PENGGUNAAN PERJANJIAN REASURANSI TIMBAL-BALIK DENGAN MENGGUNAKAN KONSEP UTILITAS

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENGGUNAAN PERJANJIAN REASURANSI TIMBAL-BALIK DENGAN MENGGUNAKAN KONSEP UTILITAS"

Transkripsi

1 PENGGUNAAN PERJANJIAN REASURANSI TIMBAL-BALIK DENGAN MENGGUNAKAN KONSEP UTILITAS Riaman, Kankan Parmikanti, Iin Irianingsih, Agus Supriatna, Sudradjat Supian Departemen Matematika, FMIPA Unpad, Jl. Raya Jatinangor,Bandung; parmikanti@unpad.ac.id iin.irianingsih@unpad.ac.id asupriatna55@ymail.com adjat3@yahoo.com Abstrak Sebagai perusahaan asuransi, keberlangsungan perusahaan harus diperhatikan dengan baik. Oleh karena itu, diperlukan suatu teori, metode, dan perhitungan yang cocok untuk mempertimbangkan keputusan-keputusan yang akan dibuat berkaitan dengan keberlangsungan perusahaan. Pada paper ini dibahas bagaimana bentuk kerjasama pembagian klaim dengan perjanjian reasuransi timbal-balik (reciprocal reinsurance treaties). Penelitian yang dilakukan menitikberatkan pada penggunaan kontrak perjanjian Excess of Loss. Jenis penelitian yang dilakukan adalah survey lapangan dan studi literatur. Jenis penelitian yang dilakukan adalah analisis data. Data yang digunakan adalah data sekunder klaim asuransi jiwa kredit umum sebagai gambaran untuk Perusahaan I dan data sampel klaim yang dibuat acak oleh penulis sebagai gambaran untuk Perusahaan II. Hasil pengolahan data selanjutnya digunakan untuk menentukan keputusan yang akan dilakukan, apakah perlu dilakukan reasuransi atau tidak. Hasil yang diperoleh bahwa tiap perusahaan asuransi yang diuji akan lebih memilih untuk menghadapi sendiri klaim-klaim yang terjadi dibandingkan dengan melakukan perjanjian reasuransi timbal-balik dengan memperhatikan nilai utilitasnya. Kata Kunci: Excess of Loss, Fungsi utilitas, Reasuransi Timbal-Balik, utilitas A. PENDAHULUAN Sebagai perusahaan yang bergerak dalam bidang asuransi harus mengatur arus keuangan (cash flow) perusahaan dengan sangat baik. Faktor-faktor pemicu bangkrutnya perusahaan akan dimodelkan sedemikian rupa sehingga dapat diatur perubahan cash flow keuangan dalam perusahaan itu sendiri. Sebagai gambaran, pertumbuhan perusahaan asuransi nasional di Indonesia saat ini cukup baik. Dibentuknya perusahaan asuransi lokal yang berakuisi dengan perusahaan asuransi asing di Indonesia membuat keuangan dari gabungan Prosiding SEMNAS Pendidikan Matematika 217 ISBN

2 (merger) perusahaan-perusahaan tersebut bertambah stabil dan kuat. Akan tetapi, kestabilan dan keuangan perusahaan itu sendiri tidak cukup untuk mengatasi klaim yang datang secara tiba-tiba diakibatkan oleh beberapa faktor, misalkan gempa bumi, banjir, letusan gunung berapi, maupun penyebaran penyakit mematikan seperti flu burung yang bisa datang secara tak terduga. Untuk itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengkontrol laju klaim yang terjadi [3]. Salah satu caranya adalah penyebaran risiko (risk sharing) melalui reasuransi [ 1]. Perjanjian Reasuransi Timbal-Balik (Reciprocal Reinsurance Treaties) yang memungkinkan 2 perusahaan asuransi atau lebih untuk menentukan bentuk penyebaran risiko (risk sharing) antar perusahaan. Perjanjian Reasuransi Timbal-Balik menjadi penting jika perusahaan-perusahaan yang ingin melakukan kerjasama dan terikat pada perjanjian ini mempunyai suatu kepentingan personal antar perusahaan [1]. Dengan mepelajari studi kasus yang sudah dilakukan sebelumnya tentang reasuransi, penelitian ini akan menggambarkan bagaimana kesesuaian kerjasama dalam bentuk teori perjanjian pembagian klaim reasuransi timbal-balik (reciprocal reinsurance treaties) antar perusahaan asuransi [14]. Penelitian ini akan menitikberatkan pada penggunaan kontrak perjanjian excess of Loss sebagai bentuk kerjasamanya sebagai contoh gambaran dari permasalahan yang ada. Dengan melihat nilai utilitas kedua perusahaan pada perjanjian tersebut, dapat dilihat penggunaannya pada perusahaan jika kedua perusahaan menerapkan perjanjian reasuransi timbal-balik (reciprocal reinsurance treaties) [1]. Prosiding SEMNAS Pendidikan Matematika 217 ISBN

3 B. TAHAPAN ANALISIS Ada beberapa tahapan proses yang harus dilakukan dalam perhitungan utilitas perusahaan pada perjanjian reasuransi timbal-balik. Tahap pertama yaitu pengumpulan data klaim asuransi jiwa. Setelah itu data klaim akan dikelompokkan berdasarkan bulan terjadinya klaim untuk dimodelkan menjadi model risiko kolektif. Data besarnya nilai klaim merupakan data kontinu yang dikelompokkan berdasarkan besarnya total klaim. Setelah data besarnya nilai klaim dikelompokkan, akan ditentukan fungsi distribusi yang tepat dari data tersebut [6]. Untuk menentukan fungsi distribusi dilakukan pengujian menggunakan perangkat lunak Easyfit 5.5. Penentuan fungsi distribusi dilakukan untuk mendapatkan fungsi kepadatan peluang dari masing-masing data yang akan digunakan pada perhitungan kontrak perjanjian reasuransi excess of loss dan nilai utilitas perusahaan. Untuk menentukan keabsahan data, dilakukan pengujian data secara teoritik (model deterministik) untuk menentukan apakah distribusi yang didapat sesuai atau tidak dengan menggunakan uji chi-kuadrat pada data besarnya klaim (X), yang selanjutnya akan dibangun model distribusi dari masing-masing data tersebut [12], [13]. Kemudian akan dihitung nilai utilitas perusahaan menggunakan model perjanjian reasuransi timbal-balik dengan kontrak perjanjian reasuransi excess of loss dengan batas retensi yang sudah ditentukan Reasuransi Reasuransi merupakan mekanisme yang digunakan oleh perusahaan asuransi untuk membagi risiko dari para pemegang polis asuransi. Dengan cara ini, kerugian dari perusahaan dapat diminimalisir dan didistribusikan ke berbagai perusahaan yang tergabung dalam sistem reasuransi sehingga tidak ada perusahaan yang terbebani seluruhnya oleh tanggung jawab keuangan yang menawarkan perlindungan kepada para pemegang polis asuransinya. Tanpa reasuransi, penjamin asuransi hanya akan dapat melindungi usaha yang paling aman, tapi di sisi lain meninggalkan usaha berisiko yang berharga tanpa perlindungan. Kontrak Perjanjian Reasuransi Excess of Loss Kontrak reasuransi dengan metode perjanjian merupakan kontrak perjanjian dimana perusahaan asuransi wajib mereasuransikan setiap penutupan nilai dan lingkup penutupannya sesuai dengan yang telah diperjanjikan kepada penanggung ulang (perusahaan asuransi atau perusahaan reasuransi) dan penangung ulang dimaksud wajib menerima penempatan reasuransi terbebut. Excess of Loss Treaties merupakan suatu perjanjian dimana objek yang direasuransikan adalah klaim atau kerugian yang ditanggung melebihi batas retensi yang telah ditentukan sebelumnya. Jika klaim melebihi batas retensi, kelebihan batasnya akan ditanggung oleh reasuradur. Biasanya retensi yang diberikan pada jenis perjanjian ini berlayer. Dengan menerapkan layer maka batas retensi bisa disesuaikan [3]. Secara umum, apabila x adalah besarnya klaim individu untuk pembayaran klaim sebesar X dengan Prosiding SEMNAS Pendidikan Matematika 217 ISBN

