## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3113

## Penerapan Metode K-Means Untuk Menganalisis Minat Nasabah Asuransi
Juniar Hutagalung * , Fifin Sonata
Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* juniarhutagalung991@email.com, 2 fifinsonata2012@gmail.com Email Penulis Korespondensi: juniarhutagalung991@email.com
Abstrak− Asuransi merupakan mekanisme proteksi atau perlindungan dari resiko kerugian dengan cara mengalihkan resiko pada pihak lain. Adakalanya produk yang baru saja muncul menjadi produk yang lebih unggul dalam hal penjualan, sehingga peminatan  suatu  produk  tidak  mutlak  diukur  dari  tahun  produk  tersebut  dirilis.  Faktor  kendalanya  diantaranya  dari  sisi pemasaran produk saat diluncurkan. Penawaran produk-produk dengan premi murah disertai benefit sesuai yang diinginkan nasabah.  Namun  perusahaan  asuransi  masih  kesulitan  dalam  hal  mengelompokkan  produk-produk  unggulan  yang  banyak diminati calon nasabah. Untuk itu diperlukan teknik mengelompokan produk-produk asuransi agar memudahkan perusahaan melihat  produk-produk  unggulan  dan  memilih  produk  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  nasabahnya.  Melakukan  analisis  dan mengolah  data  dengan  metode K-Means dalam  klasterisasi  produk  asuransi  merupakan  tujuan  penelitian  ini.  Penerapan algoritma K-Means ini  untuk  membantu  perhitungan  nilai  kemurniannya  dari  hasil  clustering  yang  dilakukan  sehingga klasterisasi produk asuransi sesuai dengan kebutuhan nasabahnya. Penerapan metode K-Means dengan teknik clustering untuk data  mining  menghasilkan  informasi  produk  asuransi  yang  lebih  diminati  para  calon  nasabah.  Hal  ini  sangat  tepat  dalam melakukan pengelompokan jenis  data  karena  lebih  mudah  dalam  implementasi  dan  penerapannya  dapat  memfilter  dengan cepat dan tepat. Perhitungan dengan metode K-Means dengan sampel data 55 nasabah diperoleh 3 cluster yaitu cluster 1 untuk asuransi kebakaran mempunyai jumlah nasabah sebanyak 30 orang, cluster 2 untuk asuransi kecelakaan 24 orang dan cluster 3 untuk asuransi kesehatan 1 orang.
Kata Kunci: Asuransi; Cluster; Datamining; K-Means; Premi
Abstract− Insurance is a mechanism of protection or protection from the risk of loss by transferring the risk to another party. Sometimes a product that has just emerged becomes a product that is superior in terms of sales, so that interest in a product is not absolutely measured from the year the product was released. The constraint factors include the marketing of the product when it was launched. Offering products with low premiums along with the benefits that customers want. However, insurance companies  still  have  difficulty  in  classifying  superior  products  that  are  in  great  demand  by prospective  customers.  For  this reason, a technique for grouping insurance products is needed to make it easier for companies to see superior products and choose  products  that  suit  the  needs  of  their  customers.  Analyzing  and  processing  data  using  the  K-Means  method  in  the clustering of insurance products is the aim of this study. The application of the K-Means algorithm is to help calculate the purity value from the results of the clustering carried out so that the clustering of insurance products is in accordance with the needs of its customers. The application of the K-Means method with clustering techniques for data mining produces information on insurance products that are more attractive to potential customers. This is very appropriate in grouping data types because it is easier to implement and its application can filter quickly and precisely. Calculations using the K-Means method with a data  sample  of 55  customers  obtained  3  clusters, namely  cluster 1  for  fire  insurance  which  has 30  customers,  cluster  2  for accident insurance 24 people and cluster 3 for health insurance 1 person.
Keywords : Insurance; Cluster; Datamining; K-Means; Premi

## 1. PENDAHULUAN
Asuransi adalah lembaga ekonomi dengan tujuan mengurangi resiko, menggabungkan  unit-unit yang mempunyai resiko sama atau hampir sama dalam jumlah memadai supaya probabilitasnya dapat diramalkan dan disalurkan ke unit yang mengalami resiko[1]. Asuransi merupakan mekanisme proteksi atau perlindungan dari resiko kerugian dengan cara mengalihkan resiko pada pihak lain. Asuransi atau pertanggungan adalah perjanjian antara dua pihak atau lebih, dengan mana pihak penanggung mengkaitkan diri kepada nasabah, dengan menerima premi asuransi, untuk  memberikan  penggantian  kepada nasabah karena  kerugian,  kerusakan,  atau kehilangan  keuntungan yang diharapkan,  atau  tanggung  jawab  hukum  kepada  pihak  ketiga.  Manfaat  asuransi  diantaranya  rasa  aman  dan perlindungan, pendistribusian biaya dan manfaat yang lebih adil, polis asuransi dapat dijadikan sebagai jaminan untuk memperoleh kredit, berfungsi sebagai tabungan dan sumber pendapatan, alat penyebaran resiko, membantu meningkatkan kegiatan usaha[2].
Kendala-kendala  yang  dialami  perusahaan  asuransi  nasional  adalah  kurangnya  edukasi  dan awareness masyarakat  tentang  pentingnya  asuransi.  Adanya  ketidakpercayaan  terhadap  proses  klaim  dan  lamanya  proses terbitnya polis asuransi. Oleh karena itu pemanfaatan analisis big data dapat membantu perusahaan menjadi lebih efisien dan meningkatkan kepuasan nasabah terhadap layanan perusahaan asuransi.
Kendala-kendala  yang  dialami  perusahaan  asuransi  nasional  adalah  kurangnya  edukasi  dan awareness masyarakat  tentang  pentingnya  asuransi.  Adanya  ketidakpercayaan  terhadap  proses  klaim  dan  lamanya  proses terbitnya polis asuransi. Oleh karena itu pemanfaatan analisis big data dapat membantu perusahaan menjadi lebih efisien dan meningkatkan kepuasan nasabah terhadap layanan perusahaan asuransi.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  menggunakan  metode  clustering  adalah  mengelompokkan  sejumlah data/objek ke dalam suatu cluster sehingga cluster tersebut akan berisi data yang sama dengan masing-masing

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3113
grup. Pada penelitian ini digunakan Algoritma Divisive Hierarchy untuk membentuk cluster . Pola yang diperoleh diharapkan  dapat  memberikan  pengetahuan  bagi  perusahaan  Media World Pekanbaru  sebagai  alat  pendukung pengambilan kebijakan[9].
Obyek penelitian ini adalah Produk Asuransi Sinar Mas yaitu Asuransi Kebakaran, Asuransi Kecelakaan dan Asuransi Kesehatan. Untuk itu diperlukan teknik mengelompokan produk-produk asuransi agar memudahkan perusahaan  melihat  produk-produk  unggulan  dan  memilih  produk  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  nasabahnya. Melakukan analisis dan mengolah data dengan metode K-Means dalam klasterisasi produk asuransi  merupakan tujuan penelitian ini. Penerapan algoritma K-Means ini untuk membantu perhitungan nilai kemurniannya dari hasil clustering yang dilakukan sehingga klasterisasi produk asuransi sesuai dengan kebutuhan nasabahnya.
Adakalanya  produk  yang  baru  saja  muncul  menjadi  produk  yang  lebih  unggul  dalam  hal  penjualan, sehingga  peminatan  suatu  produk  tidak  mutlak  diukur  dari  tahun  produk  tersebut  dirilis.  Faktor  kendalanya diantaranya dari sisi pemasaran produk saat diluncurkan. Penawaran produk-produk dengan premi murah disertai benefit sesuai  yang  diinginkan  nasabah.  Namun  demikian  perusahaan  kerap  kali  masih  kesulitan  dalam  hal mengelompokkan produk-produk unggulan yang banyak diminati calon nasabah.
Penelitian ini menggunakan data kuesioner penilaian nasabah pemegang polis terhadap produk  Asuransi Kebakaran, Asuransi Kecelakaan dan Asuransi Kesehatan. Penerapan metode K-Means dengan teknik clustering untuk data mining akan menghasilkan informasi produk asuransi apa yang lebih diminati para calon nasabah. Hal ini sangat tepat dalam melakukan pengelompokan jenis data  karena akan lebih mudah dalam implementasi dan penerapannya dapat memfilter dengan cepat dan tepat.
