## PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASI DATA NASABAH ASURANSI

## Bustami
Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh Reuleut, Aceh Utara, Aceh-Indonesia E-mail : busabiel@gmail.com

## ABSTRAK
Data  mining  adalah  teknik  yang  memanfaatkan  data  dalam  jumlah  yang  besar untuk  memperoleh  informasi  berharga  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dan dapat  dimanfaatkan  untuk  pengambilan  keputusan  penting.  Pada  penelitian  ini, penulis  berusaha  menambang  data  (data  mining)  nasabah  sebuah  perusahaan asuransi  untuk  mengetahui  lancar,  kurang  lancar  atau  tidak  lancarnya  nasabah tersebut.  Data  yang  ada  dianalisis  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Naive Bayes  merupakan  salah  satu  meode  pada  probabilistic  reasoning.  Algoritma Naive  Bayes  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  pada  kelas  tertentu, kemudian  pola  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan  nasabah  yang bergabung,  sehingga  perusahaan  bisa  mengambil  keputusan  menerima  atau menolak calon nasabah tersebut.
Kata Kunci : data mining, asuransi, klasifikasi, algoritma Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Premi  merupakan  pendapatan  bagi  perusahaan  asuransi,  yang jumlahnya  ditentukan  dalam  suatu  persentase  atau  tarif  tertentu  dari  jumlah yang  dipertanggungkan.  Bagi  tertanggung  premi  merupakan  beban  karena membayar  premi  merupakan  beban  tertanggung.  Pendapatan  premi  untuk perusahaan asuransi ditentukan oleh jumlah premi yang dibayar oleh nasabah.
Permasalahan  yang  sering  timbul  dalam  perusahaan  asuransi  adalah banyaknya  nasabah  yang  menunggak  dalam  membayar  premi,  sehingga diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  nasabah  mana  yang masuk ke dalam kelompok lancar, kelompok kurang lancar dan nasabah mana yang  masuk  kedalam  kelompok  tidak  lancar  dalam  membayar  iuran  premi. Sehingga pihak asuransi bisa mengatasi sejak dini permasalahan tersebut.
Sebuah  perusahaan  asuransi  pastilah  mempunyai  data  yang  begitu besar.  Banyak  yang  belum  menyadari  bahwa  dari  pengolahan  data  –  data tersebut  dapat  memberikan  informasi  berupa  klasifikasi  data  nasabah  yang akan bergabung pada perusahaan itu sendiri. Penggunaaan teknik data mining diharapkan  mampu  memberikan  informasi  yang  berguna  tentang  teknik klasifikasi  data  nasabah  yang  akan  bergabung  dalam  kelompok  lancar, kelompok kurang lancar atau tidak lancar dalam membayar premi.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  penambangan  atau  penemuan  informasi  baru  dengan mencari  pola  atau  aturan  tertentu  dari  sejumlah  data  yang  sangat  besar.
Data miningjuga disebut sebagai serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data.
Tahapan dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah :
1. Selection
2. Pre-Processing / Cleaning.
3. Transformation
4. Data Mining
5. Interpretation / Evaluation.

## 2.2. Metode Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  untuk  menemukan  model  atau  fungsi  yang menjelaskan  atau  membedakan  konsep  atau  kelas  data,  dengan  tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui.  Dalam  mencapai  tujuan  tersebut,  proses  klasifikasi membentuk  suatu  model  yang  mampu  membedakan  data  kedalam kelas-kelas  yang  berbeda  berdasarkan  aturan  atau  fungsi  tertentu. Model  itu  sendiri  bisa  berupa  aturan  “jika-maka”,  berupa  pohon keputusan, atau formula matematis.
Classification Model
Input Output
Atribut Set (x) Class Label (y)
Gambar 1.  Blok Diagram Model Klasifikasi

## 2.3. Algoritma Naive Bayes
Algoritma Naive  Bayes merupakan  salah  satu  algoritma  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.
