## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2022

## Machine Linear untuk Analisis Regresi Linier Biaya Asuransi Kesehatan dengan Menggunakan Python Jupyter Notebook
Muhammad Sholeh #1 , Suraya #2 , Dina Andayati #3
# Program Studi Informatika – Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta Jl. Kalisahak 28 Kompleks Balapan Yogyakarta 55222
1 muhash@akprind.ac.id
2 suraya@akprind.ac.id
3 dina_asnawi@gmail.com
Abstrak—  Machine  learning  atau  pembelajaran  mesin dikategorikan  sebagai    salah  satu  cabang  dari  artificial intelligence  atau  kecerdasan  buatan  dan    algoritma  yang populer  diantaranya  adalah  melakukan  prediksi  dengan menggunakan  regresi  linear.  Penelitian  yang  dilakukan mengimplementasikan    prediksi  biaya  asuransi  kesehatan yang  dipengaruhi  berbagai  faktor  seperti  umur,  jenis kelamin,  bmi  (kategori  berat  badan),  banyak  anak,  apakah seorang  perokok  dan  wilayah.  Prediksi  yang  dilakukan adalah di awal diantaranya seorang perokok dan orang yang mempunyai  berat  badan  tidak  ideal  akan  membayar  biaya asuransi  yang  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  orang yang tidak merokok dan orang mempunyai berat badan ideal. Data diolah dari  www.kaggle.com, data disimpan dalam file csv  (insurance.csv).  Dataset  terdiri  dari  1338  dan  7  kolom. Metode  penelitian  dilakukan  dengan    memeriksa  data  dari data  yang  salah  atau    dapat  mengganggu  proses  analisis, melakukan analisis pada dataset serta membagi data menjadi data  training  dan  data  test.  Proses  pembagian  data  adalah 80% digunakan untuk data training dan 20% untuk data test. Semua  proses  diolah  dengan  menggunakan  pemrograman Python.  Library  Python  yang  digunakan  numpy,  pandas, matplotlib,  seaborn,  sklearn.  Proses  analisis    dikerjakan dengan  Jupyter  Notebook.  Hasil  penelitian  menghasilkan model regresi linear ganda y = -12436.85+  270.35 X1 -188.37 X2+342.77  X3+474.07  X4+24320.10  X5  -385.60  X6  dengan Coefficient  of  determination  0.7244150380582826  dan  MSE 34608265.193358265. Hasil akhir analisis dilakukan perbandingan antara y aktual dengan y prediksi  baik dalam bentuk tabel maupun grafik.
Kata kunci — Asuransi, Jupyter Notebook, Machine Learning, Regresi Linear, Python

