J .   M a t h .   a n d   I t s   A p p l . I S S N :   1 8 2 9 -6 0 5 X V o l .   1 3 ,   N o .   2 ,   N o p e mb e r   2 0 1 6 ,   1 1 -2 0

## PEMILIHAN JENIS ASURANSI BERDASARKAN DEMOGRAFI CALON PEMEGANG POLIS DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Lailatul M. Chaira 1 , Nurul Hidayat 2 , Inu L. Wibowo 3 , Imam Mukhlash 4 1,2,3,4 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
4 imamm@matematika.its.ac.id

## Abstrak
Asuransi  merupakan  salah  satu  cara  untuk  memproteksi  diri  di  masa depan.  Saat  ini,  perusahaann  asuransi  berlomba-lomba  untuk  menawarkan produk  asuransi  yang  menjanjikan.  Dalam  rangka  bersaing  dengan kompetitor  lainnya  dan  demi  memenuhi  kebutuhan  nasabahnya,  perusahaan asuransi  memerlukan  startegi  bisnis  yang  bijak  dan  tepat  agar  produknya mendapat  respon  positif  dari  calon  nasabah.  Salah  satu  permasalahan  dalam bidang  asuransi  adalah  bagaimana  menentukan  jenis  asuransi  yang  tepat untuk  calon  nasabah.  Pada paper  ini,  dibahas  tentang  bagaimana  menetukan jenis  asuransi  yang  tepat  menggunakan  task  dalam  data  mining  untuk menggali  informasi  yang  berkaitan  dengan  kebutuhan  produk  asuransi  bagi calon nasabah. Metode yang digunakan untuk klasifikasi adalah Naïve Bayes Classifier.  Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa  metode  NBC  mampu mengklasifikasi record dengan tingkat kinerja tertinggi sebesar 94.12% ketika proporsi pembagian data latih 90% dan data uji sebesar 10%. Karena kinerja sistem yang dihasilkan dapat dikatakan baik, sistem dianggap kredibel untuk merekomendasikan produk asuransi kepada calon nasabah
Katakunci: Asuransi, Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes Classifier

