## KAWISTARA
VOLUME 1                                             No. 3, 22 Desember 2011
Halaman 213-320

## PERTUMBUHAN INDUSTRI ASURANSI JIWA DI INDONESIA: SUATU KAJIAN DARI SISI PENAWARAN
Firdaus Djaelani
Program Studi Kebijakkan Sekolah Pascasarjana Universitas Gadjah mada E-mail: djaelani@lps.go.id

## Jeremias T. Keban
Fakultas Ilmu Sosial dan Politik Universitas Gadjah Mada

## Suad Husnan
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Gadjah Mada

## Mamduh M. Hanafi
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Gadjah Mada

## ABSTRACT
Life insurance has become the need in today modern community’s life. In Indonesia, the demand on life insurance grew continuously in line with the increase of people’s income and awareness on the importance of risk anticipation. To fulfill this demand, the number of life insurance companies always increased as well as various products supplied in the market. However, the contribution of insurance industry, especially life insurance, on Indonesia’s economy was relatively low. This research is aimed to analyze factors affecting the life insurance industry growth from supply side. The secondary data was collected from 15 biggest life insurance companies in Indonesia. Meanwhile, the main tools of analysis used were including descriptive statistic and dynamic panel regression. The analysis result shows that the product variety has no impact on the gross premium of life insurance growth, number of policies, and insurance funds. On the reverse, supporting infrastructures and government policy have significant and positive impacts.
Keywords: life insurance industry, supply side.

## ABSTRAK
Asuransi jiwa telah menjadi kebutuhan dalam kehidupan masyarakat moderen saat ini. Di Indonesia, permintaan asuransi jiwa terus bertumbuh sejalan dengan peningkatan pendapatan dan kepedulian masyarakat  terhadap  pentingnya  antisipasi  risiko.  Untuk  memenuhi  permintaan  ini,  jumlah perusahaan asuransi jiwa senantiasa meningkat dan demikian pula dengan beragam produknya yang yang ditawarkan di pasar. Namun demikian, kontribusi industri asuransi, khususnya asuransi jiwa, terhadap perekonomian Indonesia masih relatif rendah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  industri  asuransi  jiwa  dari  sisi  penawaran.  Data

## PENGANTAR
Sektor  keuangan  merupakan  motor penggerak perekonomian di suatu negara.  Hal  ini  disebabkan  peran  sektor keuangan sebagai penyalur dari pihak yang kelebihan  kepada  pihak  yang  kekurangan dana,  sehingga  berdampak  pada  kinerja perekonomian  (Mishkin,  2004:  7).  Apabila sektor  keuangan  berfungsi  dengan  baik, maka  dana  menganggur  pada  pihak  yang kelebihan dana dapat dikurangi, sedangkan kebutuhan  investasi  atau  konsumsi  dari pihak yang kekurangan dana dapat dipenuhi.
Sistem  keuangan  sangat  kompleks, karena mencakup interaksi pasar keuangan, lembaga  keuangan,  dan  produk  keuangan (Warjiyo,  2007:  12).  Berbagai  studi menunjukkan  bahwa  aliran  dana  secara tidak  langsung  melalui  lembaga  keuangan tidak kalah pentingnya dalam perekonomian dibandingkan aliran dana langsung melalui pasar  keuangan  (Mishkin,  2004:  171).  Bank, perusahaan  asuransi,  dana  pensiun,  dan reksadana telah berperan dalam perdagangan instrumen keuangan.
Penguatan lembaga keuangan non bank di  Indonesia  diperlukan  untuk  mendukung tercapainya  sasaran  pembangunan  jangka panjang  melalui  penempatan  obligasi  di pasar  domestik,  pembiayaan  infrastruktur, dan  perluasan  lapangan  kerja  dengan penyediaan sumber dana murah bagi usaha kecil  dan  menengah  (Bank  Dunia,  2006: 1-2).  Salah  satu  industri  lembaga  keuangan non  bank  yang  berperan  penting  dalam sistem keuangan Indonesia adalah asuransi. Industri  ini  memiliki  pangsa  pasar  kedua terbesar  setelah  perbankan  dan  merupakan pemegang  pangsa  pasar  terbesar  dalam industri lembaga keuangan non bank (Bank Indonesia, 2010: 23).
Namun,  kontribusi  industri  asuransi pada  perekonomian  Indonesia  masih tergolong  rendah.  Kontribusi  premi  bruto industri  asuransi  hingga  tahun  2009  masih di  bawah  2  persen  dari  Produk  Domestik
Bruto  (PDB).  Padahal,  di  negara-negara tetangga,  kontribusi  premi  bruto  industri asuransi sudah lebih dari 19 persen terhadap PDB.  Misalnya  di  Malaysia  19,5  persen dan  Singapura  49,8  persen  dari  PDB  (Bank Dunia,  2005).  Masih  rendahnya  kontribusi industri asuransi terhadap perekonomian di Indonesia  dapat  disebabkan  oleh  beberapa faktor. Rendahnya kontribusi industri asuransi terhadap perekonomian berimplikasi bahwa prospek industri ini masih sangat besar. Premi bruto terus meningkat dengan pertumbuhan rata-rata  di  atas  20  persen  per  tahun.  Hal ini  memperkuat  keyakinan  bahwa  industri asuransi di Indonesia masih sangat potensial untuk  dikembangkan  melalui  sinergi  di antara  para  pelaku  pasar  dan  pemerintah sebagai regulator.
Industri  asuransi  jiwa  memiliki  rata- rata  pertumbuhan  premi  bruto  tertinggi selama tahun 2005-2009, yaitu 29,96 persen, selain  menjadi  kontributor  terbesar  (57,99 persen  pada  tahun  2009).  Pertumbuhan industri  asuransi  jiwa  diikuti  oleh  asuransi Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS)  dan  Tentara Nasional
Indonesia
(TNI)/Kepolisian Republik  Indonesia  (POLRI)  dengan  rata- rata pertumbuhan premi bruto 23,27 persen. Selanjutnya  asuransi  sosial  dan  Jamsostek dengan  rata-rata  pertumbuhan  premi  bruto 21,66  persen,  serta  asuransi  kerugian  dan reasuransi  dengan  rata-rata  pertumbuhan premi bruto 15,58 persen.
Dalam  penelitian  ini  akan  diuji  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan industri  asuransi  jiwa  di  Indonesia  ditinjau dari  sisi  manajemen  perusahaan  asuransi jiwa . Penelitian  menggunakan  data  pada tingkat  perusahaan  asuransi  jiwa.  Terdapat dua aspek yang dianalisis, yaitu faktor-faktor

## Firdaus Djaelani -- Pertumbuhan Industri Asuransi Jiwa di Indonesia:
Suatu Kajian dari Sisi Penawaran
yang  diduga  mempengaruhi  dan  peran kebijakan pemerintah terhadap pertumbuhan industri asuransi jiwa di Indonesia. Penelitian  ini  merupakan  penelitian eksplanatoris  yang  berupaya  menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan  industri  asuransi  jiwa  di Indonesia  dari  sisi  penawaran.  Beberapa penelitian  terdahulu  telah  membahas tentang  pertumbuhan  industri  asuransi  jiwa dari  sisi  permintaan  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya,  sedangkan  penelitian yang  membahas  dari  sisi  penawaran  belum ditemukan.  Penelitian-penelitian  tersebut sangat  beragam,  mulai  dari  data  yang digunakan hingga maupun lingkup geografis. Berdasarkan  data  yang  digunakan, penelitian tentang pertumbuhan permintaan industri asuransi jiwa dapat dibagi menjadi dua  kategori,    yaitu  penelitian  dengan pendekatan agregat dan disagregat (Eduard, 2004).  Penelitian  melihat  permintaan industri  asuransi  jiwa  secara  luas,  di  mana variabel  dependen  dan  independen  adalah variabel  pada  tingkat  industri,  ekonomi makro,  dan  demografi.  Beberapa  penelitian yang  menggunakan  pendekatan  ini  antara lain  Truett  dan  Truett  (1990),  Browne  dan Kim  (1993),  Outreville  (1996),  Rubayah  dan Zaidi (2000), Beck dan Webb (2002), Lim dan Haberman  (2004),  serta  Lenten  dan  Rulli (2005). Adapun dalam penelitian disagregat, dilakukan  analisis  dalam  lingkup  mikro,  di mana  data  yang  digunakan  diperoleh  dari sampel  individu  pemegang  polis  asuransi jiwa,  seperti  yang  telah  dilakukan  oleh Eduard (2004).
Terdapat gap pada  penelitian  tentang pertumbuhan  industri  asuransi  jiwa, yaitu  masih  belum  pernah  dilakukannya penelitian yang menggunakan tinjauan dari sisi  penawaran  atau  dari  sudut  pandang manajemen  perusahaan  sebagai  penjual produk  asuransi  jiwa.  Selain  itu,  penelitian yang  menggunakan  pendekatan  disagregat juga  masih  belum  banyak  dilakukan. Untuk  mengisi gap tersebut,  penelitian  ini menganalisis pertumbuhan industri asuransi jiwa ditinjau dari sisi penawaran.
Dari  sisi  manajemen  perusahaan asuransi jiwa, keragaman produk merupakan salah satu faktor yang sangat penting dalam mendukung  kesuksesan  perusahaan  untuk menjual  produknya.  Keragaman  produk didefinisikan  sebagai  himpunan  dari berbagai  macam  produk  yang  ditawarkan perusahaan  untuk  dijual  kepada  konsumen (Kotler dan Keller, 2006: 381). Faktor lain yang juga dipandang penting dalam menentukan kesuksesan  penjualan  polis  perusahaan asuransi  jiwa  adalah  sarana  dan  prasarana penunjang yang meliputi teknologi, pengetahuan  dan  keahlian  agen  asuransi, serta alat-alat penunjang pemasaran lainnya, seperti package proposal . Populasi penelitian ini adalah perusahaan asuransi jiwa di Indonesia. Untuk menarik kesimpulan atas populasi dilakukan pengambilan  sampel  perusahaan  asuransi jiwa  mengikuti the  law  of  the  vital  few atau hukum  80/20  Pareto  (Tracy,  2007:  1)  yang menyatakan  sekitar  80  persen  dari  dampak berasal  dari  20  persen  sebab.  Dipilih  15 perusahaan asuransi jiwa terbesar berikut ini sebagai sampel yang secara total menguasai 87,70 persen pangsa pasar di Indonesia.
Tabel 1. Daftar Nama Dan Total Aset Sampel
Perusahaan Asuransi Jiwa No. Nama Perusahaan Kategori Aset 1. Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera 1912 nasional 11,899,079 2. PT. AIA Financial (d/h PT AIG Life) joint venture 10,472,200 3. PT. Prudential Life Assurance joint venture 10,332,033 4. PT. Asuransi Jiwa Manulife Indonesia joint venture 9,692,866 5. PT. Asuransi Jiwa Sinarmas nasional 6,650,568 6. PT. Panin Life Tbk. nasional 5,902,537 7. PT. Asuransi Allianz Life Indonesia joint venture 5,785,608 8. PT. Avrist Assurance (d/h PT AIA Indonesia) joint venture 5,450,287 9. PT. Asuransi Jiwasraya (Persero) nasional 4,888,911
10. PT. Asuransi Jiwa Sequis Life nasional 4,319,181 11. PT. Asuransi Jiwa Mega Life nasional 3,695,709 12. PT. AXA Mandiri Financial Services joint venture 3,573,971 13. PT. Asuransi Sun Life Financial Indonesia joint venture 2,623,495 14. PT. Asuransi Jiwa Central Asia Raya nasional 2,464,091 15. PT. Indolife Pensiontama nasional 2,059,283 Total Pangsa 87,70% 89,809,821
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh dari laporan tahunan 15 sampel perusahaan asuransi  jiwa,  buku Indonesian  Insurance terbitan  Biro  Perasuransian,  Bapepam-LK, Kementerian Keuangan Republik Indonesia, Federasi  Asosiasi  Perasuransian  Indonesia (FAPI),  Dewan  Asuransi  Indonesia  (DAI), website Bank  Indonesia  (www.bi.go.id), catatan,  makalah,  dan  artikel  lain  yang berhubungan dengan obyek penelitian.

## Hipotesis dan Alat Analisis
Alat  analisis  yang  digunakan  untuk menguji  hipotesis  dan  menarik  kesimpulan pada  penelitian  ini  adalah  regresi  panel dinamis Terdapat 4 hipotesis yang diuji.

## Hipotesis 1:
H 01 :  Keragaman  produk  tidak  berpengaruh terhadap pertumbuhan premi bruto, jumlah polis, dan uang pertanggungan perusahaan asuransi jiwa.
H A1 :  Keragaman  produk  berpengaruh  positif terhadap pertumbuhan premi bruto, jumlah polis, dan uang pertanggungan perusahaan asuransi jiwa.
Hipotesis 2: H 02 :  Sarana  dan  prasarana  penunjang  tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan premi  bruto,  jumlah  polis,  dan  uang pertanggungan perusahaan asuransi jiwa. H A2 :  Sarana dan prasarana penunjang berpengaruh positif terhadap pertumbuhan premi  bruto,  jumlah  polis,  dan  uang pertanggungan perusahaan asuransi jiwa.
Hipotesis 3: H 010 : Kepemilikan  asing  tidak  berpengaruh terhadap pertumbuhan premi bruto, jumlah polis, dan uang pertanggungan perusahaan asuransi jiwa.
H A10 : Kepemilikan  asing  berpengaruh  positif terhadap pertumbuhan premi bruto, jumlah polis, dan uang pertanggungan perusahaan asuransi jiwa.
Hipotesis 4: H 011 : Kebijakan  pemerintah  tidak  berpengaruh terhadap pertumbuhan premi bruto, jumlah polis, dan uang pertanggungan perusahaan asuransi jiwa.
H A11 : Kebijakan  pemerintah  berpengaruh  positif terhadap pertumbuhan premi bruto, jumlah polis, dan uang pertanggungan perusahaan asuransi jiwa.
Model pooled  regression untuk  menguji ke-4 hipotesis adalah berikut ini. Y it = b 0 + b 1 PL it + b 2 RCAP it + b 3 GSDM it + b 4 GRND it +  b 5 GARE it +  b 6 GAGN it +b 7 PAKDES t + b 8 UU t + b 9 KMK t + b 10 ASA t + b 11 DKRISIS t + b 12 DJV i + e it (1)
di mana: Y it
=  pertumbuhan  premi  bruto  (GPB), jumlah  polis  (GJP),  dan  uang pertanggungan (GUP) perusahaan; PL it =  jumlah product  line yang ditawarkan perusahaan;
RCAP it =  rasio capital expenditure terhadap aset perusahaan;
GSDM it =  pertumbuhan biaya SDM perusahaan;
GRND it =  pertumbuhan  biaya research  and development perusahaan; GARE it =   pertumbuhan agent-related expense perusahaan; GAGN it =  pertumbuhan jumlah agen perusahaan; PAKDES t =  Paket Desember (Pakdes) 1988; UU t =  UU No. 2 Tahun 1992, KMK No. 221-226 Tahun 1993, dan PP No. 73 Tahun 1993;
KMK t =  KMK  No.  481  Tahun  1999  dan PP No. 63 tahun 1999;
ASA t =  KMK No. 421-426 Tahun 2003;
Firdaus Djaelani -- Pertumbuhan Industri Asuransi Jiwa di Indonesia: Suatu Kajian dari Sisi Penawaran
DKRISIS t =  variabel dummy krisis  pada waktu t ;
DJV i =  variabel dummy struktur kepemilikan joint venture perusahaan; dan e it
= residual  error persamaan  regresi panel.

