Analisis Klasterisasi Data Peserta Asuransi PT Xyz Menggunakan Metode Denisty-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) - Fathur Rizki, Muhamad; Sulianta, Feri (Jurnal Algoritma, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis klasterisasi data peserta asuransi di PT XYZ menggunakan algoritma Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). Atribut utama yang digunakan dalam proses klasterisasi adalah usia, pekerjaan, dan gaji. Aplikasi berbasis web dikembangkan menggunakan Laravel untuk frontend/backend dan Python (Flask) untuk pemrosesan data dan implementasi DBSCAN. Data yang dikumpulkan dari file Excel yang di unggah diproses melalui REST API, dan hasil klasterisasi dievaluasi menggunakan Silhouette Coefficient untuk menilai validitas klaster. Analisis berhasil mengidentifikasi 16 klaster utama dan 1 kategori noise, dengan klaster dominan berisi lebih dari 4.800 peserta. Skor Silhouette Coefficient sebesar 0,74 menunjukkan struktur klasterisasi yang kuat dan valid, menyoroti efektivitas DBSCAN dalam mengidentifikasi pengelompokan yang padat dan mendeteksi outlier. Hasil ini dapat digunakan untuk lebih memahami profil peserta dan mendukung pengambilan keputusan di masa mendatang dalam perencanaan program asuransi dan strategi pemasaran.