## 1  Pendahuluan
Proteksi  diri,  baik  jiwa  maupun  aset  berharga,  merupakan  hal  yang sangat penting untuk kehidupan individu di lingkungan yang serba beresiko saat  ini.  Asuransi  dapat  dijadikan  tabungan  masa  depan  maupun perlindungan  diri  ketika  mengalami  sakit  kritis,  kecelakaan,  atau  bahkan kematian. Saat ini perusahaan asuransi berlomba-lomba untuk menawarkan
produk  asuransi  yang  menjanjikan.  Dalam  rangka  bersaing  dengan kompetitor lainnya dan demi memenuhi kebutuhan nasabahnya, perusahaan asuransi  memerlukan  startegi  bisnis  yang  bijak  dan  tepat  agar  produknya mendapat  respon  positif  dari  calon  nasabah.  Oleh  karena  itu,  diperlukan teknik  data  mining  untuk  menggali  informasi  yang  berkaitan  dengan kebutuhan  produk  asuransi  bagi  calon  nasabah.  Informasi  yang  didapat dapat berupa pola spesifik ciri demografi nasabah yang biasanya mengambil produk  asuransi  tertentu.  Informasi  yang  demikian  akan  akan  membantu perusahaan  asuransi  dalam  menawarkan  produk  asuransi  yang  sesuai  bagi calon  nasabahnya  secara  ramah  dan  kredibel.  Sehingga  diharapkan  dapat memberikan  dampak  positif  bagi  perusahaan  asuransi  sendiri.  Untuk mendapatkan  informasi  yang  berkualitas  dibutuhkan  teknik  data  mining, yaitu klasifikasi.
Dalam  penelitian  ini,  metode  klasifikasi  yang  digunakan  untuk membangun  sebuah  model  yang  akan  dipakai  untuk  menentukan  solusi produk  asuransi  terbaik  bagi  calon  nasabah  berdasarkan  ciri  demografinya adalah Naïve Bayes Classifier (NBC). Metode klasifikasi ini diturunkan dari penerapan  teorema  Bayes  dengan  asumsi  saling  bebas  satu  sama  lain berdasarkan  atribut  kelas.  Naïve  Bayes  Classifier  dinilai  berpotensi  baik dalam mengklasifikasi data dibandingkan beberapa metode pengklasifikasian  yang  lain  dalam  hal  akurasi  dan  efisiensi  komputasi dikarenakan  sifat  keindependensian  fitur-fiturnya  [3].  Metode  ini  akan menghasilkan  perhitungan  peluang  bersyarat  setiap  atribut  terhadap  kelas klasifikasi  serta  peluang  prior  setiap  kelas  klasifikasi.  Perhitungan  yang sudah  didapat  tersebut  akan  disimpan  dalam  sebuah  tabel  yang  dinamakan tabel probabilitas. Tabel  probabilitas ini akan digunakan untuk menghitung peluang  posterior  jika  ada  data  nasabah  yang  belum  diketahui  kelas klasifikasinya.  Peluang  posterior  terbesar  akan  dijadikan  kelas  klasifikasi bagi  nasabah  tersebut.  Sehingga,  tabel  probabilitas  yang  dihasilkan  dapat digunakan  perusahaan  asuransi  sebagai  bantuan  untuk  merekomendasikan produk asuransi yang sesuai bagi calon nasabah di masa mendatang. Hal ini tentu  akan  membawa  keuntungan  yang  besar  bagi  kedua  pihak,  baik  dari pihak perusahaan asuransi maupun bagi calon nasabahnya.
Data demografi nasabah asuransi  yang digunakan berasal dari salah satu perusahaan asuransi yang berada di Indonesia selama kurun waktu 2 tahun, dataset  ini  berisi  518  record  polis  asuransi  dengan  19  atribut.  Record  ini mengandung  informasi  ciri  demografi  nasabah  asuransi  yang  meliputi nomor polis, nama, jenis kelamin, alamat, agama, kewarganegaraan, tanggal lahir,  usia  masuk  asuransi,  pekerjaan,  bidang  pekerjaan,  gaji  pemegang rekening,  status  pernikahan,  status  merokok,  jumlah  anak,  jumlah tanggungan,  jumlah  premi,  jumlah  uang  pertanggungan,  riwayat  penyakit pre-existing,  serta  produk  asuransi.  Banyaknya  jumlah  atribut  yang digunakan  dalam  proses  klasifikasi  akan  menyebabkan  waktu  klasifikasi menjadi lama, sehingga  perlu adanya reduksi atribut  yang tidak diperlukan agar proses klasifikasi menjadi lebih efisien. Maka dari itu, peneliti akhirnya memilih 9 atribut akan dijadikan predictor variable, antara lain jenis kelamin,
usia masuk asuransi, pekerjaan, bidang pekerjaan, gaji pemegang rekening, status pernikahan, jumlah anak, status anak, status penyakit pre-existing dan 1 atribut sebagai predicted variable yakni atribut produk asuransi.

## 2 Preliminaries

## 2.1 Penelitian Terkait
Penulis  memulai  penelitian  ini  dengan  terlebih  dahulu  melakukan  studi kepustakaan  dari  penelitian-penelitian  dan  sumber-sumber  lain.  Penelitian tersebut  membahas  tentang  topik  yang  terkait  dengan  penelitian  penulis, antara  lain  mengenai  masalah  yang  diangkat  serta  mengenai  metode  yang digunakan penulis.
Azuralia  Abu  Bakar  dkk  (2010)  melakukan  penelitian  tentang  metode dalam data mining untuk mengklasifikasikan data nasabah ke dalam 5 kelas produk  asuransi  dengan  metode  asosiatif  rule.  Sistem  yang  dihasilkan memiliki kinerja sebesar 58% [1]. Sedangkan Bi Xing dan Huang Feng-wen (2009)  melakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  merekomendasikan produk  asuransi  bagi  calon  nasabah  dengan  pendekatan  Algoritma Backpropagation. Sistem rekomendasi kredibel dihasilkan dari penelitian ini, namun  calon  nasabah  hanya  diberikan  1  rekomendasi  produk  asuransi  [2]. Sementara  itu,  beberapa  penelitian  terkait  pengimplementasian  Metode Naïve  Bayes  Classifier  diantaranya  yakni  penelitian  yang  dilakukan Bustami (2013) menerapkan Algoritma Naïve Bayes Untuk Mengklasifikasi Data  Nasabah  Asuransi.  Penelitian  ini  melibatkan  20  dataset  nasabah asuransi  untuk  memprediksi  kelancaran  pembayaran  premi  di  masa mendatang [7]. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Murat Karatabak (2015)  mengimplementasikan  algoritma  NBC  untuk  mengklasifikasikan pasien  yang  terdiagnosa  kanker  payudara  ke  dalam  2  stadium,  yaitu tergolong kanker jinak atau kanker ganas. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa  keakurasian  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes Classifier yang diperoleh mencapai 96,17% [3].

