Fitur seleksi atribut hasil klaim nasabah berdasarkan hasil assesmant lapangan dengan neural network berbasis (pso)

• Alde Bima Ramot
• 2023

---

Diindonesia saat ini, persaingan antara perusahaan dalam dunia bisnis semakin ketat termasuk jasa asuransi. Dalam penelitian ini dilakukan penerapan neural network (NN) deimana menggunakan seleksi atribut klaim nasabah berbasis particle swarm optimizaton (PSO). Dapat diketahui neural network adalah sebuah metode dimana memiliki kemampuan kecerdasan buatan yang dapat memecahkan  masalah dalam data. Untuk meningkatkan akurasi dalam atribut klaim nasabah diperlukan particle swarm optimization (PSO). Dari hasil pengujian yang di dapat dalam algoritma yang dihasilkan dengan pengujian untuk mendapatkan nilai akurasi dan AUC dari algoritma sehingga akan didapat pengujian dengan  menggunakan neural network (NN) nilai akurasinya adalah sebesar 62.50% sedangkan hasil dari nilai AUC adalah sebesar 0.650   

• Seleksi Fitur
• Klaim Nasabah

Alda, P. Afsha, Z. Mardiah, R., & Muhammad, L. A. (2020). Analisa Dan Perancangan Sistem E-Claim Pada PT Asuransi Jiwa Syariah Bumiputera Cabang Medan. Volume 4. 
Elin, P. S., & Abdul, H. (2019). Fitur Seleksi Atribut Hasil Kelulusan Mahasiswa E-learning Berdasarkan Log Dengan Neural Network. January 19th, Volume 19. 
Mapuna, Hadi Daeng, 2019. Asuransi Jiwa Syariah; Konsep dan Sistem Operasionalnya. Fakultas Syariah dan Hukum UIN Alauddin Makassar. Mei 19th, Volume 19. 
Nur, H. Hafifah, B, N., & Ami, R. (2019). Klasifikasi Peminjaman Nasabah Bank Menggunakan Metode Neural Network. September 19th. Volume 15. 
Yuni, E. A. 2018. Penerapan Metode Particle Swarm Optimization Pada   Optimasi Prediksi Pemasaran Langsung. Volume 5.