Simulasi Monte Carlo Untuk Prediksi Jumlah Klaim Asuransi Di BPJS Ketenagakerjaan Cabang Bojonegoro


DOI:
https://doi.org/10.32665/statkom.v1i2.1265Keywords:
Simulasi Monte Carlo, BPJS Ketenagakerjaan, Jumlah KlaimAbstract
Latar Belakang: Simulasi adalah salah satu cara yang digunakan untuk memprediksi jumlah klaim di masa depan berdasarkan jumlah klaim bulanan pada periode sebelumnya. Simulasi data ini dapat dilakukan dengan simulasi Monte carlo,
Tujuan: Untuk mengetahui deskriptif jumlah klaim program asuransi dari Jaminan Pensiun (JP), Jaminan Hari Tua (JHT), Jaminan Kecelakaan Kerja (JKK), Jaminan Kematian (JKM), dan Jaminan Kehilangan Pekerjaan (JKP), serta mendapatkan hasil prediksi jumlah klaim asuransi tersebut dengan metode simulasi Monte Carlo.
Metode: Digunakan metode kuantitaif dengan pendekatan perhitungan manual untuk simulasi Monte Carlo. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari BPJS ketenagakerjaan Cabang Bojonegoro berupa Jumlah Klaim Tahun 2021.
Hasil: Dari hasil simulasi Metode Monte Carlo didapatkan prediksi untuk 1 tahun ke depan dengan mean ekspektasi jumlah klaim program JKK adalah 54 perbulan, mean ekspektasi program JKM adalah 67 per bulan, mean ekspektasi jumlah klaim JHT adalah 525 per bulan dan mean ekspektasi program JP adalah 275 perbulan. Prediksi ini merupakan perkiraan untuk 12 bulan ke depan. Standar deviasi klaim JKK sebesar 1.54, standar deviasi klaim JKM sebesar 2.43, standar deviasi klaim JHT sebesar 33.71, dan standar deviasi klaim JP sebesar 9.10.
Kesimpulan: Diperoleh prediksi jumlah klaim untuk masing-masing program asuransi yaitu JKK, JKM, JHT dan JP dengan kategori sesuai dengan mean ekspektasi.
References
Albana, A. S., & Azhari, S. (2020). Prediksi Penyebaran COVID-19 Kota Surabaya dengan Simulasi Monte Carlo. Journal of Advances in Information and Industrial Technology, 2(1), 36–42. https://doi.org/10.52435/jaiit.v2i1.40
Anggraini, S. D., & Nurcahyo, G. W. (2021). Prediksi Peningkatan Jumlah Pelanggan dengan Simulasi Monte Carlo. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 3(3), 95–100. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i3.92
Apri, M., Aldo, D., & Hariselmi. (2019). Simulasi Monte Carlo Untuk Memprediksi Jumlah Kunjungan Pasien. Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen (JURSIMA), 7(9), 32–46.
Ardiansah, I., Pujianto, T., & Perdana, I. I. (2019). Penerapan Simulasi Monte Carlo dalam Memprediksi Persediaan Produk Jadi pada IKM Buluk Lupa. Jurnal Industri Pertanian, 1(3), 61–69. http://jurnal.unpad.ac.id/justin
Darnis, R., Nurcahyo, G. W., & Yunus, Y. (2020). Simulasi Monte Carlo untuk Memprediksi Persediaan Darah. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 2(4), 2020. https://doi.org/10.37034/jidt.v2i4.98
Dewi, D. C., Sumijan, S., & Nurcahyo, G. W. (2021). Simulasi Monte Carlo dalam Mengidentifikasi Peningkatan Penjualan Tanaman Mawar (Studi Kasus di Toko Bunga 5 Bersaudara Kota Solok). Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 3(2), 60–65. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i2.67
Farkhan, M., Samudera, D., & Pertiwi, V. I. (2022). Inovasi Pelayanan Publik Melalui Jamsostek Mobile (Jmo) (Studi Kasus Di Bpjs Ketenagakerjaan Cabang Rungkut Kota Surabaya). JPAP (Jurnal Penelitian Administrasi Publik), 8(1), 152–172.
Hasugian, I. A., Muhyi, K., Firlidany, N., Kunci, K.-K., & Carlo, M. (2022). Simulasi Monte Carlo Dalam Memprediksi Jumlah Pengiriman Dan Total Pendapatan. Cetak) Buletin Utama Teknik, 17(2), 1410–4520.
Hutahaean, H. D. (2018). Analisa Simulasi Monte Carlo Untuk Memprediksi Tingkat Kehadiran mahasiswa Dalam Perkuliahan (Studi Kasus : STMIK Pelita Nusantara). Journal Of Informatic Pelita Nusantara, 3(1), 41–45.
Ketenagakerjaan, B. (2022). Manfaat Penerima Upah. https://www.bpjsketenagakerjaan.go.id/penerima-upah.html
Mulia, S. P. A. (2021). Pengaruh Klaim Online Terhadap Tingkat Kepuasan Peserta BPJS Ketenagakerjaan Cabang Meulaboh. Jurnal Akuntansi, Manajemen Dan Ilmu Ekonomi (Jasmien), 1(03), 33–39. https://doi.org/10.54209/jasmien.v1i03.66
Naim, M. A., & Donoriyanto, D. S. (2020). Pengendalian Persediaan Obat Di Apotek Prima Farma Dengan Menggunakan Simulasi Monte Carlo. JUMINTEN, 1(2), 1–11. https://doi.org/10.33005/juminten.v1i2.11
Pasaribu, A. R., Novianti, T., & Priyarsono, D. S. (2022). Pengaruh Jangkauan Terhadap Keberlanjutan Keuangan BPJS Ketenagakerjaan. Jurnal Aplikasi Bisnis Dan Manajemen, 8(3), 868–879. https://doi.org/10.17358/jabm.8.3.868
Rahmawati, R., Rusgiyono, A., Hoyyi, A., & Maruddani, D. A. I. (2019). Expected Shortfall Untuk Mengukur Risiko Kerugian Petani Jagung. MEDIA STATISTIKA, 12(1), 117. https://doi.org/10.14710/medstat.12.1.117-128
Saumi, F., & Amalia, R. (2020). Penerapan Model Arima Untuk Peramalan Jumlah Klaim Program Jaminan Hari Tua Pada Bpjs Ketenagakerjaan Kota Langsa. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 14(4), 491–500. https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss4pp491-500
Sumarni, S., Muliani, F., & Amelia, A. (2022). Jumlah Klaim Berdistribusi Poisson Dan Besar Klaim Berdistribusi Rayleigh Dengan Model Klaim Agregasi Di BPJS Ketenagakerjaan Cabang Langsa. Jurnal Matematika UNAND, 11(4), 258–270. https://doi.org/10.25077/jmua.11.4.258-270.2022
Yusmaity, Julius Santony, & Yuhandri. (2019). Simulasi Monte Carlo untuk Memprediksi Hasil Ujian Nasional (Studi Kasus di SMKN 2 Pekanbaru). Jurnal Informasi & Teknologi, 1(4), 1–6. https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.21
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Putrye Aufia Indah Lestari

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License - Share Alike that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
USER RIGHTS
All articles published Open Access will be immediately and permanently free for everyone to read and download. We are continuously working with our author communities to select the best choice of license options, currently being defined for this journal as follows:

