Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Mayoritas kegiatan pembelian kendaraan bermotor yang dilakukan oleh masyarakat di Indonesia menggunakan jasa perusahaan pembiayaan konsumen. Masyarakat selaku debitur harus menyetujui isi perjanjian pembiayaan konsumen yang telah disediakan oleh perusahaan pembiayaan, dimana klausulanya bersifat baku sehingga debitur tidak memiliki posisi tawar atas syarat dan kondisi perjanjian termasuk dalam hal kewajiban melakukan penutupan asuransi. Seringkali ditemukan keluhan konsumen terhadap persyaratan kewajiban tersebut yang dirasa tidak sesuai dengan perundang-undangan yang berlaku, serta konsumen tidak mendapat kejelasan terkait penyelesaian klaim dan penggantian kerugian bila terjadi risiko di kemudian hari. Atas dasar hal tersebut dilakukan penelitian yang bersifat eksplanatoris untuk menjelaskan hal-hal terkait aspek perasuransian dalam perjanjian pembiayaan konsumen.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tindakan perusahaan pembiayaan yang mewajibkan konsumen untuk melakukan penutupan asuransi pada perusahaan tertentu tidak bertentangan dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Pembayaran ganti kerugian dalam hal ini langsung diberikan kepada perusahan pembiayaan karena kedudukan konsumen dikuasakan kepada perusahaan pembiayaan. Perusahaan asuransi juga wajib untuk mengcover ganti kerugian terhadap objek pembiayaan selama jangka waktu pertanggungan tersebut berlangsung meskipun pembayaran angsuran menunggak. Dengan demikian pelaku usaha baik perusahaan pembiayaan maupun perusahaan asuransi wajib memberikan penjelasan terkait isi perjanjian, maksud dan tujuan, serta kedudukan dan hak dan kewajiban para pihak sehingga tidak ada yang merasa dirugikan. Sebaliknya konsumen sebelum menyetujui perjanjian harus memiliki pemahaman yang baik atas klausul-klausul perjanjian dan bersikap kritis bila menemukan hal-hal yang kurang berkenan."

"Skripsi ini membahas aspek asuransi tanggung jawab hukum pihak ketiga dan asuransi kecelakaan penumpang dalam UU No. 22 Tahun 2009 Tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan yang baru diberlakukan pada tanggal 22 Juni 2009 yang lalu. Pokok permasalahan yang diteliti adalah asas atau teori tanggung jawab hukum apa yang dianut oleh UU tersebut dan apakah asuransi tanggung jawab hukum pihak ketiga dan asuransi kecelakaan penumpang sudah diatur secara baik jika dibandingkan dengan peraturan perundang-undangan yang sebelumnya yaitu Undang-Undang Nomor 14 Tahun 1992 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan;Bagaimana perbandingan ketentuan yang mengatur aspek asuransi tanggung jawab hukum dan asuransi kecelakaan penumpang dalam UU No.22 tahun 2009 dengan UU No.14 tahun 1992; dan Bagaimana pelaksanaan asuransi tanggung jawab hukum pihak ketiga sebelum UU No.22 diberlakukan. Metode penelitian yang dipergunakan adalah penelitian yuridis normatif terhadap asas-asas hukum dan peraturan perundang-undangan yang berkaitan dengan pokok permasalahan khususnya UU No. 22 Tahun 2009. Dalam teknik pengumpulan data, peneliti menggunakan data sekunder dengan melakukan studi kepustakaan terhadap bahan-bahan hukum primer, sekunder dan tersier. Data yang ada dianalisis secara kualitatif. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui teori tanggung jawab hukum yang dianut oleh UU No. 22 Tahun 2009 dan apakah aspek asuransi tanggung jawab hukum pihak ketiga sudah diatur baik di dalam UU tersebut. Hasil penelitian yang diperoleh adalah asas atau teori tanggung jawab hukum yang dianut oleh UU No 22 Tahun 2009 adalah asas atau teori tanggung jawab hukum berdasarkan kesalahan (fault liability) UU no. 22 tahun 2009 belum mengatur dengan baik, jelas dan tegas mengenai asuransi tanggung jawab hukum pihak ketiga, sedangkan untuk asuransi kecelakaan penumpang sudah diatur lebih baik; dan Asuransi tanggung jawab hukum pihak ketiga sebelum diberlakukan UU No.22 Tahun 2009 belum dilaksanakan.

