## JURNAL SOSAINS

## JURNAL SOSIAL DAN SAINS
VOLUME 4 NOMOR 7 2024 P-ISSN 2774-7018, E-ISSN  2774-700X
Penentuan Asuransi yang Berdampak Sistemik di Indonesia
Wa Ode Tiara Armaliya Universitas Subang, Indonesia Email: t.armaliya@gmail.com
Kata kunci:
Asuransi Sistemik;
Domestic Systemically Important Insurance; D-SIIs; Lembaga Jasa Keuangan Sistemik; Otoritas Jasa Keuangan. Keywords: Systemic Insurance; Domestic Systemically Important
Insurance; D-SIIs; Systemic Financial Services

## ABSTRAK
Latar Belakang: Banyaknya kasus gagal bayar pada industri asuransi beberapa tahun belakangan  ini  menimbulkan  pertanyaan  kepada  public  apakah  industri  asuransi memiliki  dampak  yang  sistemik  tehadap  perekonomian  seperti  banyak  diberitakan. Pengukuran  risiko  sistemik  pada  industri  asuransi  dilakukan  dengan  melakukan adapatasi  risiko  sistemik  menjadi  risiko  signifikan,  karena  dampaknya  hanya  akan dirasakan  oleh  stakeholder  sector  tersebut.  Sehingga  diperlukan  sebuah  kriteria  atau metodologi  untuk  mengidentifikasi  perusahaan  asuransi  yang  memiliki  dampak signifikan terhadap industrinya agar pemerintah dapat membuat kebijakan apakah akan melakukan bail-out atau tidak apabila ada perusahaan asuransi tertentu yang terancam default.
Tujuan: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kriteria  atau  metodologi  untuk mengidentifikasi  perusahaan  asuransi  yang  memiliki  dampak  signifikan  terhadap industri asuransi di Indonesia.
Metode: Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kualitatif  dengan  pendekatan  studi literatur. Data dalam penelitian ini diperoleh dari sumber-sumber literatur seperti buku, jurnal, dan laporan terkait.
Hasil: Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  kriteria  atau  metodologi  untuk mengidentifikasi  perusahaan  asuransi  yang  memiliki  dampak  signifikan  terhadap industri  asuransi  di  Indonesia,  yaitu  dengan  menggunakan  konsep  Domestic Systemically Important Insurance (D-SIIs).
Kesimpulan: Pemerintah  perlu  menetapkan  kriteria  atau  metodologi  untuk mengidentifikasi  perusahaan  asuransi  yang  memiliki  dampak  signifikan  terhadap industri  asuransi  di  Indonesia,  sehingga  dapat  membuat  kebijakan  yang  tepat  dalam menangani perusahaan asuransi yang terancam default .

## ABSTRACT
Background: The number of default cases in the insurance industry in recent years has raised questions to the public whether the insurance industry has a systemic impact on the economy as widely reported. Measuring systemic risk in the insurance industry is carried out by adapting systemic risk to a significant risk, because the impact will only be felt by stakeholders in the sector. Therefore, a criterion or methodology is needed to identify insurance companies that have a significant impact on the industry so that the government  can  make  a  policy  on  whether  or  not  to  bail  out  if  a  certain  insurance company is threatened with default.
Institutions; Financial Services
Authority.
Purpose: This study aims to analyze the criteria or methodology to identify insurance companies that have a significant impact on the insurance industry in Indonesia.
Methods: This research is a qualitative research with a literature study approach. The data  in  this  study  was  obtained  from  literature  sources  such  as  books,  journals,  and related reports.
Results: The results of the study show that there are criteria or methodologies to identify insurance  companies  that  significantly  impact  the  insurance  industry  in  Indonesia, namely by using the concept of Domestic Systemically Important Insurance (D-SIIs).
Conclusion:  The  government  needs  to  establish  criteria  or  methodologies  to  identify insurance  companies  that  have  a  significant  impact  on  the  insurance  industry  in Indonesia, so that it can make appropriate policies in dealing with insurance companies that are threatened with default.

## PENDAHULUAN
Krisis  keuangan  global  tahun  2008  menunjukan  kepada  pelaku  industri  keuangan bahwa kegagalan (default) suatu entitas Lembaga Jasa Keuangan (LJK) dapat menular pada entitas  LJK  lain  (Keuangan,  2017).  Kegagalan  ini  apabila  menular  dalam  skala  besar tentunya dapat menjatuhkan industri keuangan secara keseluruhan. Lebih jauh, kegagalan pada Lembaga Jasa Keuangan dapat merembet dari satu pasar keuangan suatu negara ke pasar keuangan negara lainnya (Dangnga & Haeruddin, 2018).
Belajar  dari  krisis  keuangan  tersebut,  negara-negara  yang  tergabung  dalam  G-20 mendesak  The  Financial  Stability  Board  untuk  merumuskan  kriteria  dalam mengidentifikasi LJK yang dikategorikan Too Big Too Fail (TBTF). Pengkategorian ini diperlukan  untuk  pertimbangan  kebijakan  bail-out  suatu  LJK  oleh  pemerintah  untuk mencegah dampak sistemik dari kegagalan suatu LJK. Seiring berjalannya waktu dengan pengimplementasian risk-based supervision oleh Basel Committee on Banking Supervision (BCBS),  pengkategorian  TBTF  diadaptasi  menjadi  pengkategorian  perusahaan  risiko sistemik  dengan  tujuan  yang  sama,  untuk  pengawasan  yang  lebih  menyeluruh  dalam mencegah kegagalan suatu LJK.
Dampak  sistemik  lembaga  keuangan  perbankan  terhadap  kondisi  perekonomian secara  nasional  dan  global  sudah  menjadi  konsesus  internasional  (Zulhilmi,  2017).  The Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) sebagai standard setting body terkait perbankan  mempunyai  peran  yang  sangat  penting  dalam  menentukan  bank  yang berdampak sistemik secara global atau disebut Global Systemically Important Banks (G- SIBs). Metode dan alat ukur dalam menentukan G-SIBs ini kemudian diadopsi oleh semua yurisdiksi anggota International Monetary Fund (IMF) dan Financial Stability Board (FSB) dalam menentukan bank berdampak sistemik secara domestik atau Domestic Systemically Important Banks (D-SIBs).
Sementara  itu,  untuk  industri  asuransi,  saat  ini  Indonesia  melalui  OJK  belum menerapkan kategori sistemik karena dipandang sektor asuransi yang ada saat ini belum mempengaruhi stabilitas sistem keuangan secara nasional (LICHABA, 2023; Trapanese et al.,  2023)  Namun  demikian  perkembangan  industri  asuransi  menjadi  salah  satu
pembahasan dalam pertemuan Komite Stabilitas Sistem Keuangan (KSSK) (Chaira, 2020; Mahardika, 2024; Situngkir et al., 2020).
Untuk tujuan yang berbeda dan bukan dalam rangka systemic measure, OJK sendiri saat  ini  telah  mendefinisikan  Institusi  Keuangan  Non-Bank  (IKNB)  Utama  melalui peraturan  internal  Otoritas  Jasa  Keuangan  yaitu  Peraturan  Dewan  Komisioner  Nomor 1/PDK.05/2019 tentang Penetapan Lembaga Jasa Keuangan Non-Bank Utama yang alat ukurnya  berdasarkan  size  (40%),  interconnectedness  (35%),  dan  complexity  (23%). Penelitian ini dilakukan untuk merumuskan secara empiris variable pengukuran asuransi yang memiliki dampak signifikan di Indonesia dengan menggunakan metode yang berbasis data pasar (market-based).

