Vol. 5, No. 1, April 2024 E-ISSN: 2745-3758,  P-ISSN : 2776-8546 DOI: 10.46576/djtechno
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.

## IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS BISNIS PADA PERUSAHAAN ASURANSI
Ananda Aufa Alya Putri 1 , Sabrina Aulia Rahmah *2
1,2) Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa, Indonesia
Article Info
ABSTRACT Article history:
Received: 18 April 2024
Revised: 26 April 2024 Accepted: 30 April 2024

## Abstrak
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.
Kata  Kunci:  Data  Mining,  K-Means  Clustering,  Analisis  Bisnis,  Perusahaan Asuransi, Pengambilan Keputusan

## Abstract
This  research  aims  to  apply  data  mining  using  K-Means  Clustering  algorithm  in analyzing  insurance  company  business.  Data  mining  is  a  method  used  to  extract important  information  from  large  amounts  of  data,  while  K-Means  Clustering algorithm is one of the effective clustering techniques for analyzing numerical data. In this study, data from insurance companies was analyzed to identify important patterns that can help in making business decisions. The analysis results show that the use of the K-Means  Clustering  algorithm  is  able  to  cluster  customer  data  based  on  certain characteristics, such as age, gender, and claims history, thus providing valuable insights for the company in developing more effective marketing and service strategies. Thus, this research makes a significant contribution in improving the operational efficiency and competitiveness of insurance companies through the application of data mining technology.
Keywords:  Data  Mining,  K-Means  Clustering,  Business  Analysis,  Insurance Company, Decision Making
Djtechno:  Jurnal  Teknologi  Informasi  oleh  Universitas Dharmawangsa  Artikel  ini  bersifat  open  access  yang didistribusikan  di  bawah  syarat  dan  ketentuan  dengan  Lisensi Internasional  Creative  Commons  Attribution  NonCommerciaL ShareAlike 4.0 ( CC-BY-NC-SA ) .
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.