---

This undergraduate thesis discusses about aspects of third party liability insurance and passenger accident insurance in Law Number 22 Year 2009 concerning Traffic and Road Transportation that has been enacted on June 22, 2009. The issue of this research is what the legal liability doctrine or theory of law No 22 Year 2009 is and whether said law contains better rules and regulation for third party liability insurance in comparison to the previous Law Number 14 Year 1992 concerning Traffic and Road Transportation; What is the comparison of rules and regulation in Law No.22 Year 2009 and Law No.14 Year 1992; and How was the implementation of third party liability insurance prior to the enactment of Law No. 22 Year 2009. This law research is using normative legal research on principles of law and regulations relating to the subject and Law No 22 Year 2009 and Law No 14 Year 1992 in particular. For the data collection technique, researcher use secondary data by conducting literature study of the legal material of primary law material, secondary law material and tertiary law material. Data was analyzed in qualitative method. The purpose of this study is to establish conclusion of what is the doctrine or theory of the liability of the Law No 22 Year 2009 and whether the aspect of third party liability insurance has been well set up and arranged in that Law. The conclusion of this research is the legal liability doctrine or theory of Law No 22 Year 2009 is fault liability and the Law Number 22 Year 2009 has not well contained good, clear and firm rules and regulation for the third party liability insurance whilst for passenger accident insurance has been better arranged. Third party liability insurance prior to the enactment Law No.22 Year 2009 was not implemented yet."

"Asuransi Kendaraan Bermotor adalah salah satu asuransi yang penting karena memiliki kendaraan pribadi adalah salah satu kebutuhan umum saat ini dan selalu ada risiko yang mungkin terjadi terhadap pemilik kendaraan. Akan tetapi pasti ada masalah timbul mengenai jenis asuransi yang umum ini, penolakan klaim adalah salah satunya. Penelitian ini ingin meneliti masalah tersebut dengan memeriksa salah satu kasus penolakan klaim dalam keputusan Mahkamah Agung Nomor 873 K / PDT / 2011. Penelitian ini menganalisis pertanyaan apakah penolakan klaim pada peralatan mobil yang diasuransikan memiliki dasar hokum yang sesuai dengan polis asuransi dan peraturan asuransi kendaraan bermotor dan bagaimana polis asuransi kendaraan bermotor dan peraturan asuransi kendaraan bermotor mengatur tindakan hukum yang dapat diambil jika perusahaan asuransi menolak klaim tersebut.Penelitian ini menggunakan metode yuridis normatif dan dapat disimpulkan bahwa penolakan klaim oleh PT Asuransi Sinar Mas tidak memiliki dasar hukum yang substansial sesuai dengan polis dan peraturan asuransi pada umumnya. Oleh karena itu, polis asuransi kendaraan bermotor memberikan pilihan hukum yang dapat diambil oleh tertanggung; pengadilan dan penegakan non-yudisial. Jika proses musyawarah gagal, maka tertanggung harus memilih opsi dari tindakan hukum. Penelitian ini memberikan saran kepada OJK agar secara aktif berpartisipasi dalam pengawasan perusahaan asuransi dan meningkatkan kesadaran hukum antara pihak-pihak yang bersengketa untuk menggunakan ADR seperti BMAI.

---

Motor Vehicle Insurance is one of the essential insurance because having a personal vehicle is one of the common needs these days and there is risk that possibly occur towards the owner of the vehicle. But, there is an issue arises regarding this type of insurance, claim declination is one of them. This research wants to explore such issue by examine one of the case of claim declination in Supreme Court decision Number 873 K/PDT/2011. This research analyse the question of whether the declination of claim on insured car equipment has a substantial legal basis according to the insurance policy and motor vehicle insurance regulation and how the insurance policies of motor vehicles insurance and motor vehicle insurance regulation regulate the legal action that can be taken if the insurer rejected the claim.

