MENGELOMPOKAN MINAT KONSUMEN ASURANSI PADA PT JASA RAHARJA PUTERA CIREBON DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)

Abstrak

Latar Belakang. PT Jasa Raharja Putera merupakan salah satu perusahaan asuransi terkemuka di Indonesia. Dalam era persaingan bisnis yang ketat, pemahaman mendalam terhadap minat dan preferensi konsumen sangat krusial. Analisis data konsumen yang ada dapat memberikan wawasan berharga untuk meningkatkan strategi bisnis. Metode K-Nearest Neighbor (KNN) dipilih karena kemudahannya dalam implementasi dan kemampuannya untuk mengklasifikasikan data tanpa asumsi distribusi tertentu

Tujuan. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan minat konsumen asuransi pada PT Jasa Raharja Putera Cirebon menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN).

Metode. KNN adalah algoritma supervised learning yang mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatan jaraknya dengan data lain. Data yang digunakan berupa data nasabah yang sudah ada, dengan fitur-fitur seperti jenis kelamin, usia, dan jenis asuransi.

Kesimpulan. Penerapan KNN pada data konsumen PT Jasa Raharja Putera Cirebon menunjukkan hasil yang cukup baik dalam mengelompokkan minat konsumen.

Implementasi. Dengan mengidentifikasi kelompok-kelompok konsumen ini, perusahaan dapat merancang produk asuransi yang lebih sesuai atau menyusun kampanye pemasaran yang menyasar kelompok tertentu.