Berdasarkan penelitian sebelumnya bahwa hasil pengujian dengan record 454 data yang di lakukan. Metode algoritma K-Means dapat  di  terapkan  untuk  mengelompokan  data  nilai  pertanggungan,  premi  dan  klaim berdasarkan  clustering  dengan  nilai  terendah  sedang  dan  tertinggi  berdasarkan  ketentuan  perusahaan.  Dengan pengelompokan  sebanyak  3  cluster  dimana  memiliki  batasan  nilai  yang  berbeda[7].  Sistem  ini  telah  berhasil menerapkan metode Profile Matching untuk pengambilan keputusan pemilihan produk asuransi jiwa perorangan bagi  calon  nasabah  dengan  studi  kasus  AJB  Bumiputera  1912  Malang[8].  Perhitungan  algoritma K-means menghasilkan  jenis  asuransi  Mitra  Beasiswa  sebagai  pilihan  yang  cukup  tinggi  untuk  di  minati  para  calon nasabah[4].  Prinsip  data  mining  dilakukan  agar  dapat  membangun  sistem clustering portal  jurnal  internasional sebagai rekomendasi bagi peneliti untuk publikasi berdasarkan kualitas cluster menggunakan kernel k-means [5] . Hasil  penelitian  menyatakan  bahwa  status  gizi  balita  dapat  diklaster  menggunakan  metode K-Means melalui parameter berat badan menurut umur pada 4 klaster[6]. Penawaran dari perusahaan asuransi menjadi daya tarik bagi  calon  nasabah  yang  ingin  menggunakan  jasa  asuransi  diantaranya  asuransi  jiwa,  kesehatan,  kendaraan, properti/bangunan  dan  masih  banyak  lagi.  Setiap  calon  nasabah  menginginkan  manfaat  asuransi  yang  berbeda beda, tetapi dari produk asuransi yang dipilih masih banyak nasabah yang tidak mengerti manfaatnya. Akhirnya menyesal dan kecewa, sehingga nasabah menganggap asuransi itu tidak bermanfaat dan bahkan tidak melanjutkan pembayaran/berhenti ditengah jalan [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Kerangka Kerja
Penelitian  ini  perlu  menyusun  kerangka  kerja  yang  berisi  tahapan  atau  langkah-langkah  dalam  menyelesaikan permasalahan dalam mengelompokkan minat nasabah asuransi. Langkah-langkah penelitian yang dilaksanakan adalah sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3113
Penjelasan gambar 1 pada diagram alir penelitian:
1. Analisa Masalah dan Kebutuhan
Pada fase ini akan ditentukan titik masalah sebenarnya dan elemen-elemen apa saja yang dibutuhkan untuk penyelesaian masalah dalam proses clustering produk-produk unggulan asuransi.
2. Mengumpulkan Data
Proses pengumpulan data dilakukan dengan studi kepustakaan dari beberapa referensi buku dan jurnal. Data penelitian diperoleh dengan menggunakan kuesioner yang diisi oleh nasabah peminat asuransi di PT Asuransi Sinar Mas.
3.  Menganalisa Data Data  yang  telah  dikumpulkan  kemudian  dilakukan  analisis  data  minat  nasabah  dalam  pemilihan  produk asuransi dengan menggunakan algoritma K-Means .
4.  Implementasi Algoritma K-Means
Pada  penelitian  ini  menggunakan  Algoritma K-means untuk  mencari  solusi  permasalahan  penelitian.  Pada tahap implementasi K-Means dilakukan proses perhintungan
5.  Hasil dan Kesimpulan
Proses  pengujian  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  model  yang  dihasilkan  valid  dan sesuai  dengan  hasil perhitungan  yang  dilakukan.  Kesimpulan  yang  diperoleh  menghasilkan  informasi  produk  asuransi  apa  saja yang lebih diminati para calon nasabah.
