## PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE INTERPOLASI

## UNTUK  ESTIMASI  PREMI  BERDASARKAN  PENDAPATAN NASABAH  ASURANSI  PRUDENTIAL DI YOGYAKARTA
Pandapotan, A nton   Setiaw an H onggow ibow o, D w i  N ugraheny Teknik Informatika STTA Yogyakarta inform atika@stta.ac.id

## A bstract
Prem i  in  a  definition  can  be  interpreted as  a fe e   to  be paid by  the  customer,  w hich  is  a  combination o f  the  overall  cost  o f  insurance  benefits  that  used,  and  som etim es  also  include  the  am ount  o f  m oney invested by custom ers.
The  output  o f  the  data  m ining  is  a  custom ers  is  accepted  according  to  the  prudential  value  o f  the estim ated prem i be gained from   the num ber o f  custom er revenue.
F in al project is,  created a program   o f  w eb-based application system   to estim ate  the prem i  to  m ake it easier fo r  adm in (prudential em ployee)  to  determ ine  the  am ount o f  prem i  to  be paid by  the  custom er. In this program ,  adm in  (prudential em ployee) ju st  need  to know   the am ount o f  customer's  incom e  that  the program  w ill  then process  the results o f  the estim ated prem i.
The  test  results  is  concluded  that  the program   estim ates  the prem i  can  be  used easily  by  the  adm in (prudential em ployee)  and sim plify adm in  decisions prem i estim ate  to  the  custom er.
K e y w o r d s : P r em i,  C lu sterin g , I n t e r p o la s i, D a ta M in in g

## Abstrak
Prem i  dapat  diartikan  sebagai  biaya  yang harus  dibayar  oleh  nasabah,  yang  m erupakan kombinasi  dari  biaya  keseluruhan  m anfaat  asuransi  yang  digunakan,  dan  kadang-kadang juga  term asuk  jumlah  uang  yang  diinvestasikan  oleh  nasabah.  O utput  dari  data  m ining  ini adalah  calon nasabah  diterim a  sebagai nasabah  sesuai  dengan hasil nilai estim asi  prem i  yang akan  diperoleh dari jumlah pendapatan nasabah.
Pada  tugas  akhir  ini  dibuat  sebuah  program   dalam   bentuk  sistem  aplikasi  berbasis  web estimasi  premi  untuk  m em udahkan  admin  (Pegaw ai  Prudential)  dalam   m enentukan  jumlah premi  yang  harus  dibayar  oleh  nasabah.  Dalam  program   ini  admin  (Pegaw ai  Prudential) hanya  perlu  mengetahui  pendapatan  nasabah  yang  kem udian  program   ini  akan  m em proses hasil dari  estimasi  premi.
Dari  hasil  pengujian  disimpulkan  bahw a  program   ini  dapat  digunakan  dengan  m udah oleh  adm in  (Pegaw ai  Prudential)  dalam   m em bantu  m emberikan  keputusan  estim asi  prem i kepada nasabah.
K ata K unci: P rem i,  C lu sterin g , I n te r p o la s i, D a t a  M in in g

## 1. Latar B elakang
Prediksi  estimasi  prem i  sangat  penting  bagi  suatu  perusahaan  asuransi.  Estim asi  prem i sendiri  tidak  hanya  didasarkan  pada  keuntungan  yang  didapatkan  dari  asuransi,  melainkan juga  dari faktor  pendapatan.  Jika  prem i  konsumen  tidak  didukung  dengan  pendapatan  yang m em adai  untuk  m em bayar  prem i  asuransi,  tentunya  kondisi  ini  tidak  m enguntungkan  bagi perusahaan.  Dengan  adanya  estimasi  prem i  akan  produk  asuransi,  perusahaan  asuransi, dalam   hal  ini  perusahaan  A suransi  PT.  Prudential  Yogyakarta,  dapat  m engam bil  suatu keputusan  yang  strategis  untuk  para  agen-agennya  dalam   m em prom osikan  produk asuransinya.
Teknologi  data  m ining  dapat  dijadikan  alat  bantu  dalam  m engolah  data  yang  berjumlah besar  untuk  dijadikan  data  prediksi.  Dengan  m em anfaatkan  data  m asukan  berupa  data nasabah,  pendapatan  nasabah,  dan  transaksi  pem bayaran  prem i  asuransi,  dapat  dibangun aplikasi data m ining dengan m etode interpolasi untuk estimasi prem i asuransi.
K eluaran  atau  output  dari  proses  data  mining  ini  adalah  m asyarakat  dapat  diterima sebagai nasabah  prudential  sesuai  dengan hasil nilai estimasi prem i  yang akan  diperoleh  dari jumlah pendapatan nasabah.

