Penentuan Produk Asuransi Bpjs Berdasarkan Profil Pelanggan Dengan Pendekatan K-Nearest Neighbor Manhattan Distance

• Main Authors: Titis Dwi Rahmawati, Fajrian Nur Adnan
• Format: Article
• Language: English
• Published: Program Studi Sistem Informasi 2016-10-01
• Series: JOINS (Journal of Information System)
• Online Access: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/joins/article/view/1307

Dengan semakin berkembangnya kebutuhan masyarakat asuransi menjadi hal yang diperlukan dan sangat dibutuhkan oleh masyarakat. Dalam kasus asuransi jiwa produk yang ditawarkan oleh perusahaan asuransi sangat beragam. Hal ini menyebabkan customer mengalami kebinggungan dalam menentukan pilihan produk asuransi yang akan mereka beli. Padahal setiap produk memiliki fungsi yang berbeda-beda. Customer harus memilih produk tersebut dengan teliti sesuai dengan kebutuhan sehingga tidak salah memilih produk dan mengalami kerugian dengan membeli produk asuransi yang salah. Laporan tugas akhir ini akan membahas tentang memprediksi produk yang tepat untuk dipromosikan terhadap customer sesuai dengan profile customer. Dengan menggunakan data pelanggan yang diperoleh dari BPJS Cabang II Semarangyang ada akan dilakukan perhitungan yang akan menghasilkan prediksi produk asuransi yang akan dipromosikan terhadap pelanggan, menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor Manhattan Distance, serta penggunaan MATLAB untuk pengotomatisasian perhitungan KNN Manhattan Distance. Dari laporan ini dihasilkan program yang diharapkan dapat memberikan rekomendasi produk untuk ditawarkan terhadap customer sesuai dengan profile customer.Kata kunci : Algoritma KNN, Data Mining,Manhattan Distance, Asuransi, Klasifikasi, Penentuan Produk Asuransi