Persamaan dari teorema Bayes adalah : 𝑷(𝑯|𝑿) = 𝑷(𝑿|𝑯). 𝑷(𝑯) 𝑷(𝑿) ......................................................... (1)
Keterangan : 𝑋 : Data dengan class yang belum diketahui 𝐻 : Hipotesis data 𝑋 merupakan suatu class spesifik 𝑃(𝐻|𝑋) : Probabilitas hipotesis 𝐻 berdasar kondisi 𝑋 (posteriori probability)
𝑃(𝐻) : Probabilitas hipotesis 𝐻 (prior probability) 𝑃(𝑋|𝐻)
: Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐻 𝑃(𝑋) : Probabilitas 𝑋
Untuk menjelaskan teorema Naive Bayes , perlu diketahui bahwa proses klasifikasi memerlukan  sejumlah  petunjuk  untuk  menentukan  kelas  apa  yang  cocok  bagi sampel  yang  dianalisis  tersebut.  Karena  itu,  teorema bayes di  atas  disesuaikan sebagai berikut :
𝑃(𝐶|𝐹 1 … 𝐹 𝑛 ) = 𝑃(𝐶)𝑃(𝐹 1 … . 𝐹 𝑛 |𝐶) 𝑃(𝐹 1 . … 𝐹 𝑛 )
Dimana  Variabel C merepresentasikan  kelas,  sementara  variabel F 1 ... F n merepresentasikan  karakteristik  petunjuk  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan klasifikasi.  Maka  rumus  tersebut  menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya  sampel karakteristik  tertentu  dalam  kelas C ( Posterior )  adalah  peluang  munculnya  kelas C (sebelum  masuknya  sampel  tersebut,  seringkali  disebut prior ),  dikali  dengan peluang  kemunculan  karakteristik  –  karakteristik  sampel  pada  kelas C (disebut juga likelihood ),  dibagi  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik  –  karakteristik sampel secara global ( disebut juga evidence ). Karena itu, rumus diatas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut :

## 𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟  × 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
Nilai Evidence selalu  tetap  untuk  setiap  kelas  pada  satu  sampel.  Nilai  dari posterior tersebut nantinya akan dibandingkan dengan nilai – nilai posterior kelas lainnya untuk menentukan ke kelas apa suatu sampel akan diklasifikasikan.Penjabaran  lebih  lanjut  rumus Bayes tersebut  dilakukan  dengan menjabarkan (𝐶|𝐹 1 , … , 𝐹 𝑛 ) menggunakan aturan perkalian sebagai berikut :
𝑷(𝑪|𝑭 𝟏 , … , 𝑭 𝒏 ) = 𝑷(𝑪) 𝑷(𝑭 𝟏 , . . , 𝑭 𝒏 |𝑪)