## 2. D a ta  M in in g
Kemajuan  dalam   pengum pulan  data  dan  teknologi  penyim panan  yang  cepat mem ungkinkan  organisasi  m enghim pun  jum lah  data  yang  sangat  besar.  A lat  dan  teknik analisis  data  yang  tradisional  tidak  lagi  dapat  digunakan  untuk  m engekstrak  informasi  dari data  yang  sangat  besar.  Untuk  itu  diperlukan  suatu  m etoda  baru  yang  dapat  menjawab kebutuhan tersebut.
M enurut  (Therling  K.,  2006),  data  m ining  adalah  kombinasi  secara  logis  antara pengetahuan  data,  dan  analisis  statistik  yang  dikembangkan  dalam   pengetahuan  bisnis  atau suatu  proses  yang  m enggunakan  teknik  statistik,  m atem atika,  kecerdasan  buatan,  tiruan  dan m achine-learning untuk mengekstraksi  dan  mengindentifikasi  informasi  yang berm anfaat bagi pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar.
Pada  data  mining  terdapat  4  tahapan  mulai  dari  seleksi  data  sam pai  dengan  hasil informasi  yang  telah  di  dapat  dan  dim engerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan.  Adapun penjelasan sebagai berikut.
a. Tahap  1  adalah  Data  Selection  yaitu M enciptakan  him punan  data  target,  pemilihan himpunan  data,  atau  memfokuskan  pada  subset  variabel  atau  sam pel  data,  tem pat penem uan  (discovery)  akan dilakukan.
b. Tahap 2  adalah P re-processing/C leaning yaitu  : Pem rosesan pendahuluan  dan pembersihan data  yang  m erupakan  operasi  dasar  seperti  penghapusan  noise.  Sebelum  proses  data m ining  dapat  dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses  cleaning  pada  data  yang  menjadi fokus K now ledge D iscovery in D atabases  (KDD).
c. Tahap  3  adalah  D ata  m ining yaitu  Pemilihan  tugas  data  m ining;  pemilihan goal dari  proses KDD  (K nowledge D iscovery in D atabases)  misalnya klasifikasi,  regresi,  clustering,  dll.
d. Tahap  4  adalah  In terpretation / Evaluation  yaitu  Penerjemahan  pola-pola  yang  dihasilkan dari  data  m ining.  Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data  m ining  perlu ditampilkan  dalam bentuk yang m udah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan.

## C lu sterin g
Clustering  adalah  proses  m engelom pokkan  obyek  berdasarkan  informasi  yang  diperoleh dari  data  yang  menjelaskan  hubungan  antar  obyek  dengan  prinsip  untuk  m emaksimalkan kesam aan  antar  anggota  satu  kelas  dan  m em inim um kan  kesam aan  antar  k elas/ cluster. Tujuannya untuk m enem ukan  cluster yang berkualitas  dalam  w aktu yang layak.
Clustering  dalam  data  m ining berguna  untuk menem ukan  pola  distribusi  di  dalam  sebuah data  set  yang  berguna  untuk  proses  analisa  data.  Kesam aan  obyek  biasanya  diperoleh  dari kedekatan  nilai-nilai  atribut  yang  menjelaskan  obyek-obyek  data,  sedangkan  obyek-obyek data biasanya  direpresentasikan  sebagai sebuah titik dalam  ruang multidimensi.

## 3.  Perancangan  Sistem

## P erancangan  D iagram  A lir Data
Diagram   Alir  Data  m erupakan  suatu  m odel  logika  data  atau  proses  yang  dibuat  untuk m enggam barkan  dari  m ana  asal  data  dan  ke  m ana  tujuan  data  yang  keluar  dari  sistem,  letak data  disimpan,  proses  apa  yang  m enghasilkan  data  tersebut  dan  interaksi  antara  data  yang tersim pan  serta  proses  yang  dikenakan  pada  data  tersebut.  Dengan  DAD  ini  dapat  diketahui letak data disimpan dan bagaim ana  transform asi  datanya.

