INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 10076-10093 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Tren Publikasi Asuransi Siber: Evaluasi Melalui Lensa PRISMA dalam Literatur Ilmiah
Ali Sadikin
Sekolah Tinggi Management Risiko & Asuransi
Email: ali.sadikin97@outlook.co.id

## Abstrak
Keamanan siber menjadi aspek krusial dalam melindungi informasi dan merupakan infrastruktur kritis di era digital saat ini. Meskipun perkembangan teknologi informasi memberikan manfaat besar, namun juga  membuka  celah  terhadap  serangan  siber  yang  semakin  canggih  dan  merugikan.  Penelitian  ini bertujuan untuk menginvestigasi dan mengevaluasi tren publikasi dalam domain asuransi siber. Dengan menggunakan  metode  analisis  bibliometrik  dan  pendekatan  metodologi  PRISMA,  penelitian  ini menganalisis literatur yang tersedia, mengungkapkan dinamika perkembangan, fokus penelitian, dan topik-topik penelitian yang mendominasi literatur terbaru mengenai asuransi siber. Data dikumpulkan melalui pencarian di Scopus dengan kata kunci terkait asuransi siber, dengan fokus pada judul artikel selama  periode  penelitian.  Hasil  analisis  memberikan  informasi  yang  komprehensif,  memungkinkan pemahaman  mendalam  tentang  kontribusi  penelitian  dan  arah  masa  depan  dalam  menghadapi tantangan keamanan siber. Penelitian ini memberikan wawasan bagi praktisi, akademisi, dan pemangku kepentingan  yang  berkepentingan dalam mengoptimalkan  strategi  asuransi  siber  di  tengah  lanskap ancaman yang terus berkembang.
Kata Kunci: Cyber Attack, Cyber Crime, Cyber Insurance, Cybersecurity, PRISMA

## Abstract
Cyber security is a crucial aspect in protecting information and is a critical infrastructure in the current digital era. Although the development of information technology provides great benefits, it also opens up opportunities for cyber attacks that are increasingly sophisticated and detrimental. This research aims to investigate and evaluate publication trends in the cyber insurance domain. Using bibliometric analysis methods  and  the  PRISMA  methodological  approach,  this  research  analyzes  the  available  literature, revealing the dynamics of development, research focus, and research topics that dominate the latest literature on cyber insurance. Data was collected through a search on Scopus with keywords related to cyber insurance, with a focus on article titles during the research period. The analysis results provide comprehensive information, enabling an in-depth understanding of research contributions and future directions  in  addressing  cybersecurity  challenges.  This  research  provides  insights  for  practitioners, academics and stakeholders interested in optimizing cyber insurance strategies amidst an ever-evolving threat landscape
Keywords: Cyber Attack, Cyber Crime, Cyber Insurance, Cybersecurity, PRISMA;

## PENDAHULUAN
Era digital yang semakin terkoneksi membuat internet berkembang menjadi bagian yang  tidak  terpisahkan  dari  kehidupan  sehari-hari  (Zheng  et  al.,  2016).  Studi  saat  ini menunjukkan bahwa pengguna internet meningkat di seluruh dunia (Kumar & Chaudhary, 2014). Manfaat positif yang dapat diperoleh dari teknologi informasi adalah memudahkan individu atau kelompok dalam melakukan aktifitasnya, sedangkan dampak negatif timbul karena penyalahgunaan teknologi oleh individu atau kelompok untuk tindakan kejahatan dunia maya (cybercrime) yang dapat merugikan orang lain (Gani, 2018). Kemajuan teknologi yang  semakin  pesat  juga  diiringi  dengan  sistem  keamanan  yang  semakin  meningkat sebagai  respon  dari  tindakan  cybercrime  yang  semakin  meningkat  drastis  (Peters  et  al., 2018).
Beberapa kasus kejahatan siber di kancah international yang menggemparkan dunia di  antaranya  pada  tahun  2017,  serangan  ransomware  global  "WannaCry".  Serangan  ini masuk ke sistem operasi Windows, mengenkripsi data, dan menuntut pembayaran tebusan dalam bentuk bitcoin senilai $600. Selain itu, serangan ini memengaruhi sekitar 200.000 komputer di lebih dari 150 negara. Secara keseluruhan, ransomware ini berdampak besar pada beberapa industri dengan biaya global sekitar 6 miliar poundsterling untuk perbaikan. Pada tahun 2014, Yahoo menjadi korban salah satu serangan siber terbesar tahun itu ketika 500 juta akun terpengaruh. Selama serangan tersebut, informasi pengguna dan kata sandi dicuri.
Sedangkan  di  Indonesia  pada  Mei  2023,  Bank  Syariah  Indonesia  dikejutkan  oleh serangan ransomware dari kelompok hacker Lockbit yang berasal dari Rusia. Menjadikan server bank lumpuh selama 5 hari, sehingga nasabah tidak dapat mengakses aplikasi mobile banking. Lockbit berhasil mencuri 1,5 terabyte data, termasuk informasi pribadi nasabah dan pegawai. Kasus ini menjadikan salah satu serangan ransomware terbesar di Indonesia. Pada  tahun  2022,  terjadi  serangkaian  kasus  pembobolan  data  yang  menghebohkan  di Indonesia. Salah satu peretas yang menjadi sorotan adalah hacker yang dikenal dengan nama Bjorka. Hacker ini mencuri data pribadi dari beberapa perusahaan di Indonesia, dan aksinya sempat viral pada awal Januari 2022.