4 batas retensi M, maka persamaan untuk excess of loss treaties pada dari sisi perusahaan reasuransi adalah x = ; x M x M ; x > M. Perjanjian Reasuransi Timbal-Balik Perjanjian Reasuransi Timbal-Balik (Reciprocal Reinsurance Treaties) merupakan bentuk perjanjian dari dua perusahaan asuransi atau lebih yang bekerja sama untuk membagi masingmasing klaim ke dalam bentuk yang saling menguntungkan dalam jangka panjang. [11] Diasumsikan bahwa: 1. x 1 = besarnya klaim yang datang ke perusahaan I sebesar a 1 2. x 2 = klaim yang datang ke perusahaan II sebesar b 2 Dengan menggunakan perjanjian reasuransi timbal balik, perusahaanperusahaan tersebut bebas menentukan pembagian keseluruhan klaim x 1 + x 2 di antara mereka. Perusahaanperusahaan terebut umpanya setuju di mana perusahaan I harus membayar sebesar y(x 1 + x 2 ) dan perusahaan II akan membayar sisanya sebesar x 1 + x 2 y(x 1 + x 2 ). Excess of Loss pada Perjanjian Reasuransi Timbal Balik Excess of loss Treaties pada perjanjian Reasuransi Timbal Balik menitikberatkan pada pembagian kelebihan besar klaim kepada anggota reasuransi lainnya. Diasumsikan bahwa : x 1 = besar klaim perusahaan I x 2 = besar klaim perusahaan II M 1 = batas retensi kelebihan besar klaim perusahaan I M 2 = batas retensi kelebihan besar klaim perusahaan II Besarnya klaim perusahaan I dan perusahaan II sebelum dilakukannya perjanjian reasuransi timbal-balik adalah : x 1 =, x 1 M 1 x 1 M 1, x 1 > M 1 dan x 2 =, x 2 M 2 x 2 M 2, x 2 > M 2 sedangkan penentuan besarnya klaim menggunakan perjanjian reasuransi timbal-balik, maka y x 1, x 2 =, x 1 M 1, x 2 M 2 x 2, x 1 M 1, x 2 > M 2 sebagai pembayaran klaim yang harus dibayarkan perusahaan I dengan menggunakan perjanjian reasuransi timbal-balik, dan x 1 + x 2 y x 1, x 2 =, x 2 M 2, x 1 M 1 x 1, x 2 M 2, x 1 > M 1 sebagai pembayaran klaim yang harus dibayarkan perusahaan II dengan menggunakan perjanjian yang sama [8]. Fungsi Utilitas Fungsi utilitas memberikan gambaran bagaimana mengukur preferensi investor untuk bersedia memberikan kekayaan dan menerima sejumlah risiko untuk digunakan dengan harapan mendapatkan kekayaan yang lebih besar (John Norstad., 211). Fungsi utilitas merupakan fungsi yang diturunkan dua kali (twicedifferentiable function) dari kekayaan u(x) yang didefinisikan untuk x >. Setiap investor akan memilih untuk mendapatkan nilai uang yang bertambah daripada berkurang, Sehingga dapat diartikan fungsi utilitas merupakan fungsi yang meningkat, maka : u (x) > Prosiding SEMNAS Pendidikan Matematika 217 ISBN

5 u (x) > disebut dengan kekayaan yang bersifat non-satiation yaitu keadaan dimana utilitas bertambah bersamaan dengan kekayaannya [9]. Dalam kenyataannya, investor mempunyai sifat ketertarikan untuk menghadapi nilai sebuah risiko, Investor dengan sifat penghindar risiko (risk averter) melihat bahwa setiap pertambahan 1 rupiah nilai yang dirasakan dari uang tersebut semakin menurun. Kebiasaan ini biasa disebut sebagai decreasing marginal utility, yang di tulis dengan : u"(x) <. Contohnya adalah asuradur (orang yang melakukan asuransi) sehingga sifat inilah yang akan di gunakan penulis dalam penentuan fungsi utilitas perusahaan [9]. Asumsi yang digunakan dalam menentukan fungsi utilitas Perusahaan I diberikan dengan u x 1 = x dan fungsi utilitas perusahaan II adalah u x 2 = x 2 Diasumsikan bahwa pilihan perusahaan asuransi telah memenuhi aksioma 1, di mana u(x) bisa juga di representasikan sebagai utility of money [5]. Diasumsikan juga bahwa u(x) adalah nilai atau utilitas perusahaan yang berprospek untuk mendapatkan sejumlah x. Dari asumsi tersebut di jelaskan bahwa perusahaan memberikan utilitas U(S, F(x)) dengan situasi risiko dengan elemen S dan F(x), dimana U S, F x = u S x df(x) Diberikan u 1 (x) adalah utility of money dari perusahaan I sehingga u 1 (x) dalam situasi awal dapat ditulis U 1 () = u 1 S 1 x 1 df 1 (x 1 ) Perjanjian reasuransi didefinisikan dengan y(x 1, x 2 ) akan merubah utilitas dari perusahaan menjadi : U 1 y = u 1 S 1 y x 1, x 2 df 1 x 1 df 2 (x 2 ) Dalam negosiasi, perusahaan I akan mencoba untuk membuat perjanjian dengan y(x 1, x 2 ) yang memberikan U 1 (y) nilai yang paling besar jika memungkinkan. Jika u 2 (x) adalah utility of money pada perusahaan II, maka utilitas awal dari perusahaan tersebut adalah U 2 () = u 2 S 2 x 2 df 2 (x 2 ) Perjanjian reasuransi yang didefinisikan dengan y(x 1, x 2 ) akan menjadi U 2 y = u 2 S 2 x 1 x 2 + y x 1, x 2 df 1 x 1 df 2 (x 2 ) [7]. C. HASIL DAN PEMBAHASAN Data yang digunakan untuk studi kasus merupakan data sekunder klaim asuransi jiwa kredit umum suatu perusahaan asuransi pada tahun sebagai Perusahaan I dan data sampel yang dibuat acak oleh penulis sebagai gambaran Perusahaan II. Kriteria data simulasi yang dibuat penulis diharapkan dapat mengikuti data yang sebenarnya. Masing-masing data yang disimulasikan akan dikolektifkan sesuai dengan bulan datangnya klaim. Sehingga akan ada 36 variabel acak yang akan diuji. Data yang sudah dikolektifkan tersebut akan ditentukan fungsi Prosiding SEMNAS Pendidikan Matematika 217 ISBN