## D iagram  K onteks
Diagram  konteks  m erupakan  diagram  yang menjelaskan  proses  perjalanan  data  dari  satu atau beberapa source untuk m encapai suatu tujuan tertentu yang m ana pada proses perjalanan data tersebut hanya terdapat satu  proses  saja yang  digam barkan dalam  bentuk um um .
Diagram   konteks  aplikasi  untuk  estim asi  prem i  yang  dibuat  dapat  dilihat  pada  Gambar 1.
U Mi Natabah
PrtiM Admin (P tf  »w » Prudential) EtWTIMl
N asab ah Pandapaun Laporan Promi Naiab**
J Natabah Laporan Cttimm Prem* Ma*afea i N ________________ ^
Gambar 1 Diagram Konteks untuk aplikasi estimasi premi
Pada  Gambar  1  terdapat  2  entitas,  yaitu  admin  dan  nasabah.  A dm in  m engolah  Data N asabah  yang  kem udian  di  lakukan  proses  estimasi  prem i  sehingga  diperoleh  nilai  premi yang  diterim a  untuk nasabah.  Selanjutnya  nasabah  m emberikan  pendapatan  yang kemudian dilakukan  estim asi  prem i  sehingga  di  dapatkan  laporan  prem i  nasabah  yang  m erupakan laporan estimasi prem i bagi  nasabah.

## D A D   Level 1
DAD  level  1  seperti  yang  ditampilkan  pada  gam bar  2  m erupakan  pengem bangan  dari diagram   konteks,  dim ana  pada  diagram   ini  menjelaskan  bahw a  admin  m elakukan  proses pengolahan  data  nasabah  kem udian  dilakukan  proses  estimasi  prem i  sesuai  dengan pendapatan  nasabah.

## Gambar 2 DAD Level 1 dari Estimasi Premi yang dilakukan oleh admin
Pada  proses  pengolahan  Data  Nasabah  Gam bar  2  diketahui  bahw a  adm in  melakukan pengolahan data nasabah yang berupa biodata nasabah,  pendapatan yang kem udian nantinya akan  disimpan  dalam   database  estim asi  premi.  Selanjutnya  estimasi  prem i  database  yang disimpan.  kem udian  data  pendapatan  nasabah  diproses  clustering  dan  interpolasi  dilakukan untuk  m engelom pokkan  data-data  pendapatan  nasabah  kem udian  dicari  nilai  tengahnya dengan cara interpolasi sehingga  diperoleh nilai estim asi prem i untuk nasabah.

## D iagram  A lir (F lo w c h a rt)  Sistem
Flow chart  adalah  penggam baran  secara  grafik  dari  langkah-langkah  dan  urut-urutan prosedur  dari  suatu  program .  Pada  estimasi  prem i  ini  rangkaian  langkah-langkah pem buatannya  meliputi  dari  awal  penggunaan  dari  program   atau  dengan  m engawalinya dengan  start,  kemudian  menuju  pada  input  usernam e  dan  passw ord  rangkaian  pertanyaan untuk  cek  status  apakah  benar  atau  salah.  Jika  ya  m aka  program   tersebut  akan  melanjutkan pengisian  data  nasabah,  prem i,  dan  pem bayaran  prem i  kem udian  m asuk  kedalam   proses yakni  rekap  data,  cleaning,  clustering,  hasil  analisa  dan  prediksi  yang  akhirnya  akan m em beritahu estimasi premi.  tetapi jika pilihannya tidak m aka program  tidak dapat berjalan.
Penggam baran flow ch art dari estimasi prem i oleh adm in  dapat dilihat pada  gam bar 3.
— j  ‘— ¿r* j* -
Cambar S Diagram Alir Sistem (Flowchart System)
Pada  Gam bar  3  diatas  m erupakan  D iagram   Alir  Sistem  (DAD)  yang  dimulai  dari  proses login  input  usernam e,  dan passw ord jika benar  maka  akan  adm in  akan  m elakukan  pengolahan data  nasabah  yang  kem udian  nantinya  akan  di  proses  dalam   bentuk  clustering  dan  hasil analisa  yang  kem udian  hasil  akhirnya  adalah  m endapatkan  hasil  estim asi  prem i  untuk nasabah.
3.6  E n tity  R e la t io n s h ip  D ia g ra m   (ERD)
Perancangan  Entitiy  R elationship  D iagram   (ERD)  bertujuan  untuk  m em udahkan pem aham an  tentang  hubungan  (relasi)  antar  tiap  tabel  yang  ada  dalam   basis  data.
Penggam baran  Entitiy  R elationship  D iagram   dapat  dilihat  pada  Gam bar  4  m em uat  informasi m engenai Entity R elationship D iagram  sistem.
A dapun keterangan notasi-notasi nya adalah sebagai berikut:
• n adalah  m any
• 1  adalah  one
Pada  Gambar  4  diketahui  bahaw a  nasabah  m em punyai  (idnasabah,  nam a,  alam at,  tgllahir, kota,  pekerjaan,  hp,  telp,  pendapatan)  yang dim ana nasabah  adalah n  (banyak)  m em punyai  1 produk  (nm produk,  idproduk,  m anfaat,  dan  jenis  produk)  kem udian  nasabah  tersebut m elakukan  transaksi  pem baran  prem i  kepada  adm in .  Pem bayaran  premi  yang  m em punyai (nopremi, tglbayar, bayarke, dan  jumlah) selanjutnya adm in m em punyai (nama, idadm in,passw ord,  usernam e,  dan  jabatan)  yang  dim ana  adm in  berfungsi  sebagai  petugas  yang melakukan transaksi pem bayaran prem i nasabah.