## PEMBAHASAN
Statistik Deskriptif Rata-rata  pertumbuhan  premi  bruto (GPB?) ke-15 perusahaan asuransi jiwa adalah 53,03 persen pertahun, dengan median 27,52 persen pertahun, dan standar deviasi 136,89 persen.  Pertumbuhan  premi  bruto  tertinggi mencapai 185,45 persen dan terendah -69,66 persen.  Selanjutnya,  rata-rata  pertumbuhan jumlah  polis  asuransi  jiwa  (GJP?)  sebesar 22,71 persen pertahun, median 12,53 persen pertahun,  dan  standar  deviasi  67,82  persen. Pertumbuhan  jumlah  polis  tertinggi  adalah 987,14  persen  dan  terendah  -34,62  persen. Adapun  rata-rata  pertumbuhan  uang pertanggungan  (GUP?)  adalah  31,05  persen pertahun  dengan  median  21,40  persen pertahun  dan  standar  deviasi  46,26  persen. Pertumbuhan  jumlah  uang  pertanggungan tertinggi  adalah  325,93  persen,  sedangkan terendah  sebesar  -41,05  persen.  Berarti kisaran  pertumbuhan  uang  pertanggungan lebih  sempit  jika  dibandingkan  dengan jumlah polis asuransi jiwa.
Jumlah product  line yang  ditawarkan (PL?)  memiliki  rata-rata  5,18  lini  pertahun, median 6 lini per tahun, dan standar deviasi 1,31 lini. Rasio capital expenditure terhadap aset perusahaan asuransi jiwa (RCAP?) memiliki rata-rata  0,70  persen,  median  0,29  persen, dan  standar  deviasi  1,02  persen.  Rata-rata pertumbuhan  biaya  SDM  (GSDM?)  adalah 37,38 persen pertahun, dengan median 19,46 persen  pertahun  dan  standar  deviasi  188,67 persen.  Selanjutnya,  pertumbuhan  biaya research  and  development (GRND?)  memiliki rata-rata 30,04 persen pertahun, median 18,27 persen  pertahun,  dan  standar  deviasi  73,06 persen.  Pertumbuhan agent-related  expense atau biaya keagenan (GARE?) memiliki rata- rata  42,84  persen  per  tahun,  median  22,46
persen pertahun, dan standar deviasi 107,46 persen.  Sedangkan  rata-rata  pertumbuhan jumlah  agen  (GAGN?)  adalah  20,28  persen pertahun,  dengan  median  12,34  persen pertahun dan standar deviasi 49,74 persen.
Uji Stasioneritas Data Panel Regresi panel yang digunakan adalah  suatu  model  dinamis (dynamic- panel  regression) ,  sehingga  memerlukan  uji stasioneritas  terhadap  setiap  variabel  yang dianalisis.  Uji  stasioneritas  bertujuan  untuk menghindari kemungkinan terjadinya regresi  palsu  atau spurious  regression yang tidak  memiliki  makna  secara  ekonomi (Gujarati,  2004).  Uji  stasioneritas  dilakukan dengan menggunakan Levin, Lin  and Chu t, ADF , dan PPunit root test . Pada p-value dari statistik Levin, Lin  and Chu  t , W-statistics ,  ADF,  dan  PP  variabel pertumbuhan premi bruto (GPB) kurang dari 0,01. Berarti H 0 bahwa data memiliki unit root atau data tidak stasioner dapat ditolak secara statistik pada tingkat kepercayaan 99 persen. Variabel  pertumbuhan  premi  bruto  telah memenuhi  asumsi  stasioneritas,  sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut menggunakan model regresi panel dinamis. Nilai p-value dari statistik Levin, Lin  and Chu t , W-statistics , ADF, dan PP untuk variabel pertumbuhan jumlah polis (GJP), lebih kecil dari  0,01. H 0 bahwa  data  memiliki unit  root atau  data  tidak  stasioner  secara  statistik dapat ditolak pada tingkat 99 persen. Dengan demikian,  variabel  pertumbuhan  jumlah polis  telah  memenuhi  asumsi  stasioneritas dan  dapat  digunakan  untuk  analisis  lebih lanjut dengan model regresi panel dinamis. Diketahui p-value dari statistik Levin, Lin and Chu t , W-statistics , ADF, dan PP variabel pertumbuhan  jumlah  uang  pertanggungan (GUP)  bernilai  kurang  dari  0,01.  Berarti H 0 bahwa data memiliki unit root atau data tidak stasioner dapat ditolak secara statistik pada tingkat  99  persen.  Variabel  pertumbuhan uang pertanggungan telah memenuhi asumsi stasioneritas,  sehingga  dapat  digunakan untuk  analisis  lebih  lanjut  dengan  model regresi panel dinamis.
Kawistara, Vol. 1, No. 3, Desember 2011: 257-273
Hasil uji menunjukkan bahwa p-value dari statistik Levin, Lin  and Chu t , W-statistics , ADF, dan PP variabel product line yang ditawarkan (PL) lebih kecil dari 0,01. Maknanya adalah H 0 bahwa data memiliki unit root atau data tidak stasioner secara statistik dapat ditolak pada tingkat kepercayaan 99 persen. Oleh karena itu,  variabel product  line yang  ditawarkan telah  memenuhi  asumsi  stasioneritas  untuk analisis  lebih  lanjut  dengan  model  regresi panel dinamis.
Uji  stasioneritas  selanjutnya  dilakukan terhadap  variabel  rasio  capital  expenditure terhadap  aset  perusahaan  asuransi  jiwa (RCAP).  Ditemukan p-value dari  statistik Levin, Lin  and Chu t , W-statistics , ADF, dan PP variabel RCAP kurang dari 0,01, sehingga secara statistik H 0 bahwa data memiliki unit root atau  data  tidak  stasioner  dapat  ditolak pada tingkat kepercayaan 99 persen. Dengan demikian,  variabel  rasio capital  expenditure terhadap aset perusahaan asuransi jiwa telah memenuhi  asumsi  stasioneritas  dan  dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut dengan model regresi panel dinamis.
Untuk  pertumbuhan  biaya  SDM (GSDM), p-value dari W-statistics ,  ADF,  dan PP  lebih  kecil  dari  0,01  yang  menunjukkan H 0 bahwa  data  memiliki unit  root atau  data tidak  stasioner  dapat  ditolak  pada  tingkat kepercayaan 99 persen. Namun, uji statistik Levin, Lin, and Chu t menghasilkan p-value yang lebih besar dari 0,05, sehingga menghasilkan kesimpulan yang bertentangan, yaitu bahwa data masih mengandung unit root atau tidak stasioner.
Hal  ini  kemungkinan  disebabkan  data memiliki  tren  deterministik.  Apabila  data yang  tidak  stasioner  dipaksakan  untuk digunakan  sebagai  input  model  regresi, maka  estimasi  yang  dihasilkan  dikatakan lancing  atau  tidak  bermakna.  Solusi  untuk menyelesaikan persoalan ini adalah dengan uji  stasioneritas  dengan  memasukkan komponen intercept dan trend yang hasilnya disajikan pada Lampiran 8.
Terlihat  bahwa p-value dari  statistik Levin, Lin  and Chu t , W-statistics , ADF, dan PP untuk variabel pertumbuhan biaya SDM
(GSDM)  telah  kurang  dari  0,01.  Dengan memasukkan intercept  dan  trend ,  terdapat satu  uji  statistik  lagi  yang  digunakan,  yaitu Breitung  t-stat yang  juga  menghasilkan p-value yang  kurang  dari  0,01.  Berdasarkan uji-uji  yang  telah  dilakukan,  maka  secara statistik  dapat  diyakini  bahwa  data  telah stasioner  pada  tingkat  kepercayaan  99 persen.    Data  yang  telah  stasioner  layak digunakan untuk untuk analisis lebih lanjut dengan  menggunakan  model  regresi  panel dinamis.
Kegiatan penelitian dan pengembangan memainkan  peran  yang  semakin  penting dalam  menunjang  kinerja  perusahaan. Apalagi  dengan  tingkat  persaingan  yang terus  meningkat  seiring  dengan  dinamika perekonomian dan globalisasi yang didukung  penggunaan  teknologi  informasi dan komunikasi. P-value dari statistik Levin, Lin  and Chu t, ADF, dan PP untuk variabel pertumbuhan biaya research and development lebih  kecil  dari  dari  0,01.  Berarti H 0 bahwa data  memiliki unit  root atau  data  tidak stasioner dapat ditolak secara statistik pada tingkat  kepercayaan  99  persen.  Variabel pertumbuhan biaya research and development telah  memenuhi  asumsi  stasioneritas  dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut dengan model regresi panel dinamis. p-value dari statistik Levin, Lin and Chu t , ADF, dan PP variabel pertumbuhan biaya agent-related kurang  dari  0,01.  Fakta  ini  secara  statistik bermakna H 0 bahwa data memiliki unit root atau data tidak stasioner dapat ditolak pada tingkat  kepercayaan  99  persen.  Variabel pertumbuhan  biaya agent-related telah memenuhi  asumsi  stasioneritas,  sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut dengan model regresi panel dinamis.
Diketahui  bahwa p-value dari  statistik Levin,  Lin  and  Chu  t ,  ADF,  dan  PP  untuk variabel  pertumbuhan  jumlah  agen  lebih kecil dari 0,01. Secara statistik, H 0 bahwa data memiliki unit root dapat ditolak pada tingkat kepercayaan  99  persen.  Dengan  demikian, variabel pertumbuhan jumlah agen memenuhi  asumsi  stasioneritas,  sehingga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.

## Firdaus Djaelani -- Pertumbuhan Industri Asuransi Jiwa di Indonesia:
Suatu Kajian dari Sisi Penawaran

## Uji Multikolinearitas
Langkah berikutnya sebelum pemodelan regresi data panel adalah menguji ada tidaknya keterkaitan multikolinieritas di antara variabel- variabel  independen  yang  digunakan.  Uji dilakukan  dengan  menggunakan  statistik korelasi Pearson dengan batasan nilai korelasi lebih  dari  atau  sama  dengan  0,8.  Hasil  uji multikolinieritas  menunjukkan  bahwa  nilai korelasi Pearson seluruh variabel independen yang  digunakan  kurang  dari  0,8.  Berarti tidak  terjadi  pelanggaran  terhadap  asumsi multikolinieritas  yang  dapat  mengurangi validitas hasil estimasi.

## Model Regresi Panel Dinamis
Pertumbuhan Premi Bruto Pemodelan regresi data panel dilakukan dalam  beberapa  tahap  seperti  Gambar  1. Tahap pertama adalah pembentukan model Pooled  Least  Square  (PLS)  yang  diikuti oleh  uji  Chow.  Tahap  selanjutnya  adalah pembentukan  Random  Effect  Model  (REM) yang  dilengkapi  dengan  uji  Hausmann. Sebagai  tahap  yang  terakhir  adalah pembentukan Fixed Effect Model (FE
Gambar 1. Tahap Pemodelan Regresi Data Panel Sumber: Diolah dari Sanjoyo (2007).
Uji Chow Pertumbuhan Premi Bruto Hasil  uji  Chow  yang  membandingkan model  regresi  panel  variabel  pertumbuhan premi  bruto  (GPB)  dengan  menggunakan model PLS dan FEM Nilai p-value untuk Cross Section F dan Cross Section Chi Square berturut- turut sebesar 0,1646 dan 0,1189. Kedua nilai ini lebih besar dari 0,05, sehingga H 0 bahwa
Pooled Least Square
Model (PLS) Fixed Effect Model (FEM) Uji Chow
H 0 : Model PLS H 1 : Model FE Random Effect Model (REM)
Uji Hausmann H 0 : Model RE H 1 : Model FE
model PLS lebih unggul daripada FEM tidak dapat  ditolak  secara  statistik  pada  tingkat keyakinan  95  persen.  Dengan  demikian, model  PLS  yang  lebih  direkomendasikan untuk variabel GPB.

## Uji Hausman Pertumbuhan Premi
Bruto Langkah  selanjutnya  adalah  hasil  uji Hausman  yang  membandingkan  antara model  regresi  panel  variabel  GPB  dengan menggunakan  FEM  dan  REM.  Hasil  uji Hausman  menunjukkan  nilai p-value untuk Cross  Section  Random sebesar  0,0210  yang lebih kecil dari 0,05. Berarti H 0 bahwa REM lebih  unggul  daripada  FEM  secara  statistik dapat  ditolak  pada  tingkat  keyakinan  95 persen. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa  FEM  yang  lebih  direkomendasikan untuk variabel GPB.

