN 3.1 Sumber dan Varabel Peneltan Data yang dgunakan pada peneltan n berupa data sekunder yang dambl dar majalah nfobank eds Jul Data tersebut merupakan data knerja perusahaan asurans umum dseluruh ndonesa dengan perode Desember 2013 sampa dengan November Varabel yang yang dgunakan pada peneltan n terdr dar varabel respon dan varabel predktor. Varabel respon (Y) adalah predkat asurans, yang terdr dar 4 kategor yatu : Y = (1) sangat bagus, Y = (2) bagus, Y = (3) cukup bagus, Y = (4) tdak bagus. Varabel predktor (X) adalah Rsk Bask Captal (X 1 ), pertumbuhan prem bruto (X 2 ), beban (klam + usaha + koms) dbag pendapatan prem netto (X 3 ), laba (rug) sebelum pajak dbag rata rata modal sendr (X 4 ), laba (rug) komprehensf dbag rata rata modal sendr (X 5 ), lkudtas (X 6 ), kecukupan nvestas dan aset lancar dbag total aset (X 7 ), pertumbuhan modal sendr (X 8 ), prem retens sendr dbag modal sendr (X 9 ), hasl undewrtng dbag prem netto (X 10 ) dan permbangan hasl nvestas dengan pendapatan prem netto (X 11 ) 3.2 Langkah-langkah Analss Data Setelah data dperoleh, maka langkah-langkah yang akan dlakukan dalam menganalss data adalah : 1. Mencar faktor-faktor mana saja yang berhubungan terhadap knerja keuangan perusahaan dengan menggunakan uj ndependens 2. Melakukan estmas parameter untuk membentuk model awal regres ordnal 3. Setelah model awal terbentuk dlakukan uj serentak atau uj keseluruhan untuk memerksa kemaknaan koefsen ddalam model secara keseluruhan JURNAL GAUSSIAN Vol. 5, No. 3, Tahun 2016 Halaman 568

7 4. Kemudan dlanjutkan dengan uj wald untuk mengetahu varabel mana yang memberkan pengaruh terhadap predkat perusahaan asurans 5. Melakukan uj kesesuaan model untuk mengetahu apakah model sesua atau tdak 6. Menentukan model akhr regres logstk ordnal 7. Berdasarkan model yang terbentuk dapat dhtung nla estmas peluang dar setap masng masng model regres ordnal yang terbentuk 8. Menghtung ketepatan klasfkas pada model akhr regres logstk 9. Membuat kesmpulan model terbak. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Uj Independens Uj ndependens dlakukan untuk mengetahu ada tdaknya hubungan antara varablevarabelnya. Hpotess : H 0 : Tdak ada hubungan antara varabel 1 dengan varabel 2 H 1 : Ada hubungan antara varabel 1 dengan varabel 2 Taraf Sgnfkans : α = 0.05 Tabel 1. Uj Independens Varabel faktor terhadap predkat asurans Nla χ 2 Nla χ 2 tabel Keputusan Rsk Based Captal Ada hubungan Pertumbuhan prem bruto Ada hubungan Beban (klam+usaha+koms) dbag Ada hubungan pendapatan prem netto Laba (rug) sebelum pajak dbag rata rata Ada hubungan modal sendr Laba (rug) komprehensf dbag rata rata Ada hubungan modal sendr Raso Lkudtas Tdak ada hubungan Raso Kecukupan nvestas Tdak ada hubungan Pertumbuhan modal sendr Tdak ada hubungan Prem retens sendr dbag modal sendr Tdak ada hubungan Hasl underwrtng dbag prem netto Tdak ada hubungan Permbangan hasl nvestas dengan pendapatan prem netto Tdak ada hubungan Berdasarkan Tabel 1 dapat dketahu bahwa ada 5 varabel faktor yang berhubungan dengan varabel respon (predkat asurans) yatu Rsk Bask Captal (X 1 ), pertumbuhan prem bruto (X 2 ), beban (klam + usaha + koms) dbag pendapatan prem netto (X 3 ), laba (rug) sebelum pajak dbag rata rata modal sendr (X 4 ) dan laba (rug) komprehensf dbag rata rata modal sendr (X 5 ). 4.2 Model Awal Pertama Setelah Uj Independens maka dapat dketahu nla estmas dar masng mash varabel sebaga pada Tabel 2 dan dperoleh model awal sebaga berkut : Logt[P(Y 1 X )] = X 1 (1) X 2 (1) X 3 (1) X 4 (1) X 5 (1) JURNAL GAUSSIAN Vol. 5, No. 3, Tahun 2016 Halaman 569

