Vol 2, No 4, September 2021, Hal 263-270 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Pengelompokan Pembiayaan Nasabah Klaim Asuransi Pengguna Kendaraan Bermotor dengan Metode K-Medoids

## Lulu Aulanda, Agus Perdana Windarto, Harly Okprana
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: Luluaulanda@gmail.com.
Abstrak− Secara  umum  asuransi  adalah  memberikan  pertanggungan  risiko  kepada  penanggung  yaitu  perusahaan  asuransi  untuk jangka waktu dan perjanjian-perjanjian yang telah ditentukan. Asuransi atau pertanggungan adalah  perjanjian antara dua pihak atau lebih,  yang  mana  pihak  penanggung  mengikatkan  diri  kepada  tertanggung,  dengan  menerima  premi  asuransi,  untuk  memberikan penggantian kepada tertanggung karena kerugian, kerusakan atau kehilangan. Metode k-medoids merupakan salah satu dari beberapa metode pengelompokkan di dalam data mining yang merupakan bagian dari partitional clustering . Metode ini menggunakan objek pada kumpulan objek untuk mewakili sebuah cluster . Metode k - medoids clustering dapat diterapkan pada data pembiayaan nasabah klaim  asuransi  pada  pengguna  kendaraan  bermotor,  sehingga  dapat  diketahui  pengelompokkan  pembiayaan  berdasarkan  data tersebut.  Dari  data  pengelompokan  tersebut  dapat  dilihat  karakteristiknya  sehingga  diketahui cluster rendah, cluster sedang  dan cluster tinggi.
Kata Kunci: Metode K-Medoids ; Clustering ; Asuransi; Nasabah
Abstract− In general, insurance is providing risk coverage to the insurer, namely the insurance company for a predetermined period and  agreements.  Insurance  or  coverage  is  an  agreement  between  two  or  more  parties,  in  which  the  insurer  binds  himself  to  the insured,  by  receiving  an  insurance  premium,  to  provide  compensation  to  the  insured  due  to  loss,  damage  or  loss.  The  k-medoids method  is  one  of  several  clustering  methods  in  data  mining  which  is  part  of  partitional  clustering.  This  method  uses  objects  in  a collection of objects to represent a cluster. The k-medoids clustering method can be applied to customer financing data for insurance claims  on  motor  vehicle  users,  so  that  the  financing  grouping  can  be  seen  based  on  these  data.  From  the  grouping  data,  the characteristics can be seen so that it is known that the cluster is low, cluster is medium and cluster is high.
Keywords : K-Medoids Method; Clustering; Insurance; Customer

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan kendaraan bermotor di Indonesia memperlihatkan suatu  pertumbuhan yang cukup pesat seiring dengan perkembangan  industri  otomotif.    Pertumbuhan  laju  kendaraan  bermotor  pribadi  tampaknya  jauh  lebih  menonjol perkembangannya  dibandingkan  dengan  kendaraan  umum  lainnya.  Ini  menunjukan  bahwa  kendaraan  bermotor  bukan hanya  sebagai  kebutuhan  sarana  angkutan  saja,  namun  telah  berkembang  menjadi  kebutuhan  pribadi  seseorang  untuk tujuan  prestise  (harga  diri)  maupun  sebagai  media  seseorang  guna  mengekspresikan  status  sosialnya.  Sehingga kendaraan  bermotor  memiliki  peranan  yang  sama  pentingnya  dengan  kebutuhan-kebutuhan  pokok  hidup  manusia lainnya, seperti sandang, papan, dan pendidikan.