## Model Awal Pertumbuhan Premi Bruto
Telah diketahui bahwa hasil uji Hausman menunjukkan  FEM  lebih  unggul  dari  REM, sedangkan  hasil  uji  Chow  menunjukkan model  PLS  lebih  unggul  daripada  FEM. Dengan demikian, model PLS adalah model yang  paling  optimal  untuk  memodelkan variabel  pertumbuhan  premi  bruto.  Setelah dimasukkan variabel dummy berupa kebijakan  Paket  Desember  (PAKDES),  UU Perasuransian,  KMK  No.  481  Tahun  1999 (KMK), rangkaian KMK No. 421-426 Tahun 2003  (ASA),  kondisi  krisis  (DKRISIS),  dan perusahaan asuransi jiwa joint venture (DJV), maka  diperoleh  hasil  estimasi  regresi  data panel.
Uji Serial Correlation Dan
Heteroscedasticity Model Pertumbuhan Premi Bruto Setelah diperoleh model awal Pertumbuhan  Premi  Bruto  (GPB)  dengan model  PLS,  maka  langkah  berikutnya adalah  melakukan  pengujian  asumsi  klasik dan  penyesuaian  model  jika  ditemukan pelanggaran.  Uji  asumsi  klasik  yang dimaksudkan  adalah  uji  korelasi  serial  dan heteroskedastisitas.
Kawistara, Vol. 1, No. 3, Desember 2011: 257-273
Adanya  pelanggaran  terhadap  asumsi serial  correlation dapat  dideteksi  dengan melihat nilai statistik Durbin Watson (DW). Aturan  umum  yang  digunakan  adalah  jika nilai statistik DW mendekati 2, maka dapat diyakini  bahwa  model  telah  terbebas  dari pelanggaran asumsi serial correlation . Statistik DW untuk persamaan regresi tersebut adalah 1,945. Dengan angka DW yang mendekati 2 tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  model yang  diestimasi  tidak  mengandung serial correlation . Pengujian heteroskedastisitas ditempuh dengan  menggunakan Lagrange  Multiplier (LM).  Hasil  uji  LM  untuk  model  awal diperoleh p-value untuk  statistik Chi-Square uji  LM  0,0000  yang  berarti  lebih  kecil  dari 0,01.  Maknanya  adalah H 0 bahwa  model bersifat  homoskedastik  dapat  ditolak  pada tingkat  kepercayaan  99  persen.  Dengan kata  lain,  model  regresi  data  panel  yang digunakan  mengandung  heteroskedastik. Cara  mengatasi  permasalahan  ini  adalah dengan melakukan estimasi ulang terhadap model  awal.  Estimasi  disempurnakan dengan  menambahkan cross-section  weight . Hasil estimasi ulang terhadap model regresi data  panel.  Terlihat  bahwa  angka  DW mendekati 2, sehingga selain lolos uji asumsi heteroskedastisitas, model regresi data panel juga lolos uji asumsi korelasi serial.

## Interpretasi Parameter Model Akhir
Regresi Panel Pertumbuhan Premi Bruto Berdasarkan  hasil  estimasi  diketahui bahwa terdapat beberapa p-value yang lebih kecil  dari  0,01,  namun  sebagian  lainnya lebih  besar  dari  0,05.  Koefisien  variabel independen  yang  mempunyai p-value lebih kecil  dari  0,01  atau  signifikan  pada  tingkat kepercayaan 95 persen adalah pertumbuhan biaya  SDM  (GSDM),  pertumbuhan  biaya agent-related (GARE),  dan  variabel dummy perusahaan joint  venture (DJV).  Dengan demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa ketiga  variabel  berpengaruh  signifikan  dan positif  terhadap  pertumbuhan  premi  bruto perusahaan asuransi jiwa di Indonesia.
Selain itu, p-value dari koefisien variabel independen dummy Paket  Desember  Tahun 1988  dengan time  lag 2  tahun  (PAKDES2),
UU  Perasuransian  dengan time  lag 2  tahun (UU2),  KMK  No.  481  Tahun  1999  (KMK), dan  KMK  No.  421-426  Tahun  2003  dengan time  lag 4  tahun  (ASA4)  juga  menunjukkan nilai  yang  positif  signifikan  pada  tingkat kepercayaan 99 persen. Sebaliknya, variabel jumlah product  line yang  ditawarkan  (PL), rasio capital  expenditure terhadap  aset  satu tahun sebelumnya (RCAP(-1)), pertumbuhan biaya research  and  development satu  tahun sebelumnya  (GRND(-1)),  pertumbuhan jumlah  agen  (GAGN),  dan  variabel dummy krisis  ekonomi  tidak  berpengaruh  terhadap pertumbuhan premi bruto.
Angka  koefisien  variabel  GSDM sebesar  0,3782  menunjukkan  bahwa  setiap peningkatan  1  persen  pada  pertumbuhan biaya  SDM,  dengan  asumsi ceteris  paribus , akan  menyebabkan  pertumbuhan  premi bruto  rata-rata  0,3782  persen.  Kemudian, koefisien  variabel  pertumbuhan  GARE sebesar  0,3112  menunjukkan  bahwa  jika faktor-faktor  lainnya  tidak  mengalami perubahan,  maka  setiap  peningkatan  1 persen  pada  pertumbuhan  biaya agent- related akan  menyebabkan  meningkatnya pertumbuhan  premi  bruto  rata-rata  0,3112 persen.  Temuan  ini  sangat  menarik  karena menunjukkan  pentingnya  peran  SDM  bagi perusahaan asuransi jiwa dalam mendukung pertumbuhan premi brutonya.
Tidak  signifikannya  koefisien  variabel GAGN  mengimplikasikan  bahwa  kualitas agen  asuransi  lebih  penting  daripada kuantitas  agen  asuransi  dalam  mendorong pertumbuhan  premi  bruto  perusahaan asuransi jiwa. Banyaknya agen yang dimiliki perusahaan  asuransi  jiwa  bukan  merupakan jaminan kesuksesan dari perusahaan tersebut dalam  meningkatkan  premi  brutonya. Investasi perusahaan asuransi jiwa pada agen, baik  dalam  bentuk  pelatihan  yang  intensif maupun komisi yang layak, merupakan faktor yang  lebih  dominan  dalam  menentukan kesuksesan  perusahaan  asuransi  jiwa  dalam meningkatkan premi brutonya.
Firdaus Djaelani -- Pertumbuhan Industri Asuransi Jiwa di Indonesia: Suatu Kajian dari Sisi Penawaran
Signifikannya koefisien variabel dummy PAKDES2 dan UU2 pada tingkat kepercayaan 99  persen  menunjukkan  bahwa  kebijakan pemerintah  berupa  Paket  Desember  Tahun 1988  dan  UU  No.  2  Tahun  1992  tentang Usaha  Perasuransian  memberikan  dampak positif  terhadap  pertumbuhan  premi  bruto industri asuransi jiwa di Indonesia. Namun kedua  kebijakan  terbukti  baru  efektif  2 tahun  kemudian  setelah  dikeluarkan  oleh pemerintah.  Makna  lainnya  adalah  bahwa terdapat  dinergi  di  antara  Paket  Desember Tahun 1988 dengan UU No. 2 Tahun 1992.
Koefisien  variabel dummy ASA4  yang signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  99 persen  menunjukkan  bahwa  KMK  No.  421- 426 Tahun 2003 memberikan dampak positif terhadap pertumbuhan premi bruto industri asuransi  jiwa  di  Indonesia.  Akan  tetapi, dampak  tersebut  baru  dirasakan  dalam kurun  waktu  4  tahun  kemudian  setelah KMK-KMK  tersebut  dikeluarkan  oleh pemerinah. Temuan ini memperkuat temuan mengenai  pengaruh  PAKDES2  dan  UU2 yang menunjukkan bahwa peran pemerintah dengan berbagai paket kebijakannya sangat penting  dalam  mendorong  pertumbuhan industri asuransi jiwa di Indonesia. Fenomena lainnya yang menarik adalah signifikannya koefisien variabel dummy KMK No.  481  Tahun  1999,  namun  dengan  tanda negatif. Inti dari kebijakan ini adalah sebagai antisipasi  atas  dampak  krisis  ekonomi terhadap industri asuransi jiwa di Indonesia. Negatifnya  tanda  koefisien  menunjukkan bahwa  pada  saat  krisis  ekonomi  tahun 1997/1998  dan  beberapa  tahun  setelahnya sempat terjadi penurunan laju pertumbuhan premi  bruto  asuransi  jiwa.  Peran  dari kebijakan  tersebut  adalah  untuk  meredam penurunan  laju  pertumbuhan  premi  bruto, sehingga  meskipun  laju  pertumbuhannya menurun, tetapi industri asuransi jiwa tetap dapat tumbuh positif.
Koefisien  variabel  independen  yang terakhir,  yaitu  koefisien  variabel dummy DJV,  diketahui  signifikan  pada  tingkat kepercayaan 99 persen dan bertanda positif. Fakta ini menunjukkan bahwa pertumbuhan
premi  bruto  perusahaan  asuransi joint venture relatif lebih tinggi jika dibandingkan dengan  perusahaan  asuransi  nasional  di Indonesia. Temuan ini sesuai kondisi actual, yaitu bahwa mayoritas perusahaan asuransi jiwa joint  venture memiliki  model  yang lebih  besar  daripada  perusahaan  nasional. Dengan modal yang lebih besar, perusahaan- perusahaan  asuransi  jiwa joint  venture mampu  untuk  membuka  kantor  cabang yang lebih banyak dan mempekerjakan SDM yang  kualitasnya  lebih  handal.  Selain  itu, dukungan  teknologi  informasi  dan  produk- produk asuransi jiwa yang inovatif dari luar negeri,  misalnya unit link ,  juga  mendukung perusahaan-perusahaan joint  venture untuk lebih maju.

