## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 299 - 305 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 733 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Prediksi Jumlah Kasus Klaim Indemnity Dengan Menggunakan Algoritma Regresi Linear Pada Asuransi Mandiri Inhealth
Qori Yumansya, Ahmad Turmudi Zy, Muhamad Fatchan Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: 1 qoryum04@gmail.com, 2 turmudi@pelitabangsa.ac.id, 3 fatchan@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: qoryum04@gmail.com
Abstrak − Asuransi merupakan salah satu jenis lembaga keuangan yang bertujuan untuk memberikan jaminan kepada nasabah terhadap risiko yang mungkin terjadi pada masa yang akan datang. Pada penelitian ini dengan memanfaatkan beberapa  data kasus klaim indemnity pada assuansi inhealth melalui pendekatan metode prediksi dan dapat diterapkan dalam  menganalisis  data  guna  melakukan  prediksi  data  assuransi  dimasa  mendatang  berdasar  dari  tingkat  kebutuhan. Proses  prediksi  algoritma  Regresi  Linear  sederhana  dapat  diimplementasikan  dimana  hasilnya  juga  menunjukkan sebuah  wawasan  baru  bagi  kebutuhan  prediksi  terhadap  data  klaim  .Pengujian  dengan  menggunakan  rapidminer menghasilkan  performa  yang  relevan  dengan  skenario  yang  dimodelkan.  Model  persamaan Regresi  Linear sederhana setelah  dibandingkan  hasil  perhitungan  secara  manual  dan  juga  dengan  aplikasi Rapid  Miner secara  umum menunjukkan  data  yang  sama.  Nilai  RMSE  juga  didapat  saat  melakukan  evaluasi  performa  model  yang  diterapkan, dengan nilai RMSE sebesar 0,273 dengan standar deviasi +- 0,0.
Kata Kunci : Regrensi Linear, Asuransi Kesehatan, Prediksi, Data Mining, Kesehatan
Abstract − Insurance is a type of financial institution that aims to provide guarantees to customers against risks that may occur  in  the  future.  In  this  study,  by  utilizing  some  data  on  indemnity  claim  cases  on  inhealth  insurance  through  a prediction method approach and can be applied in analyzing data to make predictions of future insurance data based on the level of need. The prediction process of a simple Linear Regression algorithm can be implemented where the results also  provide  new  insights  for  the  prediction  needs  of  claim  data.  Tests  using  rapidminer  produce  performance  that  is relevant  to  the  scenario  being  modeled.  The  simple  Linear  Regression  equation  model  after  comparing  the  results  of calculations  manually  and  also  with  the  Rapid  Miner  application  generally  shows  the  same  data.  The  RMSE  value  is also  obtained  when  evaluating  the  performance  of  the  applied  model,  with  an  RMSE  value  of  0.273  with  a  standard deviation of +- 0.0.
Keywords: Linear Regression, Health Insurance, Prediction, Data Mining, Health

## 1. PENDAHULUAN
Asuransi merupakan salah satu jenis lembaga keuangan yang bertujuan untuk memberikan jaminan kepada nasabah terhadap  risiko  yang  mungkin  terjadi pada  masa  yang  akan  datang.  Salah  satu  jenis  asuransi  yang  banyak  ditawarkan oleh  perusahaan  asuransi  adalah  asuransi  kesehatan.  Asuransi  kesehatan  memiliki  manfaat  yang  sangat  besar  bagi nasabah,  terutama  bagi  mereka  yang  tidak  memiliki  kemampuan  finansial  yang  cukup  untuk  menanggung  biaya perawatan  kesehatan  yang  tinggi.  Dalam  dunia  asuransi  pelayanan  menjadi  salah  satu  faktor  yang  harus  diperhatikan dalam bisnis Asuransi Kesehatan. Pelayanan mencakup salah satunya adalah penyelesaian penanganan di rumah sakit. Pelayanan  dapat  dikatakan  baik  jika  penyelesaian  penanganan  kasus  dapat  diselesaikan  sesuai  dengan  (SLA) Service Level Agreement yang telah disepakati oleh pihak tertanggung dan Pihak Perusahaan Asuransi. Asuransi  Mandiri Inhealth merupakan  salah  satu  perusahaan  asuransi  kesehatan  yang  terkemuka  di  Indonesia. Meskipun  Asuransi  Mandiri Inhealth telah  beroperasi  selama  30  tahun  berjalan  dan  telah  menangani  banyak  kasus klaim indemnity , namun tidak ada yang tahu pasti berapa jumlah kasus klaim indemnity yang akan terjadi di masa yang akan  datang,  terkadang  karna  jumlah  kasus  yang  membengkak  membuat  karyawan  kualahan  untuk  memprosesnya. Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memprediksi  jumlah  kasus  klaim  indemnity  pada  Asuransi  Mandiri  Inhealth  agar perusahaan  dapat  mempersiapkan  diri  dengan  baik  untuk  menangani  kasus-kasus  tersebut,  karna  jumlah  kasus  yang tidak menentu dengan rata  - rata perbulan 5000 sampai dengan 9000 kasus klaim dan di kerjakan oleh 2 orang admin klaim dengan rata – rata target adalah 100 kasus sehingga jumlah kasus membengkak dan membuat karyawan kualahan untuk memprosesnya data kasus klaim.