= 𝑷(𝑪)𝑷(𝑭 𝟏 |𝑪)𝑷(𝑭 𝟐 , … , 𝑭 𝒏 |𝑪, 𝑭 𝟏 ) = 𝑷(𝑪)𝑷(𝑭 𝟏 |𝑪)𝑷(𝑭 𝟐 |𝑪, 𝑭 𝟏 )𝑷(𝑭 𝟑 , … , 𝑭 𝒏 |𝑪, 𝑭 𝟏 , 𝑭 𝟐 ) = 𝑷(𝑪)𝑷(𝑭 𝟏 |𝑪)𝑷(𝑭 𝟐 |𝑪, 𝑭 𝟏 )𝑷(𝑭 𝟑 |𝑪, 𝑭 𝟏 , 𝑭 𝟐 ), 𝑷(𝑭 𝟒 , … , 𝑭 𝒏 |𝑪, 𝑭 𝟏 , 𝑭 𝟐 , 𝑭 𝟑 ) = 𝑷(𝑪)𝑷(𝑭 𝟏 |𝑪)𝑷(𝑭 𝟐 |𝑪, 𝑭 𝟏 )𝑷(𝑭 𝟑 |𝑪, 𝑭 𝟏 , 𝑭 𝟐 ) … 𝑷(𝑭 𝒏 |𝑪, 𝑭 𝟏 , 𝑭 𝟐 , 𝑭 𝟑 , . . , 𝑭 𝒏−𝟏 )
Dapat dilihat bahwa hasil penjabaran tersebut menyebabkan semakin banyak dan semakin  kompleksnya  faktor  –  faktor  syarat  yang  mempengaruhi  nilai probabilitas,  yang  hampir  mustahil  untuk  dianalisa  satu  persatu.  Akibatnya, perhitungan  tersebut  menjadi  sulit  untuk  dilakukan.  Disinilah  digunakan  asumsi independensi  yang  sangat  tinggi  ( naif ),  bahwa  masing  –  masing  petunjuk
......................................................... (2)
.......................................................... (3)
(𝑭 𝟏 , 𝑭 𝟐 … 𝑭 𝒏 ) saling bebas (independen) satu sama lain. Dengan asumsi tersebut, maka berlaku suatu kesamaan sebagai berikut :
𝑷(𝑷 𝒊 |𝑭 𝒋 ) = 𝑷(𝑭 𝒊 ∩ 𝑭 𝒋 ) 𝑷(𝑭 𝒋 ) = 𝑷(𝑭 𝒊 )𝑷(𝑭 𝒋 ) 𝑷(𝑭 𝒋 ) = 𝑷(𝑭 𝒊 )
Untuk 𝒊 ≠ 𝒋 , sehingga 𝑷(𝑭 𝒊 |𝑪, 𝑭 𝒋 ) = 𝑷(𝑭 𝒊 |𝑪)
Dari  persamaan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  asumsi  independensi  naif tersebut  membuat  syarat  peluang  menjadi  sederhana,  sehingga  perhitungan menjadi mungkin untuk dilakukan. Selanjutnya, penjabaran 𝑷(𝑪|𝑭 𝟏 , … , 𝑭 𝒏 ) dapat disederhanakan menjadi : 𝑷(𝑪|𝑭 𝟏 , . . , 𝑭 𝒏 ) = 𝑷(𝑪)𝑷(𝑭 𝟏 |𝑪)𝑷(𝑭 𝟐 |𝑪)𝑷(𝑭 𝟑 |𝑪) … = 𝑷(𝑪) ∏ 𝑷(𝑭 𝒊 |𝑪) 𝒏

## 𝒊=𝟏
Persamaan  diatas  merupakan  model  dari  teorema Naive  Bayes yang  selanjutnya akan digunakan dalam proses klasifikasi. Untuk klasifikasi dengan data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss :
𝑃(𝑋 𝑖 = 𝑥 𝑖 |𝑌 = 𝑦 𝑗 ) = 1 √2𝜋𝜎 𝑖𝑗 𝑒 − (𝑥𝑖−𝜇𝑖𝑗) 2
2𝜎2𝑖𝑗
Keterangan :
𝑃 : Peluang
𝑋 𝑖 : Atribut ke i 𝑥 𝑖 : Nilai atribut ke i 𝑌 : Kelas yang dicari
𝑦 𝑗 : Sub kelas Y yang dicari
𝜇 : Mean, menyatakan rata – rata dari seluruh atribut
𝜎 : Deviasi standar, menyatakan varian dari seluruh atribut
Adapun alur dari metode Naive Bayes adalah sebagai berikut : 1. Baca data training
2.    Hitung Jumlah dan probabilitas, namun apabila data numerik maka:
a. Cari  nilai  mean  dan  standar  deviasi  dari  masing  –  masing  parameter yang        merupakan data numerik.
b. Cari  nilai  probabilistik  dengan  cara  menghitung  jumlah  data  yang sesuai dari kategori yang sama dibagi dengan jumlah data pada kategori tersebut.