## 2.2 Naïve Bayes Classifier
Metode  Naive  Bayes  Classifier  merupakan  salah  satu  metode  yang terdapat  pada  teknik  klasifikasi.  Naive  Bayes  merupakan  pengklasifikasian dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukan  oleh  ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai Teorema  Bayes.  Teorema  tersebut  dikombinasikan  dengan  Naive  dimana diasumsikan  kondisi  antar  atribut  saling  bebas.  Klasifikasi  Naive  Bayes diasumsikan  bahwa  ada  atau  tidak  ciri  tertentu  dari  sebuah  kelas  tidak  ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya [4, 5, 6].
dengan adalah  probabilitas  data  dengan  vektor   pada  kelas  . adalah  probabilitas  awal  kelas  . merupakan  probabilitas independen kelas Y dari semua fitur dalam vektor  . Nilai selalu tetap sehingga  dalam  perhitungan  prediksi  nantinya  kita  tinggal  menghitung bagian
dengan  memilih  yang  terbesar  menjadi  kelas  yang
dipilih sebagai hasil prediksi.

## 2.3 Laplacian Smoothing
Teknik  Laplacian  Smoothing  digunakan  untuk  mengatasi  nilai probabilitas kondisional pada Naïve Bayes Classifier yang dapat bernilai 0. Cara yang digunakan pada teknik ini adalah dengan menambahkan angka 1 pada  perhitungan  Likelihood.  Persamaan  di  bawah  ini  menunjukkan perhitungan nilai Likelihood untuk algoritma Naïve Bayes Classifier [8]
(2) dengan =  Jumlah  term yang  ditemukan  di seluruh data pelatihan dengan kategori  . =  Jumlah term di seluruh data pelatihan dengan kategori  . =  Jumlah  seluruh  term dari  seluruh data pelatihan

## 3 METODOLOGI PENELITIAN
Secara  umum,  skema  metodologi  penelitian  ini  digambarkan  pada Gambar 1 sebagi berikut:
Seleksi Data Pre-Processing T ahap T raining T ahap Klasifikasi Gambar 1 Diagram Alir Metode Penelitian

## 3.1 Seleksi Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  untuk mengklasifikasikan  data  nasabah  asuransi  ke  dalam  produk  asuransi  yang sesuai dengan ciri demografinya. Dimana, nasabah akan diklasifikasikan ke dalam salah satu 4 kelas produk asuransi. 4 produk asuransi yang digunakan sebagai  kelas  klasifikasi  yaitu  Maestrolink  Plus  (MLP),  Super  Protection Plan  (SPP),  Smart  Kidz  (SK),  dan  Maestro  Hospital  Plan  (MHP).  Dalam penelitian  ini,  dataset  yang  digunakan  berjumlah  518  record  dan  diambil dari  salah  satu  perusahaan  asuransi  yang  ada  di  Indonesia  selama  kurun waktu  2  tahun,  yaitu  mulai  Januari  2014  -  Januari  2016.  Dimana  117  data nasabah  yang  memilih  produk  asuransi  MLP,  142  data  nasabah  yang mengambil produk asuransi SPP, 108 data nasabah yang mengambil produk asuransi  jenis  SK,  dan  97  data  nasabah  yang  memilih  produksi  asuransi MHP.
Data demografi yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Atribut Kategorik
1. Jenis Kelamin: Laki-laki atau Perempuan
2. Pekerjaan:  Belum  Bekerja,  Mahasiswa/Pelajar,  Karyawan,  Ibu  Rumah Tangga, TNI/Polri, PNS, atau Pemilik Usaha
3. Bidang  Pekerjaan:  Jasa/Keuangan,  Pemerintahan,  Transportasi, Perdagangan,  Konstruksi,  Manufaktur,  Sumber  Daya  Alam,  atau Lainnya
4. Status Pernikahan: Menikah, Belum Menikah atau Duda/Janda.
5. Status Perokok: Y bagi peokok dan T bagi bukan perokok
6. Kondisi  Pre-Existing:  Y  bagi  yang  memenuhi  kondisi Pre-Existing dalam  riwayat  kesehatannya  dan  T  bagi  yang  tidak  memiliki  kondisi Pre-Existing.
7. Jumlah  Anak:  Dimana  nasabah  akan  dibagi  kedalam  3  kelas  jumlah anak,  ‘Tidak  Ada’  jika  nasabah  tidak  memiliki  anak,  ‘Normal’  jika nasabah  memiliki  anak  antara  1-3  dan  ‘Banyak’  untuk  nasabah  yang memiliki anak lebih dari 3.
8. Plan Asuransi: Produk asuransi yang diambil oleh nasabah, yaitu MLP, SPP, SK, MHP.
b. Atribut Numerik
1. Usia:  Merupakan  usia  ketika  pertama  kali  masuk  sebagai  nasbah asuransi
2. Gaji  Pemegang  Rekening:  Merupakan  rata-rata  gaji  per-bulan pembayar premi.
Profil  demografi  ini  di  representasikan  dalam  sebuah  vektor yang  mengkarakteristikan  seorang  nasabah  asuransi. Pendekatan Naïve  Bayes dipakai  untuk mengestimasi  peluang  posterior maksimum  nasabah  ke- i terhadap  kelas  produk  asuransi  MLP,  SPP,  SK, atau  MHP  berdasarkan  vektor  .  Tujuan  akhir  penelitian  ini  adalah  untuk
menghasilkan  sistem  rekomendasi  produk  asuransi  yang  sesuai  bagi  calon nasabah asuransi berdasarkan ciri demografinya