Dalam mengukur keakuratan dari hasil menggunakan regresi linier , terdapat penelitian lain yang mendukungnya. Untuk dapat menyelesaikan permasalahan yang ada maka salah satu cara yang dapat dilakukan untuk memprediksi pengguna layanan  kesehatan  dengan  menggunakan  teknik data  mining .  Adapun  teknik  yang  digunakan  dalam  hal  ini  adalah Algoritma Regresi Linier . Hasil dari penelitian ini adalah jumlah kasus klaim yang memiliki keterkaitan atau hubungan yang  diolah  dengan  teknik data  mining menggunakan  algoritma regresi  linier dapat  membantu  pihak  manajemen perusahaan dalam menentukan pelaynan kesehatan.
Penelitian  sebelumnya  mengenai,  machine  linear  untuk  analisis  regresi  linier  biaya  asuransi  kesehatan  dengan menggunakan python jupyter notebook[1]. 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

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 299 - 305 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 733 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
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. Komparasi  deteksi  kecurangan  pada  data  klaim  asuransi  pelayanan  kesehatan  menggunakan  metode  support  vector machine  (svm)  dan  extreme  gradient  boosting  (xgboost)[2].  eh  karena  itu,  penelitian  ini  membahas  bagaimana  cara mendeteksi fraud pada pelayanan kesehatan dengan cara machine learning. Machine learning adalah cara peningkatan kemampuan  mesin  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  baru.  Metode  machine  learning  yang  digunakan  adalah klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  metode  klasifikasi  Extreme  Gradient  Boosting  (XGBoost)  yang hasilnya  dibandingkan  untuk  melihat  model  yang  lebih  baik.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  hasil  yang  berhasil mendeteksi data fraud pada data pelayanan kesehatan tersebut dengan performa klasifikasi yang baik dalam membantu memberikan  referensi  pada  penyedia  layanan  dalam  mendeteksi fraud  .  Metode  XGBoost menghasilkan  performa klasifikasi yang baik dengan menghasilkan nilai Balanced Accuracy dan nilai Recall sebesar 0.9995 dan 0.9994. Penerapan  data  mining  untuk  prediksi  perilaku  pelanggan  menggunakan  multiple  linear  regression[3]. Namun  dengan adanya perkembangan membuat masyarakat sangat selektif dalam menantukan gaya hidup mereka. Hal tersebut seolah mengharuskan perusahaan untuk lebih baik lagi dalam mengatur strategi penjualannya, terutama dalam memahami serta memprediksi perilaku palanggan terhadap produsen. Dengan adanya Data Mining diupayakan untuk dapat memprediksi perilaku pelanggan dengan adanya Produk Abaya yang diinginkan baik dari Model, Jenis Kelamin, Berat Badan, SKU, PB, LD, dan Harga. Hasil dari penelitian ini dapat ditentukan menggunakan Algoritma Linier Regresi Berganda dengan nilai akurasi 100 %.
