Abstract:
Memprediksi tingkat mortalita adalah hal yang perlu dilakukan bagi suatu perusahaan asuransi
untuk dapat menentukan produk asuransi, menghitung nilai premi, dan menghitung besar resiko
yang akan ditanggung oleh perusahaan. Pada skripsi ini, dibahas mengenai prediksi tingkat
mortalita dari data sampel Asuransi Grup Cacat Jangka Panjang dari Society of Actuary tahun
2017 menggunakan metode Neural Network. Metode Neural Network merupakan salah satu
metode machine learning di mana sistem kerjanya mengikuti proses pembelajaran otak manusia
yang diimplementasikan dalam sistem komputasi. Dalam proses ini, data akan dibagi menjadi
training data dan test data. Model dibangun dari training data dan diuji akurasinya dengan
menghitung nilai Mean Squared Error menggunakan test data. Berdasarkan hasil prediksi dan
nilai Mean Squared Error yang diperoleh, model Neural Network memberikan hasil yang lebih
baik dibandingkan dengan model Random Forest, namun tidak lebih baik dibandingkan dengan
model Decision Tree.