## Model Regresi Panel Dinamis
Pertumbuhan Jumlah Polis Uji Chow Pertumbuhan Jumlah Polis Uji Chow dilakukan untuk membandingkan  model  regresi  data  panel pertumbuhan  jumlah  polis  (GJP)  dengan menggunakan  model  PLS  dan  FEM.  Hasil uji  Chow  menunjukkan p-value untuk Cross  Section  F dan Cross  Section  Chi  Square berturut-turut  sebesar  0,1366  dan  0,0871. Berarti keduanya lebih besar dari batas kritis 0,05,  sehingga H 0 bahwa  model  PLS  lebih unggul  daripada  FEM  secara  statistik  tidak dapat  ditolak  pada  tingkat  keyakinan  95 persen.  Dengan  demikian,  model  PLS  lebih direkomendasikan  untuk  mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi GJP.

## Uji Hausman Pertumbuhan Jumlah Polis
Uji  selanjutnya  adalah  uji  Hausman untuk  membandingkan  model  regresi  data panel GJP di antara FEM dan REM. Hasil uji Hausman menunjukkan bahwa nilai p-value untuk Cross  Section  Random sebesar  0,0377 yang lebih kecil dari 0,05. Berarti H 0 bahwa REM  lebih  unggul  daripada  FEM  secara statistik dapat ditolak pada tingkat keyakinan 95 persen. Berdasarkan hasil ini, maka FEM lebih direkomendasikan untuk mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi GJP.
Kawistara, Vol. 1, No. 3, Desember 2011: 257-273

## Model Awal Pertumbuhan Jumlah Polis
Hasil  uji  Hausman  menunjukkan bahwa FEM lebih unggul jika dibandingkan dengan  REM,  sedangkan  hasil  uji  Chow menunjukkan bahwa model PLS lebih unggul daripada  FEM.  Dengan  demikian,  model PLS merupakan model yang paling optimal untuk  digunakan  dalam  mencari  pengaruh berbagai  faktor  terhadap  pertumbuhan jumlah polis.
Uji Serial Correlation Dan
Heteroscedasticity Model Pertumbuhan Jumlah Polis Setelah diperoleh model awal Pertumbuhan  Jumlah  Polis  (GJP)  dengan model PLS, maka perlu dilakukan pengujian asumsi  klasik  pada  model  tersebut  dan dilakukan  penyesuaian  model  apabila ditemukan  pelanggaran.  Uji  asumsi  klasik yang dilakukan meliputi korelasi serial dan heteroskedastisitas.
Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan  menggunakan  pendekatan  LM. P-value untuk  statistik Chi-Square uji  LM diketahui  sebesar  0,0000.  Angka  ini  adalah lebih  kecil  dari  0,01,  sehingga H 0 bahwa model  bersifat  homoskedastik  ditolak pada  tingkat  kepercayaan  99  persen.  Hal ini  menyebabkan  model  bersifat  lancing, sehingga  belum  layak  untuk  dianalisis lebih  lanjut.  Dengan  mengikuti  Sanjoyo (2007),  pemecahan  terhadap  permasalahan keberadaan  heteroskedastisitas  ini  adalah dengan melakukan estimasi ulang terhadap model.  Estimasi  ulang  ditempuh  dengan menggunakan cross-section weight.

## Interpretasi Parameter Model Akhir
Regresi Panel Pertumbuhan Jumlah Polis Dengan melihat p-value diketahui bahwa terdapat  4  variabel,  yaitu  pertumbuhan jumlah polis 4 tahun sebelumnya (GJP?(-4)), Paket Desember 1988 dengan lag time 2 tahun (PAKDES2),  UU  No.  2  Tahun  1992  tentang Usaha Perasuransian dengan lag time 2 tahun (UU2), dan KMK No. 481 Tahun 1999 dengan lag time 3 tahun (KMK3) , yang berpengaruh
signifikan dan positif terhadap pertumbuhan jumlah  polis  pada  tingkat  kepercayaan  99 persen. P-value dari  koefisien  ke-4  variabel tersebut lebih kecil dari 0,01.
Empat variabel lainnya, yaitu pertumbuhan biaya research and development 3 tahun sebelumnya (GRND(-3)), pertumbuhan  biaya agent-related (GARE?), pertumbuhan  jumlah  agen  (GAGN?),  dan KMK  No.  421-426  Tahun  2003  dengan lag time 1 tahun (ASA1) berpengaruh signifikan dan  positif  terhadap  pertumbuhan  jumlah polis  pada  tingkat  kepercayaan  95  persen. Kesimpulan  ini  didasarkan  pada  p-value dari ke-4 variabel yang lebih kecil dari 0,05.
Variabel  independen  lainnya  yang berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan polis asuransi adalah pertumbuhan  biaya  SDM  (GSDM)  dan dummy variabel  perusahaan joint  venture (DJV).  Namun,  secara  statistik,  kedua variabel ini hanya berpengaruh pada tingkat kepercayaan  90  persen. P-value kedua variabel diketahui lebih kecil dari 0,10. Angka  koefisien  variabel  pertumbuhan biaya  SDM  (GSDM)  sebesar  0,0702 menunjukkan  bahwa  setiap  peningkatan  1 persen  pada  pertumbuhan  biaya  SDM  dari perusahaan asuransi jiwa akan menyebabkan pertumbuhan  jumlah  polis  meningkat  rata- rata  0,0702  persen.  Kesimpulan  ini  berlaku dengan  asumsi  faktor-faktor  lainnya  tidak berubah.  Selanjutnya,  koefisien  variabel pertumbuhan biaya research and development 3  tahun  sebelumnya  (GRND(-3))  sebesar 0,0426  berarti  bahwa  setiap  peningkatan  1 persen pada pertumbuhan biaya research and development pada 3 tahun yang lalu, dengan asumsi ceteris  paribus ,  akan  menyebabkan peningkatan  pertumbuhan  jumlah  polis pada tahun ini rata-rata 0,0426 persen. Hasil  estimasi  angka  koefisien  variabel pertumbuhan  biaya agent-related (GARE) sebesar 0,0160 menunjukkan bahwa apabila faktor-faktor  lainnya  tidak  mengalami perubahan,  maka  setiap  peningkatan  1 persen  pada  pertumbuhan  biaya agent- related akan  menyebabkan  meningkatnya pertumbuhan  jumlah  polis  rata-rata  0,0160
Firdaus Djaelani -- Pertumbuhan Industri Asuransi Jiwa di Indonesia: Suatu Kajian dari Sisi Penawaran persen. Kemudian, angka koefisien variabel pertumbuhan jumlah agen (GAGN) sebesar  0,0860  menunjukkan  bahwa  setiap peningkatan  1  persen  pada  pertumbuhan jumlah
agen akan menyebabkan meningkatnya  pertumbuhan  jumlah  polis rata-rata 0,0860 persen, dengan asumsi ceteris paribus .  Hasil  estimasi  lainnya,  yaitu  angka koefisien variabel pertumbuhan jumlah polis 4 tahun sebelumnya (GJP(-4)) sebesar 0,2755 menunjukkan  bahwa,  jika  faktor-faktor lainnya  diasumsikan  tidak  berubah,  maka setiap  peningkatan  1  persen  pertumbuhan dari jumlah polis 4 tahun sebelumnya akan menyebabkan  peningkatan  pertumbuhan jumlah polis saat ini rata-rata 0,2755 persen. Konsisten  dengan  temuan  pada  model pertumbuhan  premi  bruto,  sensitivitas per-tumbuhan  jumlah  polis  terhadap pertumbuhan  biaya  SDM  (GSDM)  lebih tinggi daripada variabel-variabel independen yang  lain.  Sebaliknya,  berbeda  dengan model  pertumbuhan  premi  bruto,  pada model pertumbuhan jumlah polis ditemukan bahwa  variabel  pertumbuhan  jumlah agen  berpengaruh  secara  signifikan  dan positif  pada  tingkat  kepercayaan  95  persen. Kedua temuan ini memperkuat kesimpulan bahwa  SDM  dan  agen  asuransi  merupakan faktor  yang  sangat  vital  dalam  menunjang pertumbuhan  jumlah  polis  perusahaan asuransi  jiwa.  Signifikannya  pengaruh variabel pertumbuhan biaya agent-related dan pertumbuhan  jumlah  agen  secara  bersama- sama  terhadap  pertumbuhan  jumlah  polis menunjukkan bahwa kuantitas dan kualitas agen asuransi jiwa sama-sama penting untuk meningkatkan  jumlah  polis  asuransi  jiwa yang terjual.
Pengaruh  koefisien  variabel dummy PAKDES2  dan UU2  yang  signifikan  pada tingkat kepercayaan 99 persen menunjukkan bahwa  kebijakan  pemerintah  berupa Paket  Desember  1988  dan  UU  No.  2  Tahun 1992  tentang  Usaha  Perasuransian  baru memberikan  dampak  positif  terhadap pertumbuhan jumlah polis industri asuransi jiwa di Indonesia 2 tahun setelah kebijakan- kebijakan  tersebut  dikeluarkan.  Hal  ini
memperkuat dugaan bahwa di antara Paket Desember  1988  dan  UU  No.  2  Tahun  1992 saling bersinergi.
Signifikannya koefisien variabel
dummy ASA1  pada  tingkat  kepercayaan 95  persen  menunjukkan  bahwa  kebijakan pemerintah  berupa  KMK  No.  421-426 Tahun  2003  memberikan  dampak  positif terhadap pertumbuhan jumlah polis industri asuransi  jiwa  di  Indonesia  segera  (1  tahun) setelah  KMK-KMK  tersebut  dikeluarkan oleh  pemerinah.  Temuan  yang  terkait dengan kebijakan pemerintah menunjukkan bahwa  peran  pemerintah  dengan  berbagai paket  kebijakannya  sangat  penting  dalam mendorong  pertumbuhan  industri  asuransi jiwa di Indonesia.
Berbeda  dengan  temuan  sebelumnya pada  model  pertumbuhan  premi  bruto, koefisien  variabel dummy KMK  No.  481 Tahun 1999 dengan lag time 3 tahun (KMK3) memiliki  tanda  positif  dan  signifikan  pada tingkat  kepercayaan  99  persen.  Hal  ini menunjukkan  keberhasilan  pemerintah dalam  mengatasi  dampak  krisis  ekonomi terhadap  pertumbuhan  jumlah  polis, sehingga  berkontribusi  bagi  ketahanan industri  asuransi  jiwa  di  Indonesia  dari terpaan krisis.
Sebagai variabel yang terakhir, signifikannya  koefisien  variabel dummy perusahaan joint venture (DJV) menunjukkan bahwa pertumbuhan premi bruto perusahaan  asuransi joint  venture relatif lebih  tinggi  daripada  perusahaan  asuransi nasional  di  Indonesia.  Dalam  faktanya perusahaan-perusahaan  asuransi  jiwa  yang berstatus joint venture memiliki model yang lebih kuat. Sebagai konsekuensinya, kantor- kantor  cabang  yang  dimiliki  lebih  banyak, sehingga  jaringan  pemasaran  menjadi  lebih luas.  Di  samping  itu,  perusahaan  asuransi jiwa joint  venture mampu  mempekerjakan SDM  yang  lebih  mumpuni.  Sarana  dan prasarana yang tersedia juga lebih lengkap, termasuk dukungan teknologi canggih yang dihasilkan dari inovasi tanpa henti.
Kawistara, Vol. 1, No. 3, Desember 2011: 257-273