3.    Mendapatkan nilai dalam tabel mean, standart deviasi dan probabilitas.
......................................................... (6) ......................................................... (4) ......................................................... (5)
Start Baca Data Training Apakah Data Numerik ? Jumlah dan Probabilitas Tabel Probabilitas Mean Tiap Parameter Standar Deviasi tiap Parameter Tabel Mean dan Standar Deviasi Solusi Stop Tidak Ya
Gambar 2. Skema Naive Bayes 3. PERANCANGAN SISTEM
3.1. Flowchart Sistem
Insert, Update dan Delete Data Nasabah Data Nasabah Input Variabel Calon nasabah Proses Naive Bayes Hitung jumlah dan Probabilitas Bandingkan hasil tiap class Probabilitas P.Lancar > P.Kurang Lancar & P.Tidak Lancar Lancar P.Kurang Lancar > P.Tidak Lancar TidakLancar Kurang Lancar Selesai Mulai Ya Ya Tidak Tidak
Gambar 3. Flowchart sistem

## 3.2. Diagram Konteks
Aplikasi Data Mining dengan Proses Naive Bayes Admin Pimpinan Asuransi Input Data Klasifikasi data Nasabah Laporan Gambar 4. Diagram Konteks 3.3. Data Flow Diagram (DFD) Admin Data Nasabah Proses Klasifikasi Laporan variabel Calon Nasabah Laporan Data Nasabah Input Data Nasabah Input Variabel Calon Nasabah Data Nasabah Variabel Calon Nasabah Laporan Klasifikasi Calon Nasabah Hasil Laporan Login Admin Hak Login Data Admin
Gambar 5. Data Flow Diagram (DFD) Level 0
3.4. Entity Relationship Diagram (ERD)
Pe ker jaa n Nama Pen ghas ilan / tahu n Klasifikasi Admin Username Variabel Calon Nasabah Mengtesting 1 N Sta tus Klasi fikas i Mengtraining Data Nasabah 1 N Sta tus Nama ID Nasabah Password Jenis_k elamin Usia Pek erja an Car a_P em bay ara n Ma sa_ As ura nsi Pe ng ha sil an / Ta hu n Pre sen tasi _ kel anc ara n Jen is_ Ke lam in Us ia Cara_ Pembaya ran Masa _Asu ransi ID Nilai Gambar 6. Entity Relationship Diagram (ERD)
4. PERANCANGAN BASIS DATA
4.1. Desain Tabel Admin
Tabel ini digunakan untuk menyimpan data admin
Tabel 1. Admin Asuransi Nama Field Tipe Data Lebar Keterangan Username Varchar 10 Nama User Password Varchar 10 Password User

## 4.2. Desain Tabel Data Nasabah
Tabel ini digunakan untuk menyimpan data nasabah yang akandigunakan dalam
sistem. Tabel 2. Data Nasabah Nama Field Tipe Data Lebar Keterangan ID_nasabah Integer 5 No Id nasabah Nama Varchar 30 Nama nasabah Jenis Kelamin Varchar 10 Jenis Kelamin Nasabah Usia Varchar 20 Usia nasabah Status Varchar 15 Status nasabah Pekerjaan Varchar 20 Pekerjaan nasabah Penghasilan/tahun Varchar 20 Penghasilan nasabah Masa_asuransi Varchar 20 Masa asuransi Cara_pembayaran Varchar 15 Cara pembayaran Persentasi_kelancaran  Integer 3 Persentasi kelancaran Klasifikasi Varchar 20 Klasifikasi Nilai Integer 4 Nilai Data 4.3. Desain Tabel Variabel Calon Nasabah Tabel  ini  digunakan  untuk  menyimpan  variableyang  akan  digunakan  dalam sistem . Tabel 3. Variabel Data Calon Nasabah Nama Field Tipe Data Lebar Keterangan ID Integert 5 ID Calon Nasabah Nama Varchar 30 Nama Calon nasabah Jenis Kelamin Varchar 10 Kriteria Usia Varchar 20 Kriteria Status Varchar 15 Kriteria Pekerjaan Varchar 20 Kriteria Penghasilan/tahun Varchar 20 Kriteria Masa_asuransi Varchar 20 Kriteria Cara_pembayaran Varchar 15 Kriteria Klasifikasi Varchar 20 Kriteria