## METODE PENELITIAN
Untuk dapat menetapkan perusahaan asuransi masuk ke dalam kategori perusahaan asuransi  SIFI,  perlu  disusun  kriteria/indikator  yang  diperlukan.  Indikator  adalah  ciri, ukuran atau karakteristik yang dapat menjadi petunjuk. Indikator perusahaan asuransi SIFI adalah ciri, ukuran atau karakteristik yang dapat mempengaruhi perusahaan asuransi masuk dalam kategori perusahaan asuransi SIFI. Terkait dengan penetapan indikator perusahaan asuransi SIFI tersebut, dapat dijelaskan terlebih dahulu penetapan indikator Perbankan SIFI yang ditetapkan oleh Pengawas Perbankan (OJK) dan indikator perusahaan asuransi yang ditetapkan oleh IAIS melalui metodologi G-SIIs. Indikator yang digunakan oleh pengawas perbankan yang dapat mempengaruhi suatu bank masuk dalam kategori Perbankan SIFI, adalah:
1. Ukuran Bank (Size);
2. Keterkaitan dengan sistem keuangan (Interconnectednes); dan
3. Kompleksitas Kegiatan Usaha (Complexity).
Selanjutnya  indikator  yang  dikeluarkan  oleh  IAIS  melalui  metodologinya  G-SIIs yang  dapat  mempengaruhi  suatu  perusahaan  asuransi  masuk  dalam  kategori  parusahaan SIFI, adalah:
1. Size:
2. Global Activity;
3. Interconnectedness;
4. Aset Liquidation; dan
5. Substitutability.
Dengan  mempertimbangkan  indikator  SIFI  yang  dikeluarkan  oleh  Pengawas Perbankan dan IAIS tersebut, diusulkan Indikator penetapan Perusahaan Asuransi SIFI di Indonesia adalah sebagai berikut:
1. Ukuran Perusahaan Asuransi (Size);
2. Keterkaitan dengan sistem keuangan (Interconnectednes);
3. Kompleksitas Kegiatan Usaha (Complexity),
Indikator  yang  diusulkan  untuk  penetapan  indikator  perusahaan  asuransi  SIFI  di Indonesia tersebut sama dengan penetapan indikator perbankan SIFI karena karakteristik usaha  perbankan  itu  hampir  sama  dengan  karakteristik  usaha  perusahaan  asuransi  yaitu menghimpun  dana  dari  masyarakat  dan  menyalurkan  dana  masyarakat  tersebut  kepada masyarakat  yang  membutuhkan  (perbankan)  atau  mengalami  kerugian  (perusahaan
asuransi).  Selain  itu,  indikator-indikator  yang  ditetapkan  oleh  Pengawas  Perbankan  dan IAIS dalam rangka untuk menetapkan Perbankan/Perusahaan Perasuransian tersebut pada prinsipnya  juga  sama  yaitu  Size,  Interconnectedness  dan  Complexity  karena  untuk indikator Global Activity, Aset Liquidation dan Substitutability yang ditetapkan oleh IAIS tersebut dapat dijadikan menjadi satu indikator yaitu Complexity.
Berdasarkan  alat  ukur  yang  dipakai  oleh  negara-negara  yang  dikaji,  dibawah  ini merupakan tabel perbandingan sebagai berikut:
Tabel 1. Opsi Alat Ukur D-SIIs No Negara Alat Ukur D-SIIs 1 Amerika Serikat 1. Size (asset),
2. Interconnectedness,
3. leverage (asset to equity), 4. Liquidity Risk .
• Memakai  kriteria  SIFIs  yang  termasuk  didalamnya  adalah asuransi  (SIIs).  NYDFS  menambahkan  risiko  cyber  yang mungkin terjadi kepada PA secara bersamaan. 2 India 1. Size (total revenue), 2. Global activities
3. Substitutability dari produk atau operasi bisnis yang dilakukan;
4. Interconnectedness melalui counterparty exposure
5. Interconnectedness melalui macro-economic exposure
3 Afrika Selatan 1. Size (40%), 2. Interconnectedness (30%), 3. Substitutability (20%), dan
4. Complexity (10%) 4 CriSIFI dan NUS 1. Size
2. Interconnectedness.
3. Sudah masuk dalam bursa pasar modal (exchange-listed).
• Dinamis dan dapat diperbarui setiap bulan 5 China (planning) • Revisi aturan di untuk SIFIs dan persiapan D-SIFIs. (2021) • Secara  umum  akan  menggunakan  kerangka  dan  metode penetapan G-SIIs sebagai bagian dari G-SIFIs. (2022) 6 Rusia (discontinued) 1. Alat ukur utamanya adalah besaran premi.
2. 20 PA dengan premi tertinggi dipilih. • Digunakan  pada  2012-2015  kemudian  discontinued.  Usulan perubahan  meliputi:  ukuran  premi  dan  asuransi  yang  terkait dengan Bank sistemik. 7 Indonesia (IKNB Utama)* 1. Size (40%) 2. Interconnectedness (35%) 3. Complexity (25%) 8 Holistic Framework melalui GME* 1. Size;
2. Interconnectedness – Counterparty exposure;
3. Interconnectedness – Macroeconomic exposure;
4. Asset liquidation;
5. Substitutability
6. Global activity;
7. Underwriting & Solvency;
8. Policyholder behaviour; 9. Emerging risks; and 10. Economic environment • Merupakan Individual dan sector-wide level monitoring
Catatan: *Bukan alat ukur D-SIIs
Secara khusus untuk model pengukuran risiko sistemik yang saat ini digunakan oleh OJK digambarkan sebagai berikut:
Tabel 2. Perumusan SIFI pada Industri Asuransi Indikator Bobot Indikator Sub Indikator Bobot Sub Indikator Individual Indikator Ukuran Asuransi 40% Total Aset 50% Aset Total Liabilitas 50% Liabilitas Keterkaitan dengan  Sistem Keuangan 35% Aset  pada  sektor jasa  keuangan  atau melalui  sektor  jasa keuangan 30% Deposito, Sertifikat Deposito, Saham, Reksadana,  EBA,  DIRE, REPO, Executing, Tagihan Investasi, Tagihan  Hasil  Investasi, Obligasi,  MTN,  SBN, Surat berharga lainnya Liabilitas kepada Sektor Jasa Keuangan 30% Cadangan  Teknis  sektor Finansial Reasuransi 30% Aset Reasuransi Kepemilikan  saham oleh LJK lokal 10% Kepemilikan  saham  oleh LJK lokal Kompleksitas Kegiatan Usaha 25% Liabilitas selain liabilitas kepada pemegang  polis  dan pendapatan lain selain pendapatan asuransi 33% Utang  Komisi,  Utang Pajak, Biaya yang Masih Harus  Dibayar,  Utang Lain,  dan  Pendapatan Komprehensif Jumlah Kantor Cabang 33% Jumlah Kantor Cabang Ketergantian  Peran suatu Asuransi 33% Premi  dari  lini  usaha yang  dijual  oleh  <20% jumlah perusahaan Sumber: Otoritas Jasa Keuangan