Dari rentetan kejadian tersebut menggambarkan kompleksitas tantangan keamanan siber  yang  dihadapi  oleh  organisasi  maupun  individu.  Oleh  karena  itu,  hal  tersebut mendorong  peneliti  untuk  melakukan  penelitian  dan  kajian  yang  lebih  mendalam  guna menghadapi tantangan tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk menginvestigasi dan mengevaluasi  tren  pubikasi  dalam  domain  asuransi  siber,  dimana  keamanan  siber  telah menjadi fokus utama dalam melindungi informasi dan infrastruktur kritis. Dalam konteks ini, analisa  terhadap  tren  publikasi  dengan  menggunakan  suatu  metodologi  yang  telah ditentukan  akan memberikan wawasan yang  berharga terkait  perkembangan literatur  di bidang  asuransi  siber.  Dengan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  terhadap  tren  ini, diharapkan dapat ditemukan strategi yang lebih efektif untuk mengatasi risiko keamanan siber yang terus berkembang.
Systematic Literature Review (SLR) merupakan istilah suatu cara identifikasi, evaluasi, dan interpretasi semua ketersediaan penelitian yang relevan terhadap rumusan masalah atau  area  topik  yang  diteliti  (Calderón  &  Ruiz,  2015).  Metode  ini  melibatkan  pencar ian literatur  yang  sistematis  dan  terstruktur,  serta  pengevaluasian  kualitas  literatur  yang ditemukan (Saputro et al., 2021). Tinjauan literatur sistematis yang melibatkan panggung global  melalui  basis  data  seperti  Scopus  akan  memberikan  pandangan  komprehensif tentang perkembangan penelitian dalam asuransi siber. Melalui tinjauan ini, tren penelitian, topik  yang  paling  dibahas,  serta  pendekatan  dan  metode  yang  digunakan  dapat diidentifikasi. Analisis bibliometrik akan dilakukan dengan fokus pada dua pendekatan, yaitu co-occurrence dan co-citation. Dalam analisis co-occurrence, akan diidentifikasi kata kunci atau istilah yang sering muncul bersama dalam literatur tentang asuransi siber. Hal ini akan membantu dalam mengidentifikasi topik yang paling sering dibahas dan hubungan antara konsep-konsep  tersebut.  Sementara  itu,  dengan  menganalisis  co-citation,  kita  dapat memahami  sejauh  mana  dua  sumber  atau  lebih  dianggap  memiliki  keterkaitan  atau
relevansi  dalam  konteks  penelitian  tertentu.  Ini  dapat  memberikan  wawasan  tentang hubungan antara sumber-sumber yang sering dikutip bersama dalam literatur ilmiah.
Tinjauan  ini  menggunakan  artikel-artikel  dari  hasil  pencarian  di  basis  data  Scopus. Pencarian dilakukan pada 30 Agustus 2023. Artikel yang digunakan dalam tinjauan ini harus memenuhi  kriteria  kriteria  yang  sudah  ditentukan  dan  dipublikasikan  pada  tahun  2002- 2023. Tujuan  dari  tinjauan  ini  adalah  untuk  mencoba  menjawab  Research Questions (RQ)  diantaranya :
RQ1  : Bagaimana tren penelitian dalam asuransi siber telah  berkembang dari waktu ke waktu berdasarkan analisis bibliometrik?
RQ2  :  Apa saja topik-topik penelitian yang paling dominan dalam literatur terkait asuransi siber?
RQ1    bertujuan    untuk    memahami  evolusi  penelitian  dalam  bidang  asuransi  siber seiring  berjalannya  waktu.  Analisis  bibliometrik  akan  digunakan  untuk  mengidentifikasi perubahan tren penelitian, seperti jumlah publikasi setiap tahun, penulis yang paling aktif dalam  melakukan  penelitian  asuransi  siber,  subjek  area  penelitian,  sumber  dokumen publikasi, sebaran afiliasi dan negara yang yang aktif melakukan penelitian asuransi siber. Tujuan  dari  penelitian  RQ2  adalah  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  topik-topik penelitian yang paling mendominasi dalam literatur terbaru mengenai asuransi siber.
Dengan menjawab kedua tujuan penelitian ini, kita dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang perkembangan dan arah penelitian dalam bidang asuransi siber serta topik-topik yang sedang mendominasi dalam literatur terkini.

## METODE PENELITIAN
Untuk menemukan jawaban atas pertanyaan penelitian yang diajukan, dua metode standar diterapkan – PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta- Analyses) (Page et al., 2021) dan Analisis Bibliometrik. Penulis menggunakan pendekatan PRISMA untuk memilih karya-karya ilmiah mengenai asuransi siber dari basis data ilmiah populer dengan kriteria inklusi dan eksklusi yang jelas. Roemer & Borchardt Rachel (2015) menyebutkan  bibliometrik  merupakan  seperangkat  metode  kuantitatif  yang  digunakan untuk mengukur, melacak, serta menganalisis literatur ilmiah berbasis cetak.
Metode bibliometrik menganalisis domain keilmuan tertentu dengan menggunakan data bibliografi melalui dua pendekatan utama yaitu analisis kinerja dan pemetaan ilmu pengetahuan (Cobo et al., 2011). Untuk menentukan dampak dan pengaruh dari berbagai publikasi yang berbeda, pertama mempelajari jumlah absolut dan relatif dari artikel yang paling  banyak  dikutip.  Kedua,  mengikuti  pendekatan  pemetaan  bibliometrik  dengan
menggunakan  perangkat  lunak  VOS  Viewer  dari  van  Eck  &  Waltman  (2010),  yang memungkinkan penulis memvisualisasikan beragam jaringan yang dihasilkan dari analisis co-word dan co-citation. VOS Viewer digunakan untuk menganalisis bibliometrik, mencari referensi yang paling banyak digunakan pada disiplin ilmu tertentu, mencari topik penelitian yang berpeluang untuk diteliti, dan masih banyak lagi (Effendy et al., 2021).
Metode  PRISMA  merupakan  pendekatan  yang  telah  diakui  secara  luas  untuk mengorganisir dan menyajikan informasi dengan sistematis dalam penelitian yang sudah ada.  Tinjauan  sistematis  menggunakan  metode  standar  PRISMA  diterapkan  dalam penelitian ini untuk mengevaluasi literatur yang ada dalam bidang asuransi siber. Untuk memvisualisasikan  langkah-langkah proses,  digunakan  diagram alir PRISMA, yang  dapat dilihat pada Gambar 1.
Artikel-artikel tersebut ditinjau selama periode 2002 hingga 2023, dalam basis Scopus. Scopus merupakan salah satu basis  data untuk analisis bibliometrik, memiliki  jangkauan yang  lebih  luas  pada  penerbitan  artikel  serta  mencakup  jurnal  yang  unggul  namun terbatasnya akses untuk artikel terbaru (Shukla, 2019). Pencarian kata kunci yang digunakan untuk mencari data dokumen adalah Cyber Insurance, Cyber Risk Insurance, Cyber Attack Insurance,  Cyber  Security  Insurance,  dan  Cybercrime  Insurance.  Pencarian  dilakukan terhadap  judul  artikel  dari  karya-karya  tersebut.  Pencarian  dilakukan  pada  tanggal  30 Agustus 2023.
Kriteria pencarian tersebut menghasilkan 254 dokumen. Kemudian, proses screening dengan  kriteria  kueri  pencarian  dimodifikasi  untuk  membatasi  hasil  pencarian  dokumen hanya  yang ditulis dalam bahasa Inggris saja. Selain itu, kueri lebih lanjut dibuat dengan membatasi  sumber  tipe  dokumen  pada  Journal  dan  Conference  proceeding.  Lalu  kueri disempurnakan dengan memasukkan jenis dokumen berupa article dan document review dan mengecualikan conference paper, editorial, note, erratum dan letter. Dalam screening awal tersebut total sebanyak 124 dokumen yang dikeluarkan dan menyisakan sebanyak 130 dokumen.  Selanjutnya,  kriteria  akhir  adalah  menentukan  dokumen  yang  dapat  diunduh untuk  dipelajari  dan  memastikan  dokumen  tersebut  sesuai  dengan  topik  pembahasan. Berdasarkan kriteria tersebut diperoleh sebanyak 72 dokumen. Sehingga kumpulan data akhir yang telah disempurnakan mencakup semua dokumen yang diterbitkan dari pertama kali penelitian diterbitkan yang terindeks Scopus tahun 2002 hingga Agustus 2023 sebanyak 72 dokumen. Berikut sebagian dari format penelusuran yang dilakukan:

## Gambar 1. Proses informasi SLR menggunakan Diagram Alir PRISMA

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Negara dan Instansi Penulis
Tabel 1. Distribusi Artikel Berdasarkan Negara dan Institusi yang Paling Berpengaruh.
R Negara Institusi N % N % 1 United States 44  43.1% Nanyang Technological University 6 3.9% 2  United Kingdom  7  6.9% University of Wisconsin-Milwaukee 4 2.6% 3 Singapore 6  5.9% University of Oxford 4 2.6% 4 China 5  4.9% University of Houston 3 2.0% 5 Germany 5  4.9% Michigan Technological University 3 2.0% 6 France 4  3.9% University of St. Gallen 3 2.0% 7 Italy 4  3.9% Sorbonne Université 2 1.3% 8 Switzerland 4  3.9% RAND Corporation 2 1.3% 9 Sweden 3  2.9% Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover 2 1.3% 10 Austria 2  2.0% Libera Università Maria Ss. Assunta 2 1.3%
Terlihat  pada  Tabel  1,  sebanyak  43.1%  dari  daftar  10  negara  yang  paling  banyak berkontribusi  dalam  publikasi  penelitian  asuransi  siber  yaitu  dari  Amerika  dengan  44 publikasi,  sementara  beberapa  negara  lain  seperti  Inggris,  Singapura,  China,  Jerman, Prancis,  Italia,  Swis,  Swedia  dan  Austria  memiliki  kontribusi  dibawah  10%.  Tingginya
presentase  Amerika  tidak  lepas  dari  popularitas  asuransi  siber  dinegara  tersebut, berdasarkan menjadi wilayah terdepan di pasar asuransi siber (Ravi R & Vineet K, 2023).
Institusi yang berperan dalam publikasi asuransi siber tersebar di berbagai universitas di dunia. Nanyang Technological University dari Singapura mendominasi dalam penelitian asuransi siber, yang menerbitkan 6 publikasi atau 3.9%. Angka ini tidak terlalu signifikan jika dibandingkan  dengan  jumlah  publikasi  di  universitas  lainnya.  University  of  Wisconsin- Milwaukee dan University of Oxford yang masing masing memunyai 4 publikasi atau 2.6%. University  of  Houston,  Michigan  Technological  University  dan  University  of  St.  Gallen, masing- masing  menerbitkan  3  pulikasi  atau  2.0%,  serta  Sorbonne  Université,  RAND Corporation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover dan Libera Università Maria Ss. Assunta menerbitkan 2 publikasi atau 1.3%.

## Publikasi oleh Penulis
Tabel 2. Penulis Paling Produktif dalam Publikasi Penelitian Asuransi Siber
No  Nama Penulis Universitas/Institusi Jumlah Publikasi 1 Niyato, D. Nanyang Technological University 5 2 Wang, L. University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee 5 3 Wei, W. University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee 5 4 Eling, M. Institute of Insurance Economics, University of St. Gallen. 4 5 Franke, U. RISE Research Institutes of Sweden 4 6 Hillairet, C. Ensae Paris, Centre de Recherche en Economie et Statistique, CREST., 4 7 Liu, Z. University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee 4 8 Mazzoccoli, A. University of Rome Tor Vergata 4 9 Ten, C.W. Michigan Technological University, Houghton 4 10 Wang, P. Nanyang Technological University 4
Tabel  2  memaparkan  10  penulis  paling  produktif  yang  menerbitkan  peneilitian mengenai asuransi siber, dimana jumlah publikasi yang diterbitkan tidak terdapat selisih yang besar, yaitu berjumlah 4 hingga 5 publikasi untuk setiap penulis. Dua penerbit paling produktif  berasal  dari  Amerika  Serikat,  khususnya  University  of  Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee. Peringkat ini masih tidak lepas dari popularitas asuransi siber di negara tersebut.