Seiring  dengan  beragam  dan  banyaknya  kendaraan  bermotor  yang  beredar  di  tengah-tengah  masyarakat  telah menimbulkan  semakin  padatnya  kondisi  lalu  lintas  dan  risiko  yang  harus  dihadapi  oleh  manusia  juga  semakin kompleks.  Risiko  yang  mungkin  terjadi  pada  kendaraan  bermotor  seperti  kecelakaan  dan  kehilangan  kendaraan bermotor akibat berbagai sebab. Oleh sebab itu, peningkatan atas kendaraan bermotor dijadikan peluang oleh lembaga pembiayaan begitu pula oleh lembaga asuransi untuk menawarkan produk konsumtif kendaraan bermotor yang banyak dikenal  dengan  pembiayaan  kendaraan  bermotor.  Berbagai  fasilitas  yang  memudahkan,  mulai  dari  proses  pengajuan sampai dengan pengurusan asuransi disediakan oleh lembaga pembiayaan asuransi tersebut (Sari, 2018) . Salah satu perusahaan asuransi yang ada di Siantar adalah PT. Asuransi Central Asia (ACA) yang beralamat di Jl. Merdeka No. 246, Pahlawan Kec. Siantar Timur, Kota Pematang Siantar, Sumatera Utara. PT Asuransi Central Asia (ACA) adalah perusahaan asuransi umum yang telah hadir melayani nasabah sejak 1956. Kini, ACA adalah salah satu perusahaan asuransi  umum terbesar di  Indonesia  yang didukung  oleh Sumber Daya Manusia (SDM) yang berkualitas yang  saat  ini  memiliki  1.585  Karyawan  di  lebih  dari  70  kantor  yang  tersebar  hampir  di  seluruh  wilayah  Indonesia. Secara  umum  asuransi  adalah  memberikan  pertanggungan  risiko  kepada  penanggung  yaitu  perusahaan  asuransi  untuk jangka  waktu  dan  perjanjian-perjanjian  yang  telah  ditentukan.  Bahwa  pada  hakikatnya,  asuransi  bertujuan  untuk menghadapi  risiko  yang  mengancam  kehidupan  manusia,  terutama  risiko  terhadap  kehilangan  atau  kerugian  yang membuat  orang secara sungguh-sungguh memikirkan cara-cara yang paling aman untuk mengatasinya. Dan jika suatu ketika  terjadi  peristiwa  yang  menimbulkan  kerugian,  maka  kepada  tertanggung  akan  dibayarkan  ganti  kerugian  yang besarnya seimbang dengan jumlah asuransinya.
Selama  masa  pembiayaan,  PT.  ACA  memberikan  pelayanan  pembiayaan  kendaraan  bermotor  dengan mengasuransikan  pembiayaannya  dalam  bentuk  yakni  asuransi  kerugian  (kehilangan).  Asuransi  kerugian  yang dipertanggungkan  adalah  dalam  hal  pencurian,  dalam  polis  harus  diperjanjikan  bahwa  kerugian  akibat  pencurian menjamin bila dalam batas waktu  3x24 jam kendaraan tersebut  belum ditemukan. Namun, dalam fakta yang ada, jika terjadi  kerugian  karena  pencurian,  tetapi  asuransi  menolak  membayar  klaim  dengan  alasan  lain  bahwa  kendaraan bermotor  hilang  karena  penggelapan.  Sehingga  banyak  dari  sebagian  masyarakat  merasa  kecewa  atas  keputusan  yang diambil  dari  pihak  lembaga  asuransi.  Dalam  melaksanakan  tugas  nya  PT.  ACA  cabang  Siantar  memiliki  pusat pertanggungjawaban  pada  klaim  asuransi  kendaraan  bermotor.  Dalam  proses  pembiayaan  nya  PT.  ACA  memberikan
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 263-270 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
kemudahan  kepada  para  nasabah  untuk  mengajukan  asuransi  klaimnya  jika  kendaraan  bermotor  yang  telah  di asuransikan  mengalami  kehilangan  ataupun  kecelakaan.  Dalam  pengajuan  klaim  tersebut  nasabah  harus  mengikuti prosedur atau syarat-syarat yang berlaku seperti melengkapi dokumen yang diperlukan.