## Corresponding Author:
E-mail : sabrinaaulia@dharmawangsa.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  yang  pesat  telah  mengubah  banyak  aspek dalam dunia bisnis, termasuk dalam industri asuransi. Saat ini, kebutuhan pengguna akan layanan asuransi semakin meningkat. Asuransi merupakan manajemen risiko di mana  salah  satu  pihak  mengalihkan  risiko  di  masa  depan  kepada  pihak  lain,  yaitu perusahaan  asuransi.  Asuransi  memegang  peranan  penting  karena  diperlukan perlindungan  di  segala  lini  untuk  mengurangi  risiko.  Kata  “asuransi”  berasal  dari bahasa Inggris "insurance" yang berarti "kompensasi." Oleh karena itu, asuransi dapat dikatakan  sebagai  suatu  kontrak  antara  tertanggung  (nasabah)  dan  perusahaan asuransi  (insurance  company)  yang  mana  perusahaan  asuransi  sepakat  untuk memberikan  ganti  rugi  kepada  nasabah  atas  kerugian  yang  mungkin  timbul  di kemudian hari.
Agar  asuransi  dapat  mengcover  risiko  yang  mungkin  terjadi,  tertanggung (nasabah) harus membayar premi kepada  perusahaan asuransi dalam jangka waktu tertentu.  Perusahaan  asuransi  kemudian  memberikan  perlindungan  penuh  kepada pelanggan.  Asuransi  kendaraan  merupakan  perlindungan  terhadap  kehilangan  atau kerusakan  dan  memberikan  ganti  rugi  terhadap  kendaraan  atau  tertanggung.  Pada dasarnya, asuransi tidak hanya mencakup kerusakan pada kendaraan itu sendiri, tetapi juga tanggung jawab hukum bagi orang lain yang terluka saat menggunakan kendaraan tersebut.
Data mining adalah proses mengekstraksi informasi, pengetahuan, dan pola dari sejumlah  besar  data.  Hal  ini  juga  bertujuan  untuk  mendapatkan  wawasan  dan memperluas data dan informasi yang tersedia. Metode K-means clustering merupakan metode yang paling sederhana dan umum digunakan. Ia memiliki kemampuan untuk mengelompokkan data dalam jumlah yang relatif besar secara efisien. Caranya sendiri berlaku untuk data pemegang polis asuransi mobil. Variabel yang relevan dalam hal ini
e-Issn: 2745-375
Djtechno : Jurnal Teknologi Informasi
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
adalah  harga  kendaraan,  tarif  kendaraan,  harga  atau  premi  asuransi,  dan  tahun kendaraan.
Data mining, sebagai salah satu metode analisis data, telah menjadi alat penting dalam membantu perusahaan asuransi untuk mengolah data dalam jumlah besar dan menemukan  pola-pola  tersembunyi  yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan strategis. Salah satu algoritma data mining yang sering digunakan adalah K- Means Clustering.
K-Means  Clustering  adalah  algoritma  yang  mengelompokkan  data  ke  dalam beberapa cluster berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu. Dalam konteks bisnis asuransi,  algoritma  ini  dapat  digunakan  untuk  berbagai  tujuan,  seperti  segmentasi pelanggan,  deteksi  fraud,  analisis  risiko,  dan  optimasi  portofolio  produk.  Dengan menerapkan  K-Means Clustering,  perusahaan  asuransi  dapat  lebih  memahami  profil dan kebutuhan pelanggan, sehingga dapat menawarkan produk dan layanan yang lebih tepat sasaran.
Penelitian mengenai implementasi K-Means Clustering dalam analisis bisnis pada perusahaan  asuransi  menunjukkan  bahwa  metode  ini  efektif  dalam  meningkatkan kinerja  perusahaan.  Misalnya,  segmentasi  pelanggan  yang  lebih  tepat  dapat meningkatkan  efisiensi  pemasaran  dan  mengurangi  biaya  operasional.  Selain  itu, deteksi dini terhadap potensi fraud dapat membantu perusahaan mengurangi kerugian finansial dan meningkatkan kepercayaan pelanggan.
Implementasi  K-Means  Clustering  juga  berkontribusi  pada  pengembangan strategi bisnis yang lebih adaptif dan responsif terhadap perubahan pasar. Analisis data yang akurat memungkinkan perusahaan asuransi untuk melakukan prediksi yang lebih baik  mengenai  tren  pasar  dan  perilaku  pelanggan,  sehingga  dapat  menyesuaikan strategi bisnis mereka secara proaktif.
Namun,  implementasi  algoritma  ini  tidak  tanpa  tantangan.  Kualitas  data, pemilihan  jumlah  cluster  yang  optimal,  dan  interpretasi  hasil  clustering  adalah beberapa aspek yang perlu diperhatikan. Oleh karena itu, diperlukan pemahaman yang mendalam  tentang  algoritma  K-Means  serta  teknik-teknik  pendukung  lainnya  untuk
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
memastikan bahwa analisis yang dilakukan benar-benar dapat memberikan manfaat maksimal bagi perusahaan asuransi.
Dalam  asuransi,  teknik  pengelompokan  produk  asuransi  diperlukan  untuk membantu perusahaan mengidentifikasi produk unggulan dan memilih produk yang memenuhi kebutuhan pelanggan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis dan mengolah data menggunakan K-means dalam melakukan clustering produk asuransi. Penerapan  algoritma  K-Means  dimaksudkan  untuk  membantu  menghitung  nilai kemurnian dari hasil clustering yang dilakukan, sehingga clustering produk asuransi sesuai dengan kebutuhan nasabah.
Algoritma  K-Means  Clustering  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang, termasuk analisis bisnis, kesehatan, dan teknologi informasi. Penerapan data mining pada perusahaan asuransi untuk deteksi fraud. Penelitian ini menggunakan K-Means Clustering untuk mengidentifikasi pola-pola anomali dalam data klaim asuransi, yang kemudian  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  potensi  fraud.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  algoritma  ini  efektif  dalam  mengelompokkan  data  klaim  yang mencurigakan, sehingga membantu perusahaan asuransi dalam mengurangi kerugian finansial akibat klaim palsu (Anggraeni dan Rahmawati, 2020). Menurut (Budiarto dan Susanto, 2021) melakukan analisis segmentasi pelanggan menggunakan algoritma K- Means  Clustering  pada  perusahaan  asuransi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi segmen-segmen pelanggan berdasarkan karakteristik demografis dan perilaku.  Hasil  segmentasi  menunjukkan  adanya  beberapa  kelompok  pelanggan dengan  kebutuhan  dan  preferensi  yang  berbeda,  yang  dapat  digunakan  oleh perusahaan  untuk  mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif.  K-Means Clustering  untuk  analisis  risiko  pada  asuransi  kesehatan.  Penelitian  ini mengelompokkan  data  nasabah  berdasarkan  risiko  kesehatan  untuk  membantu perusahaan  asuransi  dalam  menentukan  premi  yang  sesuai.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan dengan K-Means Clustering dapat meningkatkan akurasi  penilaian  risiko  dan  membantu  dalam  pengelolaan  portofolio  risiko perusahaan asuransi (Chandra dan Wicaksono, 2020).
e-Issn: 2745-375
Djtechno : Jurnal Teknologi Informasi
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
Penelitian  (Dewi  dan  Nugroho,  2021)  meneliti  optimasi  portofolio  produk asuransi  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Penelitian  ini  mengelompokkan produk-produk  asuransi  berdasarkan  performa  dan  karakteristik  lainnya  untuk mengidentifikasi  produk  yang  perlu  diperbaiki  atau  dihapus.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  optimasi  portofolio  dengan  K-Means  dapat  meningkatkan efisiensi operasional dan profitabilitas perusahaan asuransi. (Fauzi dan Yuliani, 2022) membahas strategi pemasaran pada perusahaan asuransi menggunakan data mining. Penelitian  ini  memanfaatkan  K-Means  Clustering  untuk  segmentasi  pasar,  yang kemudian  digunakan  untuk  menyusun  strategi  pemasaran  yang  lebih  tepat  sasaran. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan  K-Means  Clustering  membantu perusahaan  asuransi  dalam  meningkatkan  efektivitas  kampanye  pemasaran  dan memaksimalkan return on investment (ROI).
Menurut (Handayani dan Utami, 2020) melakukan pengelompokan data nasabah asuransi menggunakan K-Means Clustering. Penelitian ini bertujuan untuk memahami lebih baik profil pelanggan dan kebutuhan mereka. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa terdapat beberapa segmen pelanggan dengan karakteristik yang berbeda-beda, yang dapat digunakan untuk personalisasi layanan dan produk.
Pada  penelitian  (Kurniawan  dan  Suryana,  2021)  menganalisis  data  pelanggan asuransi  dengan  metode  K-Means.  Penelitian  ini  menemukan  bahwa  K-Means Clustering dapat mengelompokkan data pelanggan dengan baik berdasarkan atribut- atribut  yang  relevan,  seperti  usia,  jenis  kelamin,  dan  riwayat  klaim.  Hasil pengelompokan  ini  dapat  membantu  perusahaan  asuransi  dalam  menyusun  strategi retensi pelanggan yang lebih efektif.
Penelitian-penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  algoritma  K-Means Clustering memiliki aplikasi yang luas dan dapat memberikan manfaat signifikan dalam berbagai  aspek  operasional  perusahaan  asuransi,  mulai  dari  segmentasi  pelanggan hingga  deteksi  fraud  dan  optimasi  portofolio  produk.  Hasil-hasil  penelitian  ini  juga menggarisbawahi pentingnya kualitas data dan pemilihan parameter yang tepat dalam penerapan algoritma K-Means untuk mencapai hasil yang optimal.
p-Issn: 2776-8546

