Prediksi Faktor Pengaruh Klaim Asuransi Menggunakan Regresi Logistik

Penulis

  • Ni Made Mila Mahadewi Universitas Presiden
  • Adelia Sutany
  • Tania Oktavionabila Kurniawan Universitas Presiden
  • Edwin Setiawan Nugraha Universitas Presiden

DOI:

https://doi.org/10.47662/farabi.v8i2.1238

Kata Kunci:

Regresi Logistik, Asuransi, Klaim, GLM

Abstrak

Bagi perusahaan asuransi, memahami faktor-faktor yang mempengaruhi pengajuan klaim sangat penting. Hal ini harus dilakukan oleh perusahaan asuransi agar mereka dapat menjaga keseimbangan dari jumlah premi yang didapatkan dan jumlah klaim yang dilakukan oleh nasabah. Ketidakpastian terkait faktor risiko yang signifikan dapat menimbulkan kesulitan dalam menentukan harga premi yang tepat dan pengelolaan risiko yang akan dilakukan oleh perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor apa saja yang dapat memengaruhi kemungkinan nasabah mengajukan klaim asuransi dengan menggunakan metode regresi logistik. Hasil yang didapatkan dari analisis ini menunjukkan bahwa dari 7 variabel bebas ada 4 variabel yang mempengaruhi jumlah klaim, yakni age, children, bmi,  dan smoker mempengaruhi klaim. Kinerja dari model ini menunjukkan bahwa hasil dari accuracy sebesar 89%, precision sebesar 90%, sensitivity sebesar 91% dan F1-score sebesar 90%. Penelitian ini berharap bahwa model yang telah dibuat dapat menjadi acuan bagi masyarakat dan industri asuransi untuk mengetahui faktor penyebab klaim secara akurat dan efisien.

Referensi

Aidid, M. K. (n.d.). ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK MENENTUKAN MODEL PENGGUNA KB DI KELURAHAN LANGNGA KABUPATEN PINRANG.

Arisandi, R., & Dewi, A. L. (2024). ANALISIS FAKTOR RISIKO GAGAL JANTUNG DENGAN REGRESI LOGISTIK BERBASIS IoMT. Jurnal Gaussian, 12(4), 549–559. https://doi.org/10.14710/j.gauss.12.4.549-559

Dewi, A. F., & Pratiwi, R. (2021). Analisis Regresi Logistik Biner pada Pengaruh Harga, Kualitas Pelayanan dan Promosi terhadap Kepuasan Pelanggan dalam Menggunakan Jasa Layanan Grab di Kabupaten Lamongan. Inferensi, 4(2), 77. https://doi.org/10.12962/j27213862.v4i2.8637

McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1989). Generalized linear models (2nd ed). Chapman and Hall.

Mohamad, A., Setiyanto, A., Raharjo, B. W., & Heikal, J. (2024). Analisis Faktor yang Mempengaruhi Kepuasan Pembeli di Kopi Kenangan Menggunakan Metode Regresi Logistik Biner. Jurnal Syntax Admiration, 5(8), 2964–2972. https://doi.org/10.46799/jsa.v5i8.1376

Pindyck, R. S., & Rubinfeld, D. L. (1989). Econometric models and economic forecasts (2. ed., [Nachdr.]). McGraw-Hill.

Purwaningsih, S. (n.d.). BIDANG STATISTIK, RISET & ANALISA.

Risalah, M., & Rahmani, N. A. B. (2022). Actuarial Aspects in Life Insurance. Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Dan

Keuangan, 3(3). https://doi.org/10.53697/emak.v3i3.644

Santoso, R. R., Megasari, R., & Hambali, Y. A. (2020). Implementasi Metode Machine Learning Menggunakan Algoritma Evolving Artificial Neural Network Pada Kasus Prediksi Diagnosis Diabetes.

Sathyanarayanan, S. (2024). Confusion Matrix-Based Performance Evaluation Metrics. African Journal of Biomedical Research, 4023–4031. https://doi.org/10.53555/AJBR.v27i4S.4345

Situngkir, R. H., & Sembiring, P. (2023). Analisis Regresi Logistik untuk Menentukan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kesejahteraan Masyarakat Kabupaten/Kota di Pulau Nias. FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika, 6(1), 25–31. https://doi.org/10.47662/farabi.v6i1.432

Smiti, A. (2020). A critical overview of outlier detection methods. Computer Science Review, 38, 100306. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2020.100306

Suhendra, M. A., Ispriyanti, D., & Sudarno, S. (2020). KETEPATAN KLASIFIKASI PEMBERIAN KARTU KELUARGA SEJAHTERA DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER DAN METODE CHAID. Jurnal Gaussian, 9(1), 64–74. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v9i1.27524

Tutz, G. (2022). Ordinal regression: A review and a taxonomy of models. WIREs Computational Statistics, 14(2), e1545. https://doi.org/10.1002/wics.1545

Wilandari, Y., Kartiko, S. H., & Effendie, A. R. (2020). ESTIMASI CADANGAN KLAIM MENGGUNAKAN GENERALIZED LINEAR MODEL (GLM) DAN COPULA. Jurnal Gaussian, 9(4), 411–420. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v9i4.29260

Unduhan

Diterbitkan

2025-12-17

Cara Mengutip

Mahadewi, N. M. M., Sutany, A., Kurniawan, T. O., & Nugraha, E. S. (2025). Prediksi Faktor Pengaruh Klaim Asuransi Menggunakan Regresi Logistik. FARABI: Jurnal Matematika Dan Pendidikan Matematika , 8(2), 310–318. https://doi.org/10.47662/farabi.v8i2.1238