Tesis

Prediksi Klaim Asuransi Kesehatan dengan Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Machine Learning

---

Diabetes melitus merupakan peningkatan kadar gula darah disertai dengan gangguan metabolisme karbohidrat, lipid, dan protein sebagai akibat fungsi insulin yang tidak mencukupi. Pada tahun 2021 jumlah kematian akibat diabetes melitus di Indonesia mencapai 236.711 orang, menempati urutan keenam dunia dan pertama di Asia Tenggara. Di Indonesia penyakit ini meningkat sebesar 8,5% di tahun 2014 pada orang berusia di atas 18 tahun. Banyak faktor yang menjadi pemicu antara lain umur, jenis kelamin, serta diagnosa dokter terhadap penyakit bawaan. Meningkatnya jumlah kasus kematian akibat diabetes melitus setiap tahunnya membuat perusahaan asuransi harus mengantisipasi keadaan tersebut, termasuk menghitung cadangan klaim. Tulisan ini bertujuan untuk menghitung prediksi klaim yang dapat disiapkan dengan menggunakan batasan variabel umur, jenis kelamin, dan diagnosa dokter terhadap penyakit bawaan lainnya dengan melakukan klasifikasi menggunakan K-Modes clustering dan Metode Heuristik. Setelah mengklasifikasikan data, dilanjutkan dengan menghitung prediksi klaim menggunakan algoritma Random Forest, Naïve Bayes, dan Support Vector Machine. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi model terbaik diperoleh dengan menggunakan algoritma Naive Bayes, sedangkan kelompok klasifikasi terbaik menggunakan model Heuristik. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi pedoman bagi perusahaan asuransi dalam menentukan estimasi jumlah klaim yang mungkin terjadi.

---

Ketersediaan

Call Number	Location	Available
T 547/23	PSB lt.2 - Karya Akhir	1

Penerbit	Jakarta Program Studi Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia., 2023
Edisi	-
Subjek	Insurance Machine Learning Prediction claims Diabetes mellitus
ISBN/ISSN	-
Klasifikasi	NONE
Deskripsi Fisik	xii, 51 p. ; 30 cm
Info Detail Spesifik	Tesis
Other Version/Related	Tidak tersedia versi lain
Lampiran Berkas	Tidak Ada Data