Berdasarkan  uraian  diatas  banyak  cabang  kecerdasan  buatan  dalam  ilmu  komputer  yang  dapat  membantu menyelesaikan permasalahan tersebut  secara menyeluruh diantaranya sistem pendukung keputusan, sistem pakar, data mining dan lain sebagainya. Beberapa penelitian tentang data mining seperti: (Astria et al. , 2019 ) yang membahas tentang penerapan  k-medoid  pada  rumah  tangga  yang  memiliki  sumber  penerangan  listrik  pln  berdasarkan  provinsi menunjukkan  bahwa  dengan  penggunaan  2 cluster menghasilkan  kelompok  data  dengan  potensi  yang  dimiliki  yaitu cluster 1 yaitu cluster tingkat perilaku memilah sampah tinggi diperoleh 11 provinsi yaitu Aceh, Kep. Bangka Belitung, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Banten, Bali, Nusa Tenggara Barat, dan Sualawesi Utara serta 23 provinsilainnya termasuk dalam cluster tingkat rendah (C2). Penelitian lainnya oleh (Sari et al. , 2019) yang membahas tentang kepuasan mahasiswa terhadap pengajaran dosen dengan metode Naive Bayes, yang mana penelitian tersebut  menggunakan  data  training  sebanyak  100  data  dan  data  testing  sebanyak  5  data.  Dari  ke-5  data  testing tersebutmenyatakan  puas  dan  memiliki  akurasi  sebanyak  92%.    Dari  beberapa  penelitian  tersebut  data  mining merupakan  proses  untuk  menambah  nilai  yang  berupa  informasi  yang  didapatkan  dengan  cara  mengenali  pola  yang penting dari data yang terdapat pada basis data.
Metode k-medoids merupakan  salah  satu  dari  beberapa  metode  pengelompokkan  di  dalam  data  mining yang merupakan  bagian  dari partitional  clustering .  Metode  ini  menggunakan  objek  pada  kumpulan  objek  untuk  mewakili sebuah cluster . “Kelebihan dari metode ini mampu mengatasi kelemahan dari metode k-means yang sensitive terhadap outlier dan hasil proses clustering tidak bergantung pada urutan masuk dataset” (Sundari et al. , 2019) .  Metode k - medoids clustering dapat diterapkan pada data pembiayaan nasabah klaim asuransi pada pengguna kendaraan bermotor, sehingga dapat  diketahui  pengelompokkan  pembiayaan  berdasarkan  data  tersebut.  Dari  data  pengelompokan  tersebut  dapat dilihat karakteristiknya sehingga diketahui cluster rendah, cluster sedang dan cluster tinggi dengan persentase imunisasi campak pada setiap provinsi tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1   Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  cara  ilmiah  dalam  mencari  dan  mendapatkan  data  dengan  melakukan  investigasi  pada data  yang  telah  didapatkan  serta  memiliki  kaitan  dengan  prosedur  dalam  melakukan  penelitian  dan  teknis  penelitian. Diagram alir model penelitian disajikan dalam rancangan penelitian pada gambar 1 berikut ini :

## Gambar 1. Rancangan Penelitian
Gambar  1  menjelaskan  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  untuk  menentukan  pengelompokkan  data pembiayaan nasabah dengan menggunakan metode K-Medoids clustering yang terdiri dari : a. Analisa Masalah
Menganalisis  masalah  yang  terkait  dengan  data  pembiayaan  nasabah  dan  menentukan  parameter  yang  digunakan. Pada penelitian ini parameter yang digunakan yaitu data pembiayaan nasabah perbulan selama 3 tahun terakhir yaitu tahun 2015- 2019.
b. Mempelajari Literatur
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 263-270 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Penelitian ini harus didasari beberapa rujukan yang dapat digunakan untuk mendapatkan informasi dalam penelitian. c. Menetapkan Metode
Menetapkan metode untuk memecahkan masalah. Penelitian ini  menggunakan metode K-Medoids clustering.
d. Mengumpulkan Data
Data diperoleh dari PT. Asuransi Central Asia Pematangsiantar mengenai pembiayaan nasabah.
e. Mengolah Data
Melakukan pengelolahan data dengan menggunakan data mining khususnya metode K-Medoids clustering.
f. Menguji Data
Pengujian  data  dilakukan  dengan  menggunakan  tools  Rapidminer  5.3  sehingga  didapatkan  cluster  yang  sesuai dengan metode K-Medoids clustering.
g. Kesimpulan
Kesimpulan yang didapatkan dalam mengelompokkan data pembiayaan nasabah ialah berupa 3 cluster yakni cluster rendah, cluster sedang dan cluster tinggi.

## 2.2  Prosedur Pengumpulan Data
Salah  satu  komponen  yang  penting  dalam  penelitian  adalah  proses  pengumpulan  data.  Teknik  pengumpulan  data merupakan  langkah  yang  paling  strategis  dalam  penelitian,  karena  tujuan  utama  dari  penelitian  adalah  mendapatkan data dan menghasilkan informasi baru.
