This Author published in this journals
All Journal Prosiding SNATIF
Pattipeilohy, William Frado
Prosiding SNATIF

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PEMODELAN DAN PROTOTIPE SISTEM INFORMASI UNTUK PREDIKSI PEMBAHARUAN POLIS ASURANSI MOBIL MENGGUNAKAN ALGORITMA C.45 Pattipeilohy, William Frado; Wibowo, Arief; Utari, Dyah Retno
Prosiding SNATIF 2017: Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan informatika (BUKU 3)
Publisher : Prosiding SNATIF

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

AbstrakTeknologi data mining sangat berguna untuk membantu perusahaan asuransi menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data mereka. Data mining mengeksplorasi basis data untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, meramalkan tren dan sifat-sifat perilaku bisnis yang sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan, mencari informasi pemrediksi yang mungkin saja terlupakan oleh para pelaku bisnis karena terletak di luar ekspektasi mereka. Analisis yang diotomatisasi yang dilakukan oleh data mining menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis yang dengan cara tradisional memerlukan banyak waktu untuk menjawabnya. Hasil dari sistem adalah menggali informasi dari basis data pelanggan dan transaksi yang dilakuan pelanggan meliputi pembayaran premi asuransi dan maupun proses claim yang terjadi sehingga dapat memprediksi seberapa besar kemungkinan pelanggan tersebut akan melakukan renewal atas polis asuransi mereka. Pada penelitian ini, akan dilakukan analisis klasifikasi untuk menentukan keputusan pembaharuan (renewal) polis pelanggan dengan menggunakan data polis asuransi kendaraan roda empat. Algoritma yang akan digunakan adalah C4.5 untuk kemudian dapat menjadi aturan-aturan untuk menentukan keputusan renewal polis. Dengan algoritma C4.5 yang dievaluasi menggunakan cross validation k=10, menghasilkan confussion matrix dengan tingkat akurasi sebesar 82,14%. Evaluasi menggunakan data baru yang dilakukan dengan Prototipe Sistem Informasi Prediksi yang diimplementasi dari rule C4.5 menghasilkan nilai akurasi 86% dengan error rate 14%. Kata kunci: Algoritma C4.5, Data Mining, Renewal Polis Asuransi