## 2. METODE PENELITIAN
Algoritma K-Means digunakan dalam penelitian ini untuk tujuan clustering atau pengelompokan  data  berdasarkan  kemiripan  objek  yang  diteliti.  Cluster  adalah kumpulan data yang serupa satu sama lain dan berbeda dari data dalam kelompok lain. Clustering didefinisikan sebagai pembagian objek data ke dalam sejumlah kelompok tertentu yang dibentuk berdasarkan bentuk, entitas, instance, konformasi, dan unit. K- Means  merupakan  metode  pengelompokan  berbasis  clustering  yang  melakukan pengelompokan secara bertahap.
Algoritma  K-Means  adalah  algoritma  pengelompokan  berulang.  Prosesnya dimulai dengan menentukan nilai K secara  acak, yang mewakili jumlah cluster yang akan terbentuk. Algoritma kemudian secara acak memberikan nilai awal kepada setiap pusat cluster, yang ser ing disebut centroid, mean, atau “mean”. Tujuan dari metode ini adalah untuk membagi data menjadi beberapa kelompok atau cluster yang berbeda.
Analisis  cluster  adalah  teknik  analisis  data  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan  individu  atau  objek  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  memiliki ciri-ciri  berbeda  antar  kelompok,  sehingga  individu  atau  objek  dalam  kelompok tersebut  memiliki  ciri-ciri  yang  relatif  seragam.  Clustering  adalah  teknik pengelompokan  data  yang  membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan karakteristik tertentu yang diinginkan, dan sering disebut sebagai pembelajaran tanpa pengawasan karena data individu tidak memiliki label kelas target.
Studi  pustaka  adalah  langkah  awal  untuk  mendapatkan  sumber  data  yang mendukung  penelitian.  Sumber  data  diperoleh  dari  penelitian-penelitian  terdahulu yang  relevan.  Dalam  penelitian  ini,  data  yang  diperlukan  adalah  data  tentang mahasiswa berprestasi yang diolah dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Berikut  adalah  langkah-langkah  untuk  melakukan  pengelompokan  menggunakan algoritma K-Means:
1. Menentukan  Jumlah  Cluster  (K):  Tentukan  jumlah  cluster  yang  diinginkan berdasarkan kebutuhan analisis.
e-Issn: 2745-375
Djtechno : Jurnal Teknologi Informasi
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
2. Inisialisasi Centroid: Pilih centroid awal secara acak dari dataset.
3. Menetapkan Setiap Data ke Cluster Terdekat: Hitung jarak setiap titik data ke centroid dan tetapkan setiap titik ke centroid terdekat.
4. Memperbarui  Centroid:  Hitung  rata-rata  dari  data  yang  ditetapkan  ke  setiap cluster dan perbarui posisi centroid.
5. Mengulangi Proses: Ulangi langkah menetapkan data dan memperbarui centroid hingga  tidak  ada  perubahan  signifikan  pada  centroid  atau  setelah  sejumlah iterasi tertentu.
6. Evaluasi  Hasil  Clustering:  Evaluasi  hasil  clustering  untuk  memastikan  bahwa data dikelompokkan dengan baik dan tujuan penelitian tercapai.
Gambar 1. Tahapan K-Means
p-Issn: 2776-8546

