JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 10 No. 1 Bulan April 2022                                                                                                                 p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## Klasifikasi Minat Nasabah Terhadap Penjualan Asuransi Kesehatan dengan Metode Naïve Bayes Clasifier
Yonan Mulyana 1,* ,Puspita Nurul Sabrina 2 , Herdi Ashaury 3 1, 2, 3 Informatika, Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Cimahi Indonesia, Kode Pos 40513
1 yonanmulyana18@if.unjani.ac.id , 2 puspita.sabrina@lecture.unjani.ac.id 3 herdi.ashaury@lecture.unjani.ac.id

## Abstrak
Dalam dunia perbankan terdapat produk yang di tawarkan kepada nasabahnnya salah satunya yaitu asuransi, asuransi  yang ditawarkan kepada nasabah yaitu  asuransi  kesehatan. Asuransi kesehatan  merupakan  asuransi  yang  memberikan  santunan  kesehatan  kepada  seseorang (tertanggung) yang berupa biaya perawatan dan pengobatan jikalau, seseorang (tertanggung) tersebut  diserang  penyakit  kritis.  Asuransi  kesehatan  akan  memberi  perlindungan  ketika seseorang  (tertanggung)  tersebut  mengalami  risiko  kesehatan  di  kemudian  hari.  Perusahaan asuransi  menyimpan  data  nasabah,  data  tersebut  sangat  penting  bagi  perusahaan  perbankan untuk  mengetahui kriteria nasabah yang berminat terhadap  asuransi  yang  tawarkan. Dengan terdapatnya  informasi  dari  data  nasabah  yang  ada,  data  tersebut  apabila  digali  dengan  tepat dapat  di  ketahui  pola  untuk  dilakukan  data  mining  dengan  metode  klasifikasi,  Data  mining adalah teknik yang dapat membantu bisnis untuk menemukan sesuatu yang sangat penting dari sekumpulan  data.  Dengan  melakukan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes classifier diharapkan minat nasabah dapat diprediksi dengan mengklasifikasikan data nasabah serta  dilakukan  eksperimen  dan  analisa  untuk  peningkatan  akurasi  naïve  bayes  dengan menerapkan  metode  feature  selection.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa memiliki  ketepatan  kinerja  yang  kurang  baik  dalam  pengklasifikasikan  data  minat  nasabah dikarenakan tingkat akurasi yang baik di dapatkan dari tingkat akurasi 80% ke atas.
Kata Kunci: Data Mining, Asuransi, Klasifikasi, Naïve Bayes, feature selection.

## A. Pendahuluan
Kesehatan  merupakan  hak  bagi  setiap  umat  manusia.  Manusia  umumnya  ingin menjaga tubuhnya tetap sehat. Namun, risiko sakit tidak ada yang tahu kapan dan kepada siapa  hal  itu  akan  terjadi.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  risiko  penyakit  Ini  maka  hal tersebut  perlu dipersiapkan dengan mendaftarkan diri ke asuransi kesehatan.
Asuransi  kesehatan  merupakan  asuransi  yang  memberikan  santunan  kesehatan kepada  seseorang  (tertanggung)  yang  berupa  biaya  perawatan  dan  pengobatan  jikalau, seseorang (tertanggung) tersebut diserang penyakit kritis. Asuransi kesehatan akan memberi perlindungan  ketika  seseorang  (tertanggung)  tersebut  mengalami  risiko  kesehatan  di kemudian hari.
Salah  satu  faktor  yang  menentukan  keberhasilan  target  penjualan  produk  asuransi adalah  dalam  pengelolaan  segala  jenis  sumber  daya  yang  berhubungan  dengan  tenaga penjualan  yang  akan  mempengaruhi  dan  mendukung  keberhasilan  perusahaan  dalam pencapaian tujuannya. Perusahaan asuransi perlu mendeteksi kriteria nasabah yang memiliki
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 10 No. 1 Bulan April 2022                                                                                                                 p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
keterminatan terhadap minat atau tidak nya pada produk asuransi  yang di tawarkan tiap tahunnya yang relatif rendah karna adanya pesaing dari instansi lain.
Database  perusahaan  asuransi  menyimpan  data  nasabah  dan  data  tersebut  apabila digali dengan tepat maka dapat diketahui pola atau pengetahuan untuk dilakukan klasifikasi. Serangkaian proses mendapatkan pengetahuan atau pola dari kumpulan data disebut dengan data  mining.  Klasifikasi  adalah  sebuah  metode  untuk  mengelompokan  data.  Klasifikasi merupakan  teknik data  mining yang  melihat  atribut  dari  kelompok  data  yang  sudah didefinisikan sebelumnya. Atribut-atribut ini digunakan sebagai variabel dalam penentuan kelas suatu objek baru. Tujuan klasifikasi yaitu untuk menentukan kelas dari suatu objek yang belum diketahui kelasnya dengan akurat.
“ Berdasar penelitian sebelumnya algoritma klasifikasi Data Mining tentang klasifikasi minat nasabah terhadap asuransi salah satunya menggunakan Naïve bayes. Metode Naïve Bayes dipilih karena  metode  ini  memperhatikan  seluruh  fitur pada  data  latih  sehingga membuat  metode  ini optimal   dalam   melakukan   proses   klasifikasi ” .
“ Metode  Naïve  Bayes      merupakan      metode      penggolongan      berdasarkan propabilitas sederhana  dan  dirancang  untuk  dipergunakan  dengan  asumsi  bahwa  antar satu  kelas dengan kelas yang lain tidak saling tergantung ” (Zulkifli.2017)
Pada  penelitian  kali  ini  selain  bereksperimen  terhadap  peningkatan  akurasi  juga bertujuan mendapatkan model atribut yang berpengaruh dengan cara menerapkan Feature Selection dikarnakan  akurasi  yang  di  dapatkan  oleh  algoritma  naïve  bayes  masih  dapat ditingkatkan dengan menerapkan metode feature selection . Feature Selection adalah salah satu cara untuk menentukan atribut yang paling berpengaruh di dalam dataset. Feature Selection berperan  memilih  subset  yang  tepat  dari  set  fitur  asli,  karena  tidak  semua  fitur/atribut relevan dengan masalah. Berdasarkan latar belakang yang telah dijabarkan di atas, penulis akan mengkaji Klasifikasi Minat Nasabah Terhadap Penjualan Asuransi Kesehatan dengan Metode  Naïve  Bayes  Clasifier  dan  bereksperimen  terhadap  peningkatan  akurasi  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  model  atribut  yang  berpengaruh  terhadap  peningkatan akurasi dengan cara menerapkan metode Feature Selection.