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu    pembelajaran  di machine  learning yang dipelajari adalah melakukan prediksi dengan menggunakan regresi  linear  berganda.  Regresi  linear  ganda  merupakan salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan analisis  statistik  yaitu  melakukan    prediksi  atau memperkirakan  pengaruh  antara  dua  variabel  atau  lebih.
Hubungan  variabel  yang  dimaksud  bersifat  fungsional yang  diwujudkan  dalam  bentuk  model  matematis,  model matematika tersebut ditulis dalam bentuk y = b 0 + B 1 x 1 + B 2 x 2 +…  +  B n x n .  Analisis  regresi  bertujuan  untuk menjelaskan hubungan antar variabel, dalam regresi linear terdapat  variabel  y  sebagai  variabel  respon  atau  variabel dependen  dan  variabel  x  sebagai  variabel  prediktor  atau variabel independen. [1].[2]
Machine  learning merupakan  salah  satu  cabang  dari kecerdasan  buatan  dan  untuk  implementasi  dapat menggunakan  berbagai  bahasa  pemorgraman.  Salah  satu bahasa pemrograman yang memberikan kemudahan adalah bahasa  Python.  Dukungan  bahasa  Python  dalam  machine learning  diantaranya  banyaknya  library  yang  sangat mendukung  dalam  mengimplementasikan  algoritma  di machine learning . [3] [4] [5] Penggunaan machine  learning dalam  pembuatan model regresi linear dilakukan oleh Kurnitullah  [6] dan CK Puteri  [7].  Penelitian  dilakukan  [6],    melakukan  prediksi prestasi mahasiswa. Prediksi didasarkan pada data sks dan ipk. Data  yang  digunakan  ada  sembilan  variabel,  yang merupakan SKS mata kuliah yang diambil dan IPS dari tiap semester    dan  jumlah  mata  kuliah  ulangan  tahun  2008 sampai  dengan  tahun  2012.  Sedangkan  penelitian  [7] membuat  model    regresi  linear  untuk  memprediksi  harga penjualan  mobil  bekas  merek  Toyota  Innova,  dan  Honda CRV   khususnya di kota Jakarta, Bandung, Surabaya, dan Semarang.  Hasil  regresi  harga  jual  mobil  bekas  sebagai variabel dependent dipengaruhi variabel faktor umur mobil, jarak  tempuh  mobil,  warna  mobil,  transmisi  mobil,  dan jenis mobil.
Penelitian lain yang menggunakan regresi linear untuk melakukan prediksi  dilakukan oleh Budiman [8], Putri [9], Raharjo[10],  Boyko[11],  Pambudi  [12].    Penelitian  yang telah  dilakukan  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  cara dalam  melakukan  prediksi  atau  pengambilan  kebijakan dengan menggunakan regresi  linear. Prediksi yang diteliti adalah pengenalan pola curah hujan [8], prediksi kelulusan
mahasiswa [9], prediksi penyakit hipertensi  [10], prediksi penentuan  parameter  dan        prediksi  status  pengiriman barang  [12].  Penelitian-penelitian  tersebut  menunjukkan penggunaan regresi  linear dapat  digunakan pada berbagai bidang dan dapat digunakan dalam memberikan data yang akan digunakan dalam pengambilan keputusan.
Implementasi machine  linear dapat  menggunakan berbagai  software  yang  digunakan  untuk  mengolah  data, seperti  Microsoft  Excel,  SPSS,  bahasa  Python,  R  dan lainnya. Penggunaan bahasa Python untuk membuat model regresi  linear  dilakukan  oleh  C.  Puteri    [13],  Ambika [14].    .Puteri  [13]  dalam  penelitian  yang  dilakukan membuat  model  regresi  linear  untuk  memprediksi  harga sembako Data  yang  diolah  berasal  dari  website www.data.jakarta.go.id . Dana yang diolah   menggunakan himpunan data selama 4 tahun terakhir, yaitu dari tanggal 1 Januari 2016 sampai dengan tanggal 31 Desember 2019 dan variabel yang diolah terdiri  dari tanggal , komoditas/ pasar  dan    harga  dan  penelitian  Ambika  [14],  membuat model  prediksi  dengan    regresi  linear  untuk  mengukur kualitas  udara.  Aplikasi  prediksi  kualitas  udara  dibuat dengan menggunakan bahasa Python dengan menggunakan Jupyter  Notebook.  Penelitian  lain  yang  membuat  model regresi  linear  dengan  menggunakan  Python  dilakukan [15],[16], [17].
Penelitian  regresi  linear  yang  menggunakan  SPSS dilakukan  Padilah  [18].  Penelitian  Padilah  menggunakan SPSS  untuk  melakukan  estimasi  produktivitas  tanaman padi  di  kabupaten  Karawang.  Aplikasi  SPSS  juga digunakan   Irzad  [18] dalam penelitian yang menganalisis pengaruh terhadap  kepuasan konsumen  dalam melakukan pembelian  kembali    di  rumah  makan  ayam  bakar  Wong Solo  Alauddin  di  kota  Makassar.  Penelitian  lain  yang menggunakan  SPSS  dilakukan  [19],  [20],[21].  Penelitian regresi linear yang menggunakan aplikasi lain  adalah excel [22],[23],  menggunakan  aplikasi  Weka  [24]  dan menggunakan Minilab [25]
Berdasar  pada  studi  literatur  di  atas,  implementasi machine  learning pemodelan  regresi  linear  berganda dikembangkan  dengan    menggunakan  pemrograman Python.  Masalah  yang  diteliti  adalah  bagaimana  proses penerapan machine  learning dengan  data  yang  besar  dan menggunakan  variabel  independen  berganda  sebanyak  6. Hasil  akhir  dilakukan    pengujian  antara  data training dengan  data test .  Penelitian  menggunakan  6  variabel independen yaitu   umur (age), jenis kelamin (sex), kategori berat  badan  (bmi),  banyak  anak  (children),  perokok (smoker) dan wilayah (region).
Simulasi  data  dalam machine  leaning dengan menggunakan data yang diolah dari dari situs Kaggle, yaitu https://www.kaggle.com/awaiskaggler/insurance-csv . Banyak dataset adalah 1338 data dan terdiri dari 7 kolom. Model regresi linear dapat digunakan sebagai simulasi berapa  biaya  yang  diperkirakan  dengan  kondisi  data tertentu. Simulasi dapat dilakukan dengan memperkirakan bagaimana  jika  seorang  perokok  dengan  bmi  (kategori berat  badan)  yang  tinggi  harus  membayar  biaya  asuransi
demikian juga bagaimana jika usia masih remaja dan bmi yang tidak tinggi dalam membayar biaya asuransi.
Proses  pengolahan  di machine  learning memerlukan data  yang  menjadi  data  pelatihan,  pembelajaran  atau training dan  data yang digunakan untuk dipelajari sebagai data  latih  ( training  set ).      Proses machine  learning akan dilakukan  pembagian  dataset  yang  diolah      menjadi  2 bagian yaitu data yang menjadi data training sebanyak 80% dan  data  test  sebanyak  20%.  Semua  pengolahan  diuji dengan menggunakan jupyter notebook dengan memanfaatkan  library  yang  mendukung  dalam  regresi linear seperti pandas, matplotlib, seaborn dan  sklearn
Fungsi  dan  manfaat  dari  library  yang  digunakan diantaranya library pandas digunakan  untuk   analisis data yang akan digunakan. Data yang digunakan dapat berupa file  Microsoft  Excel,  CSV  maupun  basis  data.  Pandas dapat digunakan untuk membersihkan data asli   ke dalam sebuah bentuk data yang sesuai yang diinginkan. Kegunaan lain  diantaranya  menyelaraskan  data  untuk  perbandingan dan penggabungan set  data, penanganan data yang hilang atau  tidak  sesuai,  library  matplotlib  digunakan  untuk visualisasi  data,  library  sklearn  digunakan  dalam  proses olah    statistika  terutama  dalam  regresi  linear  dan  library seaborn  digunakan    visualisasi  data  statistik,  seperti pembuatan hotmap dan visualisasi yang dapat merangkum data serta proses menggambarkan distribusi [3],[4] [5],[26]
II. M ETODE