Berdasarkan  kajian  yang  dilakukan  oleh  Departemen  Riset  Jasa  Kuangan  OJK (Tumbelaka, dkk 2021) dan Arif (2021) didapatkan beberapa temuan yakni:
a. Kegagalan  atau  default  asuransi  di  Indonesia  dipengaruhi  oleh:  Risk-based  capital (tingkat solvabilitas, rasio modal terhadap resiko), size, profitability (Rafi Eka, 2023).
b. Tidak terbukti ada hubungan antara indicator makroekonomi dan kegagalan asuransi
c. Dari sisi Investment behavior/alokasi portfolio diketahui  investasi pada reksadana dan surat  hutang  negara  tidak  berpengaruh  dengan  kemungkinan  kegagalan  perusahaan asuransi. Sementara investasi pada sektor properti dan saham merupakan faktor yang diindikasikan meningkatkan potensi kegagalan perusahaan asuransi
d. Pelunya penguatan pengawasan OJK terhadap strategi investasi perusahaan asuransi, terutama pada asset non-liquid
e. Perusahaan  asuransi  agar  mempertahankan  investasi  minimum  dalam  obligasi pemerintah dari total investasi sebagaimana diatur oleh OJK
f. Perusahaan asuransi domestik diindikasikan memiliki kemungkinan gagal bayar yang lebih tinggi daripada perusahaan terafiliasi asuransi asing.
Mempertimbangkan permodelan risiko sistemik yang deitetapkan oleh Otoritas Jasa Keuangan serta riset dan bechmarking penelitian sebelumnya, maka model penelitian yang diusulkan adalah:
lnSKORSISit  =  α  +  β1  SOLVENCYit  +  β2  PROFITABILTYit  +  β3 InLIQUIDITY_RISKit + εit
dimana model pengukuran Skor Sistemik yang saat ini digunakan oleh OJK terdiri dari: lnSKOROJKit  =  α  +  β1  lnSIZEit  +  β2  lnINTERCONECTEDNESSit  +  β3 COMPLEXITYit + εit
di mana:
SKORSISit :  Merupakan Skor Sistemik yang dibangun dalam model penelitian ini SKOROJKit :  Merupakan Skor Sistemik yang telah dirumuskan oleh OJK SOLVENCYit :  Rasio Solvency suatu perusahaan asuransi PROFITABILTYit :  Rasio Profitability suatu perusahaan asuransi LIQUIDITY_RISKit :  Risiko Likuiditas suatu perusahaan asuransi SIZEit :  Melambangkan ukuran suatu perusahaan asuransi INTERCONECTEDNESSit :  Melambangkan interkonesi antara bisnis suatu perusahaan asuransi yang satu dengan  perusahaan asuransi lainnya COMPLEXITYit :  Melambangkan kompleksitas bisnis suatu perusahaan asuransi εit :  Error
Berdasarkan penelitian yang telah disebutkan sebelumnya, beberapa iindikator, sub indicator,  parameter  dan  hipotesis  yang  bisa  dipakai  oleh  dalam  menetapkan  asuransi sistemik, antara lain:
Tabel 3. Perumusan model penelitian Indikator Bobot Indikator Sub Indikator Bobot Sub Indikator Individual Indikator Ukuran Asuransi (SIZE) 40% Total Aset 50% Aset Total Liabilitas 50% Liabilitas Keterkaitan dengan  Sistem Keuangan (INTERCONE CTEDNES) 35% Aset  pada  sektor jasa  keuangan  atau melalui  sektor  jasa keuangan 30% Deposito, Sertifikat Deposito, Saham, Reksadana,  EBA,  DIRE, REPO, Executing, Tagihan Investasi, Tagihan  Hasil  Investasi, Obligasi,  MTN,  SBN, Surat berharga lainnya Liabilitas kepada Sektor Jasa Keuangan 30% Cadangan  Teknis  sektor Finansial Reasuransi 30% Aset Reasuransi Kepemilikan  saham oleh LJK lokal 10% Kepemilikan  saham  oleh LJK lokal Kompleksitas Kegiatan Usaha (COMPLEXI TY) 25% Liabilitas selain liabilitas kepada pemegang  polis  dan pendapatan lain selain pendapatan asuransi 33% Utang  Komisi,  Utang Pajak, Biaya yang Masih Harus  Dibayar,  Utang Lain,  dan  Pendapatan
Komprehensif
Indikator Bobot Indikator Sub Indikator Bobot Sub Indikator Individual Indikator Jumlah Kantor Cabang 33% Jumlah Kantor Cabang Ketergantian  Peran suatu Asuransi 33% Premi  dari  lini  usaha yang  dijual  oleh  <20% jumlah perusahaan SOLVENCY 100% Risk  Based  Capital (RBC) 100% (Aset yang diperkenankan - Liabilitas)/Modal Minimum Berbasis Risiko PROFITABIL ITY 100% Return  on  Equity (ROE) 100% Laba bersih/Total Modal LIQUIDITY_ RISK 100% Liquidity Risk 100% Ketidakseimbangan antara proyeksi arus Aset dan Liabilitas
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  bersumber  dari  Otoritas  Jasa  Keuangan, dengan variable yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Size, antara  lain  dihitung  menggunakan  sub-indikator  sebagai  berikut:  total  asset, revenues, liabilities dan premi.
2. Interconnectedness dengan sistem keuangan, antara lain dihitung menggunakan sub- indikator sebagai berikut: aset di sektor jasa keuangan berupa tagihan atau penempatan pada  lembaga  jasa  keuangan;  kewajiban  keuangan  pada  lembaga  jasa  keuangan; dan/atau nilai tercatat efek bersifat utang yang diterbitkan.
3. Substitutability ,  bisa  meliputi:  Premiums  for  specific  business  lines  seperti  MTA Insurance, export credit, and mortgage insurance.
4. Complexity antara lain dihitung menggunakan sub-indikator sebagai berikut: jumlah polis, jumlah kantor cabang, transaksi instrumen derivative.
5. Solvency perusahaan asuransi dilambangkan oleh Risk Based Capital (RBC) adalah suatu ukuran yang menginformasikan tingkat keamanan financial atau kesehatan suatu perusahaan asuransi. Semakin besar rasio kesehatan RBC perusahaan asuransi, maka semakin sehat kondisi financial perusahaan tersebut.
6. Profitability dilambangkan oleh ROE perusahaan asuransi.
7. Liquidity  Risk melambangkan  ketidakseimbangan  antara  proyeksi  arus  Aset  dan Liabilitas
Periode penelitian yang digunakan dimulai pada tahun 2017 sampai dengan 2021 (5 tahun). Hal ini dikarenakan, berdasarkan hasil in depth interview dengan pegawai Otoritas Jasa  Keuangan,  diketahui  Otoritas  Jasa  Keuangan  baru  mengadopsi  model  pengukuran risiko  sistemik  pada  perusahaan  asuransi  2019  sehingga  model  penelitian  ini  bercermin pada periode tesebut ditambahkan sampai dengan 5 tahun untuk kebutuhan penelitian.