2.2 Data Mining
Dalam data mining terdapat metode-metode yang dapat digunakan seperti klasifikasi, clustering, regresi, seleksi variabel,  dan  analisis[10].  Data  mining  adalah  suatu  kegiatan  analisa  data  untuk  mencari  suatu  pola  tertentu, dengan  jumlah  data  yang  besar  dan  bertujuan  utuk  menghasilkan  informasi  yang  dapat  digunakan  dan dikembangkan lebih lanjut[11]. Data mining adalah metode untuk menemukan informasi baru yang berguna dari kumpulan data yang besar dan dapat membantu dalam pengambilan keputusan[12].

## 2.3 Clustering
Analisis cluster merupakan teknik analisa data yang bertujuan untuk mengelompokan individu atau objek ke dalam beberapa kelompok yang memiliki sifat berbeda antar kelompok, sehingga individu atau objek yang terletak di dalam  satu  kelompok  akan  mempunyai  sifat  relatif  homogen.  Tujuan  analisis cluster adalah  mengelompokan objek-objek  tersebut[13].  Clustering  adalah  suatu  teknik  pengelompokan  data  dengan  cara  memisahkan  data menjadi beberapa kelompok sesuai dengan karakteristik tertentu yang diinginkan [14], Karena tidak adanya target label kelas untuk setiap data, maka clustering sering disebut juga unsupervised learning [15].

## 2.4 Algoritma K-Means
K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan data nonhierarki yang berusaha mempartisi data yang ada ke  dalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok[16].  K-means  adalah  salah  satu  algoritma  pembelajaran undirected/unsupervised  learning,  yang  paling  sederhana  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai  masalah pengelompokan[17].  Metode K-Means  hanya  akan  bekerja  pada  atribut numerik  karena metode  ini merupakan algoritma berbasis jarak dari cara kerjanya membagi data menjadi beberapa cluster[18]. Langkah-langkah dari K-Means clustering [19]: 1. Menentukan banyak k cluster yang ingin dibentuk. Pusat cluster awal ( centroid ) ditentukan sebarang objek secara random.
2. Menghitung  jarak  setiap  data input terhadap  masing-masing centroid menggunakan  rumus  jarak Eucledian hingga ditemukan jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid .
Rumus Eucledian Distance:
√∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1
2 (1)
3. Menghitung nilai centroid baru. Nilai centroid baru diperoleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan 4. Menghitung jarak setiap objek dengan tiap centroid yang baru, sama seperti langkah 2.
5. Mengulangi langkah 2 dan 3 sampai tidak ada perubahan anggota cluster. Jika telah terpenuhi, maka nilai rata- rata pusat cluster (μj) pada iterasi terakhir akan digunakan sebagai parameter untuk menentukan klasifikasi data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Data  pada  penelitian  ini  melalui  tahap  pra-pemrosesan  data  sebelum  digunakan  untuk  melakukan  proses klasterisasi.  Atribut  yang  dipilih  untuk  dijadikan  acuan  dalam  proses  pengelompokan  data  yang  berhubungan dengan nasabah peminat asuransi PT. Sinar Mas, sampel data 55 orang nasabah dan 3 cluster produk asuransi yaitu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3113
asuransi kebakaran, asuransi kecelakaan dan asuransi kesehatan. Berikut ini sampel data laporan jumlah nasabah peminat asuransi.