Analisis pengelompokan k-means untuk data bivariat laju kunjungan dan rasio rujukan (studi data pada seluruh fasilitas kesehatan  tingkat  i  di  bpjs  kesehatan  surakarta[4].  Analisis  hubungan  didasarkan  pada  data  di  tiap  kelompok  hasil pengelompokkan sehingga selanjutnya dapat diketahui bagaimana keterhubungan data laju kunjungan dan ratio rujukan faskes-faskes  tingkat  I  di  tiap  kelompok.  Analisis  hubungan  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  copula (bivariat).  Ukuran  keterhubungan  yang  digunakan  untuk  mengetahui  keterhubungan  data  dalah  Kendall’s  Tau  dan Spearman’s Rho. Copula yang terbaik untuk menjelaskan keterhubungan data didasarkan pada p-value tertinggi dari uji kecocokan  statistik  Cram??́r-von  Mises  yang  diperoleh  melalui  simulasi  parametric  bootstrap.  Paper  ini  memberikan hasil  bahwa  dua  kelompok  (kelompok  1  dan  kelompok  4)  yang  mana  keterhubungan  data  di  dalamnya  dapat digambarkan  melalui  copula,  sedangkan  dua  kelompok  yang  lain  tidak  dapat  digambarkan  dari  lima  copula  yang diujikan  dalam  paper  ini.  Kelompok  1  digambarkan  melalui  copula  Gumbel  dengan  marginal-marginalnya  adalah Normal-  Normal,  sedangkan  kelompok  4  digambarkan  melalui  copula  Ali-Mikhail-Haq  (AMH)  dengan  marginal- marginalnya Weibull-Gamma.
Klasterisasi  data  rekam  medis  pasien  pengguna  layanan  bpjs  kesehatan  menggunakan  metode  k-means[5].  Riwayat pasien yang menggunakan layanan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan tersimpan pada data rekam medis.  Setiap  data  rekam  medis  berisikan  informasi  penting  yang  sangat  berharga  dan  dapat  diolah  untuk  menggali pengetahuan  baru  menggunakan  pendekatan  data  mining.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  rumah  sakit  Prof. Dr.  Tabrani  dalam  mengelompokan  data  pasien  pengguna  BPJS  Kesehatan,  sehingga  diketahui  pola  penyebaran penyakit  berdasarkan  kelas  layanan.  Data  yang  digunakan  adalah  data  rekam  medis  pasien  tahun  2019  periode  bulan Oktober  sampai  dengan  Desember,  data  tersebut  akan  diproses  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering  dengan jumlah cluster sebanyak 3. Pada cluster 0 (H0) terdapat 3 pasien yang didominasi penyakit A09.9 ( Diare/Disentri ) pada Kelas 2 dan Kelas 3, untuk cluster 1 (H1) tedapat 5 pasien dengan jenis penyakit yang lebih beragam, sedangkan untuk cluster 2 (H2) terapat 5 pasien yang didominasi penyakit K30 (Dyspepsia) pada Kelas 1 Berdasarkan  uraian  diatas  penelitian  ini  menggunakan  salah  satu  algoritma regresi  linier untuk  menentukan  prediksi. Dengan  tujuan  memprediksi  jumlah  kasus  klaim  indemnity  pada  Asuransi  Mandiri  Inhealth.  Algoritma  regresi  linear merupakan salah satu metode yang banyak digunakan dalam bidang data mining untuk memprediksi nilai suatu variabel tergantung  pada  nilai  variabel  lainnya.  Dengan  menggunakan  algoritma  regresi  linear  diharapkan  dapat  membantu Asuransi Mandiri Inhealth dalam mengelola dan mengantisipasi kasus klaim indemnity dimasa yang akan datang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan   penelitian    untuk  mencari  hasil  pada  data retail maka  dibuatlah  langkah-langkah  tersebut  untuk  meneliti dalam penelitian yaitu agar dapat mempermudah dan sesuai dengan tujuan yang diinginkan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 299 - 305 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 733 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Tahapan Data Mining
Dalam penelitian ini penulis menggunakan pendekatan Data Mining untuk melakukan analisis data. Data yang akan dijadikan dataset dalam penelitian ini adalah data assuransi mandiri inhealth yang di ambil dari data penyedia layanan kesehatan  yang  ada  di  bekasi  kota,  yang  di  dapatkan  dalam  bentuk  file  spreadsheet  berformat  excel  dan  data  masih melakukan proses selection dan preprocesing berikut ini tahapan proses selection dan prepocesing.