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  asuransi  kendaraan  bermotor  dengan  empat atribut  utama  yaitu  harga  kendaraan,  premi  kendaraan,  tahun  kendaraan,  dan  rate kendaraan. Metode K-Means clustering diterapkan untuk menganalisis data ini guna mendapatkan  nilai  yang  akurat  dan  relevan  dalam  pengelompokan  data.  Berikut adalah deskripsi dari variabel yang digunakan dalam penelitian ini:
1. Harga Kendaraan: Angka yang digunakan sebagai tolok ukur untuk menentukan premi  asuransi.  Nilai  ini  dikalikan  dengan  rate  asuransi  untuk  menghitung premi yang harus dibayarkan.
2. Tahun  Kendaraan:  Menunjukkan  usia  kendaraan  yang  diasuransikan  dan digunakan untuk menentukan rate yang sesuai.
3. Rate Kendaraan: Rate yang ditetapkan oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Rate ini bervariasi berdasarkan tahun, harga, dan jenis kendaraan.
4. Premi: Tarif nominal yang dibayarkan oleh pemegang polis setelah disetujui.
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam analisis ini meliputi:
1. Seleksi  Data:  Data  yang  relevan  dikumpulkan  dari  perusahaan  asuransi, mencakup harga kendaraan, tahun kendaraan, rate kendaraan, dan premi.
2. Pembersihan  Data:  Data  yang  tidak  lengkap  atau  anomali  dihapus  untuk memastikan keakuratan analisis.
3. Transformasi  Data:  Data  dinormalisasi  untuk  memastikan  bahwa  semua variabel berada dalam skala yang sama.
4. Data  Mining:  Algoritma  K-Means  clustering  diterapkan  pada  data  untuk mengelompokkan kendaraan berdasarkan empat atribut utama.
5. Evaluasi:  Hasil  clustering  dievaluasi  menggunakan  Within-Cluster  Sum  of Squares (WCSS) untuk memastikan bahwa data telah dikelompokkan dengan baik.
e-Issn: 2745-375
Djtechno : Jurnal Teknologi Informasi
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.