## Hipotesa Hubungan antar Variabel Independen dengan Variabel dependen
Penelitian ini memiliki sejumlah hipotesa. Pertama, Solvency perusahaan asuransi berpengaruh  dalam  penentuan  skor  sistemik  industri  asuransi.  Kedua,  Profitability perusahaan asuransi berpengaruh pada perusahaan asuransi berpengaruh dalam penentuan
skor  sistemik  industri  asuransi.  Ketiga, Liquidity  Risk perusahaan  asuransi  berpengaruh pada perusahaan asuransi berpengaruh dalam penentuan skor sistemik industri asuransi. dengan demikian hipotesis penelitian yang dibangun:
H1:  Solvency  perusahaan  asuransi  berpengaruh  dalam  penentuan  skor  sistemik  industri asuransi
H2: Profitability perusahaan asuransi berpengaruh dalam penentuan skor sistemik industri asuransi
H3: Liquidity  Risk perusahaan  asuransi  berpengaruh  dalam  penentuan  skor  sistemik industri asuransi
Penelitian ini menggunakan metode tinjauan literatur dan pengujian empiris dimana informasi yang didapatkan bersumber pada penelitian, publikasi, dan informasi yang sudah dipublikasikan  oleh  otoritas  keuangan  dan  asuransi  suatu  yurisdiksi  atau  lembaga internasional, jurnal yang sudah peer-reviewed, dan data lain seperti peraturan perundang- undangan. Penelitian kualitatif ini dilakukan terhadap setidaknya 10 yurisdiksi termasuk Indonesia yakni Uni Eropa, Inggris, Amerika Serikat, Republik Rakyat Tiongkok (RRT), Singapura, Jepang, India, Rusia, dan Afrika Selatan (Rusconi, 2020).
Keterbatasan penelitian ini salah satunya adalah karena belum lazimnya penerapan asuransi sistemik secara domestik, sehingga rujukan yang ada relatif terbatas. Rujukan lain untuk memperkaya penelitian ini juga peneliti dapatkan dari inisiatif pengembangan  alat ukur  lembaga  jasa  keuangan  sistemik,  termasuk  yang  dikembangkan  oleh  National University of Singapore (NUS).
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  data  panel  yaitu  data  yang  memiliki jumlah crosssection dan jumlah time series (Tanjung, Syafii, Tarigan, & Harahap, 2022). Data dikumpulkan dalam suatu rentang waktu terhadap banyak individu.
Data panel memiliki beberapa kelebihan yaitu (i) kombinasi observasi time series dan  cross  section  membuat  data  panel  memberikan  data  yang  lebih  informatif,  lebih bervariasi dan kolinieritas lebih kecil antara variabel-variabel serta lebih efisien, (ii) data panel lebih cocok untuk mempelajari dinamika perubahan, dengan melihat hasil observasi dari cross section, (iii) dampak yang secara sederhana tidak dapat dilihat pada data cross section murni maupun time series murni bisa dideteksi dengan data panel, (iv) data panel dapat memudahkan untuk mempelajari model perilaku yang rumit dan juga membuat data menjadi berjumlah ribuan unit (Fahmi, Ariska, Siswantoro, & Dwiarsyah, 2023).
Terdapat 3 pilihan pendekatan untuk menguji dengan panel data. Pertama, metode Common-Constant (Pooled Ordinary Least Square/PLS). Pada model ini digabungkan data cross section dan data time series, selanjutnya digunakan metode Ordinary Least Square (OLS)  pada  data  tersebut.  Pendekatan  ini  paling  sederhana  tetapi  tidak  dapat  dilihat perbedaan antar individu dan perbedaan antar waktu karena intercept dan slope dari model sama.
Kedua, Metode Fixed Effect (Fixed Effect Model/FEM). Pada pendekatan ini, model panel  data  memiliki  intercept  yang  mungkin  berubah-rubah  atau  berbeda  untuk  setiap individu. Nilai intercept ini tetap atau setiap unit cross section bersifat tetap secara time series.  Pada  pendekatan  ini,  terdapat  beberapa  kemungkinan  persamaan  regresi yaitu  (i) intercept  dan  slope  dari  koefisien  tetap  atau  konstan  sepanjang  waktu  dan  error  term menangkap perbedaan-perbedaan sepanjang waktu dan individu, (ii) slope dari koefisien konstan  tetapi  intersep  individual  bervariasi,  (iii)  slope  dari  koefisien  konstan  tetapi intercept bervariasi berdasarkan individu maupun waktu, (iv) seluruh koefisien bervariasi
pada individual, dan (v) intercept dan slope dari koefisien berbeda pada individu maupun waktu.
Ketiga, Metode Random Effect (Random Effect Model/REM).  Dalam pendekatan ini  perbedaan  antar  waktu  dan  antar  individu  diakomodasi  melalui  error.  Error  dalam pendekatan  ini  terbagi  menjadi  error  untuk  individu,  error  komponen  waktu,  dan  error gabungan.  Sehingga  intercept  merepresentasikan  nilai  rata-rata  dari  seluruh  individu. Penelitian ini menggunakan  Generalized  Least  Square  (GLS).  Keuntungan  REM  adalah hal  derajat  kebebasannya  tidak  perlu  dilakukan  estimasi  terhadap  intersep  (Ananda  & Zuhdi, 2023).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  merumuskan  permodelan  pada  penielitian  ini,  dilakukan  treatment  untuk normalisasi  data  dikarenakan  satuan  antar  sub  variable  berbeda,  sehingga  dilakukan transformasi Laogaritma Natural, selain itu terdapat beberapa record data dengan satuan nihil, nol, dan N/A.