## 4. Im plem entasi  Sistem
Pada bagian  implementasi  sistem m erupakan bagian  yang  mendeskripsikan  suatu  sistem agar  sistem  tersebut  siap  untuk  dioperasikan.  Bagian  ini  dilakukan  setelah  setelah  tahap analisis  data  tahap  perancangan  aliran  data  dan  m enu  sistem  selesai.  Tahap  im plementasi  ini akan  m em bahas  m engenai  desain  login,  input  data,  desain  proses  data,  desain  output  sistem serta analisis  hasil yang berupa pengujian sistem tersebut secara manualnya.

## M enu  Login
M erupakan  tam pilan  Login  m erupakan  tampilan  awal  saat  sistem   pertam a  kali  dijalankan. Tampilan  dapat dilihat pada  Pada Gam bar 5
I

## I Gambar 5  Tampilan Halaman Login
Im plem entasi  Estim asi Prem i
Tampilan  Halam an  Estim asi  prem i  m erupakan  halam an  yang  dirancang  untuk m enentukan  prem i  yang  akan  dibayarkan  oleh  nasabah  kepada  pihak  asuransi.  Tampilan gam bar dapat dilihat Pada Gam bar 6
Gam bar 6  T ampilan Hasil Analisa

## A n alisa H asil
Setelah  data  pendapatan  nasabah  dikelompokkan,  kem udian  dilakukan  proses interpolasi.  Tabel  4  m erupakan  tabel  koefisien  untuk  pencarian  jumlah  data  pendapatan nasabah.
Tabel 4 Tabel Koefisien i X y ST  1 ST 2 0 X1 y1 (y1-y0)  /   (x1-X0)=  A (B-A)  /   (X2-X0)  =  D 1 X2 y2 (y2-y1)  /   (X2-X1)=  B 2 X3 y3 (y3-y2)  /   (X3-X2)=  C
A dapun keterangan notasi-notasi nya adalah sebagai berikut: Keterangan  : x  adalah pendapatan nasabah y  adalah prem i nasabah bo  adalah  nilai prem i i  adalah jumlah  data ST  adalah koefisien
Contoh  :
Setelah  selesai  m engelom pokkan  data  pendapatan,  m aka  selanjutnya  diketahui  masing- m asing  pendapatan  nasabah  adalah  xi  adalah  Rp.1.500.000,  X 2 adalah  Rp.1.750.000  dan Rp.2.000.000.  Dengan  prem i  untuk  yi  adalah  Rp.100.000,  y 2 adalah  Rp.200.000,  dan  y 3 adalah Rp.350.000.  Hitunglah hasil estimasi prem i nasabah tersebut ?
Penyelesaian Kasus  :
Tabel 3.1  Tabel penghitungan jumlah data
i Pendapatan Nasabah Prem i Nasabah 0 Rp  1.500.000 Rp  100.000 1 Rp  1.750.000 Rp  200.000 2 Rp  2.000.000 Rp 350.000 Rumus yang digunakan
i =  i -   1 ..............................................(1) Maka i =  3-1  =  2
Selanjutnya m enghitung ST1 H itung  ST1  : ST  =  (yi-yo)/(xi-xo)=  A .................. (2) 0.4  =  (Rp 200.000-  Rp  1 0 0 .0 0 0 )/(  Rp  1.750.000-  Rp  1.500.000) ST =  (y2- y1)/(x2 -   X1)=  B ............... (3) 0 =  (Rp 200.000-  Rp 2 0 0 .0 0 0 )/(  Rp 2.000.000-  Rp  1.750.000) H itung  ST2  :
Untuk m enghitung ST2 ST  =  (B-A)/(X2-X0)  =  C .....................(4) -8.10-7 =  (0 -0 .4 )/(  Rp 2.000.000-  Rp  1.500.000).