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Data primer adalah data yang diperoleh peneliti dari  tangan  pertama  atau  secara  langsung.  Data  yang  diperoleh  kemudian  diolah  dengan  RapidMiner  menggunakan Performance  yang  berfungsi  sebagai  validasi  dan  reabilitas  data  untuk  mencari  keakuratan  data.  Data  yang  diperoleh dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Data Penelitian Bulan 2015 2016 2017 2018 2019 Januari Rp 477.495.200 Rp 240.307.066    Rp 136.759.291 Rp 304.346.150 Rp 404.717.000 Februari Rp   24.451.690 Rp   12.787.630    Rp 101.834.284 Rp 142.688.191 Rp   92.852.600 Maret Rp   87.393.620 Rp    8.286.480 Rp   52.913.200 Rp 122.191.110 Rp 235.306.700 April Rp   25.235.000 Rp 118.788.278    Rp 101.574.469 Rp    4.261.410 Rp   71.985.000 Mei Rp 168.330.696 Rp   66.306.850    Rp   83.533.024 Rp 198.761.660 Rp 236.799.200 Juni Rp   68.815.780 Rp   97.694.100    Rp 192.586.111 Rp 570.478.345 Rp 783.203.460 Juli Rp 291.125.150 Rp 432.727.500    Rp 264.946.203 Rp   74.602.122 Rp 120.630.000 Agustus Rp   69.624.060 Rp 140.651.100    Rp 123.462.982 Rp   51.307.400 Rp   73.175.600 September Rp   27.203.800 Rp 142.407.980    Rp 155.681.660 Rp   85.979.562 Rp 276.274.900 Oktober Rp   53.120.100 Rp 265.047.350    Rp   90.596.400 Rp   73.183.000 Rp 139.020.400 November Rp   50.171.080 Rp 291.410.700    Rp   90.939.097 Rp 168.387.916 Rp   89.312.080 D esember Rp   12.795.000 Rp   58.203.800    Rp 140.927.800 Rp 100.011.840 Rp   59.553.600

## 2.3 Clustering
Clustering atau klusterisasi adalah salah satu alat bantu pada data mining yang bertujuan mengelompokkan objek-objek ke dalam cluster - cluster. Cluster adalah sekelompok atau sekumpulan objek - objek data yang similar satu sama lain dalam cluster yang sama dan disimilar terhadap objek-objek yang berbeda cluster. Objek akan dikelompokkan ke dalam satu  atau lebih cluster sehingga objek  -  objek yang berada dalam satu  cluster akan mempunyai  kesamaan yang tinggi antara  satu  dengan  lainnya (Silitonga  et  al.,  2019) .  Tujuan  dari  pengelompokkan  sekumpulan  data  objek  kedalam beberapa kelompok yang mempunyai karakteristik tertentu dan dapat dibedakan satu sama lainnya adalah untuk analisis dan  interpretasi  lebih  lanjut  sesuai  dengan  tujuan penelitian  yang  dilakukan.  Model  yang  diambil  diasumsikan  bahwa data yang dapat digunakan adalah data yang berupa data interval, frekuensi dan biner.
Metode clustering diklasifikasikan  menjadi  dua  metode,  yaitu hierarchical  clustering dan non-hierarchical clustering . Hierarchical  clustering adalah  sebuah  metode  hierarkis  yang  menciptakan  komposisi  hierarkis  yang diterapkan pada objek data contohnya Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC). Non-hierarchical clustering atau sering  disebut  metode partitional  clustering adalah  sebuah  metode  yang  memberikan  sejumlah n objek  dan k yang merupakan  jumlah  dari cluster yang  terbentuk.  Metode partitional clustering mengolah  objek  ke  dalam k -kelompok berdasarkan kriteria optimasi tertentu, dimana setiap kelompok merupakan representasi sebuah cluster . K-means dan k- medoids partitional clustering merupakan bagian dari metode partitional clustering.