## Pemilihan Uji Panel Model Uji Chow
Pengujian ini meregresikan data dengan menggunakan model common effect dan fixed effect dengan menggunakan softare Eviews 9 untuk membuat hipotesis yang diuji kemudian  (Fahlevi,  Wardani,  Hartanti,  &  Nadzifa,  2023).  Hipotesis  yang  dibuat  adalah sebagai berikut:
H0: β1 = 0 {maka digunakan model common effect} Ha: β1 ≠ 0 {maka digunakan model fixed effect}
Pengambilan kesimpulan Uji Chow adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai Probability F > 0,05 artinya H0 diterima; maka model common effect.
b. Jika nilai Probability F < 0,05 artinya H0 ditolak; maka model fixed effect, dilanjut dengan uji hausman.
Keputusannya,  apabila  nilai  prob  kurang  dari  0,05  (tingkat  signifikansi)  maka model yang sesuai adalah fixed effect model.

## Uji Hausman
Pengujian  ini  meregresikan  data  dengan  menggunakan  model  random  effect dengan  fixed  effect  dengan  menggunakan  sofware  Eviews  9nuntuk  membuat  hipotesis yang diuji kemudian. Hipotesis yang dibuat adalah sebagai berikut: H0 : β1 = 0 {maka digunakan model random effect} Ha : β1 ≠ 0 {maka digunakan model fixed effect}
Pengambilan kesimpulan Uji Hausman adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai probability Chi-Square > 0,05, maka H0 diterima, yang artinya model random effect.
b. Jika nilai probability Chi-Square < 0,05, maka H0 ditolak, yang artinya model fixed effect.
Berdasarkan gambar di atas dapat dilihat nilai prob adalah 0.0007 atau memiliki nilai yang lebih kecil dari tingkat signifikansi alpha 5%. Dengan demikian dapat dikatakan tolak H0 atau model terbaik adalah Fixed Effect.

## Uji Asumsi Klasik
Uji Asumsi Klasik yang diperlukan dalam model FEM yaitu uji heterokedastisitas dan uji multikolinearitas.

## Multikolinieritas
Pengujian  Multikolinieritas  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  antara  variabel independen memiliki hubungan atau tidak satu sama lainnya. Uji Multikolinieritas perlu dilakukan  karena  jumlah  variabel  independen  dalam  penelitian  ini  berjumlah  lebih  dari satu.
LN_LIQUIDITY_RISK PROFITABILITY SOLVENCY LN_LIQUIDITY_RISK 1 0.115 -0.096 PROFITABILITY 0.115 1 0.007 SOLVENCY -0.096 0.007 1

## Hasil Uji Multikolinieritas
Berdasarkan tabel korelasi antar variabel independen di atas dapat dilihat bahwa tidak  ada  nilai  korelasi  yang  tinggi  antar  variabel  independen  sehingga  dapat  dikatakan bahwa  data  tidak  terdapat  multikolinearitas.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model regresi tidak terdapat Multikolinieritas.

## Heteroskedastisitas
Uji  Heteroskedastisitas  digunakan  untuk  menguji  apakah  dalam  suatu  model regresi terdapat kesamaan atau ketidaksamaan varians antara pengamatan yang satu dengan pengamatan yang lainnya (Sholihah, Aditiya, Evani, & Maghfiroh, 2023). Uji statistik yang digunakan adalah dengan Uji Park melalui regresi nilai kuadrat residual dengan variabel independennya. Nilai sig dibandingkan dengan 0.05. hasil statistik dapat dilihat di bawah:
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas melalui uji Park, dapat dlihat bahwa seluruh variabel independen memiliki nilai p-value lebih besar dari alpha 0.05, dengan demikian dapat dikatakan bahwa asumsi heterokedastisitas terpenuhi pada model ini.