## B. Metode
Metode Penelitian dalam penelitian ini adalah pendekatan deskriptif analitis. Metode teknik  ini  berfungsi  untuk  menggambarkan  tentang  suatu  objek  yang  di  teliti  melalui kesimpulan yang bersifat umum. Bisa di bilang penelitian deskriptif analitis ini mengambil masalah atau memusatkan perhatian terhadap masalah - masalah yang sebagaimana adanya saat dilakukanya penelitian, hasil penelitian tersebut kemudian diolah dan dianalisa untuk diambil kesimpulannya.
“ Penelitian    ini    menggunakan    metode  waterfall  yang    pertama    kali dikembangkanoleh Winston Royce pada tahun 1970. Metode tersebut memiliki pendekatan yang  sistematis  dengan  menerapkan  daur  hidup  dalam  pengembangan  sistem  perangkat lunaknya ”. (Maliki and Dangkua 2019).
Model pengembangan ini bersifat linier dari tahap awal pengembangan sistem yaitu tahap perencanaan hingga tahap terakhir pengembangan sistem yaitu tahap pemeliharaan.
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 10 No. 1 Bulan April 2022                                                                                                                 p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Tahap selanjutnya tidak dilanjutkan sampai tahap sebelumnya selesai, dan tahap sebelumnya tidak dapat dikembalikan atau diulang.

## 1.1 Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan dalam pengumpulan data yaitu:
a. Studi  Pustaka  untuk  mengumpulkan  informasi  dari  penelitian  sebelumnya  dalam bentuk buku atau jurnal dengan sumber tertulis yang berhubungan dengan asuransi, data  mining,  dan  Naive  Bayes.  Kemudian  mengevaluasi  dan  mengumpulkan  data yang  diperlukan  berdasarkan  topik  yang  diambil,  yang  dapat  digunakan  sebagai referensi  atau  untuk  memecahkan  masalah  dalam  penelitian  ini  yang  melibatkan penggunaan metode Naive Bayesian untuk klasifikasi minat nasabah.
b. Observasi, dilakukan dengan mengamati metode dan kriteria yang digunakan untuk peminatan nasabah dilakukan dan mengetahui tujuan penelitian sehingga hasil akhir dapat  dibandingkan  dengan  hasil  yang  diperoleh  setelah  kemudian mendokumentasikan hasil kriteria yang digunakan untuk peminatan nasabah secara rinci, yang telah diidentifikasi sebagai data yang akan diproses dalam metode Naive Bayes.

