Actuarial Pricing Untuk Produk Asuransi Mikro

Asuransi mikro adalah produk asuransi yang diperuntukan untuk rakyat kecil dengan premi yang sangat terjangkau, bentuk produknya sederhana dan uang pertanggungannya kecil.

Kejadian-kejadian tak terduga dalam kehidupan seperti sakit, kecelakaan, kehilangan pekerjaan, gagal panen, atau kematian, memiliki dampak besar bagi setiap orang, dan dampak tersebut akan terasa jauh lebih besar bagi penduduk yang berpenghasilan rendah. Sehingga sangat penting bagi penduduk tersebut untuk dapat meringankan dampak dari risiko-risiko tersebut, tanpa tambahan beban keuangan. Industri asuransi mikro masih relatif baru namun menunjukkan tingkat pertumbuhan yang cukup tinggi dalam beberapa tahun terakhir dan memiliki potensi yang sangat besar di masa depan.

Jika dipandang dari sisi perusahaan asuransi komersial, terdapat masalah yang sulit dalam penetapan harga premi yang cukup, tidak terlalu mahal (overpricing) dan tidak terlalu murah (underpricing) untuk asuransi mikro. Karena jika besar premi asuransi terlalu mahal akan membebankan penduduk dan jika terlalu kecil dapat berakibat buruk (insolvensi) bagi perusahaan asuransi.

Penetapan besar premi asuransi mikro ini tentunya merupakan tanggung jawab aktuaris. Dan faktanya terdapat banyak permasalahan dalam proses pricing produk asuransi mikro ini. Masalah terbesar adalah tidak tersedianya data yang cukup, karena asuransi mikro ini relatif baru serta database yang tidak memadai khususnya di negara-negara berkembang seperti Indonesia, yang disebabkan oleh tidak menunjangnya infrastruktur dan ketergantungan pada faktor lain seperti inflasi, demografi, data meteorologi, dan biaya kesehatan. Karena keterbatasan data tersebut, dalam menentukan distribusi frequency dan severity untuk risiko yang spesifik, digunakan metode simulasi atau teknik modeling seperti Bootstrap dan Monte Carlo untuk memperoleh estimasi parameter distribusi dari risiko asuransi.

Data asuransi mikro pun selalu dihadapkan pada keragaman data yang berasal dari wilayah (secara geografis) atau industri yang berbeda, sehingga dibutuhkan metode Bayesian dan credibility theory untuk membantu proses pricing-nya. Metodologi Bayesian ini dapat menjadi alat yang sangat berguna dalam memanfaatkan berbagai sumber informasi dan dapat membantu mensintesa karakteristik risiko ke dalam premi aktuaria. Sementara metode Fuzzy logic dapat mengintegrasikan data yang tidak tepat atau samar-samar dan tambahan dengan data statistik.

Jelaslah bahwa estimasi dalam pricing risiko asuransi tidak dapat ditentukan tanpa minimal data yang dapat dipercaya. Selain itu, dapat juga diterapkan metode ad-hoc untuk menghasilkan data yang relevan dalam perhitungan premi asuransi, seperti survei, pendapat ahli, dan data kualitatif dari data kelompok. Pada saat yang sama, hasil dari metode ad-hoc memberikan masukan yang berharga untuk pendekatan Bayesian karena memberikan intuisi atau pengetahuan sebelumnya tentang karakteristik risiko yang dapat dilengkapi dengan data lain dan terkondensasi untuk membentuk distribusi loss yang dipertanggungkan.

Secara garis besar konsep actuarial pricing dalam perhitungan premi asuransi mikro sama seperti produk asuransi lainnya yaitu premi harus cukup untuk menutup kerugian rata-rata di masa depan. Premi disini disebut premi asuransi murni yang dinotasikan dengan , besarnya sama dengan nilai ekspektasi dari variabel acak loss X dan sama dengan mean dari populasi μ. Pendekatan fundamental dalam perhitungan risiko asuransi, diasumsikan bahwa X dalam periode waktu tertentu yang dihasilkan oleh proses stochastic. Variabel acak loss berdistribusi indentik dan independent (i.i.d) dengan mean μ dan standar deviasi .

Karena loss di masa depan adalah variabel acak dan tidak diketahui secara pasti, maka premi asuransi murni kemungkinan besar tidak mencukupi untuk menutup semua kerugian dan biaya-biaya di masa depan termasuk kemungkinan risiko catastrophe. Sehingga perusahaan asuransi harus mengontrol risiko insolvensi tersebut dengan menambahkan faktor loading risiko pada premi asuransi murninya. Maka premi aktuaria untuk risiko asuransi yang mengontrol risiko insolvensi dapat didefinisikan dengan = (1+ )μ. Faktor loading risiko bisa diturunkan dengan berbagai prinsip, dimana semuanya bertujuan untuk membatasi risiko insolvensi pada nilai yang cukup kecil.

Jika diasumsikan banyaknya tertanggung n cukup besar, maka dengan menggunakan Teorema Limit Pusat akan dihasilkan = (Z1- )/(μ n1/2). Namun besar premi tersebut tidak akan cukup untuk menutupi biaya-biaya operasional perusahaan, sehingga perlu ditambahkan juga faktor loading biaya c, sehingga besarnya premi aktuaria untuk risiko asuransi yang mengontrol risiko insolvensi dan termasuk biaya sama dengan = (1+ )μ + c.

Perhitungan premi asuransi mikro juga bergantung dari masa pertanggungannya, yaitu asuransi jangka pendek (short-term insurance) dan asuransi jangka panjang (long-term insurance). Yang merupakan asuransi jangka pendek adalah asuransi kesehatan, asuransi umum dan sebagian asuransi jiwa. Sedangkan asuransi jangka panjang sebagian besar adalah asuransi jiwa. Dalam proses perhitungan premi asuransi jangka pendek, diperlukan teori model risiko kolektif (collective risk theory models) dari distribusi total loss X dalam waktu tertentu yang merupakan distribusi compound dari loss frequency dan severity sebagai berikut :

Sedangkan dalam perhitungan premi asuransi jangka panjang, terdapat perbedaan dalam bentuk variabel acaknya. Jika dalam asuransi jangka pendek variabel acaknya adalah loss frequency dan severity sedangkan dalam asuransi jangka panjang, dalam hal ini asuransi jiwa, variabel acaknya berhubungan dengan mortalita dari individu, yaitu waktu kejadian kematian. Sedangkan besarnya loss yaitu sebesar uang pertanggungan awal sudah fixed nilainya.

Penentuan premi aktuaria untuk asuransi jangka panjang adalah berdasarkan actuarial present value dari loss bergantung pada kematian yang sebenarnya, suku bunga (interest rate), biaya, tingkat lapse dan loading untuk variasi angka kematian yang sebenarnya. Metode ini dikenal dengan modeling mortality tables, sebagaimana yang dikenal dengan metode deterministic dalam pricing asuransi jiwa pada umumnya.

(Reinfokus edisi II, tahun 2012)