Pemodelan dan Estimasi Probability of Default (PD) Iuran dengan Pendekatan Hidden Markov Model (HMM) (Studi Kasus : Segmen Peserta PBPU Pemda di BPJS Kesehatan)

Abstract

Risiko pembayaran iuran peserta BPJS Kesehatan menjadi tantangan utama dalam menjaga ketersediaan anggaran dan keberlanjutan program jaminan kesehatan nasional. Penundaan pembayaran menjadi penyebab utama tingginya tingkat tunggakan iuran yang menyebabkan terjadinya risiko gagal bayar (default). Ukuran risiko gagal bayar iuran dapat dianalisis melalui pola pembayaran yang tidak selalu teratur dan berpotensi mengarah pada tunggakan kumulatif. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan mengestimasi Probability of Default (PD) pada iuran segmen peserta PBPU Pemda di BPJS Kesehatan menggunakan pendekatan Hidden Markov Model (HMM), dengan data rata-rata tunggakan kumulatif iuran PBPU Pemda per bulan dari seluruh PKS. Model hidden Markov digunakan untuk menggambarkan transisi status perilaku pembayaran iuran mulai dari lancar, menunggak ringan, menunggak sedang, hingga menunggak berat yang tidak dapat diamati secara langsung, guna mengestimasi risiko gagal bayar (default) di masa depan. Pemodelan risiko gagal bayar iuran segmen PBPU Pemda menghasilkan model terbaik yang terdiri dari empat state, di mana masing-masing state menyebar lognormal dengan parameter berbeda. Model terbaik hidden Markov kontinu memberikan estimasi PD untuk akhir tahun ke depan pada tahun 2025 melalui pendekatan matriks probabilitas, berdasarkan masing-masing state dalam bentuk vektor probabilitas, yaitu 0.1236, 0.2189, 0.1267, 0.5307.