## 3.2 Pemrosesan Awal Data
Pada umumnya data mentah yang diperoleh masih mengandung beberapa data  yang  tidak  bisa  digunakan  dalam  proses data mining  dikarenakan adanya kesalahan atau anomali pada data. Sehingga diperlukan pemrosesan awal  data atau Pre-processing sebelum  melakukan  penggalian  informasi terhadap  data.  Dimana  data  yang  sudah  diperoleh  akan  di  normalisasi, dengan kata lain data akan dihilangkan noise- nya. Dalam penelitian ini pre- processing dimulai  dengan  penghapusan  duplikasi  data,  apabila  terdapat  2 atau  lebih  data  dengan  nomor  polis  yang  sama  dalam  satu  dataset  maka salah  satu  data  tersebut  harus  dihilangkan.  Selanjutnya  adalah  melakukan penanganan  nilai  yang  hilang, missing  value ini  bisa  terjadi  dikarenakan beberapa hal, bisa jadi karena memang nasabah tidak memilikinya, nasabah lupa  mengisikan  atau  kesalahan  inputasi  pada  sistem  database  perusahaan. Untuk  beberapa  data  yang  salah  satu  atributnya  tidak  terisi  akan  langsung diganti  nilai  rata-ratanya  bagi  atribut  yang  bersifat  numerik  (kontinyu) sedangkan untuk atribut yang tergolong kategorikal, nilai  yang hilang akan diganti dengan modus dalam atribut tersebut.

## 3.3 Tahap Pelatihan
Setelah  tidak  ada noise dalam  dataset,  tahap  yang  selanjutnya  adalah melakukan proses pelatihan. Tahapan ini terdiri dari beberapa langkah:
1. Mencari Peluang Prior .
Untuk mencari nilai peluang prior
tiap kelas, dapat dicari dengan
menghitung pecahan tiap data l yang dimiliki tiap kelas.
2. Mencari nilai likelihood
a. Likelihood atribut Kategorikal Pada  atribut  kategori ,  peluang  bersyarat , dicari  menurut  pecahan  data training pada  kelas   yang memuat  nilai  atribut Namun  ketika maka akan  dihitung  menggunakan  rumus laplacian smoothing .
b. Likelihood atribut Numerik
Cara untuk mencari peluang bersyarat untuk atribut
yang  bersifat  numerik  atau  kontinyu,  diasumsikan  bentuk  tertentu distribusi  peluang  untuk  variable  kontinyu  dan  mengestimasi parameter  distribusi  menggunakan  data  training.  Distribusi  Gaussian sering  digunakan  untuk  merepresentasikan  peluang  bersyarat  untuk atribut  numerik.  Distribusi  dikarakterisasi  dengan  2  parameter  yaitu dan .  Untuk  kelas ,  peluang  bersyarat  untuk
atribut   adalah:
(3)
Parameter dapat  diestimasi  berdasarkan  sampel dari untuk  seluruh  data  training  yang  dimiliki  kelas  .  Dengan  cara  yang sama dapat diestimasi dari sampel data latih tersebut.