## 2.3 Data Selection
Pada  tahap  data  selection  merupakan  proses  pembersihan  dari  data  yang  akan  dipakai  untuk  penghapusan  data dengan  membuang  missing  value,  duplikasi  data,  dan  memeriksa  inkonsistensi  data  dan  memperbaiki  kesalahan  pada data.  Proses  pembersihan  data  dilakukan  secara  manual  dengan  bantuan  software  spreadsheet.  Dalam  proses  ini,  data awal  yang  ada  memiliki  1000  record,  namun  terdapat  100  record  yang  missing  value,  dimana  record  ini  hanya mencantumkan qty 0 dan mines

## 2.4 Data Preprocessing
Data preprocessing merupakan proses pemilihan data dari sekumpulan data operasional yang ada sebelum masuk ke tahap mining data maupun informasi. Pada tahap ini akan dilakukan langkah – langkah sebagai berikut :
1. Diambil data sebanyak 1000 record dari sekumpulan assuransi mandiri inhealth yang terdapat pada spreadsheet dan sudah selesai di cleaning sebelumnya.
2. Dari 1000 record dataset ini setelah dikategorikan berdasar nama , jumlah pasien dan faskes.
3. Dilakukan seleksi atribut yang akan dipakai dan dianalisis, karena pada
4. data  awal  terdapat  beberapa  atribut  yang  tidak  dibutuhkan  seperti  atribut.  Penghapusan  atribut  dari  data  utama dikarenakan tidak ada keterkaitan dalam perhitungan algoritma regresi liniear yang akan digunakan. Atribut yang akan  dipakai  hanya  ada  3  yakni  berdasar  nama,  jumlah  dan  faskes.  Berikut  adalah  hasil  pengolahan  data  awal setelah melawati tahapan diatas untuk dijadikan dataset pada tahap selanjutnya, ditunjukkan pada Tabel 1 : Tabel  1 Data Selection
Bulan Pelayanan Jumalah Pasien provider 01-2022 48 1 02-2022 48 2 03-2022 87 3 04-2022 6 4 05-2022 33 2 06-2022 79 5 07-2022 72 5 08-2022 92 6 09-2022 16 3 10-2022 56 2

## 2.5 Data Transformation
Data  Transformation  merupakan  proses  mengubah  format  data  awal  menjadi  sebuah  format  data  standar  untuk proses  pembacaan  data  dengan  algoritma  regresi  liniear  pada  program  maupun  tool  yang  digunakan.  Berikut  adalah hasil pengolahan data awal setelah melawati tahapan diatas untuk dijadikan dataset pada tahap selanjutnya, ditunjukkan pada

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 299 - 305 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 733 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 2. Dataset Bulan Pelayanan Jumalah Pasien provider 01-2022 48 1 02-2022 48 2 03-2022 87 3 04-2022 6 4 05-2022 33 2 06-2022 79 5 07-2022 72 5 08-2022 92 6 09-2022 16 3 10-2022 56 2

## 2.6 Pemodelan
Pengujian  metode  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  perhitungan  yang  dianalisa  dan  untuk  mengetahui  apakah fungsi  bekerja  dengan  baik  atau  tidak.  Setelah  data  dihitung  secara  manual,  kemudian  data  diuji  menggunaka tools rapidminer untuk  memastikan  apakah  hasil  perhitungan  berjalan  baik  dalam  menentukan  prediksi  dan  mendapatkan hasil RSME dari pengujian data dari hasil yang diperoleh rapidminer , berikut ini adalah data sample Evaluasi  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengamati  dan  menganalisa  hasil  dari  algoritma  yang  digunakan  untuk memastikan  bahwa  hasil  pengujian  benar-benar  sesuai  dengan  pembahasan.  Melakukan  pengecekan  terhadap  setiap nilai atribut dan model yang sudah dibangun. Kemudian melakukan evaluasi dengan cara mengamati dan menganalisa hasil  dari  algoritma  yang  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  hasil  pengujian  menghasilkan  nilai RSME benar  dan sesuai hasil pembahasan, pengujian dilakukan untuk mengukur keakuratan hasil dari tiap model yang diusulkan. Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  adalah  aturan  penilaian  kuadrat  yang  juga  mengukur  besarnya  ratarata  kesalahan. RMSE adalah akar kuadrat dari rata-rata perbedaan kuadrat antara prediksi dan observasi aktual  [11]. Cara yang juga biasanya digunakan untuk mengevaluasi model data mining adalah dengan RMSE. rumusnya ditulis sebagai berikut:
[1]
Metode Kuadrat terkecil ( least square method ): metode yang paling populer untuk menetapkan persamaan regresi linear sederhana.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Pengujian Data
Setelah  proses  pengumpulan  data  selesai  dilakukan,  maka  tahapan  selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu  membuat pemodelan data pada rapid miner. Model yang digunakan pada rapid miner yaitu menggunakan algoritma regresi linear. Langkah  pertama  ialah  memasukkan  data  hati  kedalam  rapidminer  untuk  diolah.  Dalam  penelitian  ini  dataset  dibagi menjadi  2  bagian,  yaitu  90%  data training dan  10%  data testing dengan  menggunakan cross  validation . cross validation adalah  teknik  validasi  yang  membagi  data  menjadi  dua  bagian  secara  acak,  sebagian  sebagai data  training dan sebagian lainnya sebagai data testing .

## 3.2 Evaluasi Data Uji pada Rapid Miner
Tahapan  evaluasi  terhadap  data  uji (testing) yang  digunakan  untuk  menilai  model  persamaan  algoritma Regresi Linier sederhana yang diterapkan dalam pembentukan prediksi kasus klaim indemnity pada assuansi inhealth dari suatu objek  baru  dengan  keakurasian  yang  tepat.  Penelitian  ini  penulis  memanfaatkan  aplikasi rapidminer  Studio ,  hasil pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  aplikasi rapidminer  Studio adalah  dengan  menerapkan  langkah-langkah sebagai berikut :
1. Melakukan import data  yang  diperlukan  untuk  proses  pada tools rapidminer . Pada  aplikasi  Rapid  Miner  pilih  dan klik Import Data , kemudian pilih data yang akan dipakai serta kemudian menentukan attribut dan label yang akan digunakan.
2. Klik menu Design , pada tampilan proses, tambahkan dataset latih (training) dan dataset uji (testing) pada folder ke layar tampilan proses.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 299 - 305 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 733 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
3. Berikutnya  pada  menu Modelling ,  dalam  submenu Predictive ,  pilih  operator  fungsi Linear  Regression ,  untuk menerapkan persamaan algoritma Regresi Linear sederhana terhadap proses prediksi objek yang akan dilakukan.
4. Selanjutnya  pada  menu Scoring pilih  operator Apply  Model dan  drag  ke  layar  tampilan  proses,  melalui  fungsi  ini dapat  mengatur  penerapan  model  dari dataset yang  dipakai  pada  proses  ini  terhadap  prediksi  label  yang  akan diterapkan.
5. Koneksikan seluruh operator fungsi dari disain yang sudah disiapkan sehingga membentuk alur proses seperti pada gambar 2 berikut:
Gambar 2 Implementasi Algoritma Regresi Linear pada aplikasi RapidMiner Studio Setelah  dilakukan Running  Process pada tools rapidminer ,  didapatkan  hasil  prediksi  objek  testing  dengan menggunakan algoritma Regresi Linier yang dapat dilihat pada gambar berikut dibawah ini
Tabel 3. Hasil prediksi pada dataset uji menggunakan aplikasi RapidMiner Studio
Pengujian  performa  terhadap  model  dan  algoritma  dilakukan  dengan  maksud  mengetahui  hasil  perhitungan  yang dianalisa  dan  mengukur  metode  serta  algoritma  yang  digunakan  apakah  berfungsi  dengan  baik  atau  tidak.    Dengan menerapkan  model  tersebut  untuk  hasil  dari  perhitungan  nilai  RMSE (Root  Mean  Square  Error) melalui  aplikasi rapidminer Studio  menghasilkan  angka  RMSE  sebesar 0.273  +/-  0.000 ,  nilai  yang  cukup  kecil  sehingga  hanya  kecil perbedaan  yang  terjadi  dari  proses  simulasi  perhitungan  manual  dengan  aplikasi rapidminer Studio  terhadap  data  uji (testing) yang disiapkan.

