Prediksi Jumlah Kasus Klaim Indemnity Dengan Menggunakan Algoritma Regresi Linear Pada Asuransi Mandiri Inhealth

  • Qori yumansyah Qori * Mail Univesitas Pelita Bangsa, Indonesia
  • Ahmad Turmudi Zy Universitas Pelita Bangsa, Indonesia
  • Muhamad Fatchan Universitas Pelita Bangsa, Indonesia
Keywords: Regrensi Linear, Asuransi Kesehatan, Prediksi, Data Mining, Kesehatan

Abstract

Insurance is a type of financial institution that aims to provide guarantees to customers against risks that may occur in the future. In this study, by utilizing some data on indemnity claim cases on inhealth insurance through a prediction method approach and can be applied in analyzing data to make predictions of future insurance data based on the level of need. The prediction process of a simple Linear Regression algorithm can be implemented where the results also provide new insights for the prediction needs of claim data. Tests using rapidminer produce performance that is relevant to the scenario being modeled. The simple Linear Regression equation model after comparing the results of calculations manually and also with the Rapid Miner application generally shows the same data. The RMSE value is also obtained when evaluating the performance of the applied model, with an RMSE value of 0.273 with a standard deviation of +- 0.0.

References

D. Fithaloka, M. A. Budiman, and D. Rachmawati, “Perbandingan Algoritma Greedy dan Hill Climbing Untuk Menentukan Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama ( FKTP ) Terdekat Bagi Peserta BPJS Kesehatan,” vol. 1, no. 2, pp. 13–24, 2017.

S. S. Helma, R. R. R, and E. Normala, “Clustering pada Data Fasilitas Pelayanan Kesehatan Kota Pekanbaru Menggunakan Algoritma K - Means,” no. November, pp. 131–137, 2019.

J. Informasi, J. Wandana, and S. Defit, “Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Pengguna Layanan BPJS Kesehatan Menggunakan Metode K-Means,” vol. 2, pp. 4–9, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i4.73.

G. R. P, A. P. Windarto, E. Irawan, and W. Saputra, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4 . 5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pasien BPJS,” vol. 2, pp. 376–385, 2020.

G. widi N. Dicky Nofriansyah, Algoritma Data Mining Dan pengujian. Yogyakarta: Cv Budi Utama, 2015.

O. R. Kristyaningrum, A. Setiawan, and L. R. Sasongko, “ANALISIS PENGELOMPOKAN K-MEANS UNTUK DATA BIVARIAT LAJU KUNJUNGAN DAN RASIO RUJUKAN ( Studi Data pada Seluruh Fasilitas Kesehatan Tingkat I di BPJS Kesehatan Surakarta ),” vol. 2, no. 1, 2018.

J. Tamaela, E. Sediyono, and A. Setiawan, “Implementasi Metode Association Rule untuk Menganalisis Data Twitter tentang Badan Penyelenggara Jaminan Sosial dengan Algoritma Frequent Pattern - Growth,” vol. 01, pp. 25–33, 2018.

H. W. Herwanto, T. Widiyaningtyas, and P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 4, p. 364, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i4.537.

S. Haryati, A. Sudarsono, and E. (2015) Suryana, “Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.

S. Sitalasari and M. Algoritma, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Kelayakan Pemberian Kartu Indonesia Sehat ( KIS ) Pada Kecamatan,” vol. 1, pp. 323–330, 2019.

R. Mean et al., “Evaluasi dan Validasi Evaluasi.”

Dimensions Badge
Published
2023-09-25
How to Cite
Qori, Q. yumansyah, Turmudi Zy, A., & Fatchan, M. (2023). Prediksi Jumlah Kasus Klaim Indemnity Dengan Menggunakan Algoritma Regresi Linear Pada Asuransi Mandiri Inhealth. Bulletin of Information Technology (BIT), 4(3), 299 - 305. https://doi.org/10.47065/bit.v4i3.733
Section
Articles