## Journal of S ocial and Economics Research
Volume 6, Issue 1, June 2024 P-ISSN: 2715-6117             E-ISSN: 2715-6966 Open Access at: https://idm.or.id/JSER/index.php/JSER

## APPLICATION OF K-MEANS CLUSTERING TO ANALYZE INSURANCE DATA AT PT AXA INSURANCE INDONESIA

## APPLICATION OF K-MEANS CLUSTERING TO ANALYZE INSURANCE DATA AT PT AXA INSURANCE INDONESIA
Nayla Azkia 1 Rizky Feliana Devi 2 Fajar Hartanto Siswanto 3 Jerry Heikal 4 1,2,3,4 Magister Manajemen Universitas Bakrie
E-mail: naylaazkiaaa@gmail.com 1 , risky.felianadevi@gmail.com 2 , fajar.hartanto@gmail.com 3 , jerry.heikal@bakrie.ac.id 4 ARTICLE INFO ABSTRACT Correspondent Nayla Azkia naylaazkiaaa@gmail.com Key words: Data Mining, K-Means, Insurance. Website: https://idm.or.id/JSER/index. php/JSER
Page: 1136 - 1144 The object of this research is the company PT. AXA Insurance Indonesia, with 10 marketing offices in 8 big cities. The data used are 50 general insurance participants with 4 different premiums, namely  property,  travel,  vehicles,  and  health,  in  the  form  of qualitative data that can be calculated as numbers and numerical variables to be used for this research. The aim of this research is to obtain the products and services from the company PT AXA Insurance Indonesia that are most in-demand based on currently available data on insurance participants so that they can develop and market insurance products more widely and on target. Data research  uses  the  K-Means  Algorithm  which  is  one  of  the algorithms in the clustering or grouping function where the data analysis method is carried out by means of Data Mining. From the  research  results,  the  5-cluster  analysis  concluded  that  the average data of men aged 25-46 years and over who are married with  an  income  of  10  million  prefer  property  and  vehicle insurance products. Then for the average data of women aged 25- 35 years who are already married or unmarried with an income of 10 million prefer health insurance products.
Copyright © 2024 JSER. All rights reserved.

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Koresponden Nayla Azkia naylaazkiaaa@gmail.com Kata kunci : Data Mining, K-Means , Asuransi Website: https://idm.or.id/JSER/index. php/JSER
Hal: 1136 - 1144
Objek penelitian ini adalah perusahaan PT AXA Insurance Indonesia, dengan 10 kantor pemasaran yang tersebar di 8 kota  besar.  Data  yang  digunakan  adalah  50  peserta asuransi  umum  dengan  4  premi  yang  berbeda,  yaitu properti,  perjalanan,  kendaraan,  dan  kesehatan,  berupa data  kualitatif  yang  dapat  dihitung  dalam  bentuk  angka dan  variabel  numerik  yang  akan  digunakan  untuk penelitian  ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan  produk  dan  layanan  dari  perusahaan  PT AXA  Insurance  Indonesia  yang  paling  banyak  diminati berdasarkan  data  peserta  asuransi  yang  ada  saat  ini sehingga dapat mengembangkan dan memasarkan produk asuransi secara lebih luas dan tepat sasaran. Penelitian data menggunakan Algoritma K-Means yang merupakan salah satu algoritma dalam fungsi clustering atau pengelompokan  dimana  metode  analisis  data  dilakukan dengan cara Data Mining. Dari hasil penelitian, analisis 5 cluster menyimpulkan bahwa rata-rata data pria usia 25-46 tahun ke atas yang sudah menikah dengan penghasilan 10 juta  lebih  memilih  produk  asuransi  properti  dan kendaraan. Kemudian untuk data rata-rata wanita usia 25- 35  tahun  yang  sudah  menikah  maupun  belum  menikah dengan penghasilan 10 juta lebih memilih produk asuransi kesehatan
Copyright © 2024 JSER. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Sebagai pemimpin pasar global dalam perlindungan kesehatan, jiwa, dan non jiwa, PT  AXA  Insurance  memberikan  solusi  asuransi  bagi  para  nasabahnya  dengan jaringan  layanan  terluas  di  seluruh  dunia.  Perusahaan  didirikan  pada  awalnya sebagai  PT  Asuransi  Dharma  Bangsa  di  tahun  1961,  PT  Mandiri  AXA  General Insurance (MAGI) mulai beroperasi sebagai perusahaan patungan pada tanggal 25 Oktober 2011. Memasuki semester kedua di tahun 2023, PT Mandiri AXA General Insurance (MAGI) resmi berganti nama menjadi PT AXA Insurance Indonesia (AXA Insurance).  Aksi  korporasi  ini  telah  mendapatkan  persetujuan  dari  Kementrian Hukum dan Hak Asasi Manusia tertanggal 27 Juni 2023. AXA Insurance merupakan bagian  dari  AXA  Group,  perusahaan  asuransi,  dan  manajemen  aset  terbesar  di dunia  berbasis  di  Paris,  dengan  145.000  karyawan  melayani  lebih  dari  93  juta nasabah di 51 negara. Melalui  10 kantor pemasaran di 8 kota besar dan  bengkel rekanan  di  72  kota,  AXA  Insurance  terus  berupaya  memberikan  layanan  terbaik kepada  seluruh  nasabahnya  di  Indonesia.  PT  AXA  Insurance  Indonesia  (AXA Insurance)  menyediakan  berbagai  produk  asuransi,  seperti  asuransi  kendaraan, asuransi kesehatan, asuransi rumah, asuransi jiwa dan produk asuransi lainnya.
Dengan  memiliki  polis  asuransi  dari  PT  AXA  Insurance  Indonesia,  maka  akan mendapatkan akses berbagai manfaat, diantaranya yaitu perlindungan kesehatan, perlindungan  kendaraan,  perlindungan  rumah,  perlindungan  jiwa,  pelayanan customer  service .  Persaingan  pangsa  pasar  untuk  produk  jasa  asuransi  dengan asuransi lain semakin besar.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan algoritma K-Means. Algoritma K-Means merupakan salah satu algoritma dalam fungsi clustering atau pengelompokan data. Observasi  atau  kasus  berdasarkan  kemiripan  objek  yang  diteliti.  Sebuah cluster adalah suatu kumpulan data yang mirip dengan lainnya atau ketidakmiripan data pada  kelompok  lain. Clustering didefinisikan  dengan  membagi  objek  data  dalam bentuk, entitas, contoh, ketaatan, unit ke dalam beberapa jumlah kelompok (grup, bagian atau kategori).
Metode Penelitian yang dilakukan akan menjelaskan tahapan penelitian dan objek penelitian yang akan dijelaskan sebagai berikut:

## Tahapan Penelitian
Penelitian Clustering Data  Peserta  Asuransi  PT  Axa  Insurance  menggunakan Algoritma  K-Means  di  lakukan  dengan  beberapa  tahapan  yang  diperlukan  oleh perusahaan  agar  proses  data  mining  dapat  terbentuk  sesuai  dengan  tujuan  dari penelitian ini.
a. Mengambil data peserta asuransi yang digunakan sebagai data objek.
Gambar 2. Data Peserta Asuransi
b. Melakukan pembentukan data peserta asuransi menjadi data set yang siap di proses.
Gambar 3. Data Peserta Asuransi yang Sudah dibagi Menjadi 2 Set
c. Menggunakan aplikasi SPSS untuk proses clustering K-Means.
d. Melakukan perubahan terhadap variabel 'Measure' pada setiap data objek yang akan di ukur menjadi “Scale”.
Gambar 4. Perubahan terhadap variabel 'Measure' pada setiap data objek yang akan di ukur menjadi “Scale”
e. Menentukan  jumlah  cluster  K,  untuk  penelitian  ini  penulis  menentukan jumlahnya 5 cluster.

## Gambar 5. Jumlah Cluster K

## Objek Penelitian
Objek penelitian adalah perusahaan PT AXA Insurance Indonesia, dengan 10 kantor pemasaran di 8 kota besar dengan menyediakan berbagai produk asuransi, seperti asuransi kendaraan, asuransi kesehatan, asuransi rumah, asuransi jiwa dan produk asuransi lainnya. Data yang digunakan adalah 50 peserta asuransi umum dengan 4 premi yang berbeda, yaitu properti, kendaraan perjalanan dan kesehatan, berupa data kualitatif yang dapat dihitung sebagai variabel bilangan dan angka agar dapat dipergunakan untuk penelitian ini.