8 Logt[P(Y 2 X )] = X 1 (1) X 2 (1) X 3 (1) X 4 (1) X 5 (1) Logt[P(Y 3 X )] = X 1 (1) X 2 (1) X 3 (1) X 4 (1) X 5 (1) Tabel 2. Estmas Parameter Varabel Estmas Sg. Parameter β [Y = 1] [Y = 2] [Y = 3] [X 1 = 1] [X 2 = 1] [X 3 = 1] [X 4 = 1] [X 5 = 1] Uj Raso Lkelhood (Uj Keseluruhan) Hpotess : H 0 : β 1 = β 2 =... = β 5 = 0 H 1 : Palng sedkt salah satu dar β k 0 dengan k = 1,2,...,5 Krtera uj : H 0 dtolak jka G 2 > dar atau nla sgnfkas < 5% (α) Keputusan : karena nla G 2 = 77,530 > ( ) = 11,07 atau nla sgnfkans = 0,000 < α = 0,05 maka H 0 dtolak yang artnya palng sedkt ada satu varabel faktor yang mempunya pengaruh nyata dalam model. 4.4 Uj Wald Hpotess : H 0 : β k = 0 H 1 : β k 0 dengan k = 1, 2,...,5 Krtera uj : H 0 dtolak jka nla W k > χ 2 (0,05,1) atau nla sgnfkans < 5% (α) Keputusan : dar Tabel 2 dapat dlhat varabel faktor yang sgnfkans < 5% (α) adalah X 2 dan X 3 maka dapat dsmpulkan X 2 dan X 3 memlk pengaruh dengan varabel respon 4.5 Model Tereduks Tabel 3. Estmas Parameter Varabel Estmas Parameter β Sg. [Y = 1] [Y = 2] [Y = 3] [X 2 = 1] [X 3 = 1] Dar Tabel 3 dapat dperoleh model awal tereduks : Logt[P(Y 1 X )] = X 2 (1) X 3 (1) Logt[P(Y 2 X )] = X 2 (1) X 3 (1) Logt[P(Y 3 X )] = X 2 (1) X 3 (1) 4.6 Uj Raso Lkelhood (Uj Keseluruhan) Hpotess : H 0 : β 1 = β 2 = 0 H 1 : Palng sedkt salah satu dar β k 0 dengan k = 1,2 JURNAL GAUSSIAN Vol. 5, No. 3, Tahun 2016 Halaman 570

9 Krtera uj : H 0 dtolak jka G 2 > dar atau nla sgnfkas < 5% (α) Keputusan : karena nla G 2 = 52,436 > ( ) = 5,99 atau nla sgnfkans = 0,000 < α = 0,05 maka H 0 dtolak yang artnya palng sedkt ada satu varabel faktor yang mempunya pengaruh nyata dalam model. 4.7 Uj Wald Hpotess : H 0 : β k = 0 H 1 : β k 0 dengan k = 1, 2,...,5 Krtera uj : H 0 dtolak jka nla W k > χ 2 (0,05,1) atau nla sgnfkans < 5% (α) Keputusan : dar Tabel 3 dapat dlhat varabel faktor yang sgnfkans < 5% (α) adalah X 2 dan X 3 maka dapat dsmpulkan X 2 dan X 3 memlk pengaruh dengan varabel respon. 4.8 Uj Kesesuaan Model Hpotess : H 0 : Model sesua H 1 : Model tdak sesua Krtera Uj : H 0 dtolak jka nla Devance > χ 2 (7,0,05) atau nla sgnfkans < 5% (α) Keputusan : Karena nla devance = < χ 2 (7,0,05) = atau nla sgnfkans = > 0.05 (α) maka H 0 dterma, maka dapat dsmpulkan bahwa model sesua. 4.9 Estmas Nla Peluang Fungs peluang untuk setap kategor respon ddapatkan berdasarkan model akhr yang terbentuk, sebaga berkut : a. Peluang perusahaan dengan predkat sangat bagus: b. Peluang perusahaan dengan predkat bagus: c. Peluang perusahaan dengan predkat cukup bagus: d. Peluang perusahaan dengan predkat tdak bagus: Estmas Nla Peluang berdasarkan model akhr yang terbentuk dapat dlhat pada Tabel.4 Tabel.4 Estmas Nla Peluang Predkat X 2 X 3 Sangat Cukup Tdak Bagus Bagus Bagus Bagus 1 0, , , , , , , , , , , , , , , ,05E-05 dengan X 2 = Pertumbuhan pendapatan prem bruto X 3 = Beban (klam, usaha, dan koms) dengan pendapatan prem netto. JURNAL GAUSSIAN Vol. 5, No. 3, Tahun 2016 Halaman 571