Tabel 1 . Data Laporan Jumlah Nasabah Peminat Asuransi No.  Inisial Nama Nasabah Asuransi Kebakaran Asuransi Kecelakaan Asuransi Kesehatan 1 P1 Sari Adelia 1 3 2 2 P2 Fransiska 1 1 4 3 P3 Immanuel 2 4 5 4 P4 Lisda 3 3 1 5 P5 Mhd. Andy 2 1 4 6 P6 Rizka 2 2 1 7 P7 Amalia 1 1 1 8 P8 Muhammad Yuda 1 5 3 9 P9 Wahyu 3 5 2 10 P10 Novri 4 2 3 11 P11 Viktor 2 2 2 12 P12 Winda 3 3 1 13 P13 Agung 4 5 3 14 P14 Eva santy 4 4 2 15 P15 Sarah 3 5 5 16 P16 Sherli 3 4 5 17 P17 Putri 1 1 4 18 P18 Rikardo 2 5 5 19 P19 Simon 5 3 3 20 P20 Wahyudi 2 1 5 21 P21 Yulina 1 1 4 22 P22 Andria 4 5 5 23 P23 Adillah 3 4 5 24 P24 Gusti 1 1 1 25 P25 Ikmal 2 5 5 26 P26 Iskandar 1 1 1 27 P27 Johannes 5 5 5 28 P28 Rizky Pratiwi 3 1 3 29 P29 Muhammad Ali 2 1 5 30 P30 Bob Cris 1 2 1 31 P31 Lenius 1 1 3 32 P32 Novalia 2 5 5 33 P33 Andi Prasetyo 3 5 5 34 P34 Nursany 9 3 2 35 P35 Silvia 5 7 8 36 P36 Suci Utari 2 4 6 37 P37 Zikri 3 8 3 38 P38 Rika Ertiana 1 6 1 39 P39 Hasan Siregar 2 5 5 40 P40 Eldini 5 5 5 41 P41 May Syarah 4 5 5 42 P42 Perdinan 3 7 8 43 P43 Ryan Dwi 2 4 6 44 P44 Melina Siregar 2 5 5 45 P45 Yoshi 3 6 3 46 P46 Lamlas 2 1 5 47 P47 Rumbi 1 3 1 48 P48 Dwi Ryan 4 1 1 49 P49 Yeremia 7 5 5 50 P50 Tigor Ginting 3 5 2 51 P51 Bela Sita 2 5 5 52 P52 Chandra 3 5 3 53 P53 Asri Riana 7 9 8 54 P54 Indah Putria 2 4 6 55 P55 Irwansyah 3 6 6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3113

## 3.2  Penerapan Algoritma K-Means
Berikut Flowchart algoritma K-Means :
Ya Tidak
Gambar 1. Flowchart Algortima K-Means
Langkah-langkah pada algoritma K-Means . 1. Menentukan jumlah Cluster misalkan sebanyak k = 3 2. Menentukan Centroid setiap Cluster yang diambil dari data sumber    berdasarkan pilihan secara acak atau random
Tabel 2 . Data Centroid Awal Centroid Nama Asuransi Kebakaran Asuransi Kecelakaan Asuransi Kesehatan M1 Asri Riana (P7) 1 1 1 M 2 Silvia (P35) 5 7 8 M 3 Sari Adelia (P53) 7 9 8
3. Hitung jarak data ke Centroid menggunakan persamaan 1 , data tersebut dari Cluster terdekatnya. Cluster 1:
a. Jarak antara Nasabah nomor pertama (P1) dengan titik M1 = √(1 − 1) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 = 2,236
b. Jarak antara Nasabah nomor kedua (P2) dengan titik M1
= √(1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (4 − 1) 2 = 3
c. Jarak antara Nasabah nomor ketiga (P3) dengan titik M1
= √(2 − 1) 2 + (4 − 1) 2 + (5 − 1) 2 = 5,099
Cluster 2: a. Jarak antara Nasabah nomor pertama (P1) dengan titik M2
Tentukan Pusat Cluster Mulai Banyak Cluster Hitung Jarak Objek ke Pusat Cluster Kelompokkan Objek
Berdasarkan Jarak Minimum
Ada Objek yang harus dipindah ?
Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3113
= √(1 − 5) 2 + (3 − 7) 2 + (2 − 8) 2 = 8,246
b. Jarak antara Nasabah nomor kedua (P2) dengan titik M2
= √(1 − 5) 2 + (1 − 7) 2 + (4 − 8) 2 = 8,246
c. Jarak antara Nasabah nomor ketiga (P3) dengan titik M2
= √(2 − 5) 2 + (4 − 7) 2 + (5 − 8) 2 = 5,196
Cluster 3: a. Jarak antara Nasabah nomor pertama (P1) dengan titik M3
= √(1 − 7) 2 + (3 − 9) 2 + (2 − 8) 2 = 10,392 b. Jarak antara Nasabah nomor kedua (P2) dengan titik M3
= √(1 − 7) 2 + (1 − 9) 2 + (4 − 8) 2 = 10,770 c. Jarak antara Nasabah nomor ketiga (P3) dengan titik M3
= √(2 − 7) 2 + (4 − 9) 2 + (5 − 8) 2 = 7,681
Dan seterusnya dilakukan perhitungan jarak sampai data ke-55 dengan rumus seperti di atas. Untuk lebih lengkapnya jarak pada setiap baris data, hasilnya seperti pada    tabel berikut:
Tabel 3 . Hasil Rekapitulasi Perhitungan Iterasi Ke 1
No Inisial C1 C2 C3 Jarak Terdekat Jarak Centroid Terkecil Hasil Kuadrat 1 P1 2,236 8,246 10,392 C1 2,236 5 2 P2 3,000 8,246 10,770 C1 3,000 9 3 P3 5,099 5,196 7,681 C1 5,099 26 4 P4 2,828 8,307 10,050 C1 2,828 8 5 P5 3,162 7,810 10,247 C1 3,162 10 6 P6 1,414 9,110 11,091 C1 1,414 2 7 P7 0,000 10,050 12,207 C1 0,000 0 8 P8 4,472 6,708 8,775 C1 4,472 20 9 P9 4,583 6,633 8,246 C1 4,583 21 10 P10 3,742 7,141 9,110 C1 3,742 14 11 P11 1,732 8,367 10,488 C1 1,732 3 12 P12 2,828 8,307 10,050 C1 2,828 8 13 P13 5,385 5,477 7,071 C1 5,385 29 14 P14 4,359 6,782 8,367 C1 4,359 19 15 P15 6,000 4,123 6,403 C2 4,123 17 16 P16 5,385 4,690 7,071 C2 4,690 22 17 P17 3,000 8,246 10,770 C1 3,000 9 18 P18 5,745 4,690 7,071 C2 4,690 22 19 P19 4,899 6,403 8,062 C1 4,899 24 20 P20 4,123 7,348 9,899 C1 4,123 17 21 P21 3,000 8,246 10,770 C1 3,000 9 22 P22 6,403 3,742 5,831 C2 3,742 14 23 P23 5,385 4,690 7,071 C2 4,690 22 24 P24 0,000 10,050 12,207 C1 0,000 0 25 P25 5,745 4,690 7,071 C2 4,690 22 26 P26 0,000 10,050 12,207 C1 0,000 0 27 P27 6,928 3,606 5,385 C2 3,606 13 28 P28 2,828 8,062 10,247 C1 2,828 8 29 P29 4,123 7,348 9,899 C1 4,123 17 30 P30 1,000 9,487 11,576 C1 1,000 1 31 P31 2,000 8,775 11,180 C1 2,000 4 32 P32 5,745 4,690 7,071 C2 4,690 22 33 P33 6,000 4,123 6,403 C2 4,123 17 34 P34 8,307 8,246 8,718 C2 8,246 68 35 P35 10,050 0,000 2,828 C2 0,000 0 36 P36 5,916 4,690 7,348 C2 4,690 22 37 P37 7,550 5,477 6,481 C2 5,477 30

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3113
No Inisial C1 C2 C3 Jarak Terdekat Jarak Centroid Terkecil Hasil Kuadrat 38 P38 5,000 8,124 9,695 C1 5,000 25 39 P39 5,745 4,690 7,071 C2 4,690 22 40 P40 6,928 3,606 5,385 C2 3,606 13 41 P41 6,403 3,742 5,831 C2 3,742 14 42 P42 9,434 2,000 4,472 C2 2,000 4 43 P43 5,916 4,690 7,348 C2 4,690 22 44 P44 5,745 4,690 7,071 C2 4,690 22 45 P45 5,745 5,477 7,071 C2 5,477 30 46 P46 4,123 7,348 9,899 C1 4,123 17 47 P47 2,000 9,000 11,000 C1 2,000 4 48 P48 3,000 9,274 11,045 C1 3,000 9 49 P49 8,246 4,123 5,000 C2 4,123 17 50 P50 4,583 6,633 8,246 C1 4,583 21 51 P51 5,745 4,690 7,071 C2 4,690 22 52 P52 4,899 5,745 7,550 C1 4,899 24 53 P53 12,207 2,828 0,000 C3 0,000 0 54 P54 5,916 4,690 7,348 C2 4,690 22 55 P55 7,348 3,000 5,385 C2 3,000 9 WCV 851 BESAR   RASIO 0,029
4. Hitung nilai WCV (Within Cluster Variation) dengan memangkatkan jarak terdekat cluster dan menjumlahkan setiap nilai WCV.