6 distribusi yang sesuai untuk dipakai pada perhitungan nilai utilitas. Sehingga hasilnya diperoleh fungsi distribusi yang sesuai adalah Fungsi Distribusi Generalized Pareto [2], [4] dengan dan mempunyai parameter k 1 =,5383 ; σ 1 = 4, ; μ 1 = 8, Model fungsi densitas distribusi untuk data klaim kolektif Perusahaan I f x 1 = 1 σ k 1 x 1 μ 1 σ k 1, x 1 substitusi k 1 =,5383 ; σ 1 = 4, ; μ 1 = 8, ke dalam Fungsi Distribusi Generalized Pareto f x 1 1 = 4, ,5383 x 1 + 8, , x Sedangkan untuk model distribusi data klaim perusahaan II diambil Fungsi Distribusi Generalized Pareto dengan 1,5383, parameter k 2 =,63597 ; σ 2 = 3, ; μ 2 = 9, Model Fungsi Distribusi Generalized Pareto perusahaan II g x 2 = 1 σ k 2 x 2 μ 2 σ k 2, x 2 substutusikan k 2 =,63597 ; σ 2 = 3, ; μ 2 = 9, , maka g x 2 1 = 3, ,63597 x 2 + 9, , x Setelah mengetahui model distribusi masing-masing perusahaan, akan dilihat nilai utilitas tiap perusahaan dan akan diuji nilai utilitas Perusahaan I dengan memisalkan modal S untuk pembayaran klaim sebesar 3 Miliar, 4 Miliar, dan 5 Miliar Rupiah. Sehingga akan didapat batas retensi M untuk setiap klaimnya. 1,63597, Hasil yang diperoleh bahwa seluruh nilai utilitas Perusahaan I sebelum dilakukannya perjanjian reasuransi timbal-balik lebih kecil jika dibandingkan dengan sesudah dilakukannya perjanjian reasuransi timbal balik. Prosiding SEMNAS Pendidikan Matematika 217 ISBN

7 Sama halnya dengan nilai U 1 dan U 1 y bahwa seluruh nilai utilitas Perusahaan I sebelum dilakukannya perjanjian reasuransi tibal-balik lebih kecil jika dibandingkan sesudah dilakukannya perjanjian reasuransi timbal-balik D. KESIMPULAN Hasil analisis dalam menghitung nilai utilitas perusahaan I dalam perjanjian reasuransi timbal balik didapat bahwa U 1 y U 1 () bernilai negatif untuk setiap modal awal perusahaan yang diujikan sehingga dapat disimpulkan bahwa perusahaan I akan lebih memilih untuk tidak melakukan perjanjian reasuransi timbal balik dengan perusahaan II. Perusahaan II juga mempunyai nilai utilitas situasi awal U 2 () yang lebih kecil dari nilai utilitas perusahaan dengan menggunakan perjanjian reasuransi timbal-balik U 2 y sehingga dapat diartikan bahwa Perusahaan II akan lebih memilih untuk tidak melakukan perjanjian reasuransi timbal-balik dengan perusahaan I dengan fungsi utilitas, kontrak perjanjian reasuransi, dan modal awal perusahaan yang sudah ditetapkan. Dengan membandingkan nilai utilitas dalam penentuan kriteria perjanjian yang baik pada data klaim perusahaanperusahaan yang diteliti, maka perjanjian reasuransi timbal-balik tidak cocok digunakan pada Perusahaan I dan Perusahaan II. UCAPAN TERIMA KASIH Penulis berterima kasih kepada Rektor Universitas Padjadjaran dan Direktur Direktorat Riset dan Pelayanan Masyarakat Unpad, yang memberikan dana melalui Hibah Riset Fundamental untuk membiayai penelitian ini. DAFTAR PUSTAKA [1]. Cai, Jun. dan Fang, Ying Journal of Risk and Insurance. Optimal Reciprocal Reinsurance Treaties Between Insurers and Reinsurers.. ( 212/uploadfiles/Talk-Jun-Cai- July pdf, diakses 13 September 213). [2]. Dudewicz, Edward J. dan Mishra, Satya N. Tanpa Tahun. Statistika Matematika Modern. Terjemahan RK. Sembiring Bandung: ITB Bandung [3]. Fauzia, Tika Perhitungan Risiko Reasuransi dengan Metode Excess-of-Loss. Skripsi Tidak Diterbitkan. Bandung : Program Sarjana Unpad Bandung [4]. Hogg, R.V. dan Craig, A.T Introduction to Mathematical Statistics, New Jersey : Percentile Hall Prosiding SEMNAS Pendidikan Matematika 217 ISBN

8 [5]. Käärik, Meelis Non-Life Insurance Mathematics. ( diakses tanggal 19 Agustus 213) [6]. Manurug, Tohap Analisis Data Total Klaim Untuk Menghitung Pure Premium Asuransi Mobil. Jurnal Ilmiah Vol. 11 No. 2. Oktober 211 [7]. McIsaac, Donald A. dan Babbel, David F Financial Sector Development Department. The World Bank Primer on Reinsurance. ( diakses 18 Agustus 213) [8]. Norstad, John An Introduction to Utility Theory. ( il.pdf, diakses 2 Agustus 213) [9]. Rahman, Yera Rohimawati Menghitung Quota Share Reinsurance dan Stop Loss Reinsurance Menggunakan Ruin Theory. Skripsi Tidak Diterbitkan. Bandung : Program Sarjana Unpad Bandung [1]. Salvatore, Dominick Managerial Economics. McGraw- Hill, inc. [11]. Siegel, S., dan Castellan, N.J Nonparametric Statistics for The Behavioral Science. New York : McGraw-Hill [12]. Walpole, Ronald E. dan Myers, Raymond H. Tanpa Tahun. Ilmu Peluang dan Statistika Untuk Insinyur dan Ilmuwan. Terjemahan RK. Sembiring Bandung : ITB Bandung. [13]. Wegner, Maik. 21. Technology and Investment. Hybrid Decision Models in Non- Proportional Reinsurance. doi:1.4236/ti.21. ( diakses 18 Agustus 213) Prosiding SEMNAS Pendidikan Matematika 217 ISBN

GENERALIZED LINEAR MODELS (GLM) UNTUK DATA ASURANSI DALAM MENENTUKAN HARGA PREMI

GENERALIZED LINEAR MODELS (GLM) UNTUK DATA ASURANSI DALAM MENENTUKAN HARGA PREMI GENERALIZED LINEAR MODELS (GLM) UNTUK DATA ASURANSI DALAM MENENTUKAN HARGA PREMI Agus Supriatna 1), Riaman 2), Sudradjat 3), Tari Septiyani 4) Departemen Matematika, FMIPA Unpad Jalan Raya Bandung-Sumedang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Suatu badan usaha yang selalu menghadapi risiko akan berusaha menghindarkan diri atau memperkecil risiko dengan berbagai macam cara. Salah satu cara yang ditempuh badan

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. dengan kendala. Solusi dari permasalahan di atas diberikan oleh Teorema 1 berikut. Teorema 1 R = R (X) didefinisikan oleh

III PEMBAHASAN. dengan kendala. Solusi dari permasalahan di atas diberikan oleh Teorema 1 berikut. Teorema 1 R = R (X) didefinisikan oleh 4 III PEMBAHASAN 3.1. Meminimumkan Peluang Keangkrutan (Ruin Proaility) Keijakan suatu perusahaan asuransi dalam memilih kontrak reasuransi sangatlah penting, salah satu pendekatan rasional untuk memilih

Lebih terperinci

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON MULTINOMIAL HIPERGEOMETRIK GEOMETRIK BINOMIAL NEGATIF MA3181 Teori Peluang 27 Oktober 2014 Utriweni Mukhaiyar DISTRIBUSI UNIFORM (SERAGAM)

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pada era sekarang ini, bahaya, kerusakan dan kerugian adalah kenyataan yang harus dihadapi manusia di dunia, termasuk di Indonesia. Ini menyebabkan kemungkinan terjadi

Lebih terperinci

PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM

PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM BIAStatistics (2015) Vol. 9, 2, hal. 28-32 PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM Munawar Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah

Lebih terperinci

ESTIMASI TOTAL DAYA LISTRIK YANG HILANG MELALUI PROSES POISSON TERPANCUNG MAJEMUK

ESTIMASI TOTAL DAYA LISTRIK YANG HILANG MELALUI PROSES POISSON TERPANCUNG MAJEMUK ESTIMASI TOTAL DAYA LISTRIK YANG HILANG MELALUI PROSES POISSON TERPANCUNG MAJEMUK Adri Arisena 1, Anna Chadidjah 2, Achmad Zanbar Soleh 3 Departemen Statistika Universitas Padjadjaran 1 Departemen Statistika