## A. Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  proses  penelitian  ini diolah dari  https://www.kaggle.com/noordeen/ insurance- premium-prediction  .  Dataset  insurance.csv  berisi  1338 data    dan  terdiri  dari  7  kolom.  Ke  tujuh  kolom  tersebut terdiri  dari    4  kolom  numerik  (age,  bmi,  children,  dan charges) dan 3 kolom  kategori (sex, smoker, dan region). Dalam  proses  analisis,  data-data  yang  masuk  dalam  tipe kategori  akan diubah menjadi numerik.  Pengubahan yang dilakukan adalah jenis kelamin male diganti 1 dan female diganti  0.Demikian  juga  untuk  data  smoker  dilakukan pengubahan  data  yes  pada  smoker  diubah  menjadi  1  dan data  no  pada  smoker  diubah  0.    Data  region,  northeast menjadi 0, northwest=1, southeast=2 dan southwest=3.

## B. Pre-processing Data
Pre-processing dilakukan    dalam  melakukan pengolahan  data    agar  data  yang  digunakan  dapat  diolah dengan  baik  dan  terhindarkan  dari  data-data  yang  salah. Dalam proses pengolahan yang dilakukan, data awal yang digunakan masih berupa data mentah. Dalam proses yang dilakukan data-data yang diperlukan akan diformat dengan cara tertentu dan sesuai kebutuhan.

## C. Analisis Data
Dalam proses penelitian yang dilakukan proses analisis data  yang  dilakukan  adalah  regresi  linier  berganda  dan diolah dengan menggunakan python dan diimplementasikan      menggunakan  jupyter  notebook.
Analisis  data  yang  dilakukan  pertama  adalah  melakukan pembersihan  dataset  dari  data  yang  tidak  diinginkan, seperti data kosong, data yang diluar ambang batas dan tipe data yang tidak sesuai. Hasil proses pembersihan data akan dipilah menjadi 2, yaitu data yang digunakan sebagai data training  dan  data  yang  digunakan  sebagai  data  test.  Data training digunakan  untuk  melatih  algoritma  dan    data testing digunakan untuk   mengetahui performa algoritma yang sudah dilatih sebelumnya.  Komposisi pembagian ini adalah 80% dari data yang ada untuk data training dan 20% untuk  data  test  [27].  Awal  penelitian  dilakukan  dengan menentukan  kebutuhan  perangkat  keras  dan  perangkat lunak yang diperlukan . Kebutuhan perangkat  lunak yang diperlukan  diantaranya  adalah datasheet yang  digunakan dalam  proses  simulasi  data  dan library/packages yang digunakan dalam proses oleh data.
Dari  datasheet  yang  ditentukan,  datasheet  dilakukan proses  pengecekan  data  dari  data  yang  tidak  diperlukan atau  menghapus  data  kosong.  Langkah  lain  adalah menentukan persentase untuk data training dan data test.
Hasil  data  training  dan  data  test  dilakukan  proses pengujian keakuratan data dan dilakukan pengujian dengan data  diluar  datasheet.  Alur  penelitian  yang  dilakukan  ada pada gambar 1..
mulai Penentuan dataset
Data pre processing Data Cleaning Data Transformation Data Reduction Memilah data Data training Data testing Evaluasi Selesai Penentuan kebutuhan hadrware dan software (kebutuhan package) Gambar 1 Alur penelitian

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Menyiapkan  Perangkat Lunak
Proses analisis dengan menggunakan python diawali dengan  menyiapkan  library  yang  digunakan.    Library digunakan adalah numpy, pandas, matplotlib, seabort  dan sklearn.  Library  numpy  digunakan  untuk  data  analysis tools, library matplotlib dan seaborn untuk visualisasi data serta library scikit-Learn untuk machine learning. Perintah untuk memanggil library ada pada gambar 2
Gambar 2 Library yang digunakan