## Analisis Regresi Panel

## Uji Simultan
Uji  statistik  F  bertujuan  untuk  menguji  apakah  semua  variabel  independen secara  bersama-sama  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  variabel dependennya.  Dari gambar diatas hasil dari uji F diketahui sebesar 957,82 dengan nilai signifikansi  lebih  kecil  dari  0,05  (0,000  <  0,05).  Ini  menunjukan  bahwa  keberadaan variabel  Liquidity_Risk,  Profitability  dan  Solvency  secara  bersama-sama  memiliki berpengaruh signifikan terhadap variabel Skor Sitemik

## Uji Parsial
Untuk menguji hipotesa dilakukan pengujian secara parsial. Uji t dilakukan untuk mengetahui  signifikansi  dari  pengaruh  masing-masing  variabel  independen  terhadap variabel dependennya.  Dasar pengambilan keputusan adalah :
a. Jika Sig < α 0,05 maka Ha diterima, Ho ditolak
b. Jika Sig > α 0,05 maka Ha ditolak, Ho diterima
Interpretasi Model
1) Nilai  Koefisien  Liquidity_Risk  bernilai  positif,  kemudian  nilai  p-valuenya  0,0067. Nilai  p-value  kurang  dari  0,05,  artinya  variabel Liquidity  Risk positif  berpengaruh signifikan terhadap variabel Skor Sistemik
2) Nilai Koefisien Profitability bernilai negatif, kemudian nilai p-valuenya 0,8917. Nilai p-value lebih besar dari 0,05, artinya variabel Profitability tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Skor Sitemik
3) Nilai Koefisien Solvency bernilai negatif, kemudian nilai p-valuenya 0,0094. Nilai p- value lebih kecil dari 0,05, artinya variabel Solvency berpengaruh signifikan terhadap variabel Skor Sistemik.

## Uji R squared
Pengujian  koefisien  determinasi  dilakukan  dengan  melihat  besarnya  nilai  R2. Koefisien  determinasi  (R  square)  menunjukkan  seberapa  besar  variabel  independen menjelaskan variabel dependennya.
Nilai R square adalah nol sampai dengan satu. Nilai Adj.R² yang ditunjukan pada gambar di atas adalah 99,6%, artinya variabel Skor Sistemik dipengaruhi variable Liquidity Risk , Profitabilitye, dan Solvency sebesar 99,6%, sedangkan sisanya 0,4% dipengaruhi oleh faktor lain di luar variabel bebas tersebut.

## Pengaruh Solvency terhadap Skor Sistemik
Berdasarkan  hasil  pengujian  sebelumnya,  diketahui  bahwa  nilai  koefisien Solvency bernilai negatif, kemudian nilai p-valuenya 0,000. Nilai p-value lebih kecil dari 0,05, artinya variabel Solvency berpengaruh signifikan terhadap variabel Skor Sistemik. Namun demikian nilai negative dalam variable solvency perusahaan asuransi menunjukan apabila nilai Solvency yang diwakili oleh RBC semakin baik, maka perusahaan asuransi tersebut  tidak  berdampak  sistemik  pada  perusahaan  asuransi  lainnya  apabila  suatu  saat terjadi gagal bayar.
Dari pandangan teoritis, Solvency perusahaan yang diwakili oleh RBC merupakan salah satu indikator kesehatan keuangan perusahaan asuransi untuk mendefiniskan sebagai kemampuan  membayar  kewajiban  jangka  panjang  perusahaan  asuransi,  termasuk  klaim. Namun  RBC  bukan  satu-satunya  variable  kunci  untuk  mengukur  solvency.    Tujuan
perhitungan dari RBC di dalam laporan keuangan, untuk memberikan sinyal perusahaan tersebut terjamin dan sehat atau sebaliknya. Risk Based Capital yang baik, dapat digunakan sebagai alat promosi untuk menarik nasabah untuk membeli sebuah polis. Sebaliknya, Risk Based  Capital  yang  jauh  di  batas  minimum  akan  memberikan  signal  bahwa  perusahaan akan mengalami kebangkrutan. (Agustiranda, Yuliani & Bakar, 2019).
Sejalan  dengan  berbagai  penelitian,  RBC  erat  kaitannya  dengan  rasio  Early Warning  System  (EWS)  dan  rasio-rasio  lain  yang  biasa  digunakan  dalam  EWS  (Rasio Likuiditas, Rasio Retensi Sendiri, Rasio Beban, Ukuran Perusahaan) telah tercover dalam RBC sehingga RBS merupakan metode pengukuran yang dianggap efektif untuk menilai solvency perusahaan asuransi.
Berdasarkan  hasil  benchmarking,  perhitungan  solvency  dengan  mengandalkan nilai RBC bukan merupakan satu-satunya cara, dalam yuridiksi lain saat ini telah banyak mengkaji  cara  perhitungan  solvency  berdasarkan  risiko  seperti  misalnya  metode perhitungan Solvency II yang banyak di adopsi oleh negara-negara Uni Eropa, tidak jauh berbeda dengan RBC, Solvency II menilai solvency suatu perusahaan asuransi dari 3 pilar, yaitu Financial Requirement, Governance & Supervision, dan Reporting & Disclosure.
Dalam beberapa yuridiksi, konsekuensi dari solvency adalah penambahan capital adequacy, kajian yang dilakukan European Insurance and Occupational Pensions Authority (EIOPA,  2019)  menjelaskan  bahwa  kebijakan  untuk  memitigasi  risiko  sistemik  akan bergantung  ke  sumber  risiko  sistemiknya.  Lebih  lanjut  studi  ini  menguraikan  bahwa kebijakan capital surcharge dapat diambil jika sumber risiko sistemiknya adalah:
a. Memburuknya posisi solvency ratio yang dapat mendorong terjadinya kegagalan GSIIs dan DSIIs atau terjadinya kegagalan secara kolektif pada institusi yang non-sistemik karena eksposur kepada shock.
b. Keterlibatan dalam aktivitas dan produk tertentu
c. Akuisisi  risiko  yang  berlebihan  pada  perusahaan  asuransi  (misalnya fokus mencari yield dan masalah “too big too fail’)
d. Eksposur  yang  berlebihan  pada  liabilitas  (misalnya  sebagai  hasil  dari  dinamika persaingan) Namun demikian EIOPA juga menekankan bahwa capital surcharge sulit dioperasionalisasikan  untuk  memitigasi  risiko  sistemik  karena:  sulit  menentukan besarannya,  sulit  diintegrasikan  kepada  Solvency  II,  dan  perlunya  konsisten  dengan perkembangan global (EIOPA, 2019).