Lebih terperinci

ANALISIS MODEL RISIKO KOLEKTIF PADA ASURANSI JIWA KREDIT MENGGUNAKAN MODEL KLAIM AGREGASI

ANALISIS MODEL RISIKO KOLEKTIF PADA ASURANSI JIWA KREDIT MENGGUNAKAN MODEL KLAIM AGREGASI ANALISIS MODEL RISIKO KOLEKTIF PADA ASURANSI JIWA KREDIT MENGGUNAKAN MODEL KLAIM AGREGASI Riaman, Yusup Supena, Eman Lesmana, F. Sukono, Ridhan Firdaus Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran

Lebih terperinci

Fungsi Peluang Gabungan

Fungsi Peluang Gabungan Fungsi Peluang Gabungan MA3181 Teori Peluang 15 September 2014 Utriweni Mukhaiyar Ilustrasi Suatu perusahaan properti memiliki banyak gedung/bangunan yang ingin diasuransikan dengan kategori-kategori yang

Lebih terperinci

Prosiding Statistika ISSN:

Prosiding Statistika ISSN: Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Penaksiran Besar Klaim Optimal Menggunakan Metode Linear Empirical Bayesian yang Diaplikasikan untuk Perhitungan Premi Asuransi Kendaraan Bermotor di Indonesia 1 Hilda

Lebih terperinci

Uji Permutasi untuk Masalah Dua Sampel Saling Bebas: Studi Kasus di LAFI-DITKES AD Bandung Jawa Barat

Uji Permutasi untuk Masalah Dua Sampel Saling Bebas: Studi Kasus di LAFI-DITKES AD Bandung Jawa Barat Statistika, Vol. 8 No., 9 7 Nopember 8 Uji Permutasi untuk Masalah Dua Sampel Saling Bebas: Studi Kasus di LAFI-DITKES AD Bandung Jawa Barat Danang Setiawan dan Aceng K. Mutaqin Program Studi Statistika

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 23 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Dalam penelitian ini, penelitian yang dilakukan adalah penelitian deskriptif yang bertujuan untuk membuat deskripsi secara sistematis, factual dan

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. Generalized Lambda Distribution (GLD) awalnya diusulkan oleh Ramberg dan

LANDASAN TEORI. Generalized Lambda Distribution (GLD) awalnya diusulkan oleh Ramberg dan 4 II. LANDASAN TEORI Generalized Lambda Distribution (GLD) awalnya diusulkan oleh Ramberg dan Schmeiser (1974), yang memiliki empat parameter dari pengembangan distribusi Lambda Tukey. Keluarga distribusi

Lebih terperinci

SISTEM INFORMASI ASURANSI. Materi 1 PENGENALAN ASURANSI

SISTEM INFORMASI ASURANSI. Materi 1 PENGENALAN ASURANSI SISTEM INFORMASI ASURANSI Materi 1 PENGENALAN ASURANSI Dr. Kartika Sari U niversitas G unadarma Materi 1-1 Pengertian Asuransi Asuransi adalah: Suatu mekanisme pemindahan risiko dari tertanggung (nasabah)

Lebih terperinci

Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar

Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar Vol.14, No. 2, 159-165, Januari 2018 Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar Sutrianah Burhan 1, Andi Kresna Jaya 1

Lebih terperinci

ANALISA SISTEM ANTRIAN M/M/1/N DENGAN RETENSI PELANGGAN YANG MEMBATALKAN ANTRIAN

ANALISA SISTEM ANTRIAN M/M/1/N DENGAN RETENSI PELANGGAN YANG MEMBATALKAN ANTRIAN Analisa Sistem Antrian (Ayi Umar Nawawi) 11 ANALISA SISTEM ANTRIAN M/M/1/N DENGAN RETENSI PELANGGAN YANG MEMBATALKAN ANTRIAN ANALYSIS OF M/M/1/N QUEUEUING SYSTEM WITH RETENTION OF RENEGED CUSTOMERS Oleh:

Lebih terperinci

KAJIAN TELBS PADA REGRESI LINIER DENGAN KASUS PENCILAN

KAJIAN TELBS PADA REGRESI LINIER DENGAN KASUS PENCILAN KAJIAN TELBS PADA REGRESI LINIER DENGAN KASUS PENCILAN Nurul Gusriani 1), Firdaniza 2), Novi Octavianti 3) 1,2,3) Departemen Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jalan Raya Bandung- Sumedang Km. 21

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. Distribusi Gamma adalah salah satu keluarga distribusi probabilitas kontinu.

LANDASAN TEORI. Distribusi Gamma adalah salah satu keluarga distribusi probabilitas kontinu. II. LANDASAN TEORI Distribusi Gamma adalah salah satu keluarga distribusi probabilitas kontinu. Distribusi ini merupakan distribusi fungsi padat yang terkenal luas dalam bidang matematika. Distribusi gamma

Lebih terperinci

BAGAN KENDALI ZERO INFLATED POISSON ADRIAN MATANDUNG. Pembimbing 1. Dr. Erna Tri Herdiani, M.Si, 2. Dr. La Podje Talangko, M.Si.

BAGAN KENDALI ZERO INFLATED POISSON ADRIAN MATANDUNG. Pembimbing 1. Dr. Erna Tri Herdiani, M.Si, 2. Dr. La Podje Talangko, M.Si. BAGAN KENDALI ZERO INFLATED POISSON ADRIAN MATANDUNG Pembimbing. Dr. Erna Tri Herdiani, M.Si, 2. Dr. La Podje Talangko, M.Si. Program Studi Statistik, Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. mekanisme asuransi atau pertanggungan. Undang-Undang Republik Indonesia

BAB I PENDAHULUAN. mekanisme asuransi atau pertanggungan. Undang-Undang Republik Indonesia BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Asuransi atau pertanggungan timbul karena kebutuhan manusia. Manusia selalu dihadapkan dengan berbagai risiko dalam kehidupan sehari-hari, seperti risiko

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Jumlah penduduk Indonesia yang tergolong besar, bahkan berada diurutan keempat dunia dengan jumlah penduduk terbesar tentu sangat berpotensi bagi perkembangan bisnis

Lebih terperinci

Retensi Optimal Untuk Reasuransi Stop-Loss Dengan Pendekatan Buhlmann-Straub Triana Sucova Sibarani 1*, Achmad Zanbar Soleh 2, Lienda Noviyanti 3

Retensi Optimal Untuk Reasuransi Stop-Loss Dengan Pendekatan Buhlmann-Straub Triana Sucova Sibarani 1*, Achmad Zanbar Soleh 2, Lienda Noviyanti 3 Retensi Optimal Untuk Reasuransi Stop-Loss Dengan Pendekatan Buhlmann-Straub Triana Sucova Sibarani 1*, Achmad Zanbar Soleh 2, Lienda Noviyanti 3 Departemen Statistika, Universitas Padjadjaran, Bandung

Lebih terperinci

CADANGAN PREMI TAHUNAN ASURANSI KESEHATAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI BURR. Hendri Arriko 1, Hasriati 2 ABSTRACT

CADANGAN PREMI TAHUNAN ASURANSI KESEHATAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI BURR. Hendri Arriko 1, Hasriati 2 ABSTRACT CADANGAN PREMI TAHUNAN ASURANSI KESEHATAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI BURR Hendri Arriko 1, Hasriati 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Jurusan Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KUASA WILCOXON RANK SUM TEST DAN PERMUTATION TEST DALAM BERBAGAI DISTRIBUSI TIDAK NORMAL

PERBANDINGAN KUASA WILCOXON RANK SUM TEST DAN PERMUTATION TEST DALAM BERBAGAI DISTRIBUSI TIDAK NORMAL Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 139 146 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN KUASA WILCOXON RANK SUM TEST DAN PERMUTATION TEST DALAM BERBAGAI DISTRIBUSI TIDAK NORMAL