## 1.2 Tahap Presprocessing Data
“ Pada tahap ini merupakan langkah-langkah yang dilakukan sebelum langkah inti dilakukan, yang dimana sebagian besar data sebelumnya ialah data mentah, atau data yang tidak  lengkap,  dengan  adanya  noise  atau  tidak  konsistenan.  Oleh  karena  itu,  tahap preprocessing  data  sangat  penting,  dikarenakan  suatu  data  yang  tidak  berkualitas  akan menghasilkan kualitas data mining yang tidak baik, berikut 3 teknik dalam preprocessing data yang dilakukan ” :
a. Data Cleanning
Pada teknik ini dilakukan pembersihan data yang kosong atau hilang, serta data yang mengandung kesalahan.
b. Data Integration
Teknik  ini  merupakan  proses  menggabungkan  atau  menyatukan  dua  atau  lebih sebuah data dari  berbagai  sumber  database  yang  berbeda  ke  dalam  sebuah penyimpanan seperti gudang data
c. Data Transformation Pada teknik ini dilakukan proses pengubahan data menjadi data dalam bentuk yang sesuai.

## 1.3 Klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier
Pada tahap ini dilakukan pengklasifikasian dengan algoritma Naïve Bayes Classifier pada  data  set  Jenis  Kelamin,  Status,  Usia,  Pekerjaan,  Pendapatan/Tahun,  Produk,  Lama Asuransi, Premi dan Hasil. Dengan label Minat dan Tidak Minat.

## 1.4 Eksperimen Untuk Mendapatkan Akurasi Terbaik
Untuk  mendapatkan  akurasi  terbaik  dengan  mencoba  bereksperimen  terhadap jumlah record data set dengan memisahkan data mana saja yang termasuk kedalam data uji dan data latih, lalu selanjutnya bereksperimen terhadap atribut mana saja yang di gunakan dan mana saja yang dihilangkan.
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 10 No. 1 Bulan April 2022                                                                                                                 p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## 1.5 Analisa faktor penentu akurasi terbaik
Pada  tahap  ini  dilakukan  Analisa  terhadap  atribut – atribut  mana  yang  paling mempengaruhi terhadap hasil akurasi akhir sehingga akurasi terbaik bisa di dapatkan.

## C. Hasil dan Pembahasan

## Implementasi
Tahap Implementasi merupakan penerapan algoritma terhadap mesin dari semua analisis  dan  perancangan  sistem  yang  telah  disusun  secara  fungsional,  maka  dilakukan implementasi sistem kedalam bentuk program python dengan cara menerjemahkan hasil perancangan secara rinci kedalam bahasa pemrograman.

## Persiapan Implementasi
Sebelum  menjalankan  sistem  ada  hal  yang  harus  diperhatikan  yaitu  kebutuhan sistem. Dalam penelitian ini system yang di gunakan adalah mesin pemrograman dengan bahasa  python  dengan  menggunakan jupyter  lab, berdasarkan  kebutuhan  dengan menggunakan bahasa pemrograman tersebut Google Chrome digunakan sebagai media web browser . adapunn  langkah  yang  perlu  di  siapkan  untuk  memulai  menjalankan  Bahasa pemrograman python, yaitu seperti instalasi library dan lain sebagainya seperti :
• pip jupyterlab
• pip install pandas
• pip install -U scikit-learn
• pip install numpy
• pip install matplotlib
• pip install seaborn
• pip install pyplot
• pip install scipy

## Proses Implementasi Antarmuka
a. Input File
Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  dengan  menginput  data  file  yang  berformat .xlsx ke dalam aplikasi contohnya seperti pada gambar 1 di bawah ini.
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 10 No. 1 Bulan April 2022                                                                                                                 p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## b. Read File
Selanjutnya  data  di  di  baca  oleh  aplikasi  dan  di  tampilkan.  Untuk  selengkapnya dapat di lihat pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Implementasi Halaman Read File

## c. Akurasi
Selanjutnya implementasi halaman akurasi untuk menampilkan hasil eksperimen terhadap klasifikasi  data dengan membandingkan akurasi  dari  beberapa atribut yang di pilih dengan menggunakan feature selection dan yang tidak menggunakan feature selection . Selengkapnya dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini.
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 10 No. 1 Bulan April 2022                                                                                                                 p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## d. Prediksi
Selanjutnya implementasi halaman prediksi untuk menampilkan hasil prediksi dari inputan yang telah di masukan oleh user, selengkapnya seperti pada gambar 4 di bawah ini.

## Gambar 4 Implementasi Halaman Prediksi
Berdasarkan  dari  kedua  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan  dimana  untuk eksperimen pertama hasil akurasi yang di dadapatkan adalah 0.7176 dengan menggunakan metode non feature selection dengan memakai ke enam atribut yaitu atribut “jenis_kelamin”, “status”, “usia”, “pekerjaan”, “pendapatan_pertahun”, dan “produk”. sedangkan
Dengan  menggunakan  metode feature  selection yang  dapat  berguna  untuk membuang data yang tidak ada korelasinya, sehingga akan meningkatkan skor akurasi data dalam  melakukan  prediksi.  Dan  hasil  nya  terdapat  support  dan  ranking  seperti  pada gambar 5.5 di bawah ini.