WCV = 2,236 2 + 3 2 + 5,099 2 + ..........+3 2 WCV = 851 5. Hitung nilai BCV ( Between Cluster Variation ) dengan cara menjumlahkan hasil dari jarak diantara setiap centroid.
a. d (m1,m2) = √(𝑚1 − 𝑚2) 2
= √(1 − 5) 2 + (1 − 7) 2 + (1 − 8) 2 = 10,050
b. d (m1,m3) = √(𝑚1 − 𝑚3) 2
= √(1 − 7) 2 + (1 − 9) 2 + (1 − 8) 2 = 12,207
c. d (m2,m3) = √(𝑚2 − 𝑚3) 2
= √(5 − 7) 2 + (7 − 9) 2 + (8 − 8) 2 = 2,828
Nilai BCV = d (m1,m2)+ d (m1,m3)+ d (m2,m3) = 10,050 + 12,207 + 2,828 = 25,085
6. Menghitung nilai besar rasio dengan membandingkan nilai BCV dan WCV Rasio = BCV / WCV = 25,085/851  = 0,029
Berdasarkan hasil perhitungan jarak variabel pada centroid awal maka masing-masing cluster memiliki anggota sebagai berikut yaitu : a. Cluster 1 mempunyai jumlah anggota sebanyak 30 orang b. Cluster 2 mempunyai jumlah anggota sebanyak 24 orang
c. Cluster 3 mempunyai jumlah anggota sebanyak 1 orang
Dari perhitungan dengan sampel data 55 orang nasabah didapatkan 3 cluster yaitu cluster 1 untuk asuransi kebakaran mempunyai jumlah anggota sebanyak 30 orang, cluster 2 untuk asuransi kecelakaan mempunyai jumlah anggota sebanyak 24 orang , cluster 3 untuk asuransi kesehatan mempunyai jumlah anggota sebanyak 1 orang.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan perhitungan data yang sudah dilakukan dengan menggunakan metode K-Means diperoleh 3 cluster dari keseluruhan data, yaitu cluster 1 untuk asuransi kebakaran mempunyai jumlah anggota sebanyak 30 orang, cluster  2 untuk  asuransi  kecelakaan  mempunyai  jumlah  anggota  sebanyak  24  orang ,  cluster 3  untuk  asuransi kesehatan  mempunyai  jumlah  anggota  sebanyak  1  orang.  Pada  hasil  akhir  terlihat  jelas  semua  data  memiliki

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3113
kedekatan  yang  sama  antara  satu  dengan  lainnya  sehingga  terbentuk  satu  pengelompokan  berdasarkan  jarak kedekatan dengan nilai data. Dengan demikian maka pembentukan cluster yang optimal dalam klasterisasi produk asuransi adalah menggunakan metode K-Means .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada STMIK Triguna Dharma dan pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] A.  Khairani  and  I.  Irwansyah,  “Pemanfaatan  Big  Data  Untuk  Percepatan  Proses  Underwriting  Sebagai  Strategi Komunikasi  Marketing  Terpadu  Perusahaan  Asuransi  Jiwa,” J.  Nomosleca ,  vol.  4,  no.  2,  2018,  doi: 10.26905/nomosleca.v4i2.2546.
[2] A.  Apriliani  Akhadun  and  A.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Produk  Asuransi  Berbasis  Web menggunakan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process ) Studi Kasus BRI Life Semarang,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 1, p. 49, 2020, doi: 10.36499/jinrpl.v2i1.3210.
[3] B. Sinaga, Sulindawaty, and I. Siagian, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Asuransi Dengan Metode Weighted Product Dan Weighted Sum Model Pada PT. Prudential,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 59–64, 2017, [Online]. Available: http://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/267/166.