Penulis paling produktif lainnya yang berasal dari Nanyang Technological University,
Singapura yaitu Niyato, D. dan Wang, P. dengan 5 dan 4 publikasi untuk setiap penulis kemudian  2  publikasi  lainnya  yang  tidak  masuk  kedlam  10  besar  dalam  penulis  paling produktif. Hal ini menujukkan mengapa universitas  tersebut menjadi peringkat pertama sebagai  universitas  paling  banyak  berkontribusi  dalam  publikasi  asuransi  siber.  Penulis produktif lainnya  berasal  dari  berbagai negara  seperti Switzerland, Swedia,  Prancis,  dan Italia.

## Publikasi Paling Sering Dikutip
Tabel 3. Publikasi yang Paling Sering Dikutip No Judul Penulis TC  C/Y 1 Cyber-insurance survey Marotta A.; Martinelli F.; Nanni S.; Orlando A.; Yautsiukhin A. 126  18.0 2 Charging and discharging of plug-in electric vehicles (PEVs) in vehicle-to-grid (V2G) systems: A cyber insurance-based model Hoang D.T.; Wang P.; Niyato D.; Hossain E. 117  16.7 3 Content analysis of cyber insurance policies: How do carriers price cyber risk? Romanosky S.; Ablon L.; Kuehn A.; Jones T. 76  15.2 4 What do we know about cyber risk and cyber risk insurance? Eling M.; Schnell W. 92  11.5 5 The cyber insurance market in Sweden Franke U. 56 8.0 6 A framework for using insurance for cyber- risk management Gordon L.A.; Loeb M.P.; Sohail T. 155  7.4 7 A Bi-Level Game Approach to Attack-Aware Cyber Insurance of Computer Networks Zhang R.; Zhu Q.; Hayel Y. 46 6.6 8 A framework for incorporating insurance in critical infrastructure cyber risk strategies Young D.; Lopez J., Jr.; Rice M.; Ramsey B.; McTasney R. 51 6.4 9 Why IT managers don't go for cyber- insurance products Bandyopadhyay T.; Mookerjee V.S.; Rao R.C. 75 5.0 10 Should your firm invest in cyber risk insurance? Shackelford S.J. 48 4.0
Tabel  3  menunjukkan  publikasi  dengan  jumlah  kutipan  tertinggi  yang  diurutkan berdasarkan kutipan per tahun (C/Y). Publikasi Marotta et al. (2017) yang paling banyak dikutip  secara  relatif    dapat  dianggap  sebagai  tinjauan  menyeluruh  mengenai  asuransi siber, yang pada saat itu publikasi tersebut terbit di era pertumbuhan kesadaran terhadap risiko  siber meningkat. Publikasi yang paling banyak dikutip secara absolut (155 kutipan)
diterbitkan oleh Gordon et al. (2003), dan dapat dianggap sebagai karya penting dari aliran penelitian utama dalam topik ini.
Dua dari publikasi yang paling banyak dikutip membahas mengenai praktik tentang asuransi  siber.  Franke  (2017)  fokus  pada  karakteristik  pasar  asuransi  siber  di  Swedia, termasuk  pertumbuhan  pasar,  perubahan  regulasi,  dan  preferensi  konsumen  di  wilayah tersebut. Bandyopadhyay et al. (2009) menggali alasan di balik ketidakcakapan manajer IT dalam mengadopsi produk asuransi siber, mencakup faktor psikologis, hambatan praktis, atau mungkin kurangnya pemahaman.
Tiga publikasi membahas mengenai kebijakan dan praktik asuransi siber. Romanosky et al. (2019) membahas fokus pada analisis isi kebijakan asuransi siber untuk memahami bagaimana  perusahaan  penanggung  menghargai  risiko  siber  dalam  produk  asuransi mereka.  Gordon  et  al.  (2003)  mengembangkan  kerangka  kerja  untuk  menggabungkan asuransi sebagai alat utama dalam strategi manajemen risiko siber, melibatkan identifikasi, evaluasi,  dan  mitigasi  risiko.  Young  et  al.  (2016)  mengusulkan  kerangka  kerja  yang mengintegrasikan asuransi ke  dalam strategi manajemen  risiko  siber untuk infrastruktur kritis, dengan fokus pada perlindungan dan pemulihan.
Tiga lainnya berisi mengenai inovasi dalam model asuransi siber. Zhang et al. (2017) menerapkan  pendekatan  permainan  bi-level  dalam  konteks  asuransi  siber,  dengan mempertimbangkan serangan dan keamanan jaringan komputer sebagai faktor strategis. Shackelford (2012) membahas pertanyaan kritis tentang kebijakan investasi dalam asuransi risiko siber, mencakup analisis cost-benefit dan pertimbangan strategis untuk perusahaan.
Secara  keseluruhan,  data  di  atas  menunjukkan  bahwa  topik  keamanan  siber  dan asuransi siber telah menarik perhatian yang signifikan dari komunitas akademis.