## B. Memanggil Dataset dan Analisis Dataset
Dataset  yang  digunakan  merupakan  dataset  yang diambil dari www.kaggle.com . Proses penggunaan dataset menggunakan perintah read yang ada pada library pandas. Proses  pemanggilan  dengan  menggunakan  perintah df.head(10).  Perintah  ini  menampilkan  datasheet  awal sebanyak 10. Hasil perintah tersebut   pada gambar 3

## Gambar 3 Contoh datasheet insurance.csv
Pada  gambar  3,  dataset  insurance.csv,  terdiri  dari  7 kolom.  Berdasar  pada  dataset  tersebut,  akan  dilakukan analisis      prediksi  harga  asuransi  yang  dipengaruhi    age, sex,  bmi,  children,  smoker  dan  region.    Prediksi  dalam bentuk  regresi  linear    yang  dinotasikan  dengan  Y  =  b  + m1*x1 + m2*x2 + m3*x3  + m4*x4  + m5*x5   + m6*x6, dimana
Y = dependent variable (charge) b = intercept m1..6 = koefisien dari persamaan x1= variabel independen 1 (age) x2=Variabel independen 2 (sex ) x3= Variabel independen 3 (bmi) x4=Variabel independen 4 (children) x5=Variabel independen 5 (smoker) x6=Variabel independen 6 (region)

## C. Exploratory Data Analysis
Salah satu cara  dalam melakukan analisis data adalah dengan melakukan   exploratory data analysis (EDA). Pada EDA, dilakukan eksplorasi data sehingga akan mendapatkan  data  yang  sesuai  dengan  proses  yang dilakukan  [28].      EDA  merupakan  suatu  kegiatan  untuk mempelajari  data  yang  dimiliki  serta  menentukan bagaimana proses pengolahannya terhadap data tersebut.  Pada tahap ini dilakukan pemeriksaan pada data seperti  data  kosong,  menghapus  data  yang  sama  serta mengubah  data  kategori  menjadi  numerik.  Hasil pengecekan  informasi  dari  dataset  yang  digunakan ditampilkan pada gambar 4 dan gambar 5

## Gambar 4 Data statistika
Gambar  4 merupakan analisis yang dapat digunakan untuk  melihat  data  statistika,  Dari  data  tersebut    dapat digunakan untuk melihat apakah ada data yang tidak wajar. Dari  data  tersebut,  nilai  dari  data  yang  dapat  dilakukan analisis, misal age tertinggi adalah 64. Nilai age maksimal 64,  tentunya  masih  wajar,  demikian  banyak    anak maksimal 5 juga masih wajar dan disimpulkan data sudah benar.
Gambar 5 Informasi datashee t
Pada  gambar  5,  menampilkan  informasi  dataset  dan dapat  disimpulkan  banyak  dataset  sebanyak  1338  dan  7 kolom. Informasi pada gambar 4  menunjukkan semua data tidak  ada  data  kosong  dan  tipe  data  dari  masing-masing kolom.  Kolom  umur  (age),  jenis  kelamin  (sex),  kategori berat  badan  (bmi)  dan  biaya  (charges)  mempuyai  tipe numerik  (integer  dan  float)  dan  kolom  sex,  smoker  dan region bertipe object. Agar data-data yang ada pada kolom objek  dapat  dilakukan  proses,  tipe  data      object  ini  akan dilakukan  proses  encoding  menjadi  tipe  numerik.  Hal  ini bertujuan untuk mempermudah dalam proses analisis data [29]. Proses encoding ada pada gambar 6
Gambar 6 Hasil encoding data object menjadi data numeric
Hasil  pada  gambar  6,  tipe  pada  kolom    sex  (jenis kelamin)  ,  smoker  (perokok)  dan  region  (wilayah)  sudah diganti  dengan  numerik.  Dengan  pengubahan  ini  akan mempermudah dalam proses regresi linear

## D. Visualisasi   Data
Visualisasi  data  merupakan  proses  yang    mengubah data  mentah  menjadi  informasi  yang  ditampilkan  secara grafik  Visualisasi  data    dapat  ditampilkan  dalam    bentuk box  plot,  histogram  dan  bentuk  lainnya.  Box  plot  adalah jenis visualisasi data yang secara statistik merepresentasikan  distribusi  data  melalui  lima  dimensi utama, yaitu nilai minimum, kuartil 1, kuartil 2 (median), kuartil 3, dan nilai maksimum. Box plot digunakan untuk memeriksa  keberadaan  outlier  dalam  dataset.  Histogram adalah  jenis  visualisasi  data  untuk  merepresentasikan distribusi  frekuensi  dari  dataset  numerik  .  Gambar  7-10 menampilkan  visualisasi  data  dalam  bentuk  box  plot  dan menampilkan dalam bentuk histogram untuk variabel age, bmi, children dan charges.
Gambar 7 Visualisasi data dalam bentuk  histogram dan box plot variabel age
Gambar 8 Visualisasi data dalam bentuk  histogram dan box plot variabel bmi
Gambar 9 Visualisasi data dalam bentuk  histogram dan box plot variabel children
Gambar 10 Visualisasi data dalam bentuk  histogram dan box plot variabel charges