## Model Regresi Panel Dinamis
Pertumbuhan Uang Pertanggungan Uji Chow Pertumbuhan Jumlah Uang Pertanggungan Uji Chow dilakukan untuk membandingkan model regresi panel variabel pertumbuhan  jumlah  uang  pertanggungan
(GUP)  dengan  menggunakan  model  PLS dan  FEM.. P-value untuk Cross  Section  F dan Cross  Section  Chi  Square berturut-turut adalah  0,2744  dan  0,2094.  Kedua  angka ini  lebih  besar  dari  0,05.  Berarti H 0 bahwa model PLS lebih unggul daripada FEM tidak dapat  ditolak  pada  tingkat  keyakinan  95 persen.  Dengan  demikian,  model  PLS  lebih direkomendasikan  untuk  mengestimasi faktor-faktor yang mempengaruhi GUP.

## Uji Hausman Pertumbuhan Jumlah
Uang Pertanggungan Selanjutnya  dilakukan  uji  Hausman untuk  memilih  model  regresi  panel  GUP yang  terbaik  di  antara  model  FEM  dan REM. Hasil uji Hausman menunjukkan nilai p-value untuk Cross  Section  Random sebesar 0,0272 yang lebih kecil dari 0,05. Maknanya adalah H 0 bahwa REM lebih unggul daripada FEM  dapat  ditolak  pada  tingkat  keyakinan 95  persen.  Kesimpulannya  adalah  bahwa FEM lebih direkomendasikan untuk melacak berbagai faktor yang berpengaruh terhadap GUP.

## Model Awal Regresi Panel Pertumbuhan Jumlah Uang
Pertanggungan
Jika  dilakukan  perbandingan  hasil  uji di antara kedua uji, maka hasil uji Hausman menunjukkan  bahwa  FEM  lebih  unggul daripada  REM,  sedangkan  hasil  uji  Chow menunjukkan  bahwa  model  PLS  lebih unggul  daripada  FEM.  Dengan  demikian, model  PLS  adalah  model  yang  paling optimal  untuk  memodelkan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  pertumbuhan  jumlah uang pertanggungan.
Model  PLS  pertumbuhan  jumlah  uang pertanggungan  diestimasi  setelah  terlebih dahulu  dimasukkan  variabel-variabel  yang
terdiri  dari dummy Paket  Desember  1988 (PAKDES),  UU  No.  2  Tahun  1992  tentang Usaha  Perasuransian  (UU),  KMK  No.  481 Tahun 1999 (KMK), rangkaian KMK No. 421- 426  tahun  2003  (ASA),  serta  kondisi  krisis (DKRISIS),  dan  perusahaan  asuransi  jiwa joint venture (DJV).
Uji Serial Correlation Dan Heteroscedasticity Model Pertumbuhan Jumlah Uang Pertanggungan Setelah diperoleh model awal Pertumbuhan  Jumlah  Uang  Pertanggungan (GUP)  dengan  model  PLS,  kemudian dilakukan  pengujian  asumsi  klasik  pada model  tersebut,  yaitu  korelasi  serial dan  heteroskedastisitas.  Jika  ditemukan pelanggaran  terhadap  asumsi  klasik,  maka perlu  dilakukan  penyesuaian  terhadap model.
Statistik Durbin Watson untuk persamaan tersebut  adalah  2,28.  Angka  ini  relatif mendekati  2,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  model  yang  telah  diestimasi  tidak mengandung serial correlation . Ditemukan  bahwa p-value untuk statistik Chi-Square sebesar  0,0000.  Angka probabilitas  ini  lebih  kecil  dari  0,01.  Berarti H 0 bahwa  model  bersifat  homoskedastik dapat  ditolak  pada  tingkat  kepercayaan 99  persen.  Dengan  kata  lain,  model  yang diestimasi  melanggar  asumsi  klasik,  yaitu memiliki heteroskedastisitas, sehingga belum layak dijadikan sebagai alat estimasi. Untuk mengatasi  persoalan  ini,  Sanjoyo  (2007) menyarankan  untuk  melakukan  estimasi ulang  terhadap  model  tersebut  dengan menggunakan cross-section weight .

## Interpretasi Parameter Model Akhir
Regresi Panel Pertumbuhan Jumlah Uang Pertanggungan Ditemukan  tujuh  variabel  independen yang  mempengaruhi  pertumbuhan  jumlah uang  pertanggungan  perusahaan  asuransi jiwa  di  Indonesia.  Ketujuh  variabel berpengaruh positif, namun dengan tingkat signifikansi yang berbeda-beda, sebagaimana