Peta Perkembangan Publikasi Berdasarkan Kata Kunci
Dalam 72 artikel yang dianalisis, diperoleh 485 kata kunci, di mana 21 di antaranya memenuhi  ambang  batas  minimal  4  kemunculan.  Kata  kunci  "Insurance"  dengan  35 kemunculan dan 125 total kekuatan tautan, "Risk Management" dengan 19 kemunculan dan 87  total  kekuatan  tautan  dan  "Cyber  Insurance"  30  kemunculan  dan  80  total  kekuatan tautan,  merupakan kata kunci utama.

## Tabel 4. Kata Kunci yang Paling Sering Digunakan
Kata Kunci Frekuensi  Total Link Strength Insurance 35 125 Risk Management 19 87 Cyber Insurance 30 80 Economics 10 51 Network Security 12 51 Security Of Data 10 45 Investments 7 35 Insurance Premiums 7 34 Risk Assessment 7 34 Cyber Security 8 30

## Gambar 2. Analisis Kata Bersama, Disiapkan dengan menggunakan Perangkat Lunak VOS Viewer
Dalam kluster merah, terdapat fokus yang kuat pada keamanan siber dan asuransi. Keyword  seperti  “Computer  Crime”,  “Cyber  Security”,  “Insurance  Policies”,  “Insurance Premiums”, “Risk Assessment”, dan “Security of Data” menunjukkan perhatian terhadap isu kejahatan komputer, keamanan siber, dan implementasi kebijakan asuransi sebagai upaya perlindungan terhadap risiko keamanan siber.
Kluster hijau menunjukkan keterkaitan antara keamanan siber dengan aspek ekonomi dan manajemen risiko. “Commerce”, “Economics”, “Investments”, “Risk Management”, dan “Security”  mencerminkan  pemahaman  bahwa  keamanan  siber  tidak  hanya  berdampak pada teknis, tetapi juga pada keputusan ekonomi dan strategi manajemen risiko.
Dalam kluster ungu, fokus  pada Infrastruktur teknis terlihat melalui  “Electric  Power Transmission” dan “Game Theory”. Penambahan kata kunci "Insurance" menyoroti peran asuransi dalam mengelola risiko terkait dengan infrastruktur teknis seperti transmisi listrik
dan aplikasi teori permainan dalam pengambilan keputusan asuransi dan keamanan siber.
Kluster biru mencakup konsep biaya operasional (Cost) dan elemen-elemen terkait keamanan siber seperti “Cyber Insurance” dan “Cyber Risk”. Ini mencerminkan pemahaman bahwa  keamanan  siber  juga  terkait  erat  dengan  biaya  operasional,  perlindungan  aset melalui asuransi siber, dan pengelolaan risiko yang terkait dengan serangan siber.
Analisis ini memberikan gambaran holistik tentang keterkaitan berbagai konsep dalam keamanan siber, mencakup aspek teknis, ekonomi, manajemen risiko, dan peran asuransi dalam mengelola risiko dan melindungi aset terhadap ancaman keamanan siber.
Peta Perkembangan Publikasi Berdasarkan Kutipan Jurnal
Tabel 5. Kata Kunci yang Paling Sering Digunakan Source Citations Total Link Strength Communications of The Acm 21 241 Journal of Cybersecurity 22 220 Journal of Risk And Insurance 22 188 Computers & Security 16 167 The Geneva Papers on Risk and Insurance - Issues snd Practice 13 158
Gambar 3. Jaringan Kutipan Jurnal, Disiapkan menggunakan Perangkat Lunak VOS Viewer
Dalam  72  artikel  yang  dianalisis,  diperoleh  1806  sumber  artikel,  di  mana  35  di antaranya  memenuhi  ambang  batas  minimal  6  penerbitan.  Cluster  Merah  menonjolkan keamanan  siber,  komputer,  dan  isu-isu  privasi.  Communications  of  the  ACM  dan Computers & Security menjadi pusat perhatian utama, menandakan bahwa literatur dalam cluster ini banyak membahas tentang keamanan siber dan isu-isu terkait di dunia komputer.
Cluster  Hijau  perhatian  tertuju  pada  hubungan  antara  keamanan  siber  dan  isu-isu asuransi serta risiko. Journal of Cybersecurity dan The Geneva Papers on Risk and Insurance - Issues and Practice memiliki hubungan yang kuat, menunjukkan bahwa diskusi keamanan siber dalam konteks asuransi dan risiko sering kali terjalin bersama.
Cluster Biru menyoroti aspek keuangan dan aktuaria dalam literatur asuransi. Jurnal seperti Journal of Risk and Insurance dan North American Actuarial Journal menjadi pusat perhatian, menandakan bahwa isu-isu keuangan dan aktuaria saling terkait dalam konteks ini.
Cluster  Ungu  fokus  pada  keamanan  siber  dan  teknologi  informasi  dalam  konteks smart  grid.  IEEE  Transactions  on  Smart  Grid  dan  IEEE  Transactions  on  Power  Systems. memiliki hubungan erat, menunjukkan bahwa literatur dalam dua jurnal ini sering kali saling mengacu  karena  fokus  bersama  pada  keamanan  dan  manajemen  risiko  dalam  konteks smart grid.
Jumlah Publikasi Asuransi Siber per Tahun dan Peristiwa yang Mempengaruhinya
Gambar 4. Tren Publikasi Asuransi Siber per tahun dan peristiwa yang mempengaruhinya Dekade 2000-an: Konsep Awal dan Integrasi Asuransi Siber dalam Manajemen Risiko Pada era ini, jumlah publikasi mengenai asuransi siber masih sangat terbatas, hanya tercatat tiga publikasi yang tersebar di tahun 2002, 2003, dan 2009. Meskipun terbatas, dekade awal abad ke-21 ditandai oleh peristiwa serangan DdoS pada bulan Februari 2000 (Siegel et al., 2002). Serangan tersebut menargetkan beberapa situs web paling canggih seperti Yahoo, Buy.com, dan CNN, menyebabkan kerugian finansial mencapai $ 1,2 miliar. Kejadian DDoS attacks ini menjadi fokus utama pada awal dekade tersebut yang membuat literatur berfokus pada pengembangan konsep dan kerangka kerja awal dalam manajemen risiko siber. Gordon et al. (2003) dan Siegel et al. (2002) membentuk dasar bagi integrasi
asuransi  dalam  strategi  keamanan  perusahaan.  Meskipun  demikian,  tantangan  dalam mengadopsi  produk  asuransi  siber  tetap  ada,  seperti  yang  diungkapkan  oleh Bandyopadhyay et al. (2009) mereka menyoroti keengganan manajer IT untuk mengadopsi produk asuransi siber.
