<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="24224">
<titleInfo>
<title><![CDATA[IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASI DATA NASABAH ASURANSI (StudiKasus :]]></title>
<subTitle><![CDATA[Asuransi Prudential CabangJember)]]></subTitle>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Bayu Ibnoe Prasetyo</namePart>
<role><roleTerm type="text">Pengarang</roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes"><![CDATA[mixed material]]></typeOfResource>
<genre authority="marcgt"><![CDATA[bibliography]]></genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text"><![CDATA[JURUSAN TEKNOLOGI INFORMASI]]></placeTerm></place>
<publisher><![CDATA[PROGRAM STUDI MANAJEMEN INFORMATIKA]]></publisher>
<dateIssued><![CDATA[2016]]></dateIssued>
<issuance><![CDATA[monographic]]></issuance>
<edition><![CDATA[Publish]]></edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code"><![CDATA[en]]></languageTerm>
<languageTerm type="text"><![CDATA[English]]></languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd"><![CDATA[Text]]></form>
<extent><![CDATA[20cm]]></extent>
</physicalDescription>
<note>Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi
(Studi Kasus : Asuransi Prudential Cabang Jember)
Bayu Ibnoe Prasetyo
Program Studi Manajemen Informatika Jurusan Teknologi Informasi
ABSTRAKSI
Dalam bidang asuransi terkhusus asuransi Ayah, Ibu, Istri maupun Suami dan
Anak, memprediksi suatu kejadian resiko tinggi pada keluarga sehingga kemunculan
resiko secara dini bias ditanggulangi. Model pendekatan Bayesian berupa Klasifikasi
Naïve Bayes dipakai memprediksi pembayaran premi yang akan dialami oleh
nasabah dengan karakteristik Jenis Kelamin, Usia, Status Perkawinan, Pekerjaan,
Penghasilan dan Cara Pembayaran Premi. Semua data didiskritkan berdasar batasan
yang dipakai Prudential dan hasil prediksi berupa probabilitas terjadinya resiko, bisa
dipakai sebagai kelayakan melakukan asuransi.
Kata Kunci : data mining, asuransi, klasifikasi, algoritma Naive Bayes</note>
<subject authority=""><topic><![CDATA[MANAJEMEN INFORMATIKA]]></topic></subject>
<classification><![CDATA[]]></classification><identifier type="isbn"><![CDATA[20200210]]></identifier><location>
<physicalLocation><![CDATA[E-Library POLIJE Sistem Elektronik Tesis Dan Disertasi]]></physicalLocation>
<shelfLocator><![CDATA[]]></shelfLocator>
<holdingSimple>
<copyInformation>
<numerationAndChronology type="1"><![CDATA[MIF-TA-2016-01]]></numerationAndChronology>
<sublocation><![CDATA[perpuspolije]]></sublocation>
<shelfLocator><![CDATA[MIF-TA-2016-01]]></shelfLocator>
</copyInformation>
</holdingSimple>
</location>
<slims:digitals>
<slims:digital_item id="9963" url="" path="/E31120478 LAPORAN LENGKAP.pdf" mimetype="application/pdf"><![CDATA[IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASI DATA NASABAH ASURANSI (StudiKasus :Asuransi Prudential CabangJember)]]></slims:digital_item>
</slims:digitals><slims:image><![CDATA[E31120478_COVER.PNG.PNG]]></slims:image>
<recordInfo>
<recordIdentifier><![CDATA[24224]]></recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2020-02-10 09:38:02]]></recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2020-02-10 09:40:16]]></recordChangeDate>
<recordOrigin><![CDATA[machine generated]]></recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>