## M enghitun g N ilai In t e r p o la s i
U ntuk  menaksir  (mengestimasi)  nilai  di  antara  titik-  titik  data  yang  tepat  Bentuk  um um persam aan polinomial order  n  adalah sebagai berikut,
fn(x)  =  bo +  b 1 (x -  X 0 )  +  ...  +bn(x -  X 0 )(x -  X 1 )  ...  (x - Xn- 1 )
Seperti  yang  dilakukan  interpolasi  linier  dan  kuadrat,  titik-titik  data  dapat  dilakukan dengan  evaluasi  koefisien  fo,  bi,  ...,  bn.  Untuk  polinomial  order n,  diperlukan  (n  +  1)  titik data x 0 , x 1 , x 2 , ..., xn.  Dengan  m enggunakan  titik-titik  data  tersebut,  m aka  persam aan  berikut digunakan untuk m engevaluasi koefisien b 0 ,  bi,  ...,  bn.
N ila i K o e f  u n tu k m a s in g -m a s in g  b0,  b1,  d s t :
Nilai B 0 =Rp.  100.000 ,  Nilai B1=0.4 ,  Nilai B2=-8.10-7,
M enghitun g nilai f(x)  dim ana x =  Rp 1.500.000 fn(x)  =  bo  +  b 1 (x - x0)  +bn(x - xq)(x - x1)
f(x)=  Rp  100.000+0.4(R p  1.500.000-  Rp  1.500.000)+-8.10-7 (Rp  1.500.000-  Rp.1.500.000)(  Rp  1.500.000-  Rp  1.750.000) f(x)=  Rp 100.000
Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  bahw a  untuk  pendapatan  sebesar  Rp.1.500.000  estimasi prem i untuk nasabah  diperoleh R p.100.000/b ulan.
5.  K esim pulan
1.  Aplikasi estim asi prem i berdasarkan pendapatan nasabah  asuransi prudential Yogyakarta yang dibuat m enggunakan m etode  clustering dan interpolasi.
2.  Dengan  adanya  tam pilan  antar  m uka  pengguna/ user  interface  m aka  user  menjadi  lebih m udah  dalam  m engoperasikan sistem  yang telah dibuat dalam  tugas  akhir ini.
3. Estim asi  nilai  prem i  m enggunakan  proses  clustering  dan  interpolasi  telah  sesuai  yang diharapkan untuk m em bantu user  (pegaw ai prudential).

## Saran
Beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  untuk  pengem bangan  aplikasi  ini  di  m asa  yang akan datang,  antara lain:
Sebaiknya program  aplikasi ini  dikembangkan  dengan  situs online jadi m em udahkan nasabah untuk  m engetahui  berapa  estim asi  prem i  yang  dibayarkan  nasabah  sesuai  dengan pendapatan nasabah

## Referensi
[1]  A gus Setiawan,  Pengantar  Numerik,  Andi Offset, Yogyakarta,  2010.
[2]  Al-Bahra,  Ladjamudin,  Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi,  Graha  Ilmu,  Yogyakarta, 2005.
[3]  Firrar  U tdirartatm o,  Clustering,  Andi Offset, Yogyakarta,  2009.
[4]  Hall,  Brown,  Core W eb  P rogram m in g,T he Sun M icrosystem  Press,  USA,  2001
[5]  John  H.  M athews,  N um erical  M ethods  fo r   M athem atics,  Science,  A n d  Engineering  (second edition),  Prentice Hall International Editions,  USA,  2004.
[6]  N ugroho,  Bunafit,  Aplikasi  Pem rogram an  W eb  Dinamis  dengan  PH P  dan  MySql,  Gava Media, Yogyakarta,  2004
[7]  Sani,  Susanto,  Dedy Suryadi,  Pengantar D ata M ining,  Andi Offset, Yogyakarta,  2010