Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.012
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Transformatika Paulus Journal of Accounting (PJA) SALEE: Study of Applied Linguistics and English Education Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Ekonomi dan Manajemen Indonesia LOFIAN: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi PEDAMAS (Pengabdian Kepada Masyarakat) JoDENS: Journal of Digital Ecosystem for Natural Sustainability Jurnal Pengabdian Indonesia
Windy
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Transformatika

 1 
Komparasi Algoritma Random Forest dan XGBoost dalam Prediksi Premi Asuransi Kesehatan karunia, windy; Windy; prathivi, rastri
Jurnal Transformatika Vol. 23 No. 1 (2025): July 2025
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/transformatika.v23i1.11914

Abstract

Asuransi kesehatan saat ini menjadi salah satu hal yang banyak orang persiapkan dikarenakan adanya ketidakpastian risiko kesehatan dan biaya layanan kesehatan yang semakin naik. Perhitungan premi tiap individu dapat berbeda dikarenakan terdapat perbedaan profil kesehatan seperti usia, BMI maupun gaya hidup seperti merokok yang membuat perusahaan asuransi harus memperhitungkan premi dengan akurat agar tidak menimbulkan kerugian finansial dan sesuai dengan tingkat risiko terjadinya klaim. Adapaun tujuan dari penelitian ini adalah melakukan komparasi antara algoritma Random Forest dan XGBoost dalam memprediksi premi asuransi kesehatan berdasarkan beberapa faktor yang sulit dihitung secara manual. Evaluasi dilihat berdasarkan metrik regresi yaitu MAE, MSE, RMSE, dan R2. Pada penelitian ini, algoritma Random Forest berhasil memprediksi premi asuransi kesehatan lebih baik dari XGBoost dengan nilai MAE 2.573, MSE 24199792,43 RMSE 4919, 33 dan R2 sebesar 84.04%.
Co-Authors Angel Angela Lie Atriada Aulia Azzahra Anakoda Buamona, Sikua Fransiska Dewi Hastuti Gabriela Alfarenita Telussa Goldameir Adriana Pattikawa Ipa, Anita Jesika saiya karunia, windy Kili-kili, Erika Lekatompessy, Nadien S. Liu, Evelyn M. Abdullah , Aulia Apriyani Marnangkok Pakpahan Marpaung, Preddy Mie Mie Mutia Amalia Muza Syahraini Prabowo Novianti Monaten Nunung Anastasia Aco Nurizah, Nurizah Nurlina Belasa Piter Rumawatine Putri Zahra Thahir Rahmalia, Wa Ode Rahmawati Rahman Rastri Prathivi Rinawati Silaen Rita J D Atarwaman Sitra Yani Belasa Sri Devi Rajab Suhardi Sulia Theodore Alexander Atmaja Tri Wintolo Apoko Tualepe, Nurleny Udur Delima Sibatuara Vitha Ama Matuate Widiantoro, Suryo