## Firdaus Djaelani -- Pertumbuhan Industri Asuransi Jiwa di Indonesia:
Suatu Kajian dari Sisi Penawaran
ditunjukkan  oleh  angka  probabilitas  atau p-value -nya.  Pertumbuhan  biaya agent- related (GARE?),  pertumbuhan  jumlah  uang pertanggungan 1 tahun sebelumnya (GUP?(- 1)),  Paket  Desember  1988  dengan lag  time 3  tahun  (PAKDES3),  UU  No.  2  Tahun  1992 dengan lag  time 5  tahun  (UU5),  KMK  No. 481  Tahun  1999  dengan lag  time 2  tahun (KMK2), dan KMK No. 421-426 Tahun 2003 dengan lag  time 2  tahun  (ASA2)  diketahui signifikan  pada  tingkat  keyakinan  99 persen.  Sedangkan  variabel  pertumbuhan biaya research  and  development satu  tahun sebelumnya  (GRND?(-1))  signifikan  pada tingkat kepercayaan 95 persen.
Angka  koefisien  variabel  pertumbuhan biaya research  and  development 1  tahun sebelumnya (GRND(-1)) diketahui sebesar  0,0516  yang  berarti  bahwa  setiap peningkatan satu persen pada pertumbuhan biaya research  and  development pada  satu tahun  yang  lalu,  dengan  asumsi ceteris paribus ,  akan  menyebabkan  peningkatan pertumbuhan  jumlah  uang  pertanggungan pada  tahun  ini  rata-rata  sebesar  0,0515 persen. Selanjutnya, angka koefisien variabel pertumbuhan  biaya agent-related (GARE) sebesar  0,0989  menunjukkan  bahwa  setiap peningkatan satu persen pada pertumbuhan biaya agent-related akan  menyebabkan meningkatnya  pertumbuhan  jumlah  uang pertanggungan  rata-rata  0,0989  persen. Kesimpulan  ini  berlaku  apabila  faktor- faktor lainnya diasumsikan tidak mengalami perubahan. Adapun angka koefisien variabel pertumbuhan  jumlah  uang  pertanggungan satu  tahun  sebelumnya  (GUP(-1))  sebesar 0,3922  menunjukkan  bahwa  jika  faktor- faktor  lainnya  tidak  berubah,  maka  setiap peningkatan  satu  persen  pertumbuhan jumlah  uang  pertanggungan  1  tahun sebelumnya akan menyebabkan peningkatan pertumbuhan  jumlah  uang  pertanggungan saat ini rata-rata sebesar 0,3922 persen. Sensitivitas  pertumbuhan  jumlah  polis terhadap  pertumbuhan  biaya agent-related (GARE)  lebih  tinggi  daripada  terhadap biaya research  and  development 1  tahun sebelumnya  (GRND(-1)).  Namun,  berbeda
dengan  temuan  pada  model  pertumbuhan jumlah  polis,  pada  model  pertumbuhan jumlah  uang  pertanggungan  ditemukan bahwa  variabel  pertumbuhan  jumlah  agen kembali tidak berpengaruh. Temuan-temuan ini  mendukung  kesimpulan  bahwa  agen asuransi merupakan faktor yang sangat vital dalam  menunjang  pertumbuhan  jumlah polis  perusahaan  asuransi  jiwa.  Selain faktor  agen,  riset,  dan  pengembangan  yang dilakukan  perusahaan,  misalnya  dalam mengembangkan produk-produk yang lebih  kompleks  dan  mengerti  kebutuhan masyarakat,  juga  penting  sebagai  faktor yang  menentukan  pertumbuhan  jumlah uang  pertanggungan  industri  asuransi  jiwa di Indonesia.
Signifikannya koefisien variabel dummy PAKDES3 dan UU5 pada tingkat kepercayaan 99  persen  menunjukkan  bahwa  kebijakan pemerintah baru memberikan dampak positif terhadap pertumbuhan jumlah polis industri asuransi  jiwa  di  Indonesia  3  tahun  dan  5 tahun  setelah  kebijakan-kebijakan  tersebut dikeluarkan oleh pemerintah. Suatu periode yang  cukup  lama  bagi  pelaku  bisnis  yang pada  umumnya  menghadapi  pasar  yang dinamis.  Adapun  signifikannya  koefisien variabel dummy ASA2  tingkat  kepercayaan yang sama (99 persen) menunjukkan bahwa kebijakan pemerintah berupa KMK No. 421- 426 tahun 2003 memberikan dampak positif terhadap pertumbuhan jumlah polis industri asuransi  jiwa  di  Indonesia  2  tahun  setelah KMK-KMK tersebut dikeluarkan.
Hasil Pengujian Hipotesis
Uji hipotesis dilakukan dengan menggunakan metode regresi panel dinamis untuk  mengetahui  pengaruh  variabel independen keragaman produk, sarana dan prasarana  penunjang,  kepemilikan  asing (joint  venture) ,  serta  kebijakan  pemerintah terhadap  variabel  dependen  pertumbuhan premi  bruto,  jumlah  polis,  dan  uang pertanggungan.  Dari  variabel  keragaman produk,  sebagaimana  diproksi  oleh  jumlah product line yang ditawarkan, tidak ada yang signifikan  dalam  ketiga  model  persamaan
Kawistara, Vol. 1, No. 3, Desember 2011: 257-273
regresi panel dinamis (GPB, GJP, dan GUP). Berarti  hipotesis  bahwa  keragaman  produk berpengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan premi  bruto,  jumlah  polis,  dan  uang pertanggungan industri asuransi jiwa, tidak dapat  dibuktikan.  Fakta  ini  bertentangan dengan  hasil  wawancara  kepada  direksi  15 perusahaan asuransi jiwa. Mayoritas direksi menyatakan  bahwa  keragaman  produk merupakan  determinan  yang  penting  pada pertumbuhan  industri  asuransi  jiwa  di Indonesia.  Peneliti  menduga  bahwa  hal ini  terkait  dengan  penggunaan  definisi keragaman produk dari regulator yang secara keseluruhan  hanya  terdiri  dari  7  kategori, yaitu term , endowment , whole  life , annuity , personal  accident , health ,  dan investment- linked insurance . Padahal, dalam praktiknya, banyak  sekali  jenis  produk  asuransi  jiwa, namun datanya tidak tersedia secara lengkap di masing-masing perusahaan asuransi jiwa. Dari  kelima  sub  variabel  sarana  dan prasarana  penunjang,  hanya  rasio capital expenditure terhadap  aset  yang  tidak signifikan dalam menjelaskan pertumbuhan premi  bruto,  jumlah  polis,  dan  uang pertanggungan.  Sedangkan  pertumbuhan biaya  SDM,  biaya research  and  development , biaya agent-related ,  dan  jumlah  agen mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  dan positif.  Hal  ini  mengimplikasikan  bahwa dalam industri asuransi jiwa, faktor manusia adalah  kunci  sukses  yang  paling  penting, terutama  yang  berkaitan  dengan  para  agen asuransi.
Pertumbuhan biaya agent-related diketahui  memiliki  tingkat  signifikansi  yang lebih  tinggi  dibandingkan  pertumbuhan jumlah  agen.  Maknanya  bahwa  kesuksesan perusahaan  asuransi  jiwa  di  Indonesia  lebih ditentukan  oleh  “kualitas”  para  agennya, dibandingkan  dengan  “kuantitas”  para agennya. Dengan demikian, hipotesis bahwa sarana  dan  prasarana  berpengaruh  positif pada  pertumbuhan  premi  bruto,  jumlah polis, dan jumlah uang pertanggungan, dapat dibuktikan dalam penelitian ini.
Selanjutnya pengaruh variabel kepemilikan  asing,  yang  diproksi  dari
variabel dummy  joint  venture (DJV), menunjukkan pengaruh yang signifikan dan positif  terhadap  pertumbuhan  premi  bruto dan  jumlah  polis,  namun  tidak  signifikan terhadap pertumbuhan uang pertanggungan. Dapat disimpulkan hipotesis bahwa kepemilikan  asing  berpengaruh  positif terhadap pertumbuhan premi bruto, jumlah polis,  dan  uang  pertanggungan,  dapat dibuktikan, meskipun hanya secara parsial.
Variabel  kebijakan  pemerintah,  baik Pakdes  1988,  UU  No.  2  Tahun  1992,  KMK No. 481 Tahun 1999, dan KMK No. 421-426 Tahun  2003  menunjukkan  pengaruh  yang signifikan dan positif terhadap pertumbuhan premi  bruto,  jumlah  polis,  dan  uang pertanggungan. Namun, KMK No. 481 Tahun 1999 menunjukkan pengaruh signifikan dan negatif terhadap pertumbuhan premi bruto. Kebijakan-kebijakan tersebut juga mengalami jeda waktu dari saat ditetapkan hingga saat mulai  berdampak  pada  industri  asuransi jiwa  di  Indonesia.  Pengaruh  positif  dari kebijakan  pemerintah  mendorong  industri asuransi  jiwa  di  Indonesia  tetap  tumbuh, meskipun  terkena  krisis  ekonomi.  Hal  ini dapat  dibuktikan  dari  tidak  signifikannya variabel dummy krisis pada ketiga persamaan regresi panel dinamis.