This research use a normative juridical method and it was concluded that the claim declination by PT Asuransi Sinar Mas has no substantial legal basis in accordance with the policy and insurance law in general. Therefore, the policy of motor vehicle insurance gives legal option that can be taken by the insured; judicial enforcement and non-judicial enforcement. If the forum process was failed, then the insured should choose an option of the legal action. This research come to the suggestion that the OJK to be actively participate in the supervision of insurance companies and to increase the legal awareness between disputing parties to use ADR such as BMAI."

"Dalam studi statistik, mengukur ketergantungan antar variabel sering kali diperlukan untuk memahami perilaku dari variabel-variabel tersebut. Pada skripsi ini, untuk merepresentasikan ketergantungan antar variabel akan digunakan model copula. Copula diterapkan dalam memodelkan ketergantungan pada studi keuangan dan statistik, bahkan diperkenalkan dalam studi aktuaria untuk menghitung total kerugian pada industri asuransi kendaraan bermotor. Perusahaan asuransi, sebagai pihak yang menyediakan asuransi kendaraan bermotor, harus bisa memprediksi kemungkinan kerugian yang akan terjadi guna memprediksi kewajiban dan menyusun strategi perusahaan di masa depan. Total kerugian pada asuransi kendaraan bermotor dapat dihitung berdasarkan dua variabel, yaitu frekuensi klaim dan severitas klaim. Kedua variabel tersebut memiliki distribusi yang berbeda dan terkadang ditemukan ketergantungan di antara keduanya sehingga diperlukan model yang dapat menghubungkannya. Dalam beberapa kasus, kerugian juga dipengaruhi oleh faktor-faktor risiko lainnya yang disebut sebagai kovariat. Salah satu metode analisis statistik untuk menggabungkan dua distribusi data berbeda yang saling berhubungan beserta kovariat adalah dengan model copula berbasis regresi. Hal ini dilakukan dengan menggabungkan marginal Generalized Linear Model dari frekuensi dan severitas klaim. Dengan karakteristik yang berbeda dari kedua data maka model dibentuk dengan pendekatan mixed copula. Copula yang digunakan adalah copula Gaussian dan estimasi parameter dilakukan dengan Maximization by Parts (MBP). Berdasarkan parameter yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa terdapat ketergantungan positif antara frekuensi dan rata-rata severitas klaim. Dengan mempertimbangkan unsur dependensi pada frekuensi dan rata-rata severitas klaim, diperoleh nilai ekspektasi total kerugian yang lebih besar dibandingkan tanpa mempetimbangkan unsur dependensi.

---

In statistical studies, measuring dependencies between variables is often necessary to understand the behavior of those variables. In this thesis, to represent the dependency between variables, the copula model will be used. Copula is applied to modeling dependencies in financial and statistical studies and has even been introduced in actuarial studies to calculate total losses in the motor vehicle insurance industry. Insurance companies, as parties that provide motor vehicle insurance, must be able to predict possible losses that will occur in order to predict liabilities and develop company strategies in the future. Total losses in motor vehicle insurance can be calculated based on two variables, namely claim frequency and claim severity. These two variables have different distributions, and sometimes dependencies are found between them, so a model is needed that can relate them. In some cases, losses are also influenced by other risk factors known as covariates. One statistical analysis method for combining two different, interconnected data distributions and covariates is a regression-based copula model. This is done by combining marginal generalized linear models of claim frequency and severity. With the different characteristics of the two data sets, the model was formed using a mixed copula approach. The copula used is a Gaussian copula, and parameter estimation is done using Maximization by Parts (MBP). Based on the parameters obtained, it can be concluded that there is a positive dependence between the frequency and average claim severity. By considering the dependency element on the frequency and average severity of claims, the expected total loss value is greater than without considering the dependency element."

"Penelitian ini bertujuan untuk menghitung cadangan kerugian dengan menerapkan regresi Gaussian Process untuk memperkirakan klaim di masa mendatang. Pemodelan dilakukan pada data asuransi kendaraan bermotor. Hasil estimasi memperlihatkan bahwa metode Regresi Proses Gaussian sangat fleksibel dan dapat diterapkan tanpa banyak penyesuaian. Hasil ini juga dibandingkan dengan metode Chain Ladder.

---

This study aims to calculate the allowance for losses by applying Gaussian Process regression to estimate future claims. Modeling performed on motor vehicle insurance data. The estimation results show that the Gaussian Process Regression method is very flexible and can be applied without much adjustment. These results were also compared with the Chain Ladder method."