Dekade 2010-an: Pertumbuhan Kesadaran terhadap Risiko Siber
Pada era ini, serangkaian serangan besar seperti Sony's PlayStation Network and Sony Pictures Suffers Multiple Attacks, WannaCry, NotPetya, dan Equifax breach serta pencurian data pribadi pengguna Yahoo!  menarik perhatian pada isu keamanan siber. Serangan- serangan ini menjadi poin sentral dalam pembahasan tentang keamanan siber. Dampaknya mendorong pengembangan strategi dan kebijakan baru terkait asuransi siber.
Dalam  35  publikasi  yang  dirilis  selama  dekade  tersebut,  beberapa  tema  utama mencuat,  menunjukkan  tren  dan  fokus  diskusi  pada  masa  itu.  Beberapa  penelitian memusatkan  perhatian  pada  pemodelan  dan  penetapan  harga  asuransi  siber, menggunakan metode matematis dan ekonometrika. Xu & Hua (2019) serta Fahrenwaldt et al. (2018) membahas cara mengelola risiko siber melalui model-model terukur. Selain itu, penggunaan  teori  permainan  semakin  mendominasi  pembahasan,  terutama  dalam merancang asuransi kolektif dan manajemen risiko siber perusahaan. Inisiatif ini tercermin dalam publikasi yang diungkapkan oleh Zhang et al. (2017) dan Vakilinia & Sengupta (2019).
Tantangan dan strategi dalam asuransi siber juga menjadi fokus, dengan penelitian yang  mencerminkan  upaya  untuk  mengatasi  kendala  seperti  terminologi  yang membingungkan  dan  strategi  analisis  risiko.  Teknologi  juga  memainkan  peran  kunci, terutama  dalam  sektor  transportasi  dan  adopsi  kendaraan  listrik,  sebagaimana  yang diungkapkan oleh Tonn et al. (2019) dan Niyato et al. (2017). Dari segi ekonomi, beberapa publikasi mengeksplorasi aspek keuangan asuransi siber, termasuk dampaknya terhadap kesejahteraan  sosial.  Kuru  &  Bayraktar  (2017)  serta  Kshetri  (2018)  menunjukkan  bahwa asuransi  siber  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  perlindungan,  tetapi  juga  menjadi  bagian integral dari keberlanjutan ekonomi dan soial.
Dekade 2020-an: Pengembangan Model dan Desain Asuransi yang Komprehensif Dekade 2020an mencerminkan dinamika yang kompleks dan perubahan dalam riset asuransi siber, dengan pandemi Covid-19 pada tahun 2020 menjadi pemicu utama yang memengaruhi  arah  dan  fokus  riset.  Meskipun  pandemi  tersebut  tidak  secara  eksplisit tercakup  dalam  judul-judul  publikasi  yang  dianalisis,  dampaknya  menciptakan  lanskap keamanan siber yang berubah secara drastis.  Dalam 34 publikasi yang dirilis, pembahasan mengenai  pengembangan  model  matematis  diungkapkan  Zeller  &  Scherer  (2022)  dan
Bessy-Roland et al. (2021) mencerminkan upaya untuk mengantisipasi dan mengelola risiko tambahan yang muncul selama masa ketidakpastian global.
Analisis dampak peristiwa siber dan klaim oleh Farkas et al. (2021) dan Palsson et al. (2020) menyoroti kebutuhan akan pemahaman yang mendalam tentang risiko siber yang diperparah  oleh  perubahan  dalam  pola  serangan  dan  kerentanan  sistem  selama  masa pandemi. Sementara itu, pandemi juga memunculkan aspek baru seperti peningkatan risiko siber di sektor kesehatan dan peningkatan ketergantungan pada teknologi dalam skenario kerja jarak jauh (online). Leong & Chen (2020) dan Samhan (2020) menunjukkan bagaimana risiko siber semakin meresapi sektor kesehatan, menandai pentingnya pendekatan asuransi siber dalam menghadapi tantangan khusus di bidang ini. Sementara itu menurut Yang et al.  (2020),  peningkatan  risiko  siber  di  sektor  ini  menggambarkan  urgensi  untuk mengintegrasikan  asuransi  siber  dengan  perkembangan  teknologi  dalam  infrastruktur kesehatan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  dapat  disimpulkan  bahwa perkembangan  dan  pertumbuhan  dalam  bidang  publikasi  asurnsi  siber  pada  rentang waktu 2002-2023, yang terindeks  oleh Scopus mencapai  puncak tertinggi  pada tahun 2023  dengan  jumlah  publikasi  sebanyak  25  (19,2%).  Ini  mencerminkan  peningkatan signifikan perhatian terhadap isu-isu keamanan siber. Jurnal Geneva Papers on Risk and Insurance Issues and Practice memainkan peran sentral sebagai penyumbang publikasi internasional terbanyak dalam asuransi siber, menyumbang sebanyak 23,5%  dari total publikasi. Sementara itu, Nanyang Technological University – Singapura, sebagai lembaga paling  produktif,  mencatatkan  15,8%  dari  total  publikasi,  menegaskan  peran  kunci perguruan  tinggi  sebagai  penyokong  utama  dalam  pengembangan  literatur  asuransi siber. Penulis paling produktif, seperti Niyato, D., Zhang, Wang, L., dan Wei, W., bersama- sama berkontribusi sebanyak 10,6% dari total publikasi. Subjek penelitian utama terletak dalam  kategori  Computer  Science,  Economics,  Econometrics  and  Finance,  mencapai 32,1% dari total penelitian, menunjukkan adanya kolaborasi lintas disiplin yang substansial dalam pemahaman dan penanganan tantangan asuransi siber.
