PEMILIHAN JENIS ASURANSI BERDASARKAN DEMOGRAFI CALON PEMEGANG POLIS DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Lailatul Mabadi Chaira, Nurul Hidayat, Inu Laksito Wibowo, Imam Mukhlash

Abstract


Asuransi merupakan salah satu cara untuk memproteksi diri di masa depan. Saat ini, perusahaann asuransi berlomba-lomba untuk menawarkan produk asuransi yang menjanjikan. Dalam rangka bersaing dengan kompetitor lainnya dan demi memenuhi kebutuhan nasabahnya, perusahaan asuransi memerlukan startegi bisnis yang bijak dan tepat agar produknya mendapat respon positif dari calon nasabah. Salah satu permasalahan dalam bidang asuransi adalah bagaimana menentukan jenis asuransi yang tepat untuk calon nasabah. Pada paper ini, dibahas tentang bagaimana menetukan jenis asuransi yang tepat menggunakan task dalam data mining untuk menggali informasi yang berkaitan dengan kebutuhan produk asuransi bagi calon nasabah. Metode yang digunakan untuk klasifikasi adalah Naïve Bayes Classifier. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode NBC mampu mengklasifikasi record dengan tingkat kinerja tertinggi sebesar 94.12% ketika proporsi pembagian data latih 90% dan data uji sebesar 10%. Karena kinerja sistem yang dihasilkan dapat dikatakan baik, sistem dianggap kredibel untuk merekomendasikan produk asuransi kepada calon nasabah

Keywords


Asuransi; Data Mining; Klasifikasi; Naïve Bayes Classifier

Full Text:

PDF

References


Bakar, A. A., Othman, Z., Yusoff M. S. N. M., & Ismail, R, “Development of Knowlege Model for Insurance Product Decision using the Associative Classifacation Approach.,” in 10th International on Intelegent System Design and Application, Malaysia(2010) .

Xing, B., Jian, L., & Feng-wen, H, “The Application of Improved BP Algorithm in Customer Classification of Life Insurance,” in 16th International Conference on Management Science & Engineering. China.(2009).

Karatabak, M., “A New Classifier for Breast Cancer Detection Based on Naïve Bayes Classifier,” Measurement, Vol. 72. (2015) 32-36.

Kusrini & Luthfi, E. T., Algoritma Data Mining, Andi Offset,Yogyakarta (2009).

Kusumadewi, S, “Klasifikasi Status Gizi Menggunakan Naïve Bayes Classification”, Communication and Information Technology Journal., Vol: 3 (2009) 6-11.

Han, J., & Kamber, M, Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd Edition. Morgan Kauffman Publisher, San Fransisco (2012).

Bustami, B. Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi. TECHSI. Jurnal Penelitian Teknik Informatika, Vol: 3 No. 2 (2013) 127-146.

Saptano R., Wiranto, Suryono W. D. Sistem Klasifikasi Keluhan Di UPT TIK UNS Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi. Yogyakarta. (Maret 2016).




DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j1829605X.v13i2.1931

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Jumlah Kunjungan:

Creative Commons License
Limits: Journal Mathematics and its Aplications by Pusat Publikasi Ilmiah LPPM Institut Teknologi Sepuluh Nopember is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at https://iptek.its.ac.id/index.php/limits.