Analisis akurasi deep neural network pada prediksi pengajuan klaim asuransi kendaraan bermotor = Analysis of deep neural network accuration on automobile insurance claim prediction
Aditya Rizki Saputro;
Hendri Murfi, supervisor; Siti Nurrohmah, supervisor; Kiki Ariyanti, examiner; Gianinna Ardaneswari, examiner
(Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019)
|
|
Pada asuransi, tingkat risiko menjadi hal utama dalam menentukan ketentuan-ketentuan yang diterapkan oleh perusahaan asuransi seperti ketentuan besarnya premi yang harus dibayarkan pemegang asuransi. Pada asuransi kendaraan bermotor, salah satu cara untuk melihat tingkat risiko pemegang asuransi adalah dengan memprediksi apakah pemegang asuransi tersebut akan mengajukan klaim asuransi kendaraannya selama satu tahun ke depan. Banyaknya pemegang asuransi kendaraan menghasilkan data yang besar. Metode machine learning mampu mengolah data yang besar dan menghasilkan akurasi yang cukup tinggi. Sudah banyak metode-metode machine learning yang digunakan untuk prediksi klaim asuransi salah satunya neural network yang terinspirasi dari pengolahan informasi pada jaringan syaraf biologis. Terdapat metode deep neural network yang merupakan pengembangan neural network dengan struktur yang lebih kompleks dan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi. Penelitian ini menerapkan metode deep neural network untuk memprediksi pengajuan klaim asuransi kendaraan bermotor dan menganalisa akurasi hasil simulasi. Pada penelitian ini juga dibandingan hasil akurasi antara metode deep neural network dengan metode neural network tandar. Hasil simulasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi metode deep neural network lebih tinggi dibandingkan dengan metode neural network standar. In insurance, the level of risk is the main thing in determining the conditions applied by insurance companies. In automobile insurance, one way to see the risk level of insurance holders is to predict whether the insurance holder will submit an insurance claim for the vehicle for the next year. The number of automobile insurance holders produces large data. Machine learning method can process large data and produce high accuracy to predict claims. There have been many machine learning methods used for insurance claim prediction, for example is neural network. Neural network in machine learning inspired by information processing on biological neural network. Deep neural network which is the development of neural network with structures that are more complex and produce higher accuracy. This research uses deep neural network to predict claim automobile insurance and analyze the accuracy of the simulation result. We also compare the accuration of deep neural network with standart neural network. Our simulation show that the accuration of deep neural network is better than standart neural network. |
 S-Aditya Rizki Saputro.pdf :: Unduh
|
| No. Panggil : | S-Pdf |
| Entri utama-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama orang : | |
| Penerbitan : | Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019 |
| Program Studi : |
| Bahasa : | ind |
| Sumber Pengatalogan : | LibUI ind rda |
| Tipe Konten : | text |
| Tipe Media : | computer |
| Tipe Carrier : | online resource |
| Deskripsi Fisik : | xiii, 44 pages : illustration ; appendix |
| Naskah Ringkas : | |
| Lembaga Pemilik : | Universitas Indonesia |
| Lokasi : | Perpustakaan UI, Lantai 3 |
| No. Panggil | No. Barkod | Ketersediaan |
|---|---|---|
| S-Pdf | 14-20-303831127 | TERSEDIA |
| Ulasan: |
| Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20485593 |
