Modifikasi Pemodelan Bayasian Network Atas Faktor Kontributor Dalam Formulasi Premi Asuransi Kapal Penumpang Di Indonesia

Pamungkas, Sridhani Lestari (2026) Modifikasi Pemodelan Bayasian Network Atas Faktor Kontributor Dalam Formulasi Premi Asuransi Kapal Penumpang Di Indonesia. Doctoral thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.

Text 7019222008-Doctoral.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (13MB) | Request a copy

Abstract

Asuransi kapal di Indonesia merupakan sektor yang sedang berkembang dan memiliki potensi besar dalam mendukung kegiatan perdagangan serta logistik nasional. Namun demikian, pengelolaan risiko dalam industri ini masih menghadapi berbagai kendala, terutama akibat kurangnya pemahaman serta keterampilan ahli di bidang asuransi kapal, dan adanya tekanan dari sisi operasional maupun biaya. Kondisi tersebut menjadi semakin kompleks dengan meningkatnya pertumbuhan ekonomi nasional yang berdampak pada tingginya permintaan dan keterbatasan pasokan kapal penumpang. Dalam konteks ini, asuransi berperan penting sebagai instrumen transfer risiko untuk melindungi aset dan keberlangsungan operasional kapal penumpang. Namun, besaran premi yang berlaku saat ini belum mampu menutupi total klaim yang timbul dari kegiatan operasional kapal, sehingga diperlukan penelitian untuk merumuskan model perhitungan premi yang lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor penentu premi asuransi kapal penumpang di Indonesia serta mengembangkan model perhitungan premi yang lebih representatif. Metodologi yang digunakan adalah Bayesian Network dengan pendekatan Tree-Augmented Naïve Bayesian untuk menentukan Premium Contributor Factor’s Index. Proses pengambilan data dilakukan melalui wawancara praktis dan penyebaran kuesioner kepada para pelaku industri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tujuh faktor utama yang memengaruhi besaran premi, yaitu waktu pelayaran, usia kapal, sistem navigasi, wilayah pelayaran, pengalaman awak kapal, klasifikasi kapal, dan jenis muatan yang dibawa. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model Multiplicative Premium Equation yang dihasilkan dapat digunakan sebagai acuan dalam perhitungan premi yang lebih proporsional dan berbasis risiko, serta memiliki validitas yang baik ketika dibandingkan dengan data pasar aktual. Model ini diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap peningkatan efektivitas manajemen risiko pada industri asuransi maritim di Indonesia.
================================================================================================================================
Indonesian marine insurance is the emerging market in Indonesia, yet the risk management of its industry is crucial to be explored. The lack of the understanding and the expert of the marine insurance in Indonesia, tight operational and cost, causing the problems to Indonesian marine insurance for passenger vessels. Following to the rapid economic growth of all over Indonesia on which causing the tight schedule of the limited supply of the passenger vessels, the insurance as the one of the options to transfer the risk, shall become the main crucial business to protect the passenger vessels that support the national trading and logistics. The produced premium could not accommodate total claim exposed from vessel’s operation. Therefore, research for formulating proper premium calculation is crucial. This research applies Bayesian Network methodology to analyze Premium Contributor Factor and conduct Bayesian Network Tree Augmented Naïve analysis for Premium Contributor Factor’s Index. The data is collected through practical interviews and questionnaires. The research, therefore, finds that Indonesian passenger’s vessel premium is contributed by seven factors namely: sailing time, vessel’s age, navigation system, trading area, crew experience, vessel’s classification, and the carrying object. The final Multiplicative Premium Equation model is validated by comparing to the market data.

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	Asuransi Kapal, Bayesian Network, Penilaian Ekspert, Kapal Penumpang, Pengelolaan Risiko Kapal, Perhitungan Premi.
Subjects:	V Naval Science > VM Naval architecture. Shipbuilding. Marine engineering > VM381 Passenger ships
Divisions:	Faculty of Marine Technology (MARTECH) > Marine Engineering > 36001-(S3) PhD Theses
Depositing User:	Sridhani Lestari Pamungkas
Date Deposited:	30 Jul 2026 07:03
Last Modified:	30 Jul 2026 07:03
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/141431

Actions (login required)

View Item