## 2.4  Algoritma K-Medoids
K-Medoids  atau Partitioning  Around  Medoids (PAM)  adalah  algoritma  clustering  yang  mirip  dengan  K-Means. Perbedaan  dari  kedua  algoritma  ini  yaitu  algoritma  K-Medoids  atau  PAM  menggunakan  objek  sebagai  perwakilan (medoid)  sebagai  pusat  cluster  untuk  setiap  cluster,  sedangkan  K-Means  menggunakan  nilai  rata-rata  (mean)  sebagai pusat cluster (Pramesti et al., 2017) . Metode k-medoids merupakan teknik partisi klasik clustering yang mengelompokkan data set dari n objek ke dalam kelompok k dikenal apriori.  Metode ini menggunakan objek pada kumpulan objek untuk mewakili sebuah cluster . Objek yang terpilih untuk mewakili sebuah cluster disebut dengan medoid . Cluster di bangun dengan menghitung kedekatan yang dimiliki antara medoid dengan objek non-medoid .

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 263-270 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Langkah-langkah metode k-medoids :
a. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster )
b. Alokasikan setiap data (objek) ke cluster terdekat menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidian Distance dengan persamaan:
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ ( 𝑝 𝑎=1 𝑥 𝑖𝑎 −  𝑥 𝑗𝑎 ) 2 =    √(x 𝑖 −  x 𝑗 )′(x 𝑖 − x 𝑗 ) (1)
dimana i=1,…..,n; j=1,…..,n dan p adalah banyak variable, serta V adalah matrik varian kovarian.
c. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru.
d. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoid baru.
e. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru – total distance lama. Jika S < 0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid.
f. Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadi  perubahan medoid ,  sehingga  didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Pengolahan Data
Data  yang  telah  dikumpulkan  untuk  diolah  atau  ditransformasikan  ke  format  data Ms.Excel  2010 .  Data  yang ditransformasikan  tersebut  digunakan  sebagai  syarat  dalam  pengolahan  Algoritma K-Medoids .    Penulis  melakukan analisis  data  menggunakan  Algoritma K-Medoids dan  diimplementasikan  menggunakan tools  RapidMiner untuk mencari pengelompokan pembiayaan nasabah klaim asuransi pengguna kendaraan bermotor pada PT. Asuransi Central Asia  Pematangsiantar.  Penulis  menentukan  analisa  pengelompokkan  pembiayaan  nasabah  klaim  asuransi  pengguna kendaraan bermotor pada PT. Asuransi Central Asia Pematangsiantar menggunakan Algoritma K-Medoids . Berikut langkah-langkah dalam pengolahan data menggunakan Algoritma K-Medoids menggunakan data tahun 2015 s/d 2019:
a. Menentukan Data yang Akan Diolah
Data  yang  digunakan  adalah  data  pembiayaan  nasabah  klaim  asuransi  pengguna  kendaraan  bermotor  pada  PT. Asuransi  Central  Asia  Pematangsiantar  tahun  2015  s/d  2019.  Berikut  data  yang  digunakan  untuk  pengolahan Algoritma  K-Medoids.  Dari  tabel  1  dapat  dilihat  data  pembiayaan  nasabah  klaim  asuransi  pengguna  kendaraan bermotor pada PT. Asuransi  Central  Asia Pematangsiantar tahun 2015 s/d 2019  yang akan digunakan dalam tools RapidMiner dengan menggunakan Algoritma K-Medoids. b. Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah Cluster atau k yang digunakan sebanyak 3 yaitu Cluster Tinggi, Cluster Sedang dan Cluster Rendah.
