RANCANG BANGUN APLIKASI POLA KLAIM MENGGUNAKAN METODE K MEANS CLUSTERING STUDI KASUS : PESERTA PT ASABRI (PERSERO) KANCAB BATAM
| dc.contributor.advisor | Fatulloh, Agus | |
| dc.contributor.author | Abbas Nanditya, Salsha | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-16T05:47:41Z | |
| dc.date.issued | 2025-07-23 | |
| dc.description.abstract | PT ASABRI (Persero) Cabang Batam menghadapi sejumlah kendala dalam pengelolaan klaim peserta, terutama terkait hal efisiensi dalam pemrosesan klaim dan kepatuhan terhadap pelaporan. Kerumitan dalam verifikasi dokumen dan jumlah klaim yang tinggi sering kali menyebabkan keterlambatan dan peningkatan biaya operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem identifikasi pola klaim peserta menggunakan machine learning dengan algoritma K-Means clustering. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan klaim berdasarkan berbagai variabel usia peserta, status pensiun, jenis pekerjaan dan mitra guna memahami pola klaim yang terbentuk. Proses analisis data klaim dilakukan melalui serangkaian tahapan data mining, meliputi pengolahan, standarisasi data, penentuan jumlah cluster, serta evaluasi hasil clustering dengan metode Silhouette Score. | |
| dc.identifier.citation | IEEE | |
| dc.identifier.kodeprodi | KODEPRODI55401#Teknik Informatika | |
| dc.identifier.nidn | NIDN1013017901 | |
| dc.identifier.nim | NIM3312111116 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.polibatam.ac.id//handle/PL29/4560 | |
| dc.publisher | Politeknik Negeri Batam | |
| dc.title | RANCANG BANGUN APLIKASI POLA KLAIM MENGGUNAKAN METODE K MEANS CLUSTERING STUDI KASUS : PESERTA PT ASABRI (PERSERO) KANCAB BATAM | |
| dc.type | Article |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- Borang Publikasi.pdf
- Size:
- 173.94 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
Loading...
- Name:
- Halaman Pengesahan.pdf
- Size:
- 205.54 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
Loading...
- Name:
- Salsha Nanditya Abbas 3312111116.pdf
- Size:
- 736.6 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
License bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description:
