IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA  K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS BISNIS PADA PERUSAHAAN ASURANSI

Ananda Aufa Alya Putri; Sabrina Aulia Rahmah

doi:10.46576/djtechno.v5i1.4537

IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS BISNIS PADA PERUSAHAAN ASURANSI

Ananda Aufa Alya Putri, Sabrina Aulia Rahmah

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining menggunakan algoritma K-Means Clustering dalam menganalisa bisnis perusahaan asuransi. Data mining merupakan metode yang digunakan untuk menggali informasi penting dari sejumlah besar data, sementara algoritma K-Means Clustering adalah salah satu teknik pengelompokan yang efektif untuk menganalisis data numerik. Dalam penelitian ini, data dari perusahaan asuransi dianalisis untuk mengidentifikasi pola-pola penting yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis. Hasil analisis menunjukkan bahwa penggunaan algoritma K-Means Clustering mampu mengelompokkan data pelanggan berdasarkan karakteristik tertentu, seperti umur, jenis kelamin, dan riwayat klaim, sehingga memberikan wawasan berharga bagi perusahaan dalam mengembangkan strategi pemasaran dan layanan yang lebih efektif. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi operasional dan daya saing perusahaan asuransi melalui penerapan teknologi data mining.

Full Text:

PDF

References

Anggraeni, F., & Rahmawati, R. (2020). Penerapan Data Mining pada Perusahaan Asuransi untuk Deteksi Fraud. Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, 7(2), 123-130.

Ardiansyah, R., & Wahyuni, E. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Data Nasabah pada Perusahaan Asuransi. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 12(1), 45-52.

Budiarto, H., & Susanto, Y. (2021). Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering pada Perusahaan Asuransi. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 11(1), 45-52.

Chandra, R., & Wicaksono, S. (2020). Implementasi K-Means Clustering untuk Analisis Risiko pada Asuransi Kesehatan. Jurnal Informatika, 9(3), 67-74.

Dewi, K., & Nugroho, A. (2021). Optimasi Portofolio Produk Asuransi dengan Algoritma K-Means. Jurnal Manajemen dan Teknologi Informasi, 12(1), 90-98.

Fauzi, M., & Yuliani, S. (2022). Strategi Pemasaran pada Perusahaan Asuransi Menggunakan Data Mining. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Digital, 5(2), 203-211.

Handayani, D., & Utami, R. (2020). Pengelompokan Data Nasabah Asuransi Menggunakan K-Means Clustering. Jurnal Penelitian dan Aplikasi Informatika, 8(4), 56-63.

Hidayati, N., & Rahmah, S. A. (2022). Clasterization Of Zeeida Product Sales Using K-Means Method In Medan Distributors. Jurnal Mantik, 6(2), 1685-1692.

Kurniawan, E., & Suryana, D. (2021). Analisis Data Pelanggan Asuransi dengan Metode K-Means. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, 10(2), 110-117.

Kurniawan, F., & Rahayu, S. (2022). Implementasi Algoritma K-Means dalam Mengelompokkan Data Pelanggan Asuransi Jiwa. Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi, 14(4), 88-97.

Mulyadi, H., & Sari, M. (2020). Penerapan K-Means Clustering dalam Segmentasi Pasar Asuransi Jiwa. Jurnal Sains Komputer dan Informatika, 13(1), 72-80.

Pratama, A. D., & Nugroho, A. (2021). Analisis Penggunaan Algoritma K-Means Clustering pada Data Nasabah Asuransi Kendaraan Bermotor. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 7(2), 101-110.

Putra, A., & Wijaya, T. (2022). Deteksi Potensi Fraud pada Klaim Asuransi Menggunakan Data Mining. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 14(3), 147-155.

Rahmawati, D., & Sutanto, B. (2021). Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Analisis Kepuasan Pelanggan Asuransi. Jurnal Riset dan Aplikasi Teknologi Informasi, 13(2), 201-209.

Suryani, D., & Wibisono, A. (2019). Optimalisasi Data Mining dengan K-Means Clustering untuk Segmentasi Produk Asuransi. Jurnal Manajemen dan Bisnis, 11(3), 67-76.

Yuliani, L., & Saputra, H. (2020). Aplikasi Data Mining dengan Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Data Pemegang Polis Asuransi. Jurnal Informatika dan

DOI: https://doi.org/10.46576/djtechno.v5i1.4537