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER 1 ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN

Lebih terperinci

PEMODELAN DAN SIMULASI PELUANG KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN ASURANSI DENGAN ANALISIS NILAI PREMI DAN UKURAN KLAIM DIASUMSIKAN BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL

PEMODELAN DAN SIMULASI PELUANG KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN ASURANSI DENGAN ANALISIS NILAI PREMI DAN UKURAN KLAIM DIASUMSIKAN BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 1294 PEMODELAN DAN SIMULASI PELUANG KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN ASURANSI DENGAN ANALISIS NILAI PREMI DAN UKURAN KLAIM DIASUMSIKAN

Lebih terperinci

PENENTUAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN DAN TITIK KESETIMBANGANNYA DALAM PORTOFOLIO HETEROGEN

PENENTUAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN DAN TITIK KESETIMBANGANNYA DALAM PORTOFOLIO HETEROGEN PENENTUAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN DAN TITIK KESETIMBANGANNYA DALAM PORTOFOLIO HETEROGEN (PREMIUM PRICING BASED ON DEMAND FUNCTION AND EQUILIBRIUM POINT IN HETEROGENOUS PORTOFOLIO) Usep

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI KUANTIL

ANALISIS REGRESI KUANTIL Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 1 Hal. 103 107 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND ANALISIS REGRESI KUANTIL SAIDAH, FERRA YANUAR, DODI DEVIANTO Program Studi Magister Matematika, Fakultas

Lebih terperinci

Percobaan terdiri dari 1 usaha. Peluang sukses p Peluang gagal 1-p Misalkan. 1, jika terjadi sukses X jika terjadi tidak sukses (gagal)

Percobaan terdiri dari 1 usaha. Peluang sukses p Peluang gagal 1-p Misalkan. 1, jika terjadi sukses X jika terjadi tidak sukses (gagal) Percobaan Bernoulli 5 Percobaan terdiri dari 1 usaha Sukses Usaha Gagal Peluang sukses p Peluang gagal 1-p Misalkan 1, jika terjadi sukses X 0, jika terjadi tidak sukses (gagal) Distribusi Bernoulli 6

Lebih terperinci

SILABUS. 5. Evaluasi a. Kehadiran = 10% b. Tugas = 20% c. UTS = 30% d. UAS = 40%

SILABUS. 5. Evaluasi a. Kehadiran = 10% b. Tugas = 20% c. UTS = 30% d. UAS = 40% 0 SILABUS 1. Identitas Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Statistika Matematik 1 Kode Mata Kuliah : MT 404 Jumlah SKS : 3 Semester : 6 Kelompok Mata Kuliah : Mata Kuliah Keahlian (MKK) Program Studi Jurusan/Program

Lebih terperinci

MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar. 11 September 2012

MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar. 11 September 2012 1 PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar 11 September 2012 2 Pemetaan (Fungsi) Suatu pemetaan / fungsi Kategori fungsi: 1. Fungsi titik 2. Fungsi himpunan A A B B 3 Peubah

Lebih terperinci

Menampilkan Penaksir Parameter pada Model Linear * Mulyana **

Menampilkan Penaksir Parameter pada Model Linear * Mulyana ** Menampilkan Penaksir Parameter pada Model Linear * Abstrak Pada model linear Mulyana ** Y = X + ε, jika penaksir untuk, maka dua peran. Yaitu sebagai penaksir faktual, hitung, X memiliki Y = X, dan penaksir

Lebih terperinci

Prosiding Matematika ISSN:

Prosiding Matematika ISSN: Prosiding Matematika ISSN: 2460-6464 Perhitungan Cadangan Premi Asuransi Joint Life Dengan Menggunakan Metode Retrospektif Calculation of Premium Reserve Joint Life Insurance Using By Retrospective Method

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER 1 ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN TRANSFORMASI MODEL REGRESI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL LINIER A. Musdalifa, Raupong, Anna Islamiyati Abstrak Estimasi parameter adalah merupakan hal

Lebih terperinci

10/14/2010 UJI HIPOTESIS PENGERTIAN GALAT (ERROR) salah)

10/14/2010 UJI HIPOTESIS PENGERTIAN GALAT (ERROR) salah) /4/ UJI HIPOTESIS UJI RATAAN UJIVARIANSI MA 8 Analisis Data Utriweni Mukhaiyar Oktober PENGERTIAN Hipotesis adalah suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai satu populasi atau lebih yang perlu

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perusahaan asuransi dirasa perlu oleh masyarakat yang memiliki kecenderungan untuk menghindari atau mengalihkan risiko. Menurut Undang- Undang No.2 Tahun 1992 tentang

Lebih terperinci

Pengaruh Bimbingan Belajar terhadap Nilai Mahasiswa dengan Uji Permutasi

Pengaruh Bimbingan Belajar terhadap Nilai Mahasiswa dengan Uji Permutasi Statistika, Vol. No., 39 50 Mei 0 Pengaruh Bimbingan Belajar terhadap Nilai Mahasiswa dengan Uji Permutasi Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah Kuala Jl. Syech Abdul Rauf No. 3 Darussalam, Banda

Lebih terperinci

PRINSIP DAN PRAKTEK REASURANSI JIWA

PRINSIP DAN PRAKTEK REASURANSI JIWA PRINSIP DAN PRAKTEK REASURANSI JIWA In House Training Nasional Re Reasuransi Jiwa Konvensional dan Syariah Jakarta, 13 Mei 2016 Oleh : Faried Susanto, SE, AAAIJ, FSAI, AIIS, CRMP 1 Pengertian Reasuransi

Lebih terperinci

SALINAN KEPUTUSAN DIREKTUR JENDERAL LEMBAGA KEUANGAN NOMOR KEP /LK/ 2004 TENTANG DUKUNGAN REASURANSI OTOMATIS DALAM NEGERI DAN RETENSI SENDIRI

SALINAN KEPUTUSAN DIREKTUR JENDERAL LEMBAGA KEUANGAN NOMOR KEP /LK/ 2004 TENTANG DUKUNGAN REASURANSI OTOMATIS DALAM NEGERI DAN RETENSI SENDIRI SALINAN KEPUTUSAN DIREKTUR JENDERAL LEMBAGA KEUANGAN NOMOR KEP - 5443/LK/ 2004 TENTANG DUKUNGAN REASURANSI OTOMATIS DALAM NEGERI DAN RETENSI SENDIRI Keputusan ini telah diketik ulang, bila ada keraguan

Lebih terperinci

MODEL ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN DISTRIBUSI MIXED POISSON ABSTRACT

MODEL ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN DISTRIBUSI MIXED POISSON ABSTRACT JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 229-240 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian MODEL ASURANSI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN DISTRIBUSI MIXED POISSON Tina

Lebih terperinci

http://www.hadiborneo.wordpress.com/ Secara bahasa Berasal dari kata assurantie dari bahasa Belanda yang berakar dari bahasa latin yaitu assecurare yang berarti meyakinkan orang. Menurut UU No. 2 Tahun

Lebih terperinci

Prosiding Matematika ISSN:

Prosiding Matematika ISSN: Prosiding Matematika ISSN: 2460-6464 Menentukan Tingkat Premi dan Nilai Asuransi Kesehatan yang Optimal pada Pasar Persaingan Sempurna 1 Neneng Detti Sumyatty, 2 Onoy Rohaeni, 3 Eti Kurniati 1,2,3 Prodi

Lebih terperinci

ANALISIS GRAFIK KENDALI np YANG DISTANDARISASI UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS DALAM PROSES PENDEK

ANALISIS GRAFIK KENDALI np YANG DISTANDARISASI UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS DALAM PROSES PENDEK ANALISIS GRAFIK KENDALI np YANG DISTANDARISASI UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS DALAM PROSES PENDEK Yayuk Nurkotimah dan Fachrur Rozi Jurusan Matematika UIN Maulana Malik Ibrahim Malang e-mail: ocy_cute9@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Asuransi adalah istilah yang digunakan untuk merujuk pada tindakan,