## E. Analisis Regresi Linear
Perhitungan  regresi  linear  dilakukan  dengan penggunaan  library  sklearn.  Dari  dataset  yang  ada sebanyak  1338  dan    dipilah  menjadi  80%  menjadi  data training  (1070  data)  dan  20%  menjadi  data  testing  (  268 data). Langkah lain yang dilakukan adalah menentukan
kolom    yang  menjadi  variabel  dependen  yaitu  kolom charges dan kolom yang menjadi variabel independen yaitu umur,  jenis  kelamin,  banyak  anak  ,  kategori  berat  ideal (bmi)  ,  perokok  (smoker)  dan    wilayah  (region).    Proses analisis regresi linear disajikan pada tabel 1
TABEL I P ERINTAH PYTHON DALAM PROSES ANALISIS REGRESI LINEAR 1 x = df.drop(columns='charges') y = df['charges'] Menentukan kolom yang akan menjadi variabel dependen dan menjadi variabel independen 2 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=4) Menentukan dan membagi data-data menjadi data training dan data test. Data training sebanyak 80% dari jumlah data dan data test sebanyak 20% 3 lin_reg = LinearRegression() Mencari dan menampilkan nilai variabel dependen. Dari proses ini menghasilkan nilai interception = -12436.847333582358 4 lin_reg.fit(x_train, y_train)
5 print(lin_reg.intercept_)
6 feature_cols =
['age','sex','bmi','children','smoker','region'] X = df[feature_cols]
y = df['charges']
list(zip(feature_cols, lin_reg.coef_))
Mencari dan menampilkan nilai variabel independent. Dari proses ini menghasilkan semua nilai independen (x) yaitu [('age', 270.3469135161016), ('sex', -188.32680363290413), ('bmi', 342.77182237789594), ('children', 474.0665341707971), ('smoker', 24320.998471652194), ('region', -385.59312017694276)]
7 print ("Coefficient of determination :",r2_score(y_test,ypredict))
print ("MSE: ",mean_squared_error(y_test,ypredict)) print("RMSE:
",np.sqrt(mean_squared_error(y_test,ypredict)))
Coefficient of determination : 0.7244150380582826 MSE:  34608265.193358265 RMSE:  5882.878988501996 8 df.corr() Mengetahui nilai korelasi dari independent variable dan dependent variable. 9 ypredict=lin_reg.predict(x_test) Menghitung nilai prediksi 10 df_best_predict = pd.DataFrame({'Actual': y_test, 'Predicted': ypredict}) df_best_predict.head(10) Menampilkan nilai y awal dan nilai y hasil dari test 11 plt.figure(figsize=(10,7)) plt.title("Actual vs. predicted",fontsize=25) plt.xlabel("Actual",fontsize=18) plt.ylabel("Predicted", fontsize=18)
#plt.scatter(x=test_y,y=test_predict) sns.regplot(x=y_test, y=ypredict) plt.show() Menampilkan nilai y awal dan nilai y hasil dari test dalam bentuk grafik 12 lin_reg.predict([[30,0,27,0,0,0]]) Melakukan prediksi suatu data dengan age=30,   sex=0,bmi=27,children=0,s moker=0,region=0. Hasil prediksi = 4,928.3992761 lin_reg.predict([[50,1,28,0,1,0]]) Melakukan prediksi suatu data dengan age=50,   sex=1,bmi=28,children=0,s moker=1,region=1. Hasil prediksi = 34,810.78103682
Langkah  3-6  pada  tabel  1,  melakukan  proses perhitungan nilai inception dan nilai untuk semua variabel independent. Hasil perhitungan ditampilkan pada tabel 2
TABEL III
N ILAI I NTERCEPTION DAN V ARIABLE I NDEPENDEN Variabel Nilai interception -1,2436.847333582358 age 270.3469135161016 sex -188.32680363290413 bmi 342.77182237789594 children 474.0665341707971 smoker 2,4320.998471652194 region -385.59312017694276 Dari  data  pada  tabel  2,    model  multiple  linear  regression adalah    y  =  -12436.85+    270.35  X1  -188.37  X2+342.77 X3+474.07 X4+24320.10 X5 -385.60 X6.