## 3.3 Perbandingan Manual dan Rapid Miner
Persamaan regresi linier  tersebut kemudian akan diimplementasikan dalam memprediksi pada data testing . Secara umum penerapan persamaan regresi linear tersebut diaplikasikan untuk memprediksi 20 record dataset sebagai data uji (testing) yang sudah ditentukan. Dari perhitungan yang dilakukan secara manual dan juga dibandingkan dengan proses pada aplikasi rapid miner, hasil yang ditunjukkan tidak memiliki perbedaan yang signifikan, dengan kata lain baik dari perhitungan  manual  maupun  yang  diproses  dalam  aplikasi  menunjukkan  kemiripan  hasil.  Dibawah  ini  adalah  tabel perbandingan antara hasil perhitungan manual dan yang ada pada aplikasi rapid miner terhadap variabel Y.
Tabel 3. 3 Perbandingan Manual dan Rapid Miner
Variael X Variael Y Hasil Rapidminer 36 30 30.0 3 6 5.65

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 299 - 305 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 733 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2 5 4.91 27 23 23.4 4 6 6.40 4 6 6.40 5 7 7.14 29 25 24.9 4 6 6.40 5 7 7.14 4 6 6.40 1 4 4.17 5 7 7.14 7 9 8.62 9 10 10.10 4 6 6.40 16 15 15.28 13 13 13.06 10 11 10.84 6 8 7.88
Sedangkan  untuk  perbandingan  nilai  variabel  Y  aktual  dari  data testing (observasi)  dengan  nilai  variabel  Y  prediksi pada aplikasi rapidminer dapat dilihat melalui grafik berikut.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Nilai (Y) Observasi dengan (Y) Prediksi
Secara umum dapat dilihat melalui grafik, untuk nilai variabel Y aktual (observasi) ditandai dengan garis warna kuning, sedangkan nilai variabel Y prediksi dengan garis warna merah, dari data tersebut dapat dikatakan bahwa nilai prediksi memiliki  rentang  yang  sama  dengan  nilai  Y  aktual  (observasi).  Grafik  ini  nantinya  akan  dievaluasi  menggunakan metode RMSE untuk melihat seberapa besar nilai error tersebut. Selanjutnya  evaluasi model ini adalah dengan mencari nilai root mean squared error atau RMSE, melalui aplikasi RapidMiner didapatkan nilai RMSE sebesar 0,273 dengan standar deviasi +/- 0,000.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  bahwa  variabel  atau  atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini variael X dan Y berpengaruh signifikan terhadap penelitian ini terbukti dengan  menggunakan algoritma regresi linear mampu  memberikan  hasil  yang  baik  dengan  nilai Root  Mean  Squared  Error 0.273  +/-  0.000.  Hal  ini  dikarenakan adanya  korelasi  atau  hubungan  fungsional  (sebab  –  akibat)  antara  variabel  yang  satu  (dependen  atau  kriteria)  dengan variabel  yang  lain (independen  atau  predictor) .  Proses  pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  data  klaim dengan algoritma regresi linear.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 299 - 305 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 733 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dengan  memanfaatkan  beberapa    data  kasus  klaim  indemnity  pada  assuansi  inhealth  melalui pendekatan  metode  prediksi  dan  dapat  diterapkan  dalam  menganalisis  data  guna  melakukan  prediksi  data  assuransi dimasa  mendatang  berdasar  dari  tingkat  kebutuhan.  Proses  prediksi  algoritma  Regresi  Linear  sederhana  dapat diimplementasikan  dimana  hasilnya  juga  menunjukkan  sebuah  wawasan  baru  bagi  kebutuhan  prediksi  terhadap  data klaim  .Pengujian  dengan  menggunakan  rapidminer  menghasilkan  performa  yang  relevan  dengan  skenario  yang dimodelkan.  Model  persamaan Regresi  Linear sederhana  setelah  dibandingkan  hasil  perhitungan  secara  manual  dan juga  dengan  aplikasi Rapid  Miner secara  umum  menunjukkan  data  yang  sama.  Nilai  RMSE  juga  didapat  saat melakukan evaluasi performa model yang diterapkan, dengan nilai RMSE sebesar 0,273 dengan standar deviasi +- 0,0.