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Asuransi adalah istilah yang digunakan untuk merujuk pada tindakan, BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Asuransi adalah istilah yang digunakan untuk merujuk pada tindakan, system, atau bisnis dimana perlindungan financial (atau ganti rugi secara financial) untuk jiwa,

Lebih terperinci

PEUBAH ACAK DAN. MA 2181 Analisis Data Utriweni Mukhaiyar. 22 Agustus 2011

PEUBAH ACAK DAN. MA 2181 Analisis Data Utriweni Mukhaiyar. 22 Agustus 2011 1 PEUBAH ACAK DAN DISTRIBUSINYA MA 2181 Analisis Data Utriweni Mukhaiyar 22 Agustus 2011 Pemetaan (Fungsi) 2 Suatu pemetaan / fungsi Kategori fungsi: 1. Fungsi titik 2. Fungsi himpunan A A B B Peubah Acak

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan Saat ini dunia asuransi berkembang sangat pesat sama halnya dengan lembaga-lembaga keuangan lainnya seperti perbankan dan pasar modal. Hal ini karena

Lebih terperinci

PEMODELAN DAN SIMULASI UNTUK MENGETAHUI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN ASURANSI BERDASARKAN UKURAN KLAIM

PEMODELAN DAN SIMULASI UNTUK MENGETAHUI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN ASURANSI BERDASARKAN UKURAN KLAIM ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 3025 PEMODELAN DAN SIMULASI UNTUK MENGETAHUI KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN ASURANSI BERDASARKAN UKURAN KLAIM Nanda Putri Mintari Prodi

Lebih terperinci

PENGUKURAN RISIKO DENGAN VALUE AT RISK PADA RETENSI OPTIMAL UNTUK REASURANSI STOP LOSS

PENGUKURAN RISIKO DENGAN VALUE AT RISK PADA RETENSI OPTIMAL UNTUK REASURANSI STOP LOSS PENGUKURAN RISIKO DENGAN VALUE AT RISK PADA RETENSI OPTIMAL UNTUK REASURANSI STOP LOSS SKRIPSI Oleh : AGUSTINA SUNARWATININGSIH J2A 605 007 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

Lebih terperinci

TEORI RESIKO ELEMENTER

TEORI RESIKO ELEMENTER TEORI RESIKO ELEMETER Ringkasan: Pada bagian ini, kita mengembangkan beberapa hubungan antara cadangan, premi, biaya keamanan dan tingkat retensi yang berguna untuk asuransi umum. Hubungan ini didasarkan

Lebih terperinci

FUNGSI PELUANG GABUNGAN M A P E N G A N T A R S T A T I S T I K A 14 F E B R U A R I 2013 U T R I W E N I M U K H A I Y A R

FUNGSI PELUANG GABUNGAN M A P E N G A N T A R S T A T I S T I K A 14 F E B R U A R I 2013 U T R I W E N I M U K H A I Y A R FUNGSI PELUANG GABUNGAN M A 4 0 8 5 P E N G A N T A R S T A T I S T I K A 14 F E B R U A R I 2013 U T R I W E N I M U K H A I Y A R ILUSTRASI Suatu perusahaan properti memiliki banyak gedung/bangunan yang

Lebih terperinci

PERBANDINGAN NILAI TEBUS DAN CADANGAN PREMI PADA ASURANSI JIWA KONTINU. Jl. Prof. Soedarto, S.H, Semarang, 50275

PERBANDINGAN NILAI TEBUS DAN CADANGAN PREMI PADA ASURANSI JIWA KONTINU. Jl. Prof. Soedarto, S.H, Semarang, 50275 PERBANDINGAN NILAI TEBUS DAN CADANGAN PREMI PADA ASURANSI JIWA KONTINU Asri Nurul Fajriani 1, Djuwandi 2, Yuciana Wilandari 3 1,2,3 Program Studi Matematika Jl. Prof. Soedarto, S.H, Semarang, 50275 ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Pengertian pemasaran menurut Philip Kotler dan Amstrong. individu dan kelompok memperoleh apa yang mereka butuhkan dan inginkan

BAB II LANDASAN TEORI. Pengertian pemasaran menurut Philip Kotler dan Amstrong. individu dan kelompok memperoleh apa yang mereka butuhkan dan inginkan 11 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Pemasaran Pengertian pemasaran menurut Philip Kotler dan Amstrong Pemasaran adalah sebagai suatu proses sosial dan managerial yang membuat individu dan kelompok

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Distribusi eksponensial tergenaralisir (Generalized Eponential Distribution) pertama kali diperkenalkan oleh Gupta dan Kundu pada tahun 1999. Distribusi ini diambil

Lebih terperinci

Pengantar & Praktikum Underwriting

Pengantar & Praktikum Underwriting 7. REASURANSI A. Definisi Reasuransi B. Pentingnya Reasuransi C. Terminologi D. 4 (empat) Metode Reasuransi E. Bentuk-Bentuk Reasuransi F. Jenis-Jenis Reasuransi Treaty Pertanyaan (Questions) Sekolah Tinggi

Lebih terperinci

ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION

ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION Desi Nur Faizah, Laksmi Prita Wardhani. Jurusan Matematika, Fakultas

Lebih terperinci

Penerapan Model Frailty Weibull-Eksponensial pada Data Tabel Mortalitas Indonesia Tahun 1999

Penerapan Model Frailty Weibull-Eksponensial pada Data Tabel Mortalitas Indonesia Tahun 1999 Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Penerapan Model Frailty Weibull-Eksponensial pada Data Tabel Mortalitas Indonesia Tahun 1999 1 Anjalina Kusumawardhani, 2 Aceng Komarudin Mutaqin, 3 Lisnur Wachidah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian Sejak pertengahan tahun 1997, Indonesia mengalami dampak memburuknya kondisi ekonomi, terutama karena depresiasi mata uang Rupiah terhadap mata uang asing,

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dianalisis dan dibahas tentang pengukuran risiko operasional klaim asuransi kesehatan pada PT. XYZ menggunakan metode EVT. Pengukuran risiko operasional

Lebih terperinci

Penentuan Daerah Kritis Terbaik dengan Teorema Neyman- Pearson

Penentuan Daerah Kritis Terbaik dengan Teorema Neyman- Pearson Vol. 6, No.1, 44-48, Juli 2009 Penentuan Daerah Kritis Terbaik dengan Teorema Neyman- Pearson Georgina M. Tinungki Abstrak Terdapat beberapa metode untuk membangun uji statistik yang baik, diantaranya

Lebih terperinci

LAMPIRAN V SURAT EDARAN OTORITAS JASA KEUANGAN NOMOR 31/SEOJK.05/2015 TENTANG

LAMPIRAN V SURAT EDARAN OTORITAS JASA KEUANGAN NOMOR 31/SEOJK.05/2015 TENTANG LAMPIRAN V SURAT EDARAN OTORITAS JASA KEUANGAN NOMOR 31/SEOJK.05/2015 TENTANG BATAS RETENSI SENDIRI, BESAR DUKUNGAN REASURANSI, DAN LAPORAN REASURANSI/RETROSESI -1- K e p a d a Yth. Direktorat Pengawasan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN Asuransi merupakan salah satu contoh Industri Keuangan Non Bank dimana asuransi terbagi menjadi dua jenis yaitu asuransi jiwa (life insurance) dan asuransi umum atau asuransi non jiwa

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 1-10, April 2003, ISSN : OPTIMASI PORTOFOLIO INVESTASI DENGAN MENGGUNAKAN MODEL MARKOWITZ