## F. Nilai Korelasi
Untuk mengetahui  seberapa besar keterkaitan masing- masing variable bebas terhadap variable tidak bebas maka perlu  dihitung  korelasi  parsial.  Berdasar  pada  2,  proses pencarian  nilai  korelasi  dilakukan  pada  baris  7  dan  hasil korelasi disajikan pada tabel 3
T ABEL III N ILAI KORELASI DARI INDEPENDENT VARIABLE DAN  DEPENDENT VARIABLE
age sex bmi children smoker region charges age 1.000000 -0.019814 0.109344 0.041536 -0.025587 0.001626 0.298308 sex -0.019814 1.000000 0.046397 0.017848 0.076596 0.004936 0.058044 bmi 0.109344 0.046397 1.000000 0.012755 0.003746 0.157574 0.198401 children 0.041536 0.017848 0.012755 1.000000 0.007331 0.016258 0.067389 smoker -0.025587 0.076596 0.003746 0.007331 1.000000 -0.002358 0.787234 region 0.001626 0.004936 0.157574 0.016258 -0.002358 1.000000 -0.006547 charges 0.298308 0.058044 0.198401 0.067389 0.787234 -0.006547 1.000000
Hasil korelasi antar data pada tabel 3, menunjukkan  ada keterkaitan yang erat antara smoker dengan charges (0,79), umur dengan charges (0.3) dan bmi dengan charges (0.2). Hal ini bisa diprediksi orang yang merokok akan membayar premi asuransi lebih tinggi dari orang yang tidak merokok dan ada korelasi yang agak kuat antara  usia  dengan biaya (charges)  dan  bmi  dengan  biaya  (charges).  Prediksi  dari korelasi antara umur (age) dan bmi dengan biaya (charges), semakin tinggi usia atau semakin tinggi bmi semakin tinggi biaya yang harus dibayarkan.

## G. Uji Koefisien Determinasi
Uji Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui seberapa  besar  pengaruh  variabel  independent    terhadap variabel dependen sehingga dapat diketahui kesamaan dan kecocokan  model    regresi  linier.  Berdasar  pada  tabel  1, proses  perhitungan  uji  koefisien  determinasi    ada  pada langkah ke 7 dan hasil   perhitungan  disajikan pada tabel 4
T ABEL IV H ASIL U JI K ORELASI P ARSIAL Nilai Korelasi Coefficient of determination 0.7244150380582826 MSE 34,608,265.193358265 RMSE 5,882.878988501996
Dari  hasil  perhitungan  yang  disajikan    3pada  tabel  4, dapat  diketahui  bahwa  keterkaitan  antara    variabel dependen dengan variabel independen    sangat kuat.

## H. Pengujian Pada data Prediksi
Pengujian  dilakukan  untuk  melakukan  perhitungan yang  digunakan  memprediksi  hasil  regresi  linear  dengan nilai y yang asli. Hasil pengujian dilakukan sebanyak 268 data..  Proses  pemilahan  data  yang  digunakan  untuk  data
test dilakukan pada baris 2 pada instruksi perintah yang ada pada tabel 5. Hasil pengujian pada data prediksi disajikan pada tabel 5. Data yang ditampilkan sebanyak 10 dari 268 data.
T ABEL V P ERBANDINGAN PERHITUNGAN Y ACTUAL DAN Y PREDICTED Actual Predicted 16,657.71745 27,655.279160 1,1837.16000 10,724.344214 8,125.78450 12,481.780039 6,373.55735 11,829.347769 7,448.40395 13,184.469361 1,719.43630 2,011.159023 11,090.71780 15,580.567550 22,331.56680 32,810.837858 27,218.43725 37,037.411958 1,875.34400 1,959.357519
Hasil pada tabel 5, antara data Y actual dan Y predicted ada perbedaan hasil  dan hasil tampilan dalam bentuk grafik ditampilkan pada gambar 11
Gambar 11 Grafik antara Y actual dengan Y predicted
Hasil  prediksi  tidak  hanya  dilakukan  dengan menggunakan data test, tetapi juga dapat dilakukan dengan data di  luar data test. Proses prediksi  di  luar data test  ada pada  baris  12  pada  tabel  1.  Hasil  prediksi  dengan  ada age=30,  sex=0,  bmi=22,  children=1,  smoker=1  dan
region=0,  proses    prediksi  yang  dilakukan  adalah lin_reg.predict([[30,0,22,1,1,0]])  dan  hasilnya  28,009.61. Hasil prediksi disajikan pada tabel 6.
T ABEL VI
P REDIKSI DATA DENGAN DATA DI LUAR DATA TEST
age sex bmi
children smoker Region Perintah di Python Prediksi Charges 19 0 27.93 3 0 1 lin_reg.predict([[19,0,27.93,3,0,1]]) 3,309.967505 19 0 30.02 0 1 1 lin_reg.predict([[19,0,30.02,0,1,1]]) 26,925.15948 41 1 33.55 0 0 3 lin_reg.predict([[41,1,33.55,0,0,3]]) 8,802.264597 40 1 29.355 1 0 1 lin_reg.predict([[40,1,29.355,1,0,1]]) 8,339.242663 31 0 25.8 2 0 2 lin_reg.predict([[31,0,25.8,2,0,2]]) 4,964.366831 37 1 24.32 2 0 3 lin_reg.predict([[37,1,24.32,2,0,3]]) 5,505.226091 46 1 40.375 2 0 3 lin_reg.predict([[46,1,40.375,2,0,3]]) 13,441.54992 22 1 32.11 0 0 3 lin_reg.predict([[22,1,32.11,0,0,3]]) 3,172.081816 51 1 32.3 1 0 3 lin_reg.predict([[51,1,32.3,1,0,3]]) 11,551.33549 18 0 27.28 3 1 1 lin_reg.predict([[18,0,27,28,3,1,1]]) 27,137.81738 35 1 17.86 1 0 1 lin_reg.predict([[35,1,17.86,1,0,1]]) 3,047.345998 59 0 34.8 2 0 1 lin_reg.predict([[ 59,0,34.8,2,0,2]]) 15,619.02681