## Tujuan Penelitian
Menurut Xie dkk, Clustering K-Means bekerja dengan cara membagi objek data ke dalam  beberapa  kelompok  atau  cluster  yang  berbeda  sesuai  dengan  ukuran kesamaan dari data-data tersebut, sehingga untuk objek data yang berada dalam cluster mempunyai tingkat kesamaan terbesar sedangkan untuk objek data antar cluster yang berbeda mempunyai tingkat kesamaan terkecil (Xie dkk, 2020). Pada penelitian  ini  memfokuskan  pada  pengelompokan  atau clustering data  asuransi untuk mempermudah memberikan penilaian produk asuransi yang paling banyak diminati pada PT AXA Insurance Indonesia.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan  produk  dan  layanan  dari perusahaan PT AXA Insurance Indonesia yang paling di minati berdasarkan data peserta  asuransi  yang  tersedia  saat  ini  sehingga  dapat  mengembangkan  dan memasarkan produk asuransi lebih luas dengan tepat sasaran.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  proses  K-Means  dengan  menggunakan  data  set  peserta  asuransi dijelaskan di bawah sesuai dengan urutan dari prosesnya.
• Inisial cluster di dapatkan semua jenis premi asuransi dengan nilai maksimum dan disebar masing-masing cluster , sebagai berikut hasilnya:
Tabel 1. Inisial Cluster
• Dengan data set yang disediakan untuk di proses ternyata hanya diperlukan dua kali iterasi saja, setelah itu data objek sudah tidak bergerak atau berubah lagi  sehingga  proses  iterasinya  selesai.  Pada cluster 2  terlihat  tidak  ada perubahan  nilai,  karena  menjadi  pusat cluster ,  sedangkan  yang  lain  akan menghitung jarak ke pusat cluster tersebut, datanya sebagai berikut:
Tabel 2. Iterasi
• Setelah iterasi selesai di lakukan, penulis mendapatkan hasil final dari proses K- Means, sebagai berikut:
Tabel 3. Cluster Membership
Tabel 4. Pusat Cluster Akhir
Hasil dari Penelitian ini dapat di jabarkan sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Penelitian Cluster Analisa 1 Laki-laki berumur 36-45 sudah menikah dengan penghasilan 10 juta keatas serta  berdomisili  di  Depok  lebih  memilih  produk Asuransi Properti 2 Laki-laki berumur 25-35 sudah menikah dengan penghasilan 10 juta keatas  serta  berdomisili  di  Bekasi  lebih  memilih  produk Asuransi Kendaraan 3 Laki-laki  berumur  25-35  dan  46  keatas  sudah  menikah  dengan penghasilan 10 juta keatas serta berdomisili di Tangerang dan Depok lebih memilih produk Asuransi Properti 4 Perempuan  berumur  25-35  yang  sudah  menikah  atau  belum menikah  dengan  penghasilan  10  juta  keatas  serta  berdomisili  di Tangerang lebih memilih produk Asuransi Kesehatan 5 Laki-laki  berumur  25-35  sudah  menikah  dengan  penghasilan  5-10 juta  keatas  serta  berdomisili  di  Depok  lebih  memilih  produk Asuransi Kendaraan

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dengan data set sebanyak 50 record yang di lakukan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Metode  algoritma  K-Means  dapat  di  terapkan  untuk  mengelompokan  data persona dan produk yang di minati berdasarkan cluster produk asuransi.
2. Metode Data Mining dapat mempercepat proses pengolahan data dan dapat di kembangkan  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dengan  menggunakan  data  yang lebih banyak dan variasi dari domisili, serta file tambahan lainnya.
3. Menggunakan  aplikasi  SPSS  dapat  memberikan  pengambil  keputusan  untuk mengembangkan  strategi  pemasaran  berdasarkan  persona  dengan menggunakan  informasi  jenis  kelamin,  usia,  status  perkawinan,  domisili, penghasilan.
Pengembangan dari penelitian ini yang dapat dilakukan adalah:
1. Menambahkan atau bekerja sama dengan Bank agar perusahaan Asuransi dapat membuat program menarik bersama dengan Bank tersebut.
2. Bekerja  sama  dengan  kantor  rekanan  untuk  membesarkan  pangsa  pasar  di domisili  yang  terindikasi  lebih  banyak  peminatnya,  sehingga  bisa  mencapai target-target baru yang lebih agresif.

## DAFTAR PUSTAKA
Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita. 2019. Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan. J. Nas. Teknol dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17 – 24, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
Irfiani and S. S. Rani. 2018. Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita, Vol. 6, No. 4, pp. 161 – 168, Diakses dari jurnal.untan.ac.id
M. Pasek, A. Ariawan, N. P. Sastra, and I. M. Sudarma. 2020. KMean s Clustering Dan Local Outlier Factor. vol. 19, no. 1.
S.  Saefudin  and  D.  Fernando.  2020.  Penerapan  Data  Mining  Rekomendasi  Buku Menggunakan Algoritma Apriori. JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 7, no. 1, p. 50, doi: 10.30656/jsii.v7i1.1899.
Johnny  Saldana.  2013. The  Coding  Manual  for  Qualitative  Research . https://axa.co.id/in/tentang-axainsurance, https://axa.co.id/kesehatan-
personal