10 4.10 Nla Ketepatan Klasfkas Dengan model yang terbentuk dapat maka dhtung nla ketepatan klasfkasnya sebaga berkut : Tabel 5. APER Model Regres Logstk Predks Sangat Cukup Tdak Bagus Bagus Bagus Bagus Sangat Bagus Bagus Actual Cukup Bagus Tdak Bagus APER = APER = = 36,99% Sehngga nla ketepatan klasfkasnya sebesar (1-APER) yatu 63,01%. 5. KESIMPULAN Dar hasl analss yang telah dlakukan, dapat dperoleh beberapa kesmpulan, yatu: 1. Varabel faktor yang berhubungan dengan knerja keuangan (predkat asurans) adalah Rsk Bask Captal, pertumbuhan pendapatan prem bruto, beban (klam, usaha, dan koms) terhadap pendapatan prem netto, laba (rug) sebelum pajak dbandngkan dengan rata-rata modal sendr dan laba (rug) komprehensf dbandngkan dengan rata-rata modal sendr. 2. Analss regres logstk ordnal menunjukan bahwa secara serentak varabel yang berpengaruh sgnfkan terhadap predkat asurans adalah varabel pertumbuhan pendapatan prem bruto (X 2 ) dan varabel beban (klam, usaha, dan koms) terhadap pendapatan prem netto (X 3 ) yang dapat dmodelkan sebaga berkut: Logt[P(Y 1 X )] = X 2 (1) X 3 (1) Logt[P(Y 2 X )] = X 2 (1) X 3 (1) Logt[P(Y 3 X )] = X 2 (1) X 3 (1) 3. Model regres logstk ordnal yang terbentuk dapat dgunakan untuk menghtung ketepatan klasfkas predkat asurans yatu sebesar 63,01%. DAFTAR PUSTAKA [1] Agrest, A Categorcal Data Analyss Second Edton. Canada: John Wley & Sons,Inc. [2] Amrn, A Asurans Syarah: Keberadaan dan Kelebhannya Dtengah Asurans Konvensonal. Jakarta: Elex Meda Komputndo. [3] Audrna, G. W., Purhad, Purwanto, H Faktor-Faktor yang Mempengaruh Tngkat Keberhaslan Pemberan Kemoterap pada Pasen Penderta Kanker Payudara d RSUD Dr.Soetomo dengan Menggunakan Regres Logstk Ordnal. Jurnal Sans dan Sen POMITS. Volume 3 No. 1. [4] Bro Rset Infobank Krtera Ratng Asurans Umum Infobank, No. 436 Vol. XXXVII, Jun 2015, h dan [5] Hartono dan Rejek, S Hukum Asurans dan Perusahaan Asurans. Jakarta: Snar Grafka. [6] Hosmer, D.W. dan Lemenshow Appled Logstc Regresson. USA: Wley & Sons,Inc. JURNAL GAUSSIAN Vol. 5, No. 3, Tahun 2016 Halaman 572

11 [7] Johnson, R. A. dan Wchern, D.W Appled Multvarate Statstcal Analyss. Prentce Hall. New Jersey [8] Musjab,I Jens Jens Asurans. dakses pada tanggal 15 Agustus JURNAL GAUSSIAN Vol. 5, No. 3, Tahun 2016 Halaman 573