## Pengaruh Profitability terhadap Skor Sistemik
Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa nilai koefisien Profitability bernilai negatif,  kemudian  nilai  p-valuenya  0,1712.  Nilai  p-value  lebih  besar  dari  0,05,  artinya variabel Profitability tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel Skor Sitemik. Hal ini bisa jadi dikarenakan pada peusahaan asuransi, rasio pofitabilitas digunakan sebagai buffer untuk petanggungan risiko asuransi, selain itu rasio pofitabilitas juga digunakan sebagai pengurang going-concern perusahaan asuransi. Sehingga profitability kurang cocok untuk digunakan sebagai pengukuran Skor Sistemik.
Pengaturan mengenai Ekuitas minimum oleh OJK saat ini antara lain 100M untuk Perusahaan  Asuransi  Jiwa  dan  Perusahaan  Asuransi  Umum,  200M  untuk  Perusahaan Reasuransi,  dan  berdasarkan  data  dimaksud  diketahui bahwa masih terdapat  Perusahaan Asuransi  Jiwa,  Perusahaan  Asuransi  Umum  dan  Perusahaan  Reasuransi  yang  memiliki ekuitas dibawah minimum sebagaimana yang dipersyaratkan oleh OJK. Terkait hal tersebut dan  untuk  mewujudkan  pertumbuhan  industri  asuransi  yang  sehat,  serta  sejalan  dengan semangat penambahan ekuitas, regulator dapat mendorong terjadinya konsolidasi sesama perusahaan  asuransi  dalam  rangka  pemenuhan  modal.    Ekuitas  perusahaan  sangat berpengaruh terhadap kapasitas perusahaan untuk menyerap risiko. Di sisi lain, eksposure risiko  yang  dihadapi  perusahaan  asuransi  dan  perusahaan  reasuransi  sangat  dipengaruhi oleh  jenis  produk  atau  kegiatan  usaha  yang  diselenggarakan  perusahaan.  Untuk  itu diperlukan pengaturan mengenai jenis kegiatan yang dapat dilakukan perusahaan dengan mempertimbangkan kapasitas kelembagaan yang dimiliki oleh perusahaan.

## Pengaruh Liquidity Risk terhadap Skor Sistemik
Berdasarkan  hasil  pengujian  diketahui  bahwa  nilai  koefisien  Liquidity_Risk bernilai positif, kemudian nilai p-valuenya 0,000. Nilai p-value kurang dari 0,05, artinya variabel Liquidity Risk positif berpengaruh signifikan terhadap variabel Skor Sistemik. Sehingga bisa di artikan bahwa Liquidity Risk dapat menjadi salah satu variable yang di gunakan dalam penentuan Skor Sistemik perusahaan asuransi. hal ini dikarenakan Liquidity  Risk juga  digunakan  dalam  pengukuran  Asset  liability  management  (ALMA) yang  dipakai  untuk  mengelola  risiko  jangka  panjang  untuk  memastikan  apakah  suatu perusahaan  asuransi  memiliki  dana  yang  cukup  untuk  memenuhi  kewajiban,  menjaga likuiditas dan going concern perusahaan asuransi.
Merujuk  pada  perlakuan  di  industri  Perbankan,  untuk  menjaga  likuiditas perusahaan  asuransi,  maka  perusahaan  asuransi  yang  dikateorikan  sebagai  sistemik, diminta  untuk  menambah  modal  disetor  (capital  surcharge)  untuk  menjaga  likuiditas perusahaanya.  Secara  umum  capital  surcharge  bertujuan  untuk  menciptakan  penyangga tambahan untuk menahan guncangan di perusahaan asuransi, dalam rangka menghindari penurunan posisi solvabilitas yang berpotensi menyebabkan kegagalan asuransi  (van der Heide, 2023); (EIOPA, 2019). Modal pada perusahaan asuransi tidak berfungsi dengan cara yang  sama  seperti  di  Bank  (Imroatul  Hasanah,  Wulansari,  Yolandari,  &  Ajurni,  2023;
Uswatun Hasanah, 2019) Oleh karena itu, capital surcharge dinilai tidak mengendalikan risiko sistemik. Jika  Perusahaan  Asuransi  ingin mengendalikan risiko  sistemik alternatif kebijakan yang dapat dilakukan adalah:
a. Mengatur dan membatasi aktivitas non-asuransi, mencermati terutama kegiatan yang memerlukan leverage dan maturity transformation.
b. Mengawasi apakah produk asuransi dikelola secara benar dan apakah risiko dibatasi secara tepat
c. Memastikan  derivatif  yang  digunakan  untuk  lindung  nilai  dijamin  secara  memadai untuk menghindari keterkaitan risiko jika pihak mitra mengalami kegagalan
d. Mengelola  neraca  keuangan  seperti  pinjaman  sekuritas,  membatasi  volumenya  pada jumlah yang dapat ditoleransi oleh neraca keuangan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan  analisis  yang  telah  dilakukan  terdapat kesimpulan  yaitu  variable  Solvency  berpengaruh  negative  dan  signifikan  terhadap  skor sistemik  sehingga  Solvency  dapat  digunakan  sebagai  sebagai  tambahan  indicator  dalam penetuan skor sistemik D-SII di Indonesia,variabel Liquidity Risk berpengaruh positif dan signifikan  terhadap  skor  sistemik  sehingga Liquidity  Risk dapat  digunakan  sebagai tambahan  indicator  dalam  penetuan  skor  sistemik  D-SII  di  Indonesia  dan  variabel Profitabilitas  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  skor  sistemik,  hal  ini  bisa  jadi dikarenakan  adanya  keterbatasan  penelitian  dimana  itu  periode  penelitian  yang  relative sebentar (5 tahun), sehingga signifikansi dari kedua variable tersebut masih negative.