c. Menentukan Pusat Medoid
Menentukan  Pusat  Medoid  dilakukan  secara  acak  pada  masing-masing  Cluster.  Pusat  Medoid  yang  digunakan adalah :
Pusat Medoid awal Rendah = (87.393.620, 8.286.480, 52.913.200, 122.191.110, 1235.306.700) Pusat Medoid awal Sedang = (68.815.780, 97.694.100, 192.586.111, 570.478.345, 783.203.460) Pusat Medoid awal Tinggi = (69.624.060, 140.651.100, 123.462.982, 51.307.400, 73.175.600)
d. Menghitung Nilai Euclidian
Untuk menghitung jarak antara titik Medoid dengan titik tiap objek menggunakan Euclidian Distance . Rumus untuk menghitung Nilai Euclidian adalah telah di sebutkan pada persamaan (1). Maka perhitungan untuk jarak dari Medoid adalah  sebagai berikut :
D x1,c1 = √ (477995200 − 87393620) 2 + (240307066 − 8286480) 2 + (136759291 − 52913200) 2 +(304346150 − 122191110) 2 + (404717000 − 235306700) 2
= 524331260,1
D x2,c1 = √ (24451690 − 87393620) 2 + (12767630 − 8286480) 2 + (101834284 − 52913200) 2 +(142688191 − 122191110) 2 + (92852600 − 235306700) 2
= 164585906
Dan seterusnya sampai dengan D x12,c1 . Selanjutnya perhitungan untuk jarak dari Medoid ke-2 adalah sebagai berikut :
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 263-270 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
D x1,c2 = √ (477995200 − 68815780) 2 + (240307066 − 97694100) 2 + (136759291 − 192586111) 2 +(304346150 − 570478385) 2 + (404717000 − 783203460) 2
= 636044264,1
D x2,c2 = √ (24451690 − 68815780) 2 + (12767630 − 976941000) 2 + (101834284 − 192586111) 2 +(142688191 − 570478385) 2 + (92852600 − 783203460) 2

## = 822801252,4
Tabel 2. Hasil Jarak Medoid Iterasi 1 Provinsi C1 C2 C3 Jarak Terdekat Januari 524331260,1 636044264,1 591958849,2 524331260,1 Februari 164585906 822801252,4 166117560,3 164585905,5 Maret 0 727323645,6 232646546,4 0 April 242947838,7 914910204,9 71709283,49 71709283,49 Mei 129305931,5 677873043,4 255694955,6 129305931,5 Juni 727323645,6 0 883347041,8 0 Juli 531065125,4 922931003,1 396463645,6 396463645,6 Agustus 232646546,4 883347041,8 0 0 September 187516445,1 704846410,3 212819390 187516445,1 Oktober 283184901,6 837215528,3 147109141,4 147109141,4 November 326250493,1 831485310,6 195276500,7 195276500,7 Desember 217219554,7 867395091,6 113533257,5 113533257,5
Dari  tabel  2  dapat  dilihat  hasil  jarak Medoid iterasi  1  untuk  tahun  2018  yang  akan  digunakan  untuk menentukan  nilai Cost .  Nilai  Jarak  Dekat  ini  yang  akan  digunakan  sebagai  letak cluster atau  kelompok berdasarkan nilai terkecil perbaris.
e. Menghitung Nilai Cost Nilai Cost diperoleh dari total penjumlahan nilai jarak dekat Medoid yang diperoleh yaitu :
Cost = (524331260,1 + 164585905,5+  0 + 71709283,49 + 129305931,5 + 0 + 396463645,6 + 0 + 187516445,1 + 147109141,4 + 195276500,7 + 113533257,5) = 1929831371
f. Lakukan Ulang Langkah 4 dan 5 dengan nilai Pusat Medoid baru.
Mengulangi proses meghitungan nilai jarak dekat Medoid dengan nilai pusat Medoid baru secara acak. Untuk data tahun 2015 s/d 2019 yaitu :
Pusat  Medoid  awal  Rendah  bulan  Desember  =  (12.795.000,  58.203.500,  140.927.800,  100.011.840, 1059.553.600) Pusat  Medoid  awal  Sedang  bulan  November  =  (57.171.080,  291.410.700,  90.939.097,  168.387.916, 89.312.080) Pusat Medoid awal Tinggi bulan Juni = (68.815.780, 97.694.100, 192.586.111, 570.468.345, 783.203.460) Dari pengolahan menggunakan pusat Medoid baru diperoleh hasil sebagai  Tabel 3 berikut :
Tabel 3. Hasil Jarak Medoid Iterasi 2 Provinsi C1 C2 C3 Jarak Terdekat Januari 640324554,3 636044264,1 552523194,1 552523194,1 Februari 81589853,83 822801252,4 281218808,8 81589853,83 Maret 217219554,7 727323645,6 326250493,1 217219554,7 April 121229541,7 914910204,9 240356313,6 121229541,7 Mei 262142522,6 677873043,4 295572838,6 262142522,6 Juni 867395091,6 0 831485310,6 0 Juli 487331734 922931003,1 343634052,5 343634052,5 Agustus 113533257,5 883347041,8 195276500,7 113533257,5 September 233838962,8 704846410,3 262044154,4 233838962,8 Oktober 232332470,1 837215528,3 110628809,5 110628809,5 November 252670051,4 831485310,6 0 0 Desember 0 867395091,6 252670051,4 0
g. Mencari nilai S
Nilai S diperoleh dengan cara mengurangi nilai Cost pada iterasi yang baru kepada iterasi awal. Jika nilai S < 0 maka  pengolahan  diteruskan  dengan  menggunakan  nilai  pusat  medoid  baru.  Jika  Nilai  S  >  0  atau nilai  Cost iterasi baru lebih besar daripada nilai Cost iterasi lama maka proses dihentikan. Sehingga nilai S diperoleh : S = Nilai Cost Baru – Nilai Cost Lama = 2036339749 – 1929831371 = 106508378,3
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 263-270 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Karena Nilai Cost Baru > Nilai Cost Lama, maka iterasi dihentikan.