## 5. IMPLEMENTASI DENGAN PERHITUNGAN NAIVE BAYES
Model  statistik  merupakan  salah  satu  model  yang  efisien  sebagai pendukung pengambilan keputusan. Konsep probabilistik merupakan salah satu bentuk  model  statistik.  Salah  satu  metode  yang  menggunakan  konsep probabilistik  adalah Naive  Bayes .  Algoritma Naive  Bayes adalah  salah  satu algoritma  dalam  teknik  klasifikasi  yang  mudah  diimplementasikan  dan  cepat prosesnya.  Pada  metode  ini,  semua  atribut  akan  memberikan  kontribusinya dalam  pengambilan  keputusan,  dengan  bobot  atibut  yang  sama  penting  dan setiap  atribut  saling  bebas  satu  sama  lain.  Apabila  diberikan k atribut  yang saling bebas ( independence ), nilai probabilitas dapat diberikan sebagai berikut :
𝑷(𝒙 𝟏,…, 𝒙 𝒌 |𝑪) = 𝑷(𝒙 𝟏 |𝑪)𝒙 … 𝒙𝑷(𝒙 𝒌 |𝑪)
Tahap  awal  cara  kerja  dari  proses  perhitungan Naive  Bayes adalah  dengan melakukan  pengambilan  data  training  dari  data  nasabah  asuransi.  Adapun variabel penentu yang digunakan dalam mengklasifikasikan data nasabah yaitu:
a. Jenis Kelamin
Merupakan variabel jenis kelamin nasabah yang dikelompokkan dalam dua kategori yaitu laki – laki dan perempuan.
b. Usia Merupakan variabel usia nasabah yang di kelompokkan dalam tiga kategori yaitu 20-29 tahun, 30-40 tahun, dan diatas 40 tahun.
c. Status
Merupakan variabel status nasabah yang dikelompokkan dalam dua kategori yaitu kawin dan belum kawin.
d. Pekerjaan Merupakan  variabel  pekerjaan  nasabah  yang  dikelompokkan  dalam  tiga kategori yaitu PNS, Pegawai Swasta, Wiraswasta.
e. Penghasilan Merupakan  variabel  penghasilan  dari  nasabah  yang  dikelompokkan  dalam tiga kategori yaitu 0-25 juta, 25-50 juta, dan diatas 50 juta.
f. Cara pembayaran premi Merupakan  variabel  cara  pembayaran  premi  yang  dikelompokkan  dalam empat kategori yaitu bulanan, triwulan, semesteran, dan tahunan.
g. Masa pembayaran premi Merupakan  variabel  masa  pembayaran  premi  yang  dikelompokkan  dalam tiga kategori yaitu 5-10 tahun, 11 -15 tahun, dan diatas 15 tahun.
Tabel 4. Data Pelatihan
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dihitung  klasifikasi  data  nasabah  apabila diberikan input berupa jenis kelamin, usia, status, pekerjaan, penghasilan/tahun, masa asuransi dan cara pembayaran menggunakan algoritma Naive Bayes . Apabila  diberikan  input  baru,  maka  klasifikasi  data  nasabah  asuransi dapat ditentukan melalui langkah berikut :
1. Menghitung jumlah class/label