## DAFTAR PUSTAKA
Ananda,  Gadis  Ditya,  &  Zuhdi,  Ramzi  A.  (2023).  Analisis  Pengaruh  Non-Performing Financing, Beban Operasional Pendapatan Operasional, Capital Adequacy Ratio, Dan Financing  To  Deposit  Ratio  Terhadap  Profitabilitas  Pada  13  Bank  Umum  Syariah Periode  2013-2017. Journal  Of  Accounting,  Management  And  Islamic  Economics , 1 (1), 309–326.
Arif,  Fithra  Ziaurrahman.  (2021). Analisis  Kewenangan  Pengawasan  Otoritas  Jasa Keuangan  Terhadap  Tingkat  Kesehatan  Bank  Aceh  Syari’ah  (Ditinjau  Menurut Perspektif Hukum Islam) . UPT. Perpustakaan.
Chaira, Cut Niswatul. (2020). Konsep Mata Uang Dalam Ekonomi Islam (Analisis Bitcoin Sebagai Mata Uang Virtual). UIN Ar-Raniry.
Dangnga,  Muhammad  Taslim,  &  Haeruddin,  M.  (2018). Kinerja  keuangan  perbankan: Upaya untuk menciptakan sistem perbankan yang sehat . CV. Nur Lina.
Fahlevi, Ali Riza, Wardani, Tiara, Hartanti, Arifika Sekaringtias, & Nadzifa, Alya Azka. (2023).  Pengaruh  Kepemilikan  Asing,  Kepemilikan  Publik,  dan  BOPO  Terhadap Kinerja Keuangan (Studi pada Perusahaan Perbankan Umum Swasta Nasional Devisa yang Terdaftar di BEI pada periode 2018-2021). Jurnal Publikasi Sistem Informasi Dan Manajemen Bisnis , 2 (1), 199–213.
Fahmi,  Pakri,  Ariska,  Fitri,  Siswantoro,  Ariel,  &  Dwiarsyah,  Teguh.  (2023).  Analisis Pengaruh Inflasi, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan Pertumbuhan Ekonomi
terhadap Pengangguran Di Pulau Sumatera. Jurnal Alwatzikhoebillah: Kajian Islam,
Pendidikan, Ekonomi, Humaniora , 9 (2), 486–493.
Hasanah, Imroatul, Wulansari, Novilia, Yolandari, Nur Aini Riski, & Ajurni, Firly. (2023).
Peran Otoritas Jasa Keuangan Dalam Melindungi Pemegang Polis Asuransi Akibat Pailitnya Perusahaan Asuransi. Perkara: Jurnal Ilmu Hukum Dan Politik , 1 (4), 278–
288.
Hasanah, Uswatun. (2019). Instrumen Investasi Dalam Perusahaan Asuransi Syariah. Az- Zarqa’: Jurnal Hukum Bisnis Islam , 11 (2).
Keuangan, Otoritas Jasa. (2017). Otoritas Jasa Keuangan. Salinan Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor , 65 .
Lichaba, Mamofana Florina. (2023). The Designation And Stringent Prudential Regulation Of Systemically Important Banks In South Africa . University Of Pretoria. Mahardika,  Ida  Made.  (2024). Analisis  Perubahan  Strategi  PT.  Bank  KB  Bukopin,  Tbk Sebagai Dampak Masuknya KB Kookmin Bank (KBFG) Sebagai Pemegang Saham Pengendali . Universitas Hasanuddin.
Rafi  Eka,  Candra.  (2023). Pengaruh  Intellectual  Capital,  Ukuran  Perusahaan,  Early Warning  System,  Dan  Risk  Based  Capital  Terhadap  Profitabilitas  (Studi  Empiris Perusahaan Asuransi Yang Terdaftar Di Bei 2017-2021) .
Rusconi,  Rob.  (2020).  The  contribution  of  South  Africa’s  insurers  to  systemic  risk: thoughts for policymakers. South African Actuarial Journal , 20 (1), 149–210. Sholihah, Siti Mar’atush, Aditiya, Nanda Yoga, Evani, Elsa Saphira, & Maghfiroh, Siti. (2023).  Konsep  Uji  Asumsi  Klasik  Pada  Regresi  Linier  Berganda. Jurnal  Riset Akuntansi Soedirman , 2 (2), 102–110.
Situngkir,  Tiar  Lina,  Santoso,  Wahyu,  Ananda,  Elfrida  Putri,  Syafarani,  Indah  Nadya,
Anugrah,  Muhamad  Yakub,  Sukma,  Indah  Permata,  Ardika,  Nur  Fajli  Septa, Nuramaliah, Puput, & Rumah, Penerbit Pustaka. (2020). Bank dan Institusi Keuangan Non Bank . Penerbit Pustaka Rumah C1nta.
Tanjung,  Ahmad  Albar,  Syafii,  M.,  Tarigan,  Sufhia  Br,  &  Harahap,  Widya  Gustriani. (2022).  Analisis  Pengaruh  Ekonomi  Digital  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di Indonesia:  Model  Data  Panel. Ekonomi,  Keuangan,  Investasi  Dan  Syariah (EKUITAS) , 4 (2), 567–575.
Trapanese,  Maurizio,  Bellacci,  Sabrina,  Bofondi,  Marcello,  De  Martino,  Giuseppe,
Laviola,  Sebastiano,  &  Vacca,  Valerio  Paolo.  (2023).  The  interplay  between  large banks’  prudential  and  resolution  frameworks:  do  we  need  further  improvements? Bank of Italy Occasional Paper , (807).
van  der  Heide,  Arjen  W.  (2023).  Talk  the  talk  and  walk  the  walk?  European  insurance capital regulation and the financial vocabulary of motive. Socio-Economic Review , 21 (3), 1579–1599.
Zulhilmi, Muhammad. (2017). Krisis Keuangan Eurozone: Studi Ekonomi Dan Perbankan Islam. Media  Syari’ah:  Wahana  Kajian  Hukum  Islam  Dan  Pranata  Sosial , 15 (2), 191–202.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.