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 1-10, April 2003, ISSN : OPTIMASI PORTOFOLIO INVESTASI DENGAN MENGGUNAKAN MODEL MARKOWITZ JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No., - 0, April 003, ISSN : 40-858 OPTIMASI PORTOFOLIO INVESTASI DENGAN MENGGUNAKAN MODEL MARKOWITZ Yayat Priyatna dan F. Sukono Jurusan Matematika FMIPA UNPAD Abstrak

Lebih terperinci

MA2081 STATISTIKA DASAR. Utriweni Mukhaiyar 1 November 2012

MA2081 STATISTIKA DASAR. Utriweni Mukhaiyar 1 November 2012 Uji Hipotesis MA081 STATISTIKA DASAR MA081 STATISTIKA DASAR Utriweni Mukhaiyar 1 November 01 Pengertian Hipotesis adalah suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai satu populasi atau lebih yang

Lebih terperinci

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS U N I F O R M ( S E R A G A M ) B E R N O U L L I B I N O M I A L P O I S S O N MA 4085 Pengantar Statistika 26 Februari 2013 Utriweni Mukhaiyar M U L T I N O M I A L H I P E

Lebih terperinci

Prosiding Statistika ISSN:

Prosiding Statistika ISSN: Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Penentuan Distribusi Kerugian Agregat Tertanggung Asuransi Kendaraan Bermotor di Indonesia Menggunakan Metode Rekursif Panjer Determination of Aggregate Insured Losses

Lebih terperinci

Penerapan Metode Bayes dalam Menentukan Model Estimasi Reliabilitas Pompa Submersible pada Rumah Pompa Wendit I PDAM Kota Malang

Penerapan Metode Bayes dalam Menentukan Model Estimasi Reliabilitas Pompa Submersible pada Rumah Pompa Wendit I PDAM Kota Malang JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 6, No.2, 2017 2337-3520 2301-928X Print A33 Penerapan Metode Bayes dalam Menentukan Model Estimasi Reliabilitas Pompa Submersible pada Rumah Pompa Wendit I PDAM Kota Malang

Lebih terperinci

PREMI TUNGGAL BERSIH ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN FAKTOR PENEBUSAN

PREMI TUNGGAL BERSIH ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN FAKTOR PENEBUSAN PROSIDING ISBN : 978 979 16353 9 4 PREMI TUNGGAL BERSIH ASURANSI JIWA BERJANGKA DENGAN FAKTOR PENEBUSAN T - 10 Endang Sri Kresnawati Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya endangsrikresnawati@yahoo.co.id

Lebih terperinci

Penggunaan Statistik Tataan untuk Menentukan Median Contoh Acak dari Distribusi Eksponensial

Penggunaan Statistik Tataan untuk Menentukan Median Contoh Acak dari Distribusi Eksponensial Jurnal Penelitian Sains Volume 3 Nomer A) 3 Penggunaan Statistik Tataan untuk Menentukan Median Contoh Acak dari Distribusi Eksponensial Herlina Hanum Yuli Andriani dan Retno Jurusan Matematika FMIPA Universitas

Lebih terperinci

BAB IV PENUTUP. berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi

BAB IV PENUTUP. berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi 76 BAB IV PENUTUP A. Kesimpulan Model Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan perluasan dari analisis regresi linear yang berupa sistem persamaan yang terdiri dari beberapa persamaam regresi yang

Lebih terperinci

4/16/2009. H 0 ditolak. H 0 tidak ditolak. ditolak. P(menolak H 0 H 0 benar) keputusan benar. = galat lttipe II = β. P(tidak menolak H 0 H 0 salah)

4/16/2009. H 0 ditolak. H 0 tidak ditolak. ditolak. P(menolak H 0 H 0 benar) keputusan benar. = galat lttipe II = β. P(tidak menolak H 0 H 0 salah) 4/6/9 Galat (error) Uji Hipotesis H ditolak H benar H salah a P(menolak H H benar) galat tipe I keputusan benar MA 8 Statistika Dasar Kamis, 6 Februari 9 H tidak ditolak keputusan benar P(tidak menolak

Lebih terperinci

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE BAYES PADA EKSPEKTASI FUNGSI UTILITAS. Selvira Lestari Siregar, Suwarno Ariswoyo, Pasukat Sembiring

PENGAMBILAN KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE BAYES PADA EKSPEKTASI FUNGSI UTILITAS. Selvira Lestari Siregar, Suwarno Ariswoyo, Pasukat Sembiring Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 2, No. 1 (2014), pp. 47 54. PENGAMBILAN KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE BAYES PADA EKSPEKTASI FUNGSI UTILITAS, Selvira Lestari Siregar, Suwarno Ariswoyo, Pasukat Sembiring

Lebih terperinci

KAJIAN SIFAT DISTRIBUSI NORMAL BIVARIAT

KAJIAN SIFAT DISTRIBUSI NORMAL BIVARIAT Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 02, No. 2 (2013), hal 127 132. KAJIAN SIFAT DISTRIBUSI NORMAL BIVARIAT Turyadi, Muhlasah Novitasari Mara, Dadan Kusnandar INTISARI Distribusi

Lebih terperinci

2016, No MEMUTUSKAN: Menetapkan : PERATURAN OTORITAS JASA KEUANGAN TENTANG PENYELENGGARAAN USAHA PERUSAHAAN PIALANG ASURANSI, PERUSAHAAN PIALAN

2016, No MEMUTUSKAN: Menetapkan : PERATURAN OTORITAS JASA KEUANGAN TENTANG PENYELENGGARAAN USAHA PERUSAHAAN PIALANG ASURANSI, PERUSAHAAN PIALAN LEMBARAN NEGARA REPUBLIK INDONESIA No.303, 2016 KEUANGAN OJK. Asuransi. Reasuransi. Penyelenggaraan Usaha. Kelembagaan. Perusahaan Pialang. (Penjelasan dalam Tambahan Lembaran Negara Republik Indonesia

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dana tersebut. Umumnya investasi dikategorikan dua jenis yaitu:

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dana tersebut. Umumnya investasi dikategorikan dua jenis yaitu: BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Teori Investasi Menurut Kamaruddin (2004), investasi adalah menempatkan dana atau uang dengan harapan untuk memperoleh tambahan atau keuntungan tertentu atas uang atau dana

Lebih terperinci

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria

AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Catatan Kuliah AK5161 Matematika Keuangan Aktuaria Insure and Invest Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2015 1 Tentang AK5161 Matematika

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI PSAK NO. 62 MENGENAI KONTRAK ASURANSI DAN PSAK NO.

IMPLEMENTASI PSAK NO. 62 MENGENAI KONTRAK ASURANSI DAN PSAK NO. IMPLEMENTASI PSAK NO. 62 MENGENAI KONTRAK ASURANSI DAN PSAK NO. 28 (REVISI 2012) MENGENAI AKUNTANSI ASURANSI KERUGIAN PADA PT ASURANSI BINA DANA ARTA, TBK. Yonathan Romoatn Yonathanromoatn@gmail.com Program

Lebih terperinci

Generalized Linear Model

Generalized Linear Model 5 Generalized Linear Model Estimasi Loss Reserve Incurred But Not Reported (IBNR) dengan General Linear Model Menggunakan Gauss Markov Elsa Emeliana 1,a), Lienda Noviyanti 2, b), Achmad Zanbar Soleh 1

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI ZERO ADJUSTED INVERSE GAUSSIAN (ZAIG) UNTUK MENENTUKAN BESAR KLAIM

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI ZERO ADJUSTED INVERSE GAUSSIAN (ZAIG) UNTUK MENENTUKAN BESAR KLAIM Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 323-328 ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI ZERO ADJUSTED INVERSE GAUSSIAN (ZAIG) UNTUK MENENTUKAN BESAR KLAIM Nurul Huda,

Lebih terperinci

Analisis Komponen Biaya Asuransi Jiwa Dwiguna (Endowment)

