KLASIFIKASI NASABAH ASURANSI JIWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS BACKWARD ELIMINATION

-, BETRISANDI KLASIFIKASI NASABAH ASURANSI JIWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS BACKWARD ELIMINATION. KLASIFIKASI NASABAH ASURANSI JIWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS BACKWARD ELIMINATION.

Preview

PDF - Published Version Download (7Kb) | Preview

Abstract

Data mining adalah teknik yang memanfaatkan data dalam jumlah yang besar untuk memperoleh informasi berharga yang sebelumnya tidak diketahui dan dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan penting. Salah satu informasi yang dapat dihasilkan berupa pengetahuan dalam mengidentifikasi nasabah asuransi jiwa yang lancar dan tidak lancar membayar premi. Premi merupakan pendapatan bagi perusahaan asuransi yang jumlahnya ditentukan dalam suatu persentase atau tarif tertentu dari jumlah yang dipertanggungkan. Pendapatan premi untuk perusahaan asuransi ditentukan oleh jumlah premi yang dibayar oleh nasabah. Pada penelitian ini, penulis berusaha menambang data (data mining) nasabah perusahaan asuransi jiwa untuk mengetahui lancar dan tidak lancarnya nasabah tersebut. Data yang ada dianalisis menggunakan algoritma Naive Bayes berbasis Backward Elimination. Naive Bayes merupakan salah satu metode pada probabilistic reasoning sedangkan Backward Elimination merupakan metode yang dapat menghilangkan variabel yang tidak signifikan dari model polynomial. Algoritma Naive Bayes berbasis Backward Elimination bertujuan untuk melakukan klasifikasi data nasabah asuransi dengan hasil akurasi 86,15% kemudian pola tersebut dapat digunakan oleh perusahaan asuransi dalam pengambilan keputusan menerima atau menolak calon nasabah tersebut.

Actions (login required)