Dengan  mempertimbangkan  pertumbuhan  teknologi  yang  pesat,  penelitian selanjutnya dapat difokuskan pada pengembangan model asuransi yang lebih spesifik dan  adaptif  terhadap  tren  teknologi  terkini.  Mengingat  kontribusi  yang  signifikan  dari subjek  Computer  Science,  penelitian  dapat  mengeksplorasi  cara  menggabungkan kecerdasan  buatan  dalam  pemodelan  dan  pengelolaan  risiko  siber.  Ini  mencakup
pengembangan  algoritma  prediktif  untuk  mendeteksi  ancaman  potensial  dan  strategi keamanan  siber  yang  lebih  responsif.  Dalam  melihat  potensi  penelitian  mendatang, penelitian lebih mendalam terhadap kluster instrumentasi menjadi sangat relevan. Fokus penelitian dapat ditempatkan pada pemahaman elemen-elemen spesifik di setiap kluster, dengan  tujuan  mengembangkan  instrumen  dan  metode  baru  untuk  meningkatkan efektivitas perlindungan asuransi siber.
DAFTAR PUSTAKA
10  Biggest  Cyber  Attacks  in  History  |  Clear  Insurance.  (n.d.).  Tersedia  melalui:< https://clearinsurance.com.au/10-biggest-cyber-attacks-in-history/>  [Diakses  28

## November 2023]
Bandyopadhyay, T., Mookerjee, V. S., & Rao, R. C., 2009a. Why IT managers don’t go for cyber-insurance  products.  Communications  of  the  ACM,  52(11),  68 – 73. :<https://doi.org/10.1145/1592761.1592780>
Bessy-Roland, Y., Boumezoued, A., & Hillairet, C., 2021. Multivariate Hawkes process for cyber insurance. Annals of Actuarial Science, 15(1),
14 – 39. :<https://doi.org/10.1017/S1748499520000093>
Calderón, A., & Ruiz, M., 2015. A systematic literature review on serious games evaluation:
An application to software project management. Computers & Education, 87, 396 – 422.  :<https://doi.org/10.1016/j.compedu.2015.07.011>
Cobo, M. J., López -Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F., 2011. Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools. Journal of the American  Society  for  Information  Science  and  Technology,  62(7),  1382 – 1402.
:<https://doi.org/10.1002/asi.21525>
Effendy,  F.,  Gaffar,  V.,  Hurriyati,  R.,  &  Hendrayati,  H.,  2021.  Analisis  Bibliometrik Perkembangan  Penelitian  Penggunaan  Pembayaran  Seluler  Dengan  Vosviewer. Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 16(1), 10 – 17.  :<https://doi.org/10.35969/interkom.v16i1.92>
Fahrenwaldt,  M.  A.,  Weber,  S.,  &  Weske,  K.,  2018.  PRICING  OF  CYBER  INSURANCE CONTRACTS  IN  A  NETWORK  MODEL.  ASTIN  Bulletin,  48(3),  1175 – 1218. :<https://doi.org/10.1017/asb.2018.23>
Farkas, S., Lopez, O., & Thomas, M., 2021. Cyber claim analysis using Generalized Pareto regression  trees  with  applications  to  insurance.  Insurance:  Mathematics  and Economics, 98, 92 – 105.  :<https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2021.02.009>
Franke, U., 2017. The cyber insurance market in Sweden. Computers & Security, 68, 130 –
144.  :<https://doi.org/10.1016/j.cose.2017.04.010>
Gani,  A.  G.,  2018.  CYBERCRIME  (KEJAHATAN  BERBASIS  KOMPUTER).  Jurnal  Sistem Informasi Universitas Suryadarma, 5(1).  :<https://doi.org/10.35968/jsi.v5i1.18>
Gordon, L. A., Loeb, M. P., & Sohail, T., 2003a. A framework for using insurance for cyber-
risk management. Communications of the ACM, 46(3),
81 – 85.
:<https://doi.org/10.1145/636772.636774>
Haddaway, N. R., Page, M. J., Pritchard, C. C., & McGuinness, L. A., 2022. PRISMA2020 : An R package and Shiny app for producing PRISMA 2020 ‐ compliant flow diagrams, with interactivity for optimised digital transparency and Open Synthesis. Campbell Systematic Reviews, 18(2).  :<https://doi.org/10.1002/cl2.1230>
Kshetri,  N.,  2018.  The  Economics  of  Cyber-Insurance.  IT  Professional,  20(6),  9 – 14. :<https://doi.org/10.1109/MITP.2018.2874210>
Kumar, N., & Chaudhary, P., 2014. Minimize Cyber Losses in Cyber World through the Optimization Technique. International Journal of Computer Applications, 96(20), 18 – 22.  :<https://doi.org/10.5120/16910-6993>
Kuru, D., & Bayraktar, S., 2017. The effect of cyber-risk insurance to social welfare. Journal of Financial Crime, 24(2), 329 – 346.  :<https://doi.org/10.1108/JFC-05-2016-0035>
Leong, Y.-Y., & Chen, Y.-C., 2020. Cyber risk cost and management in IoT devices-linked health insurance. The Geneva Papers on Risk and Insurance - Issues and Practice, 45(4), 737 – 759.  :<https://doi.org/10.1057/s41288-020-00169-4>
Marotta, A., Martinelli, F., Nanni, S., Orlando, A., & Yautsiukhin, A., 2017. Cyber-insurance
survey. Computer Science Review, 24, 35 – 61.