## REFERENCES
[1] M.  Sholeh,  Suraya,  And  D.  Andayati,  “Machine  Linear  Untuk  Analisis  Regresi  Linier  Biaya  Asuransi Kesehatan Dengan Menggunakan Python Jupyter Notebook,” J.  Edukasi  Dan  Penelit.  Inform. ,  Vol.  8,  No.  1, Pp. 20–27, 2022.
[2] A.  C.  Nugraha  And  M.  I.  Irawan,  “Komparasi  Deteksi  Kecurangan  Pada  Data  Klaim  Asuransi  Pelayanan Kesehatan Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm) Dan Extreme Gradient Boosting (Xgboost),” J. Sains Dan Seni Its , Vol. 12, No. 1, 2023, Doi: 10.12962/J23373520.V12i1.107032.
[3] N.  Riskya,  S.  Yuliana,  T.  Informatika,  U.  N.  Jadid,  And  J.  Timur,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Perilaku Pelanggan Menggunakan Multiple,” Vol. 11, No. 3, 2023.
[4] O.  R.  Kristyaningrum,  A.  Setiawan,  And  L.  R.  Sasongko,  “Analisis  Pengelompokan  K-Means  Untuk  Data Bivariat Laju Kunjungan Dan Rasio Rujukan ( Studi Data Pada Seluruh Fasilitas Kesehatan Tingkat I Di Bpjs Kesehatan Surakarta ),” Vol. 2, No. 1, 2018.
[5] J.  Informasi,  J.  Wandana,  And  S.  Defit,  “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien  Pengguna  Layanan  Bpjs Kesehatan Menggunakan Metode K-Means,” Vol. 2, Pp. 4–9, 2020, Doi: 10.37034/Jidt.V2i4.73.
[6] D. Fithaloka, M. A. Budiman, And D. Rachmawati, “Perbandingan Algoritma Greedy Dan Hill Climbing Untuk Menentukan Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama ( Fktp ) Terdekat Bagi Peserta Bpjs Kesehatan,” Vol. 1, No. 2, Pp. 13–24, 2017.
[7] S. S. Helma, R. R. R, And E. Normala, “Clustering Pada Data Fasilitas Pelayanan Kesehatan Kota Pekanbaru Menggunakan Algoritma K - Means,” No. November, Pp. 131–137, 2019.
[8] G. R. P, A. P. Windarto, E. Irawan, And W. Saputra, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma C4 . 5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pasien Bpjs,” Vol. 2, Pp. 376–385, 2020.
[9] G. Widi N. Dicky Nofriansyah, Algoritma Data Mining Dan Pengujian . Yogyakarta: Cv Budi Utama, 2015.
[10] R.  Fahlevi,  “Penerapan  Genetic  Modified  K-Nearest  Neighbor  Dalam  Klasifikasi  Penerima  Beras  Sejahtera,” 2020.
[11] J. Tamaela, E. Sediyono, And A. Setiawan, “Implementasi Metode Association Rule Untuk Menganalisis Data Twitter Tentang Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Dengan Algoritma Frequent Pattern - Growth,” Vol. 01, Pp. 25–33, 2018.
[12] H. W. Herwanto, T. Widiyaningtyas, And P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear Regression Untuk Prediksi Hasil  Panen  Tanaman  Padi,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  Dan  Teknol.  Inf. ,  Vol.  8,  No.  4,  P.  364,  2019,  Doi: 10.22146/Jnteti.V8i4.537.
[13] S. Haryati, A. Sudarsono, And E. (2015) Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Media Infotama , Vol. 11, No. 2, Pp. 130–138, 2015.
[14] S.  Sitalasari  And  M.  Algoritma,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menentukan  Kelayakan  Pemberian  Kartu Indonesia Sehat ( Kis ) Pada Kecamatan,” Vol. 1, Pp. 323–330, 2019.
[15] R. Mean Et Al. , “Evaluasi Dan Validasi Evaluasi.”