P  (Y=Lancar)  =  9/20  “Jumlah  data  lancar  pada  data  pelatihan  dibagi dengan jumlah keseluruhan data”
P  (Y=Kurang  Lancar)  =  4/20  “Jumlah  data  kurang  lancar  pada  data pelatihan dibagi dengan jumlah keseluruhan data”
P  (Y=  Tidak  Lancar)  =  7/20  “Jumlah  tidak  lancar  pada  data  pelatihan dibagi dengan jumlah keseluruhan data”
2. Menghitung jumlah kasus yang sama dengan class yang sama P(Jenis Kelamin = Laki-laki| Y=Lancar) = 5/9
P(Jenis Kelamin = Laki-laki| Y=Kurang Lancar) = 2/4 P(Jenis Kelamin = Laki-laki| Y=Tidak Lancar) = 4/7
P(Usia = 30 - 40 Tahun| Y=Lancar) = 7/9 P(Usia = 30 - 40 Tahun| Y=Kurang Lancar) =2/4 P(Usia = 30 - 40 Tahun| Y=Tidak Lancar) = 3/7 P(Status = Kawin| Y=Lancar) = 4/9 P(Status = Kawin| Y=Kurang Lancar) = 4/4 P(Status = Kawin| Y=Tidak Lancar) = 6/7
P(Pekerjaan =  Wiraswasta| Y=Lancar) = 6/9 P(Pekerjaan =  Wiraswasta| Y=Kurang Lancar) = 2/4
P(Pekerjaan =  Wiraswasta| Y=Tidak Lancar) = 2/7 P(Penghasilan = 25 – 50 Juta| Y=Lancar) = 2/9
P(Penghasilan = 25 – 50 Juta| Y=Kurang Lancar) = 1/4
P(Penghasilan = 25 – 50 Juta| Y=Tidak Lancar) = 3/7 P(Masa_Asuransi = 11 – 15 Tahun| Y=Lancar) = 7/9
P(Masa_Asuransi = 11 – 15 Tahun| Y=Kurang Lancar) = 1/4
P(Masa_Asuransi = 11 – 15 Tahun| Y=Tidak Lancar) = 4/7 P(Cara Pembayaran = Semesteran| Y=Lancar) = 3/9 P(Cara Pembayaran = Semesteran| Y=Kurang Lancar) = 1/4
P(Cara Pembayaran = Semesteran| Y=Tidak Lancar) = 1/7
3. Kalikan semua hasil variabel Lancar, Kurang Lancar dan Tidak Lancar P(Laki  –  Laki\Lancar)  *  P(30  –  40  Tahun\Lancar)  *  P(Kawin\Lancar).
P(Wiraswasta\Lancar)  *  P(25  –  50  Juta\Lancar)  *  P(11  –  15
Tahun\Lancar). P(Semesteran\Lancar) * P(Lancar)
= 𝟓 𝟗 × 𝟕 𝟗 × 𝟒 𝟗 × 𝟔 𝟗 × 𝟐 𝟗 × 𝟕 𝟗 × 𝟑 𝟗 × 𝟗 𝟐𝟎 = 𝟎, 𝟓𝟓𝟓𝟔 × 𝟎, 𝟕𝟕𝟕𝟖 × 𝟎, 𝟒𝟒𝟒𝟒 × 𝟎, 𝟔𝟔𝟔𝟕 × 𝟎, 𝟐𝟐𝟐𝟐 × 𝟎, 𝟕𝟕𝟕𝟖 × 𝟎, 𝟑𝟑𝟑𝟑 × 𝟎, 𝟒𝟓
= 𝟎, 𝟎𝟎𝟑𝟑
P(Laki  –  Laki  \  Kurang  Lancar)  *  P(30  –  40  Tahun  \  Kurang  Lancar)  *
P(Kawin\Kurang  Lancar)  *  P(Wiraswasta\  Kurang  Lancar)  *  P(25  –  50 Juta\Kurang Lancar) * P(11 –  15  Tahun\Kurang  Lancar). P(Semesteran\Kurang Lancar) * P(Kurang Lancar)
= 𝟐 𝟒 × 𝟐 𝟒 × 𝟒 𝟒 × 𝟐 𝟒 × 𝟏 𝟒 × 𝟏 𝟒 × 𝟏 𝟒 × 𝟒 𝟐𝟎
= 𝟎, 𝟓 × 𝟎, 𝟓 × 𝟏 × 𝟎, 𝟓 × 𝟎, 𝟐𝟓 × 𝟎, 𝟐𝟓 × 𝟎, 𝟐𝟓 × 𝟎, 𝟐
= 𝟎, 𝟎𝟎𝟎𝟒
P(Laki  –  Laki\Tidak  Lancar)  *  P(30  –  40  Tahun\Tidak  Lancar)  * P(Kawin\Tidak  Lancar)  *  P(Wiraswasta\Tidak  Lancar)  *  P(25  –  50 Juta\Tidak Lancar) * P(11 – 15 Tahun\Tidak Lancar) * P(Semesteran\Tidak Lancar). P(Tidak Lancar)
= 𝟒 𝟕 × 𝟑 𝟕 × 𝟔 𝟕 × 𝟐 𝟕 × 𝟑 𝟕 × 𝟒 𝟕 × 𝟏 𝟕 × 𝟕 𝟐𝟎
= 𝟎, 𝟓𝟕𝟏𝟒 × 𝟎, 𝟒𝟐𝟖𝟔 × 𝟎, 𝟖𝟓𝟕 × 𝟎, 𝟐𝟖𝟓𝟕 × 𝟎, 𝟒𝟐𝟖𝟔 × 𝟎, 𝟓𝟕𝟏𝟒 × 𝟎, 𝟏𝟒𝟐𝟗 × 𝟎, 𝟑𝟓 = 𝟎, 𝟎𝟎𝟎𝟕
4. Bandingkan hasil class Lancar, Kurang Lancar dan Tidak Lancar Dari hasil diatas,  terlihat bahwa nilai  probabilitas tertinggi  ada pada kelas (P|Lancar)  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa status  calon  nasabah tersebut masuk dalam klasifikasi “Lancar”.