## 3.4 Tahap Klasifikasi
Tahap  ketiga  yaitu  tahap  klasifikasi.  Setelah  model  prediksi  telah dibangun  pada  data  training,  saatnya  mengklasifikasi  data  yang  belum diketahui label kelasnya.
Langkah-langkah pada tahap ini adalah:
1. Penentuan  peluang  bersyarat
sesuai  dengan  hasil training dimana   sesuai dengan input user.
2. Mencari
3. Mencari peluang posterior
4. Kondisi untuk mengklasifikasi record
a. Jika
maka record diklasifikasikan masuk kelas MLP b. Jika
maka record akan diklasifikasikan masuk kelas SPP.
c. Jika
maka record akan diklasifikasikan masuk kelas MHP.
d. Jika
maka  ia  tergolong  dalam  kelas  SK.  Namun,  apabila  peluang posterior maksimum berada pada kelas SK tetapi usia nasabah lebih dari  21  tahun  atau  sudah  bekerja,  maka  nasabah  tersebut  tidak memenuhi syarat untuk mengambil produk asuransi SK, sehingga ia akan di rekomendasikan pada kelas peluang posterior maksimum ke dua.

## 3 Hasil Penelitian
Pengujian  pertama  yang  akan  diamati  merupakan  hasil  penerapan tingkat  presisi.  Pengujian  tingkat  presisi  merupakan  perbandingan prosentase  antara  jumlah  instance  pada  data  testing  yang  mampu diklasifikasikan dengan benar dengan keseluruhan jumlah testing instance.
Hasil  yang  di  dapat  dengan  melakukan  10-20  kali  percobaan  dengan perbandingan data training dan data testing yang berbeda, didapat rata-rata presisi pengujian tertulis dalam Tabel 1.
Be rdasarkan  Tabel  1  dan  Gambar  2  dapat  disimpulkan  bahwa  bahwa nilai  presisi  klasifikasi  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  akan cenderung  menurun  seiring  dengan  bertambahnya  data  yang  digunakan dalam  pengujian.  Hasil  presisi  tertinggi  didapatkan  ketika  menggunakan perbandingan  90%  data  latih  dan  10%  data  uji,  yaitu  dengan  rata-rata presisi sebesar 94.81% dan rata-rata waktu eksekusi selama 21.62 detik.
Dari Tabel 1 juga dapat disimpulkan bahwa semakin banyak data yang digunakan  sebagai  data  uji,  maka  proses  testing  juga  akan  semakin  lama dikarenakan sistem harus melakukan perulangan perhitungan sejumlah data yang dijadikan data uji.
Tabel 1. Hasil Presisi dan Running Time dengan Naïve Bayes Classifier Data Training Data Testing Presisi Running Time 467(90%) 51(10%) 94.81% 21.62  detik 441(85%) 77(15%) 86.55% 30.5 detik 415(80%) 103(20%) 86.2% 40.48 detik 363(70%) 155(30%) 75.58% 51.3 detik 311(60%) 207(40%) 74.51% 57.37 detik 85(55%) 233(45%) 74.01% 66.3 detik
Gambar 2 Grafik Prosentase Data Uji Terhadap Rata-rata Presisi
Pengujian  kedua  yang  akan  diamati  adalah  hasil  tingkat  akurasi. Pengujian akurasi merupakan perbandingan antara jumlah prosentasi jumlah instance yang benar setiap kelas klasifikasi dengan jumlah kelas klasifikasi.
Hasil  rata-rata  akurasi  yang  diperoleh  setelah  melakukan  10-20  kali percobaan  dengan  perbandingan  data  training  dan  data  testing.  Hasil pengujian selengkapnya ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2.
Hasil Total Akurasi Klasifikasi dengan metode Naïve Bayes Data Training Data Testing MLP (%) SPP (%) SK (%) MHP (%) Akurasi 467 (90%) 51 (10%) 91 92.9 100 92.58 94.12% 441 (85%) 77 (15%) 88.9 75.3 100 82.6 87.45% 415 (80%) 103(20%) 85.3 53.39 100 85.71 81.1% 363(70%) 155(30%) 84.6 59.38 88.3 67.48 76.9% 311(60%) 233(45%) 86 60.54 97.2 54.86 74.65% 285(55%) 233(45%) 82.72 54.1 98.4 50.59 71.45%
Gambar 3 Grafik Prosentase Data Uji Terhadap Rata-rata Akurasi
Berdasarkan  Tabel  2  dan  Gambar  3  dapat  disimpulkan  disimpulkan bahwa  rata-rata  akurasi  klasifikasi  dengan  Metode Naïve  Bayes  Classifier akan cenderung menurun seiring dengan bertambahnya data yang digunakan dalam  pengujian.  Dari  Tabel  2  dapat  juga  diketahui  bahwa  ketika melakukan  proses mining dengan  menggunakan  proporsi  data  latih  kurang dari 85%, Naïve Bayes tidak cukup baik dalam mengklasifikasikan data uji yang  terletak  pada  kelas  SPP.  Ini  dikarenakan  karakterististik  demografi nasabah  yang  memilih  produk  SPP  hampir  mirip  dengan  nasabah  yang mengambil produk SK dan kebanyakan nasabah yang mengambil SPP yang masih berusia dibawah 21 tahun dan pekerjaannya masih belum bekerja atau seorang pelajar/mahasiswa akan diklasifikasikan sistem ke dalam kelas SK. Sedangkan rata-rata hasil akurasi tertinggi yaitu 94.12%.
Nilai presisi dan akurasi yang di dapat memang tidak mampu mencapai 100%.  Hal  ini  dikarenakan  seorang  nasabah  bisa  mengambil  lebih  dari  1 produk asuransi. Oleh karena itu, dalam implementasi sistem rekomendasi produk  asuransi  yang  dibuat,  sistem  tidak  hanya  merekomendasikan  satu jenis rekomendasi bagi seorang calon nasabah, melainkan sistem juga akan merekomendasikan  semua  produk  asuransi  secara  berurutan  berdasarkan
peringkat  probabilitas  posterior  tiap  kelas  produk  asuransi  dan  syarat khusus  dari  produk  yang  direkomendasikan  harus  memenuhi  kriteria demografi calon nasabah.
Melihat  hasil  rata-rata  presisi  dan  akurasi  sistem  tertinggi  dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier yaitu  ketika  menggunakan perbandingan  90:10  untuk  data  training  dan  data  uji,  maka  tabel probabilitas  yang  didapat  dari  proses  pelatihan  tersebut  dapat  digunakan sebagai  acuan  untuk  merekomendasikan  produk  asuransi  yang  dinilai sesuai untuk calon nasabah.

