Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Besaran Rate Premi dalam Menyeleksi Risiko pada Produk Asuransi Kesehatan Managed Care

Abstract

Besaran rate premi merupakan aspek penting dalam melakukan seleksi risiko pada produk asuransi kesehatan Managed Care. Dalam penelitian ini terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi besaran rate premi suatu instansi yang mengikuti produk asuransi kesehatan Managed Care yaitu kelas risiko, wilayah geografis, dan total insurance. Pengelompokan besaran rate premi (variabel respon) dibagi menjadi dua, yaitu rate premi tinggi dan rate premi rendah, yang merupakan data kategorik sehingga metode yang digunakan yaitu regresi logistik biner. Regresi logistik biner merupakan analisis regresi yang variabel responnya biner (1 atau 0) dengan faktor-faktor yang mempengaruhi besaran rate premi pada produk asuransi kesehatan Managed Care. Hasil penelitian diperoleh dua variabel yang berpengaruh signifikan yaitu kelas risiko dan wilayah geografis. Besar rate premi suatu instansi bergantung kepada kelas risiko dan wilayah geografis suatu instansi. Semakin tinggi kelas risiko dan jika suatu instansi berada di wilayah geografis Jabodetabek maka semakin tinggi rate premi asuransi kesehatan Managed Care dengan nilai ketepatan klasifikasi model regresi logistik biner sebesar 85%.

Kata kunci: asuransi, premi, regresi logistik biner

Rate of Premium is an important aspect of the selection of risk on Managed Care health insurance products. In this study several factors influenced the rate of premium that institution follows health insurance products, risk cleasses, geographical areas, and total insurance. The number of collectives (response variables) is divided into two, with high premiums and low premiums, which is categorical data so that the method used is binary logistic regression. Binary Logistic Regression analysis that the binary respon variable (1 or 0) with factors that affect the rate of premium on Managed Care health insurance products. The result of the study acquired two variable that have significant effect of risk classes and geographical areas. The premium rate of an institution depends on the risk class and geographic region. The higher the risk class and if the institution are in the Jabodetabek geographic region, the higher the premium of Managed Care health insurance with an accuracy of classification of binary logistic regression model by 85%. Keywords: binary logistic regression, insurance, premium