Chaira, Lailatul Mabadi (2016) Pemilihan Jenis Asuransi Berdasarkan Demografi Calon Pemegang Polis Dengan Metode Naïve Bayes Classifier. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
1212100036-undergraduate-theses.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview |
Abstract
Proteksi diri, baik jiwa maupun aset berharga, merupakan hal
yang sangat penting untuk kehidupan individu di lingkungan yang
serba beresiko saat ini. Asuransi dapat dijadikan tabungan masa
depan maupun perlindungan diri ketika mengalami sakit kritis,
kecelakaan, atau bahkan kematian. Perusahaan asuransi berlombalomba
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. Oleh karena itu, diperlukan teknik Data Mining
untuk menggali pengetahuan yang berkaitan dengan kebutuhan
produk asuransi bagi calon nasabah, informasi yang dapat
mempengaruhi kebutuhan asuransi sesorang adalah profil
demografinya. Dalam penelitian ini digunakan Metode Naïve
Bayes Classifier yang dinilai baik dalam hal akurasi dan efisiensi
komputasi untuk membangun sebuah model klasifikasi yang akan
dipakai untuk menentukan solusi produk asuransi terbaik bagi
calon pemegang polis berdasarkan ciri demografinya. Hasil uji
coba sistem yang dihasilkan dari 518 record data nasabah, Metode
NBC mampu mengklasifikasi record dengan tingkat kinerja
tertinggi sebesar 94.12%.
===========================================================
Individual protection, physicly or mentally, is very important
for someone living in this risk environment. Insurance is one of
individual investments and protections due to accident, critical
diseases, or death. Insurance company plays a critical role in
providing competitive insurance products that cover flexible
features depend on customer requirements. In order to compete
with other competitors and fulfill the customer needs, the
company needs a wise and proper business strategy to make their
offered products achieve a positive response from potential
customers. Indeed, the insurance company needs a data mining
technique to obtain extra knowledges on the potential customer’s
insurance product requirements. In this research, we proposed
Naïve Bayes Classifier that assessed both in terms of accuracy
and computational efficiency to develop a classification model for
determining the best class solution for prospective insurance
customers based on their demographic’s profiles. The test result
from 518 police holder records, Naïve Bayes Classifier was able
to classifiy the data with the highest accuracy by 94.12 %.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSMa 006.312 Cha p-1 |
| Uncontrolled Keywords: | Asuransi, Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes Classifier. |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA278.55 Cluster analysis |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | EKO BUDI RAHARJO |
| Date Deposited: | 19 Nov 2019 06:40 |
| Last Modified: | 19 Nov 2019 06:40 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/71872 |
Actions (login required)
 |
View Item |