## IV. K ESIMPULAN
Salah satu bagian dari machine learning adalah proses mencari prediksi dengan menggunakan regresi liner ganda. Penelitian  yang  dilakukan    adalah  membuat  simulasi penerapan machine  learning terutama  regresi  linear berganda dengan menggunakan python dan menggunakan editor  jupyter  notebook.  Implementasi machine  learning regresi  linear  diterapkan  pada  prediksi  biaya  asuransi kesehatan  yang  dipengaruhi  data age, sex, bmi, children, smoker dan region. Berdasarkan hasil uji korelasi antar variabel independent , korelasi antara  biaya ( changer ) dan perokok ( smoker )    0,79.    Hasil    ini  menunjukkan    perokok mempunyai  korelasi  yang  tinggi  dengan  biaya  premi asuransi  dan  dapat    diprediksi  orang  yang  merokok  akan membayar premi asuransi lebih tinggi dari orang yang tidak merokok demikian juga korelasi antara charges dengan age (0,3)  dan  BMI  (0.2).  Semakin  tinggi  umur  ( age) dan kategori  berat  badan  (bmi)  dapat  diprediksi  biaya  premi asuransi ( charges ) juga bertambah.
Penggunaan  bahasa  Python  dalam  implementasi machine  learning,  khususnya  analisis  regresi  linear berganda  dapat  diimplementasikan  dengan  mudah  dan tidak  memerlukan  koding  yang  rumit.  Hal  ini  karena dukungan    library  di  Python  yang  banyak  dan  pengguna tinggal menyesuaikan library-library yang digunakan
R EFERENSI
[1] Robert  Kurniawan  and  B.  Yuniarto, Analisis  Regresi .  Jakarta: Kencana, 2016.
[2] J.  Supranto, Statistik,  Teori  dan  Aplikasi .  Surabaya:  Penerbit Erlangga, 2016.
[3] S.  Burns, Python  Machine  Learning  Deep  Learning  Tensorflow . 2018.
[4] Suyanto, Machine Learning Tingkat Dasar dan Lanjut . Bandung: Informatika, 2018.
[5] I. Goodfellow, Machine Learning . MIT Press, 2016.
[6] B. D. F. Kurniatullah and Y. T. C. Pramudi, “Estimation of Students’ Graduation Using Multiple Linear Regression Method,” Journal of Applied  Intelligent  System ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  29–36,  2017,  doi: 10.33633/jais.v2i1.1415.
[7] C. K. Puteri and L. N. Safitri, “Analysis of linear regression on used car sales in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1469, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1469/1/012143.
[8] I.  Budiman  and  A.  N.  Akhlakulkarimah,  “Aplikasi  Data  Mining Menggunakan Multiple Linear Regression Untuk Pengenalan Pola Curah Hujan,” Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 02, no. 01, pp. 34–44, 2015.
[9] V.  W.  Putri et  al. ,  “Penerapan  Multiple  Regression  dalam Pendugaan  Awal  Kelulusan  Mahasiswa,” Seminar  Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 9 , no. 1, pp. 18–19, 2017.
[10]  S. S. Rahardjo and R. Sanusi, “Linear Regression Analysis on the Determinants  of  Hypertension  Prevention  Behavior,” Journal  of Health Promotion and Behavior , vol. 4, no. 1, pp. 22–31, 2019, doi: 10.26911/thejhpb.2019.04.01.03.
[11]  A. A. Boyko et al. , “Using linear regression with the least squares method to determine the parameters of the Solow model,” Journal of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1582,  no.  1,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1582/1/012016.
[12]  H.  K.  Pambudi,  P.  G.  A.  Kusuma,  F.  Yulianti,  and  K.  A.  Julian, “Prediksi  Status  Pengiriman  Barang  Menggunakan  Metode Machine  Learning,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Infomasi  Terapan ,
vol.
6, no. 2, pp. 100–109, 2020,
doi:
10.33197/jitter.vol6.iss2.2020.396.