## 4 Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian  memperlihatkan  hasil  eksperimen  dengan  perbagai proporsi antara data training dan data uji. Presisi dan total akurasi tertinggi Naïve  Bayes  Classifier diperoleh  ketika  menggunakan  90%  data  latih  dan 10%  data  uji  dengan  rata-rata  tingkat  presisi  sebesar  94.81%  dan  akurasi sebesar  94.12%.  Dari  hasil  percobaan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa Naïve Bayes Classifier dapat mampu membantu merekomendasikan produk asuransi yang tepat kepada calon nasabah berdasarkan ciri demografinya.

## 5 Daftar Pustaka
[1] Bakar,  A.  A.,  Othman,  Z.,  Yusoff  M.  S.  N.  M.,  &  Ismail,  R, “Development  of  Knowlege  Model  for  Insurance  Product  Decision using the Associative Classifacation Approach . ,” in 10 th International on Intelegent System Design and Application, Malaysia (2010).
[2] Xing, B., Jian, L., & Feng-wen, H, “The Application of Improved BP Algorithm  in  Customer  Classification  of  Life  Insurance,”  in  16 th
International  Conference  on  Management  Science  &  Engineering. China. (2009).
[3] Karatabak, M., “A New Classifier for Breast Cancer Detection Based on Naïve Bayes Classifier,” Measurement, Vol. 72. (2015) 32-36.
[4] Kusrini  &  Luthfi,  E.  T., Algoritma  Data  Mining ,  Andi Offset,Yogyakarta (2009).
[5] Kusumadewi,  S,  “Klasifikasi  Status  Gizi  Menggunakan  Naïve  Bayes Classification”, Communication and Information Technology Journal . , Vol: 3 (2009), 6-11.
[6] Han,  J.,  &  Kamber,  M, Data  Mining:  Concepts  and  Techniques ,  3 rd Edition . Morgan Kauffman Publisher, San Fransisco (2012).
[7] Bustami, B. Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Mengklasifikasi Data  Nasabah  Asuransi.  TECHSI . Jurnal  Penelitian  Teknik Informatika, Vol: 3 No. 2 (2013) 127-146.
[8] Saptano  R.,  Wiranto,  Suryono  W.  D.  Sistem  Klasifikasi  Keluhan  Di UPT  TIK  UNS  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier. Seminar Nasional Teknologi  Informasi dan Komunikasi. Yogyakarta.
(Maret 2016)