## 6. IMPLEMENTASI SISTEM
Setelah melalui tahapan perancangan sistem, databaseselanjutnya adalah implementasi sistem. Implementasi sistem merupakan bagian akhir daripada perancangan sistem yang telah dibangun dimana tahapan ini juga merupakan testing program.
a.
Form Login Form login berfungsi sebagai form keamanan, form ini merupakan form untuk  masuk  ke  program  yang  akan  diakses  dengan  cara  mengisikan username  dan  password.  Jika  hak  akses  telah  diberikan  oleh  sistem maka  user  dapat  mengakses  menu  utama  aplikasi.  Adapun  tampilan form login dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 8. Tampilan Form Login b.
Form Menu Utama Form  menu  utama  berfungsi  untuk  mengakses  segala  perintah  yang terdapat  dalam  aplikasi.  Form  tersebut  dapat  diakses  setelah  user melakukan login. Pada form ini terdapat beberapa menu yaitu Menu File
Data  yang  berisi  submenu  data  nasabah (data  training) dan  cek persentase  kelancaran (data  testing) ,  Menu  Admin,  Laporan  dan  Exit.
Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 9. Tampilan Form Menu Utama
c.
FormData Nasabah Form  ini  dapat  ditampilkan  melalui  menu  form  utama  >  file  data>data nasabah.Form  ini  berfungsi  untuk  mencari  data  nasabah,  menambah, menghapus,    menyimpan  data  nasabah.  Data  nasabah  inilah  yang selanjutnya  digunakan  untuk  data  pelatihan  ( training )  untuk  proses klasifikasi. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 10. Tampilan Form Data Nasabah
d.
Form Cek Persentasi Kelancaran Untuk  memanggil  form  cek  persentasi  kelancaran  dapat  dilakukan melalui menu form utama > file data >cek persentasi kelancaran. Form ini  adalah  form  data  testing  yang  digunakan  untuk  mengecek  tingkat kelancaran  calon  nasabah.Adapun  tampilannya  dapat  dilihat  pada gambar berikut :
Gambar 11. Tampilan Form Cek Persentasi Kelancaran
e. Form Hasil Input Data Calon Nasabah Pada  form  ini  menampilkan  hasil  output  dari  penginputandata  calon nasabah  yang  telah  di  proses  dengan  algoritma Naive  Bayes. Proses klasifikasi  dipengaruhi  oleh  atribut  –  atribut  terpilih  yang  mendukung untuk menentukan kelas nasabah lancar, kurang lancar dan tidak lancar. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 12. Tampilan Form Hasil Input Data Calon Nasabah
f.