## Gambar 5. 5 Atribut Feature Selection
Dimana  rangking  yang  bernilai  1  bersifat  true  dan  rangking  2,3,4  bersifat  false sehingga atribut yang dapat mempengaruhi tingkat akurasi yaitu atribut “jenis_kelamin, “status”, dan “pendapatan_pertahun”. Dan hasil akurasi yang di dapatkan dari metode ini adalah 0.7412.
Dapat diambil informasi bahwa secara keseluruhan aplikasi klasifikasi naïve bayes pada  pemrograman  mesin  python  dengan  menggunakan feature  selection memiliki kecenderungan tingkat akurasi yang lebih tinggi yang dimana hasil tingkat akurasi lebih
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 10 No. 1 Bulan April 2022                                                                                                                 p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
besar  didapatkan  pada  eksperimen  ke  dua  dengan  atribut  yang  di  pilih  adalah  atibut “jenis_kelamin”, “status”, dan “pendapatan_pertahun”.

## D. Kesimpulan
Penelitian  ini  akan  melakukan  analisa  terhadap  klasifikasi  data  minat  nasabah dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes  dan  untuk  mengetahui  atribut  mana  yang sangat  berpengaruh  terhadap  peningkatan  akurasi  skor  yang  akan  di  dapatkan. Berdasarkan hasil klasifikasi data minat nasabah dengan menggunakan dataset sebanyak 849 data dengan di bagi menjadi 2 yaitu data latih  sebanyak  764 data dan data uji sebanyak 85  data,  dengan  perbandingan  menggunakan  metode  feature  selection dan non  feature selection. Untuk yang menggunakan feature selection dengan atribut yang di pilih yaitu atribut  “jenis_kelamin”,  “status”,  dan  “pendapatan_pertahun”,  menghasilkan  tingkat akurasi  yang lebih tinggi  terhadap metode Naive Bayes sebesar 74,12%, di bandingkan dengan  metode  non  feature  selection  dengan  atribut  yang  di  pakai  adalah  atribut “jenis_kelamin”,  “status”,  “usia”,  “pekerjaan”,  “pendapatan_pertahun”,  dan  “produk” yang menghasilkan tingkat akurasi 0.7176.
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  pengklasifikasian menggunakan  naïve  bayes  pada  penelitian  ini  memiliki  ketepatan  kinerja  yang  kurang baik dalam pengklasifikasikan data minat nasabah dikarenakan tingkat akurasi yang baik di dapatkan dari tingkat akurasi 80% ke atas.

## Daftar Pustaka
Anita, S. (2015). Data mining memprediksi minat masyarakat terhadap asuransi jiwa dengan metode interpolasi linier. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 2(6), 62 – 65.
Betrisandi (2017) “Klasifikasi Nasabah Asuransi Jiwa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Backward Elimination,” ISSN print 2087 -1716, ISSN online 2548-7779 . Jurnal Ilmiah Volume 9 Nomor 1 April 2017.
Han,  J.,  &  Kamber,  M,  Data  Mining:  Concepts  and  Techniques,  3rd  Edition.  Morgan Kauffman Publisher, San Fransisco (2012).
Ian H. Witten, frank Eibe, and Mark A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and  Techniques,  3rd  ed.,  Asma  Stephan  and  Burlington,  Eds.  United  States  of America: Morgan Kaufmann, 2011.
Maimoon, Oded, and Lior Rokach. 2010. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Vol. 40. doi:10.1002/1521-3773(20010316)40:63.3.CO;2-C.
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 10 No. 1 Bulan April 2022                                                                                                                 p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Maliki,  Ona,  and  Fandi  Dangkua.  2019.  “Sistem  Pakar  Tipe  Perumahan  Menggunakan Metode Forward Chaining.” Jurnal Informatika Upgris4(2): 150 – 57.
Srimuddawamah,   Ika.   2015. Sistem   Pakar Diagnosa    Penyakit    Kulit    Pada    Anak Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Program    Teknologi    dan    Ilmu    Komputer. Universitas Brawijaya, Malang.
Sugiyono. (2011). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Teas,  R.  Kenneth  et  al.  “A  Path  Analysis  of  Causes  and  Consequences  of  Salespeople's Perceptions of Role Clarity.” Journal of Marketing Research 16 (1979): 355 - 369.
Zulkifli,  S.  (2017).  Decision  Support  System  Pemberian  Bonus  Tahunan  Pada  Karyawan Berdasarkan Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Study Kasus: Stmik Pringsewu). Jurnal TAM (Technology Acceptance Model), 7(0),
67 – 73. http://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/JurnalTam/article/view/74/74