REPOSITORI

Pembuatan Sistem Prediksi Anomali pada Data Klaim Kacamata Menggunakan Algoritma Decision Tree (Studi Kasus PT. Asuransi XYZ)

PT. Asuransi XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang asuransi jiwa di Indonesia. Salah satu layanan yang tersedia pada PT. Asuransi XYZ adalah pengajuan klaim kacamata. Proses analisis dan evaluasi atas pengajuan klaim kacamata masih dilakukan secara manual dan belum didukung oleh sistem sehingga memungkinkan terdapatnya banyak anomali yang belum terdeteksi. Untuk mengatasi hal tersebut dibutuhkan sistem yang dapat mendeteksi anomali pada data klaim kacamata terdahulu dan dapat memprediksi anomali pada data klaim kacamata mendatang. k-means merupakan salah satu algoritma clustering yang dapat mengelompokkan data menjadi beberapa cluster. k-means diimplementasikan pada data klaim kacamata untuk mengelompokkan data menjadi kategori klaim normal dan anomali. Selanjutnya data klaim kacamata yang telah dikelompokkan akan digunakan oleh algoritma Decision Tree untuk dilatih agar algoritma dapat memprediksi kategori klaim kacamata (normal dan anomali) pada data klaim kacamata mendatang. Berdasarkan hasil pengujian, model Decision Tree yang dibuat bekerja dengan sangat baik hingga memperoleh akurasi sebesar 100%.