[4] L. M. Pratiwi, Diana, and E. P. Agustin, “Penerapan K-Means Clustering Untuk Memprediksi Minat Nasabah Pada Pt . Asuransi Jiwa Bersama 1912 Bumiputera Prabumulih,” Univ. Bina Darma , pp. 1–16, 2016.
[5] S.  N.  Gama,  I.  Cholissodin,  and  M.  T.  Furqon,  “Clustering  Portal  Jurnal  International  untuk  Rekomensari  Publikasi Berdasarkan Kualitas Cluster Menggunakan Kernel K-Means,” Progr. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 5, no. 1, 2015.
[6] S. S. Nagari and L. Inayati, “Implementation of Clustering Using K-Means Method To Determine Nutritional Status,” J. Biometrika dan Kependud. , vol. 9, no. 1, p. 62, 2020, doi: 10.20473/jbk.v9i1.2020.62-68.
[7] R.  NOVIANTO,  “Penerapan  Data  Mining  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk  Menganalisa  Bisnis Perusahaan  Asuransi,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  85–95,  2019,  doi: 10.35957/jatisi.v6i1.150.
[8] W. S. Prasetya, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Asuransi,” vol. 8, no. 1, pp. 105–116, 2018.
[9] Y. Irawan, “Penerapan data mining untuk evaluasi data penjualan menggunakan metode clustering dan algoritma hirarki divisive,” Jtiulm , vol. 3, no. 1, pp. 13–20, 2019.
[10]  A.  H.  Nasyuha et  al. ,  “Frequent  pattern  growth  algorithm  for  maximizing  display  items,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 19, no. 2, pp. 390–396, 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i2.16192.
[11]  S.  Suliman,  “Implementasi  Data  Mining  Terhadap  Prestasi  Belajar  Mahasiswa  Berdasarkan  Pergaulan  dan  Sosial Ekonomi Dengan Algoritma K-Means Clustering,” Simkom , vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2021, doi: 10.51717/simkom.v6i1.48.
[12]  Yuda Irawan, “Implementation Of Data Mining For Determining Majors Using K-Means Algorithm In Students Of SMA Negeri 1 Pangkalan Kerinci,” J. Appl. Eng. Technol. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 17–29, 2019, doi: 10.37385/jaets.v1i1.18.
[13]  M.  W.  Talakua,  Z.  A.  Leleury,  and  A.  W.  Talluta,  “Acluster  Analysis  By  Using  K-Means  Method  for  Grouping  of District/City in Maluku Province Industrial Based on Indicators of Maluku Development Index in 2014,” Barekeng  J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 11, no. 2, pp. 119–128, 2017.
[14]  R. R. Putra and C. Wadisman, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K Means,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 72–77, 2018, doi: 10.31539/intecoms.v1i1.141.
[15]  Y.  Lase  and  E.  Panggabean,  “Implementasi  Metode  K-Means  Clustering  Dalam  Sistem  Pemilihan  Jurusan  Di  SMK Swasta Harapan Baru,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 2, no. 2, p. 43, 2019, doi: 10.34012/jutikomp.v2i2.723.
[16]  L.  Maulida,  “Penerapan  Datamining  Dalam  Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan  Ke  Objek  Wisata  Unggulan  Di Prov.  Dki  Jakarta  Dengan  K-Means,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  2,  no.  3,  p.  167,  2018,  doi: 10.14421/jiska.2018.23-06.
[17]  A.  V.  D.  Sano  and  H.  Nindito,  “Application  of  K-Means  Algorithm  for  Cluster  Analysis  on  Poverty  of  Provinces  in Indonesia,” ComTech Comput. Math. Eng. Appl. , vol. 7, no. 2, p. 141, 2016, doi: 10.21512/comtech.v7i2.2254.
[18]  A. Bastian, H. Sujadi, and G. Febrianto, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” no. 1, pp. 26–32.
[19]  A. Mahmudan, “Clustering of District or City in Central Java Based COVID-19 Case Using K-Means Clustering,” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 17, no. 1, pp. 1–13, 2020, doi: 10.20956/jmsk.v17i1.10727.