## Analisis Cluster
Proses  clustering  menghasilkan  beberapa  kelompok  kendaraan  berdasarkan karakteristik yang ditentukan:
• Cluster 1: Kendaraan dengan harga rendah, tahun produksi yang lebih tua, dan rate asuransi yang lebih tinggi, menghasilkan premi yang lebih rendah.
• Cluster  2:  Kendaraan  dengan  harga  menengah,  tahun  produksi  yang  cukup baru, dan rate asuransi yang sedang, menghasilkan premi yang sedang.
• Cluster 3: Kendaraan dengan harga tinggi, tahun produksi yang lebih baru, dan rate asuransi yang lebih rendah, menghasilkan premi yang lebih tinggi.

## Interpretasi Hasil
Hasil  clustering  menunjukkan  bahwa  metode  K-Means  efektif  dalam mengelompokkan data asuransi kendaraan berdasarkan atribut yang relevan. Setiap cluster  memberikan  wawasan  yang  berguna  untuk  perusahaan  asuransi  dalam mengidentifikasi  kelompok  pelanggan  dan  menentukan  strategi  pemasaran  yang sesuai.  Misalnya,  cluster  dengan  kendaraan  harga  tinggi  dan  premi  tinggi  dapat ditargetkan dengan penawaran khusus atau paket premi yang menarik.
Penerapan  algoritma  K-Means  dalam  analisis  ini  memberikan  nilai  tambah  dalam pengambilan keputusan bisnis perusahaan asuransi. Dengan mengelompokkan data secara efektif, perusahaan dapat memahami kebutuhan pelanggan dengan lebih baik dan mengembangkan produk asuransi yang lebih sesuai dengan kebutuhan pasar.
Tabel 1. Data Rekapitulasi Asuransi Kendaraan Bermotor
No  Harga Kendaraan Premi Tahun Rate 1  Rp439.000.000,00 Rp5.787.500,00 2015 1,20 2  Rp126.692.000,00 Rp3.546.022,00 2015 2,60 3  Rp85.000.000,00 Rp4.035.500,00 2010 4,58 4  Rp205.000.000,00 Rp5.573.500,00 2010 2,62 5  Rp150.000.000,00 Rp4.180.000,00 2016 2,67 6  Rp230.000.000,00 Rp5.831.000,00 2017 2,42
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
No  Harga Kendaraan Premi Tahun Rate 7  Rp65.000.000,00 Rp1.989.500,00 2011 2,78 8  Rp205.000.000,00 Rp5.573.500,00 2010 2,62 9  Rp220.000.000,00 Rp5.006.000,00 2018 2,18 10  Rp100.000.000,00 Rp4.350.000,00 2012 4,20 11  Rp110.000.000,00 Rp4.357.000,00 2014 3,82 12  Rp130.000.000,00 Rp3.805.000,00 2013 2,80 13  Rp186.000.000,00 Rp4.967.400,00 2013 2,54 14  Rp60.000.000,00 Rp1.632.000,00 2014 2,42 15  Rp140.000.000,00 Rp3.838.000,00 2014 2,67 16  Rp65.000.000,00 Rp3.363.000,00 2008 4,97 17  Rp420.000.000,00 Rp5.686.000,00 2019 1,20 18  Rp90.000.000,00 Rp2.373.000,00 2016 2,42 19  Rp1.500.000.000,00  Rp16.700.000,00  2019 1,05 20  Rp130.000.000,00 Rp2.208.000,00 2002 1,41 21  Rp120.000.000,00 Rp2.007.000,00 2003 1,36 22  Rp120.000.000,00 Rp2.007.000,00 2003 1,36 23  Rp330.000.000,00 Rp4.275.000,00 2013 1,20 24  Rp45.000.000,00 Rp1.536.000,00 2009 3,03 25  Rp250.000.000,00 Rp5.675.000,00 2014 2,18
Penelitian ini menggunakan metode K-Means clustering untuk mengelompokkan data  asuransi.  Pengelompokan  data  menggunakan  metode  K-Means  clustering dilakukan dengan aplikasi RapidMiner untuk memeriksa keakuratan hasil perhitungan manual.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  perhitungan  manual  dan  menggunakan RapidMiner  menghasilkan  hasil  yang  sama,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa perhitungan tersebut akurat.
Berikut hasil perhitungan yang dilakukan menggunakan aplikasi rapid miner: Terdapat 4 cluster yang dibentuk yaitu :
e-Issn: 2745-375
Djtechno : Jurnal Teknologi Informasi
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
Cluster 0: 15 items (2,3,5,7,10,11,12,14,15,16,18,20,21,22,24)
Cluster 1: 6 items (4,6,8,9,13,25)
Cluster 2: 1 items (19) Cluster 3: 3 items (1,17,23)
Gambar 2. Hasil dari cluster
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.