h. Mencari Cluster atau Pengelompokkan
Untuk menentukan Cluster diperoleh dengan menentukan nilai Cluster 1, 2 dan 3 terdekat dengan Nilai Jarak Distance sehingga diperoleh Cluster iterasi terakhir adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Cluster Iterasi Terakhir Bulan C1uster Januari 3 Februari 1 Maret 1 April 1 Mei 1 Juni 2 Bulan Cluster Juli 3 Agustus 1 September 1 Oktober 3 November 3 Desember 1
Dari tabel  5 dapat dilihat hasil cluster yang diperoleh dari iterasi terakhir. Diperoleh Cluster Rendah pada bulan Februari, Maret, April, Mei, Agustus, September,, dan Desember. Cluster Sedang pada bulan Juni, dan Cluster Tinggi pada bulan Januari,Juli, Oktober dan November.

## 3.2   Implementasi Algoritma K-Medoids
Pada  bagian  ini  berisikan  tampilan  sistem  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Medoids  menggunakan  RapidMiner. Pada gambar  2    menjelaskan  hubungan  antar  operator  yang  digunakan  pada  pengolahan  Algorimta K-Medoids di RapidMiner .
Gambar 2. Hubungan antar Operator pada Rapidminer.
Hasil yang diperoleh dari  pengolahan Algoritma K-Medoids pada RapidMiner untuk data tahun 2015 s/d  2019 adalah sebagai berikut :
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 263-270 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 4. Hasil Pengolahan Rapid Miner Cluster Model
Gambar  4  menjelaskan  hasil  pengolahan RapidMiner dengan  menampilkan Cluster Model  dengan Cluster 0 sebagai Cluster Rendah dengan jumlah 7 items , Cluster 1 sebagai Cluster Sedang dengan jumlah 1 items , dan Cluster 2 sebagai Cluster Tinggi dengan jumlah 4 items .
Gambar 5. Hasil Pengolahan Rapid Miner Scatter
Gambar 5 menjelaskan hasil pengolahan data tahun 2015 s/d 2019 pada tampilan Scatter. Gambar 5 dapat dilihat Clutser  Tinggi  berwarna  biru  dengan  jumlah  4  items,  Cluster  Sedang  berwarna  Merah  dengan  jumlah  1  items  dan Cluster Rendah berwarna hijau dengan jumlah 7 items.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas  dapat  disimpulkan  penerapan  Algoritma  K-Medoids  pada  Pengelompokkan Pembiayaan Nasabah Klaim Asuransi Pengguna Kendaraan Bermotor Pada PT. Asuransi Central Asia Pematangsiantar diperoleh  hasil  yaitu  dari  tahun  2015  s/d  2019  Cluster  Tinggi  dengan  jumlah  4 items  pada  Januari,  Juli,  Oktober  dan November,  Cluster  Sedang  dengan  jumlah  1  items  pada  bulan  Juni,  dan  Cluster  Rendah  dengan  jumlah  7  items  pada bulan  Februari,  Maret,  April,  Mei,  Agustus,  September,  dan  Desember.  Pengujian  data  pada  Rapidminer5.3  dengan menggunakan  algoritma  KMedoids  berhasil  menampilkan  dtinggi  cluster  dari  hasil  klasifikasi  dengan  presentase keakuratan sebesar 100%.  Berikut saran-saran yang diharapkan untuk mengembangkan penelitian, penelitian ini dapat dikembangkan  dengan  metode  data  mining  klasifikasi  lainnya  untuk  melakukan  perbandingan.  Penelitian  ini  dapat dikembangkan dengan memperbanyak sampel data yang digunakan, karena semakin banyak data yang digunakan maka semakin baik hasil yang diberikan.