Form Laporan Akhir Laporan  akhir  merupakan  output  dari  proses  klasifikasi  data.  Laporan ini  menampilkan  hasil  akhir  dari  proses  yang  telah  dilakukan  yaitu output dari  penginputan data calon nasabah yang telah di proses dengan algoritma Naive  Bayes .  Pada  menu  laporan  juga  terdapat  submenu laporan berdasarkan klasifikasi nasabah lancar, kurang lancar atau tidak lancar. Adapun tampilan form laporan dapat dilihat pada gambar berikut
:
Gambar 13. Tampilan Form Laporan

## 7. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  maka  penulis  dapat  mengambil beberapa kesimpulan antara lain :
a. Sistem  klasifikasi  data  nasabah  ini  digunakan  untuk  menampilkan informasi  klasifikasi  lancar,  kurang  lancar  atau  tidak  lancarnya  calon nasabah  dalam  membayar  premi  asuransi  dengan  menggunakan algoritma Naive Bayes.
b. Dengan  adanya  sistem  ini  maka  mempermudah  pihak  asuransi  dalam memperkirakan  nasabah  yang  bergabung,  sehingga  perusahaan  bisa mengambil  keputusan  untuk  menerima  atau  menolak  calon  nasabah tersebut.
c. Algoritma Naive  Bayes di  dukung  oleh  ilmu  Probabilistik  dan  ilmu statistika khususnya dalam penggunaan data petunjuk untuk mendukung keputusan pengklasifikasian. Pada algoritma Naive Bayes , semua atribut akan memberikan kontribusinya dalam pengambilan keputusan, dengan bobot  atribut  yang  sama  penting  dan  setiap  atribut  saling  bebas  satu sama lain.
d. Variabel  penentu  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  jenis kelamin,  usia,  status,  pekerjaan,  penghasilan  per  tahun,  masa pembayaran asuransi, dan cara pembayaran asuransi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Budi,  Santoso,  2007, Data  Mining  :  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk Keperluan Bisnis , Graha Ilmu, Yogyakarta
[2]Frieyadie,  2010, Mudah  Belajar  Pemograman  Database  MySql  dengan Microsoft Visual Basic 6.0, Andi, Yogyakarta
[3]Hermawati, Fajar Astuti, 2013, Data Mining , Andi, Yogyakarta
[4]Jogiyanto,  H.M,  2000, Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi ,  Andi,
Yogyakarta
[5]Kusumadewi,  Sri,  2009, Klasifikasi  Status  Gizi  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Classification , Jurusan Teknik Informatika, universitas Islam Indonesia
[6]Mulyanto,  Agus,  2009, Sistem  Informasi  Konsep  dan  Aplikasi ,  Cetakan  I, Pustaka Pelajar, Yogyakarta
[7]Natalius, Samuel, 2010, Metode Naive Bayes Classifier dan Penggunaannya Pada  Klasifikasi  Dokumen, Program  Studi  Sistem  dan  teknologi Informasi,  Sekolah  Teknik  Elektro  dan  Informatika,  Institut  Teknologi Bandung
[8]Prakoso, Djoko, 1994, Asuransi Indonesia, Dahara Prize, Semarang
[9]Rahadian,  Hadi,  2004, Membuat  Laporan  dengan  Crystal  Report  8.5  dan Visual Basic 6.0 , Cetakan 2, Elex Media Komputindo, Jakarta
[10]Rokhmah, Dewi Pyriana, 2011, Klasifikasi Data Mengggunakan Metode K- Nearest  Neighbour  dan  Teorema  Bayes ,  Program  Studi  Teknik Informatika, Universitas Brawijaya Malang
[11]Supardi,  Yuniar,  2006, Microsoft  Visual  Basic  6.0 ,  Elex  Media Komputindo, Jakarta
[12]Susanto,  Sani,  Ph.D,  Suryadi,  Dedy,  2010, Pengantar  Data  Mining: Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data, Andi, Yogyakarta
[13] http://www.scribd.com/  doc  /45017830  /Algoritma  –  Data  -  Mining- desicion-tree-naive bayes-dll di unduh, 5 Maret 2013, 10:00 Wib
[14] http://www.scribd.com/doc  /55713517/Metode  -  Bayes di  unduh 5  Maret 2013, 10:10 Wib