Analisis Komponen Biaya Asuransi Jiwa Dwiguna (Endowment) Jurnal Matematika Vol. 4 No. 1, Juni 2014. ISSN: 1693-1394 Analisis Komponen Biaya Asuransi Jiwa Dwiguna (Endowment) Desak Nyoman Trisnawati Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana e-mail: desak04trisna@gmail.com

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ASURANSI LAST SURVIVOR DENGAN PENGEMBALIAN PREMI MENGGUNAKAN METODE COPULA FRANK, COPULA CLAYTON, DAN COPULA GUMBEL

PERBANDINGAN ASURANSI LAST SURVIVOR DENGAN PENGEMBALIAN PREMI MENGGUNAKAN METODE COPULA FRANK, COPULA CLAYTON, DAN COPULA GUMBEL E-Jurnal Matematika Vol. 6 (3), Agustus 2017, pp. 205-213 ISSN: 2303-1751 PERBANDINGAN ASURANSI LAST SURVIVOR DENGAN PENGEMBALIAN PREMI MENGGUNAKAN METODE COPULA FRANK, COPULA CLAYTON, DAN COPULA GUMBEL

Lebih terperinci

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK. Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 25 32 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

Lebih terperinci

MA4181 MODEL RISIKO Enjoy the Risks

MA4181 MODEL RISIKO Enjoy the Risks Catatan Kuliah MA48 MODEL RISIKO Enjoy the Risks disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2 Tentang MA48 Model Risiko A. Jadwal kuliah:

Lebih terperinci

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS Uniform Bernoulli Binomial Poisson Distribusi Lainnya: Multinomial Hipergeometrik Geometrik Binomial Negatif BI5106 Analisis Biostatistika 27 September 2012 Distribusi uniform

Lebih terperinci

ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION

ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION ANALISA SIFAT-SIFAT ANTRIAN M/M/1 DENGAN WORKING VACATION Oleh: Desi Nur Faizah 1209 1000 17 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA

Lebih terperinci

Kajian Simulasi terhadap Sensitivitas Portofolio Optimal Model Mean-Variance

Kajian Simulasi terhadap Sensitivitas Portofolio Optimal Model Mean-Variance SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Kajian Simulasi terhadap Sensitivitas Portofolio Optimal Model Mean-Variance S - 2 Epha Diana Supandi 1,2, Dedi Rosadi 2, Abdurakhman 2 1

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun ajaran 2014/2015 di Jurusan

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun ajaran 2014/2015 di Jurusan III METODOLOGI PENELITIAN 31 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun ajaran 2014/2015 di Jurusan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung 32 Metode

Lebih terperinci

MENAKSIR PARAMETER µ DARI N( µ, ) DENGAN METODE BAYES

MENAKSIR PARAMETER µ DARI N( µ, ) DENGAN METODE BAYES MENAKSIR PARAMETER µ DARI N( µ, ) DENGAN METODE BAYES Hartayuni Saini 1 1 Jurusan Matematika, FMIPA-UNTAD. e-mail: yunh3_chendist@yahoo.co.id Abstrak Untuk menaksir nilai µ dari N(µ, ) umumnya digunakan

Lebih terperinci

PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA

PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 53 61 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA OLIVIA ATINRI,

Lebih terperinci

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS

DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS Uniform U (seragam) MultinomialM l i i l Bernoulli Hipergeometrik Binomial Geometrik Poisson Binomial Negatif MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar 27 September 2012 2 Distribusi

Lebih terperinci

Ekspektasi Satu Peubah Acak Kontinu

Ekspektasi Satu Peubah Acak Kontinu Chandra Novtiar 0857948015 chandramathitb07@gmail.com PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP) SILIWANGI BANDUNG Garis Besar Pembahasan Sub Pokok Pembahasan

Lebih terperinci

Karakteristik Pendugaan Emperical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) Pada Pendugaan Area Kecil

Karakteristik Pendugaan Emperical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) Pada Pendugaan Area Kecil Prosiding Semirata FMIPA Universitas Lampung, 2013 Karakteristik Pendugaan Emperical Best Linear Unbiased M. Adi Sidauruk, Dian Kurniasari, Widiarti Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Lampung E-mail:

Lebih terperinci

UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON BEBERAPA DISTRIBUSI LAINNYA : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, MA 2081 Statistika Dasar.

UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON BEBERAPA DISTRIBUSI LAINNYA : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, MA 2081 Statistika Dasar. DISTRIBUSI DISKRIT UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON BEBERAPA DISTRIBUSI LAINNYA : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, GEOMETRIK, BINOMIAL NEGATIF MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar 7 Maret

Lebih terperinci

SISTEM BONUS MALUS DENGAN FREKUENSI KLAIM BERDISTRIBUSI GEOMETRIK DAN UKURAN KLAIM BERDISTRIBUSI WEIBULL LILYANI SUSANTI

SISTEM BONUS MALUS DENGAN FREKUENSI KLAIM BERDISTRIBUSI GEOMETRIK DAN UKURAN KLAIM BERDISTRIBUSI WEIBULL LILYANI SUSANTI SISTEM BONUS MALUS DENGAN FREKUENSI KLAIM BERDISTRIBUSI GEOMETRIK DAN UKURAN KLAIM BERDISTRIBUSI WEIBULL LILYANI SUSANTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN

Lebih terperinci

MA4181 MODEL RISIKO Enjoy the Risks

MA4181 MODEL RISIKO Enjoy the Risks Catatan Kuliah MA4181 MODEL RISIKO Enjoy the Risks disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2011 Tentang MA4181 Model Risiko A. Jadwal

Lebih terperinci

PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MENGGUNAKAN METODE TIPE KERNEL

PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MENGGUNAKAN METODE TIPE KERNEL PENDUGAAN FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT MENGGUNAKAN METODE TIPE KERNEL Ro fah Nur Rachmawati Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Binus University Jl.

Lebih terperinci

Pemodelan dan Simulasi Peluang Kebangkrutan Perusahaan Asuransi dengan Analisis Nilai Premi dan Ukuran Klaim Berdistribusi Eksponensial

Pemodelan dan Simulasi Peluang Kebangkrutan Perusahaan Asuransi dengan Analisis Nilai Premi dan Ukuran Klaim Berdistribusi Eksponensial OPEN ACCESS ISSN 2460-9056 socj.telkomuniversity.ac.id/indojc Pemodelan dan Simulasi Peluang Kebangkrutan Perusahaan Asuransi dengan Analisis Nilai Premi dan Ukuran Klaim Berdistribusi Eksponensial Farah

Lebih terperinci

ED PSAK 62 KONTRAK ASURANSI

ED PSAK 62 KONTRAK ASURANSI ED PSAK 62 KONTRAK ASURANSI Overview 2 ED PSAK 62: Kontrak Asuransi ED PSAK 28 (revisi 2010): Akuntansi Asuransi Kerugian ED PSAK 36 (revisi 2010): Akuntansi Asuransi Jiwa ED PSAK 62 KONTRAK ASURANSI RUANG

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN. Dalam bahasa Belanda kata asuransi disebut Assurantie yang terdiri dari

BAB II KAJIAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN. Dalam bahasa Belanda kata asuransi disebut Assurantie yang terdiri dari BAB II KAJIAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN 2.1 Tinjauan Umum Asuransi Dalam bahasa Belanda kata asuransi disebut Assurantie yang terdiri dari kata Assurandeur yang berarti penanggung dan Geassurreerde

Lebih terperinci

ANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK.

ANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK. ANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK.) I Gusti Ngr. Rai Usadha 1), Valeriana Lukitosari 2),

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 33 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Perhitungan Tingkat Solvabilitas Untuk menghitung rasio RBC (Risk Base Capital) untuk setiap triwulannya maka terlebih dahulu kita harus menghitung besarnya tingkat

Lebih terperinci