digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ELLYS AGUSTINA ABSTRAK
PUBLIC Dwi Ary Fuziastuti

Penyaluran kredit di Indonesia telah mencapai Rp 7.090 triliun menurut data OJK , namun tingkat Non-Performing Loan (NPL) yang mencapai 2-3% menunjukkan risiko gagal bayar yang signifikan. Asuransi kredit menjadi krusial untuk memitigasi potensi kerugian finansial dan menjaga stabilitas ekonomi. Penelitian ini memodelkan kerugian akibat gagal bayar dalam portofolio kredit dan menentukan premi asuransi yang sesuai. Risiko kredit dimodelkan melalui kejadian gagal bayar dengan fungsi indikator, sedangkan frekuensi kejadian gagal bayar dimodelkan menggunakan Fungsi Pembangkit Peluang (FPP). Portofolio kredit dibagi menjadi beberapa subportofolio melalui diskritisasi eksposur, dan kerugian dinyatakan dalam bentuk FPP. Fungsi probabilitas kerugian diperoleh dari hasil FPP frekuensi kejadian, disederhanakan dengan algoritma Panjer. Nilai harapan kerugian dihitung sebagai turunan pertama dari distribusi kerugian FPP, sedangkan kerugian tidak terduga ditentukan dengan Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES). Cadangan dari tambahan modal awal dihitung dari selisih antara nilai harapan kerugian dan kerugian tidak terduga berdasarkan VaR perlu disiapkan sebesar Rp 2.210.000.000,00. Model premi asuransi dikembangkan berdasarkan prinsip ekspektasi dan diuji melalui simulasi, menunjukkan bahwa pendekatan ini dapat diterapkan dengan mudah dan memberikan hasil yang logis. Algoritma Panjer terbukti meningkatkan efisiensi perhitungan, terutama pada portofolio besar. Hasil menunjukkan bahwa unit ???? yang lebih besar meningkatkan ekspektasi kerugian, menguntungkan perusahaan asuransi dengan pengumpulan premi lebih besar. Namun, nilai ???? yang lebih kecil lebih adil bagi obligor, karena premi dibayar sesuai risiko yang dihadapi. Premi dihitung secara adil, dengan yang terendah Rp 5.563.504,40 dan tertinggi Rp 36.653.676,04. Perolehan ini memberi panduan praktis bagi perusahaan asuransi dalam mengelola risiko kredit dan menetapkan premi yang sesuai.