## REFERENCES
Astria,  C. et  al. (2019)  ‘Penerapan  K-Medoid  Pada  Rumah  Tangga  Yang  Memiliki  Sumber’,  3,  pp.  604–609.  doi: 10.30865/komik.v3i1.1667.
Defiyanti, S., Jajuli, M., & W, N. rohmawati. (2017). Optimalisasi K  - Medoid Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa Dengan Cubic Clustering Criterion. TEKNOSI , 03 (01), 211–218.
Haviluddin.  (2011).  Memahami  Penggunaan  UML  (  Unified  Modelling  Language  ). Memahami  Penggunaan  UML  (Unified
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 263-270 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Modelling  Language) , 6 (1),  1–15.  https://informatikamulawarman.files.wordpress.com/2011/10/01-jurnal-informatika- mulawarman-feb-2011.pdf
Hendini, A. (2015). Pemodelan Uml Sistem Informasi Monitoring Penjualan Dan Stok Barang. Journal of Chemical Information and Modeling , 53 (9), 1689–1699. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004 Heriyanto, Y. (2018). Perancangan Sistem Informasi Rental Mobil Berbasis Web Pada PT.APM Rent Car. Jurnal Intra-Tech , 2 (2), 64–77. Lambertus, S. (2018). Optimasi Kinerja Firewall Menggunakan Teknik Data Mining .
Pangan, P. T. (2015). Analisis Pengelompokan Daerah Menggunakan Metode Non-Hierarchical Partitioning K-Medoids Dari Hasil Komoditas  Pertanian  Tanaman  Pangan  (Studi  Kasus  Kabupaten/Kota  Se-Jawa  Tengah  Tahun  2009  Â€“  2013). None , 4 (4), 825–836.
Pramesti, D. F., Furqon, M. T., & Dewi, C. (2017). Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran  Hutan  /  Lahan  Berdasarkan  Persebaran Titik  Panas  (  Hotspot  ). Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  Dan Ilmu Komputer , 1 (9), 723–732.
Pulungan, N., Suhada, S., & Suhendro, D. (2019). Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Mengelompokkan Penduduk 15 Tahun Keatas Menurut Lapangan Pekerjaan Utama. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 3 (1), 329– 334. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1609
Sari,  D.  R. et  al. (2019)  ‘Penerapan  Metode  Naive  Bayes  dalam  Memprediksi  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Cara  Pengajaran Dosen’, Prosidiing Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , pp. 287–297. doi: 10.30645/senaris.v1i0.34. Sari,  Y.  P.  (2018) Evaluasi  Sistem Pengendalian  Manajemen Pada  Klaim  Asuransi  Kendaraan Bermotor Di  Pt Asuransi  Wahana Tata (Aswata) Cabang Palembang .
Sundari, S. et al. (2019) ‘Analisis K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan Data Imunisasi Campak Balita di Indonesia’, pp. 687–6
Silitonga, D. A., Windarto, A. P., & Hartama, D. (2019). Penerapan Metode K-Medoid pada Pengelompokan Rumah Tangga Dalam Perlakuan  Memilah  Sampah  Menurut  Provinsi. Seminar  Nasional  Sains  &  Teknologi  Informasi  (SENSASI)  SENSASI  2019 ISBN: , 313–318.
Sindi,  S.,  Ratnasari,  W.,  Ningse,  O.,  Sihombing,  I.  A.,  Zer,  F.  I.  R.  H.,  Hartama,  D.,  &  Kunci,  K.  (2020). Analisis  algoritma  k- medoids clustering dalam pengelompokan penyebaran covid-19 di indonesia . 4 (1), 166–173.
Tanjung, Q. (2017). Sistem Penunjang Keputusan Kelayakan Kredit Motor Menggunakan Metode Naive Bayes Pada NSC Finance Cikampek .
Verawati, & Liksha, P. D. (2018). Aplikasi Akuntansi Pengolahan Data Jasa Service Pada Pt. Budi Berlian Motor Lampung. Jurnal Sistem Informasi Akuntansi (JUSITA) , 1 (1), 1–14.
Wira, B., Budianto, A. E., & Wiguna, A. S. (2019). Implementasi Metode K-Medoids Clustering untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi. Jurnal Terapan Sains & Teknologi , 1 (3), 54–69.