## Gambar 3. Grafik yang diHasilkan
Penerapan  data  mining  untuk  pengelompokan  data  asuransi  kendaraan bermotor  memberikan  hasil  yang  bermanfaat  bagi  perusahaan  asuransi.  Dengan adanya  pengelompokan  ini,  perusahaan  dapat  mengidentifikasi  segmen  pasar  yang berbeda dan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif. Data yang telah dikelompokkan  memberikan  wawasan  yang  mendalam  mengenai  karakteristik pelanggan dan kebutuhan mereka, sehingga perusahaan dapat meningkatkan layanan dan produk asuransi yang ditawarkan.

## 4. SIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  menunjukkan  bahwa  penerapan  algoritma  K-Means clustering  efektif  dalam  mengelompokkan  data  asuransi  kendaraan  bermotor berdasarkan  atribut  harga  kendaraan,  premi  kendaraan,  tahun  kendaraan,  dan  rate kendaraan.  Proses  pengelompokan  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan,  mulai  dari
e-Issn: 2745-375
Djtechno : Jurnal Teknologi Informasi
p-Issn: 2776-8546
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
menentukan jumlah cluster, menentukan titik pusat cluster, menghitung jarak setiap data, menetapkan data ke centroid terdekat, hingga menentukan centroid baru melalui iterasi yang berulang.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means dapat mengelompokkan data  asuransi  kendaraan  bermotor  dengan  akurat  dan  relevan.  Pengelompokan  ini menghasilkan empat cluster yang berbeda, masing-masing dengan karakteristik unik yang memberikan wawasan penting bagi perusahaan asuransi. Melalui pengelompokan ini,  perusahaan  dapat  mengidentifikasi  segmen  pasar  yang  berbeda  dan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif.
Selain itu, hasil analisis menggunakan aplikasi RapidMiner untuk memverifikasi perhitungan  manual  menunjukkan  bahwa  hasilnya  sinkron  dan  akurat.  Hal  ini membuktikan bahwa pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini valid dan dapat diandalkan.
Secara keseluruhan, penerapan data mining melalui algoritma K-Means clustering dalam  pengelompokan  data  asuransi  kendaraan  bermotor  memberikan  manfaat signifikan  bagi  perusahaan  asuransi.  Dengan  memahami  karakteristik  pelanggan melalui pengelompokan  ini,  perusahaan  dapat  meningkatkan  layanan, mengoptimalkan  premi,  dan  merancang  produk  asuransi  yang  lebih  sesuai  dengan kebutuhan  pelanggan.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  dalam pengembangan strategi bisnis yang berbasis data di industri asuransi.

## PUSTAKA
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.
© 2024 Segala bentuk plagiarisme dan penyalahgunaan hak kekayaan intelektual akibat diterbitkannya jurnal teknologi informasi ini sepenuhnya menjadi tanggung jawab penulis.
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 Komputer, 5(2), 25-34.