:<https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2017.01.001>
Niyato, D., Hoang, D. T., Wang, P., & Han, Z., 2017. Cyber Insurance for Plug-In Electric Vehicle  Charging  in  Vehicle-to-Grid  Systems.  IEEE  Network,  31(2),  38 – 46. :<https://doi.org/10.1109/MNET.2017.1600321NM>
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo -Wilson, E., McDonald, S.,  …  Moher,  D.,  2021.  The  PRISMA  2020  statement:  an  updated  guideline  for reporting systematic reviews. BMJ, n71.  :<https://doi.org/10.1136/bmj.n71>
Palsson, K., Gudmundsson, S., & Shetty, S., 2020. Analysis of the impact of cyber events for cyber insurance. The Geneva Papers on Risk and Insurance - Issues and Practice, 45(4), 564 – 579.  :<https://doi.org/10.1057/s41288-020-00171-w>
Peters, G., Shevchenko, P. V., & Cohen, R., 2018. Understanding Cyber-Risk and Cyber- Insurance. SSRN Electronic Journal.  :<https://doi.org/10.2139/ssrn.3200166> Ravi R, & Vineet K., 2023. Cyber Insurance Market Research, 2032.
Roemer,  &  Borchardt  Rachel.,  2015.  Meaningful  METRICS :  A  21st-Century  Librarian ’ s Guide to Bibliometrics, Altmetrics, and Research Impact. Association of College & Research Libraries.
Romanosky, S., Ablon, L., Kuehn, A., & Jones, T., 2019. Content analysis of cyber insurance policies:  how  do  carriers  price  cyber  risk?  Journal  of  Cybersecurity,  5(1). :<https://doi.org/10.1093/cybsec/tyz002>
Samhan, B., 2020. Can cyber risk management insurance mitigate healthcare providers’ intentions to resist electronic medical records? International Journal of Healthcare Management, 13(1), 12 – 21.  :<https://doi.org/10.1080/20479700.2017.1412558>
Saputro, W. A., Kusrini, K., & Luthfi, E. T., 2021. Tinjauan Literatur Sistematis Chatbot Untuk Pelayanan  Pelanggan.  Jurnal  Informa :  Jurnal  Penelitian  Dan  Pengabdian Masyarakat, 7(1), 15 – 20.  :<https://doi.org/10.46808/informa.v7i1.194>
Shackelford, S. J., 2012. Should your firm invest in cyber risk insurance? Business Horizons,
55(4), 349 – 356.  :<https://doi.org/10.1016/j.bushor.2012.02.004>
Shukla, R., 2019. Indian research output on genetic disorder publication using the Scopus database :  A  scientometric  study.  COLLNET  Journal  of  Scientometrics  and Information Management, 13(1), 91 – 102.
:<https://doi.org/10.1080/09737766.2018.1550044>
Siegel, C. A., Sagalow, T. R., & Serritella, P., 2002. Cyber-Risk Management: Technical and Insurance Controls for Enterprise-Level Security. Information Systems Security, 11(4),
33 – 49.  :<https://doi.org/10.1201/1086/43322.11.4.20020901/38843.5>
Tonn,  G.,  Kesan,  J.  P.,  Zhang,  L.,  &  Czajkowski,  J.,  2019.  Cyber  risk  and  insurance  for transportation infrastructure. Transport Policy, 79, 103 – 114.
:<https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2019.04.019>
Vakilinia, I., & Sengupta, S., 2019. A Coalitional Cyber-Insurance Framework for a Common Platform. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 14(6), 1526 – 1538.
:<https://doi.org/10.1109/TIFS.2018.2881694>
van Eck, N. J., & Waltman, L., 2010. Software survey: VOSviewer, a computer program for
bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523 – 538.
:<https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3>
Xu, M., & Hua, L., 2019. Cybersecurity Insurance: Modeling and Pricing. North American
Actuarial Journal, 23(2), 220 – 249.
:<https://doi.org/10.1080/10920277.2019.1566076>
Yang, Z., Liu, Y., Campbell, M., Ten, C.-W., Rho, Y., Wang, L., & Wei, W., 2020. Premium
Calculation  for  Insurance  Businesses  Based  on  Cyber  Risks  in  IP-Based  Power Substations. IEEE Access, 8, 78890 – 78900.
:<https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988548>
Young,  D.,  Lopez,  J.,  Rice,  M.,  Ramsey,  B.,  &  McTasney,  R.,  2016.  A  framework  for incorporating insurance in critical infrastructure cyber risk strategies. International
Journal of Critical Infrastructure Protection, 14, 43 – 57. :<https://doi.org/10.1016/j.ijcip.2016.04.001>
Zeller, G., & Scherer, M., 2022. A comprehensive model for cyber risk based on marked point processes and its application to insurance. European Actuarial Journal, 12(1), 33 – 85.  :<https://doi.org/10.1007/s13385-021-00290-1>
Zhang, R., Zhu, Q., & Hayel, Y., 2017a. A Bi-Level Game Approach to Attack-Aware Cyber Insurance  of  Computer  Networks.  IEEE  Journal  on  Selected  Areas  in Communications, 35(3), 779 – 794.  :<https://doi.org/10.1109/JSAC.2017.2672378>
Zheng, Y., Wei, D., Li, J., Zhu, T., & Ning, H., 2016. Internet Use and Its Impact on Individual
Physical Health. IEEE Access, 4, 5135 – 5142.
:<https://doi.org/10.1109/ACCESS.2016.2602301>