"ABSTRACTPerusahaan asuransi berperan penting memberikan proteksi terhadap segala kemungkinan kerugian bagi para nasabah pemilik kendaraan bermotor. Dalam asuransi kendaraan bermotor, terdapat sebuah sistem yang bernama no-claim bonus yang memberikan bonus pada kontrak berikutnya jika nasabah tidak melakukan claim selama kontrak berlangsung. Akibatnya, timbul masalah dimana nasabah akan dihadapkan pada pilihan untuk melaporkan atau tidak melaporkan lossnya, bergantung pada indemnitas yang didapat dan besar bonus yang ditetapkan. Untuk menghadapi masalah tersebut, diperlukan desain asuransi yang tepat agar nasabah dan perusahaan merasa tidak dirugikan. Tugas akhir ini membuat formula matematis yang dapat memaksimalkan ekspektasi kepuasaan nasabah terhadap konsumsi kekayaan pada kontrak asuransi tetapi tetap memberikan keuntungan pada perusahaan. Selanjutnya, menggunakan formula yang dibentuk, diuraikan beberapa kontrak asuransi yang dapat dibuat, bergantung pada besar premi dan bonus. Pada bagian akhir, dilakukan dua simulasi numerik, yaitu simulasi untuk menggambarkan perhitungan matematis yang dilakukan dan simulasi dalam menentukan produk nasabah.

---

ABSTRACTInsurance companies have an important role in providing protection against all possible losses for customers who own motorized vehicle is very necessary. In motor vehicle insurance, there is a system called no-claim bonus that give bonus for the next contract if no claim has been made by the insured during his whole lifetime of the contract. As a result, the insured faces two choices, reporting or not reporting his loss, depends on his compensation and bonus. Thus, the optimal insurance design is needed so that insured and insurer do not experience losses. This thesis make a mathematical formula that maximize insured satisfication for his wealth consumption in insurance contract but still give benefit for the insurer. Next, several insurance contracts will be formed depend on the amount of premium and bonus. Then, two numerical simulations will be done in the end of this thesis. First is simulation to describe mathematical calculations and second is simulations in determining insured products."

"Tren kenaikan frekuensi dan severitas klaim untuk klaim asuransi kendaraan bermotor menyebabkan dibutuhkannya metode otomatisasi baru untuk memprediksi probabilitas seorang pemegang asuransi kendaraan akan mengajukan klaim jika diberikan data historis mengenai pemegang asuransi tersebut, agar perusahaan asuransi dapat memilah dan memproses lebih lanjut para pemegang polis yang kemungkinan mengajukan klaimnya tinggi. Masalah ini dapat diselesaikan dengan berbagai metode, salah satunya dengan machine learning, yang mengkategorisasikan masalah tersebut sebagai masalah supervised learning. Volume data yang besar dan banyaknya kemungkinan adanya missing values pada data pemegang asuransi menjadi dua aspek yang mempengaruhi pemilihan model machine learning yang tepat. XGBoost merupakan model gradient boosting machine learning baru yang dapat mengatasi missing value dan volume data besar sehingga XGBoost diklaim merupakan metode yang tepat untuk digunakan pada masalah tersebut. Dalam skripsi ini akan diaplikasikan metode XGBoost kepada masalah ini, dan akan dibandingkan hasilnya dengan berbagai metode machine learning lainnya, seperti AdaBoost, Stochastic Gradient Boosting, Random Forest, Neural Network, dan Logistic Regression.

---

The increasing trend of claim frequency and claim severity for auto-insurance result in a need of new methods to predict whether a policyholder will file an auto-insurance claim or not, given historical data about said policyholder, so that insurance industries can further process policyholders with high claim probability. This problem can be solved with many methods, one of which is machine learning, which categorizes this problem as a supervised learning problem. The high data volume and the existence of missing values on a policyholders historical data are aspects that the chosen machine learning model must be able to handle. XGBoost is a novel gradient boosting machine learning problem that is able to inherently handle missing values and high volume of data, which should make the model suitable for this problem. In this thesis, XGBoost will be applied to this problem, and its performance will be compared by other machine learning models, such as AdaBoost, Stochastic Gradient Boosting, Random Forest, Neural Network, and Logistic Regression."