[13]  K.  Puteri  and  A.  Silvanie,  “MACHINE  LEARNING  UNTUK MODEL  PREDIKSI  HARGA  SEMBAKO,” Jurnal  Nasional Informatika , vol. 1, no. 2, pp. 82–94, 2020.
[14]  G.  N.  Ambika,  B.  P.  Singh,  B.  Sah,  and  D.  Tiwari,  “Air  quality index prediction using linear regression,” International Journal of Recent Technology and Engineering , vol. 8, no. 2, pp. 4247–4252,
2019, doi: 10.35940/ijrte.B2437.078219.
[15]  B. M. Yashaswini, “Logistic Regression Analysis of breast cancer tumor using Python IDE,” vol. 5, no. 22, pp. 1–3, 2017.
[16]  Prabha, Anindhitha, Archana, and B. N. M. V., “Predicting House Price  Values Using  Linear Regression  with  Ridge  Regularization Approach,” International  Journal  of  Advanced  Science  and
Technology , vol. 29, no. 9s, pp. 5489–5495, 2020.
[17]  M. R. Fahlepi and A. Widjaja, “Penerapan Metode Multiple Linear Regression Untuk Prediksi Harga Sewa Kamar Kost,” vol. 1, no. 2, pp. 615–629, 2019.
[18]  P.  Tanaman,  P.  Di,  and  K.  Karawang,  “Analisis  regresi  linier berganda dalam estimasi produktivitas tanaman padi di kabupaten karawang 1,2),” pp. 117–128, 2016.
[19]  S. N. Waghmare and C. N. Sakhale, “Formulation of Experimental
Data  Based  model  using  SPSS  (  Linear  Regression  )  for  Stirrup Making  Operation  by  Human  Powered  Flywheel  Motor,”
International  Research  Journal  of  Engineering  and  Technology (IRJET) , vol. 02, no. 04, pp. 461–468, 2015.
[20]  N.  Intan,  P.  Hati,  and  S. Nugroho,  “Analisis Tingkat  Penerimaan Calon  Konsumen  Terhadap  Jenis  Mobil  Dengan  Menggunakan Metode Regresi Linier,” Jurnal Teknik Elektro Unnes , vol. 8, no. 2, pp. 50–55, 2016, doi: 10.15294/jte.v8i2.7761.
[21]  L. Dan and X. Shi, “Estimates of Pedestrian Crossing Delay based on Multiple Linear Regression and Application,” Procedia - Social and Behavioral Sciences , vol. 96, no. Cictp, pp. 1997–2003, 2013, doi: 10.1016/j.sbspro.2013.08.225.
[22]  E. Karamazova, T. Jusufi Zenku, and Z. Trifunov, “Analysing and Comparing the Final Grade in Mathematics by Linear Regression Using  Excel  and  SPSS,” International  Journal  of  Mathematics Trends  and  Technology ,  vol.  52,  no.  5,  pp.  334–344,  2017,  doi: 10.14445/22315373/ijmtt-v52p549.
[23]  E.  Widianawati et  al. ,  “Optimalisasi  Penggunaan  Ms  Excel Terhadap  Kepekaan  Data  Informasi  Kesehatan  di  Posyandu,” Jurnal  Manajemen  Informasi Kesehatan  Indonesia ,  vol.  8,  no.  1, pp. 87–92, 2020, doi: 10.33560/jmiki.v8i1.261.
[24]  A. Kurniadi and Y. Novianto, “Penerapan Metode Regresi Linier untuk Memprediksi Kebiasaan Pelanggan Studi Kasus : PT . Mensa Binasukses,” Jurnal Ilmiah Mahasiswa Teknik Informatika , vol. 2, no. 2, p. 107, 2020.
[25]  E.  B.  Pattikayhatu,  “ANALISIS  KEKERASAN  MATERIAL PEGAS MOBIL DALAM PEMBUATAN PERKAKAS RUMAH TANGGA  DI  USAHA  PANDAI  BESI  SEHATI  JAYA  - MALUKU,” Jurnal Teknik Mesin , vol. 3, no. 2, pp. 72–78, 2020. [26]  J. Enterprise, Mengolah Data dengan Python dan Pandas . Jakarta: Elex Media Komputindo, 2021.
[27]  W. Musu et al. , “Pengaruh Komposisi Data Training dan Testing terhadap  Akurasi  Algoritma  C4  .  5,”  in PROSIDING  SEMINAR ILMIAH  SISTEM  INFORMASI  DAN  TEKNOLOGI  INFORMASI , 2021, pp. 186–195.
[28]  E.  D.  Wahyuni,  A.  A.  Arifiyanti,  and  M.  Kustyani,  “Exploratory Data  Analysis  dalam  Konteks  Klasifikasi  Data  Mining,”  in Prosiding  Nasional  Rekayasa  Teknologi  Industri  dan  Informasi XIV Tahun 2019 (ReTII) , 2019, pp. 263–269.
[29]  T.  Cahyono, Statistika  Terapan  &  Indikator  Kesehatan .
Yogyakarta: Deepublish Publisher, 2018.