## SIMPULAN
Variabel  keragaman  produk  tidak signifikan dalam menjelaskan pertumbuhan premi  bruto,  jumlah  polis,  dan  uang pertanggungan.  Sarana  dan  prasarana penunjang yang berpengaruh signifikan dan positif  dalam  menjelaskan  pertumbuhan premi  bruto,  jumlah  polis,  dan  uang pertanggungan  adalah  pertumbuhan  biaya research and development , pertumbuhan biaya SDM, dan  pertumbuhan  biaya agent-related . Pertumbuhan biaya research and development memiliki lag time antara 1-3 tahun. Keragaman  produk  tidak  berpengaruh terhadap  pertumbuhan  premi  bruto,  jumlah polis, dan uang pertanggungan asuransi jiwa. Variabel yang terpenting adalah ekstensifikasi dari masing-masing jenis produk dan bukan keragaman produk sebagaimana ditunjukkan
Firdaus Djaelani -- Pertumbuhan Industri Asuransi Jiwa di Indonesia: Suatu Kajian dari Sisi Penawaran
oleh  jenis  produk  asuransi  jiwa  yang dikelompokkan  oleh  pemerintah.Kebijakan pemerintah,  baik  Pakdes  1988,  UU  No.  2 Tahun  1992,  dan  KMK  No.  421-426  Tahun 2003  berpengaruh  signifikan  dan  positif terhadap  pertumbuhan  premi  bruto,  jumlah polis,  dan  uang  pertanggungan  perusahaan asuransi. Lag  time kebijakan  Pakdes  1988 antara 2-3 tahun, UU No. 2 Tahun 1992 antara 2-5 tahun, dan KMK No. 421-426 Tahun 2003 antara 1-4 tahun.
Untuk  KMK  No.  481  Tahun  1999, yang  ditujukan  sebagai  antisipasi  krisis, menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan dan  positif  terhadap  pertumbuhan  jumlah polis  dan  uang  pertanggungan  dengan  lag time antara  2-3  tahun  pasca  krisis  ekonomi. Temuan  ini  mengimplikasikan  keberhasilan kebijakan  pemerintah  untuk  meningkatkan ketahanan industri asuransi jiwa di Indonesia dari ancaman krisis. Meskipun berkontribusi signifikan dan negatif terhadap pertumbuhan jumlah  premi  bruto,  namun  hal  ini  masih dapat dimaklumi mengingat krisis ekonomi menyebabkan  terjadinya  penurunan  laju pertumbuhan premi bruto.
DAFTAR PUSTAKA Anonim, 1945. Undang-Undang Dasar Republik Indonesia .  Pemerintah  Republik Indonesia.
Anonim,  1992. Undang-Undang  Republik Indonesia Nomor 2 Tahun 1992 tentang Usaha  Perasuransian .  Pemerintah Republik Indonesia.
Anonim,  2004. Undang-Undang  Republik Indonesia  Nomor  10  Tahun  2004 . Pemerintah Republik Indonesia.
Anonim, 2006. Membuka Potensi Sumber Daya Keuangan  Dalam  Negeri  Indonesia: Peran  Lembaga  Keuangan  Non-Bank . Jakarta: Bank Dunia.
Anonim,  2007. Informasi  Asuransi  On-Line . http://informasi-asuransi.blogspot. com.
Anonim,  2009. Indonesian  Insurance  in
2008 .  Jakarta:  Biro  Perasuransian,
Bapepam-LK.
Anonim, 2010. Kajian Stabilitas Keuangan . No. 14  Edisi  Maret  2010.  Jakarta:  Bank Indonesia.
Adanza,  Estela  G.  1995. Research  Methods: Principles  and  Applications .  Manila: Rex Book Store, Inc.
Babbel, David F., 1985. The Price Elasticity of Demand  for  Whole  Life  Insurance. The Journal of Finance , Vol. XL, No.1.
Beck,  Thorsten  dan  Ian  Webb,  2002. Determinants  of  Life  Insurance Consumption accross Countries . Worldbank and International Insurance Foundation. Berutu,  Eddy  KA,  2007. Indonesia  Bakal Menjadi  Macan  Asia?  www.kompas- cetak.com.
Brooks, Chris, 2008. Introductory Econometrics for  Finance .  2 nd edition.  Cambridge: Cambridge University Press.
Browne,  Mark  J.  dan  Kihong  Kim,  1993. An  International  Analysis  of  Life Insurance  Demand. The  Journal  of Risk and Insurance , Vol. 60, No.4.
Cargill,  T.  F.  dan  T.  E.  Troxel,  1979. Modelling Life Insurance Savings: A Methodological Issues. The Journal of Risk and Insurance , Vol. 46, No.2.
Campbell,  David  dan  Tom  Craig,  2005. Organisations  and  the  Business Environment .  2nd  edition.  Oxford: Elsevier Butterworth-Heinemann.
Carmichael, Jeffrey dan Michael Pomerleano, 2002. The Development and Regulation of  Non-Bank  Financial  Institutions . Washington  D.C.:  The  International Bank  for  Reconstruction  and Development/The World Bank.
Cooper,  David.R.,  1996. Business  Research Methods ,  4 th Edition.  New  York: Prentice Hall, Inc..
Cronbach,  L.  J.,  1951.  Coefficient  Alpha and The Internal Structure of Tests. Psychometrika , Vol. 16 (3): 297-334.
Kawistara, Vol. 1, No. 3, Desember 2011: 257-273
Darmodiharjo, D. dan Shidarta, 2006. Pokok- Pokok  Filasafat  Hukum:  Apa  dan Bagaimana  Filsafat  Hukum  Indonesia . Cetakan Keenam. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. Djaelani, Firdaus (2009). “Pengaruh Pergerakan  Variabel  Makrokonomi pada  Permintaan  Industri  Asuransi Jiwa  di  Indonesia”.  Artikel  yang belum diterbitkan.
Eduard, 2004. Model Permintaan Asuransi Jiwa dengan  Metode  Logit  Biner .  Program S2-Manajemen dan Teknik Industri. Bandung: Institut Teknologi Bandung. Enders,  Walter,  2003. Applied  Econometrics Techniques ,  2 nd Edition.  New  York:
Wiley and Sons, Inc.
Freixas,  Xavier  dan  Jean-Charles  Rochet, 2008. Microeconomics of Banking . 2nd edition . London: The MIT Press.
Fuad,  Noor,  Kasir  Iskandar,  Ketut  Sendra,
Faustinus  Wirasadi.  2010. Dasar-
Dasar  Asuransi  Jiwa  dan  Asuransi Kesehatan . Edisi Perdana. Jakarta:  Bidang  Penelitian  dan Pengembangan Asosiasi Ahli Manajemen Asuransi Indonesia. Greene,  William  H.,  2002. Econometric
Analysis ,  5 th Edition,  New  Jersey:
Prentice Hall. Gujarati, Damodar N., 2004. Basic
Econometrics ,  4 th edition.  New  York: McGraw-Hill Companies.
Hair, Joseph F., Jr., RE. Anderson, RL. Tatham, dan  WC.  Black,  1998. Multivariate Data  Analysis  (International  Edition) ,
5 th edition. New Jersey: Prentice Hall.
Hsiao,  Cheng,  2003. Analysis  of  Panel  Data . New  York:  Cambridge  University Press.
Kotler,  Philip  dan  Kevin  Lane  Keller,  2006. Marketing  Management .  12 th edition.
New Jersey: Pearson Education, Inc.
Kutner,  M.H.,  C.J.  Nachtseim  dan  J.  Neter, 2004. Applied  Linear  Regression
Models.  4 th edition. Singapore:  The McGraw-Hill Companies, Inc.
Lenten, Liam J.A. dan David N. Rulli, 2005. A Time-Series Analysis of The Demand for Life Insurance Companies in Australia: An Unobserved Components Approach . Department  of  Economics  and Finance, Victoria: Latrobe University.
Lim, Chee Chee dan Steven Haberman, 2004. Modelling Life Insurance Demand from a  Macroeconomic  Perspective:  The Malaysian Case .  Faculty  of  Actuarial Science and Statistics, London: CASS Business School.
Mankiw,  Gregory.  N,  2005. The  Principles of  Economics .  New  York:  Pearson Education.
Mankiw,  Gregory.  N,  2006. The  Principles  of Microeconomics. 4th  edition.  New York: Pearson Education.
Mishkin,  Frederick  S.,  2004. The  Economics of  Money,  Banking,  and  Financial Markets ,  7 th Edition.  New  York: Pearson Education.
Nachrowi, Nachrowi D. dan Hardius Usman,
2005. Pengantar  Ekonometrika  dengan Aplikasi Komputer .  Jakarta:  Lembaga Penerbit FEUI.
Outreville,  J.  Francois,  1996. Life  Insurance Markets  in  Developing  Countries . The Journal of Risk and Insurance , Vol. 63, No. 2.
Porter,  Ian,  2002.  How  Can  Non-Bank Financial  Institutions  (NBFIs)  Play a  Greater  Role  in  a  Bank-Based Economy?. Remarks  by  The  World Bank  Country  Director  of  Southeast Asia and Mongolia .
Pyndick dan Rubienfield. 2003. Microeconomics . New York: Prentice Hall.
Robbins, Stephen P. dan Mary Coulter, 2005. Management ,  8 th Edition.  New  York: Prentice Hall Inc.
Rochma,  Malia,  2007.  Prospek  Industri Asuransi Jiwa di Indonesia. Economic Review No. 210 edisi Desember 2007 .

## Firdaus Djaelani -- Pertumbuhan Industri Asuransi Jiwa di Indonesia:
Suatu Kajian dari Sisi Penawaran
Rose, Peter S., 2000. Money and Capital Markets: Financial  Institutions  Instruments  in The  Global  Marketplace ,  7 th Edition.
Texas A&M University.
Rubayah, Y. dan Zaidi, 2000. Prospek Industri Insurans  Hayat  Abad  Ke-21. Utara Management Review , Vol. 36, No. 6. Sanjoyo,  2007. Analisis  Data  Panel .  Program Pascasarjana Jenjang Doktoral, Fakultas Ekonomi, Universitas
Indonesia. Sarwono, Jonathan, 2007. Analisis Jalur untuk Riset  Bisnis  dengan  SPSS .  Jakarta: ANDI.
Sadgrove,  Kit,  2003. A  Complete  Guide  to Business Risk Management . Singapore: Singapore Publishing.
Sekaran,  Uma,  2002. Research  Methods  for Business, 5 th Edition. New York: John Wiley and Son, Inc.
Simandjuntak, Herris B., 2003. Bisnis Asuransi Jiwa  Masih  Cerah,  Banyak  Pula Tantangannya . www.kompas-cetak.com.
Sugiyono,  2004. Metode  Penelitian  Bisnis . Cetakan Keenam. Bandung: Alfabeta.
Trochim,  William  M.K.,  2006.
Research Methods  knowledge  Base .  Online E-book at http://onlinebooks. library.upenn.edu/webbin/book/ lookupname?key=Trochim%2C%20 William%20M.
Tracy,  Brian,  2007. Apply  the  80/20  Rule  to Everything .  San  Fransisco:  Berrett- Koehler Publishers, Inc.
Truett,  Dale  B.  Dan  Lila  J.Truet,  1990.  The Demand  for  Life  Insurance  in Mexico  and  The  United  States:  A Comparative  Study. The  Journal  of
Risk and Insurance , Vol. 57, No. 2. Vittas, Dimitri, 1998. The Role of Non-Bank Financial Intermediaries (with particular reference to Egypt). World
Bank  Policy  Research  Working  Paper 1892.
Walpole, Ronald E., 1993. Pengantar Statistika . Jakarta:  PT  Gramedia  Pustaka
Utama. Warjiyo,  Perry,  2007. Market  and  Monetary Environment—What and Why? . Pascasarjana  Fakultas  Ekonomi.
Jakarta: Universitas Indonesia.
Wright, Kenneth M., 1992. The Life Insurance Industry  in  the  United  States: An  Analysis  of  Economic  and Regulatory  Issues. Working  Papers Financial Policy and Systems : 1-54. Yaffee, Robert, 2005. A Primer for Panel Data Analysis . Online Connect Information Technology at New York University (NYU),  Fall  2003  edition.  http:// www.nyu.edu/its/pubs/connect/ fall03/yaffee_primer.html.
Zikmund,  W.G.,  2000. Business  Research Methods .  6 th edition.  Orlando: Hartcourt College Publishers.