Yukeu Saumah Febriani, - (2018) PERAMALAN DATA RUNTUN WAKTU MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM : Studi kasus jumlah premi PT Asuransi Jiwasraya Cabang Bandung Timur. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.
![[img]](http://repository.upi.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
S_MAT_1401784_Title.pdf Download (49kB) |
|
Text
S_MAT_1401784_Abstract.pdf Download (72kB) |
|
Text
S_MAT_1401784_Table_of_content.pdf Download (77kB) |
|
Text
S_MAT_1401784_Chapter1.pdf Download (249kB) |
|
Text
S_MAT_1401784_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (431kB) |
|
Text
S_MAT_1401784_Chapter3.pdf Download (459kB) |
|
Text
S_MAT_1401784_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (334kB) |
|
Text
S_MAT_1401784_Chapter5.pdf Download (70kB) |
|
Text
S_MAT_1401784_Bibliography.pdf Download (70kB) |
|
Text
S_MAT_1401784_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (456kB) |
Abstract
PT Asuransi Jiwasraya merupakan salah satu perusahaan asuransi jiwa yang ada di Indonesia. Pada setiap tahunnya, PT Asuransi Jiwasraya mempunyai target premi, target premi ini bertujuan ntuk mencapai visi dan misi dari PT Asuransi Jiwasraya. Karena PT Asuransi Jiwasraya merupakan perusahaan milik negara maka setiap tahunnya perusahaan harus memberikan kontribusi kepada negara. Oleh karena itu, PT Asuransi Jiwasraya harus meramalkan pendapatan premi pada setiap tahunnya. Peramalan jumlah premi PT Asuransi Jiwasraya dilakukan untuk memprediksi jumlah premi periode selanjutnya berdasarkan data jumlah premi menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Metode ANFIS merupakan metode yang mengkombinasikan konsep Neural Network dan Fuzzy Logic. Ramalan yang tepat berguna untuk membuat kebijakan yang tepat agar tercapainya visi dan misi dari PT Asuransi Jiwasraya. Dari hasil yang telah dilakukan diperoleh nilai MAPE sebesar 0.858820136%. Dengan hasil jumlah premi bulan januari sebesar Rp121,382,975.25, Februari sebesar Rp694,374,159.02, Maret sebesar Rp459,744,148.42, April sebesar Rp559,770,626.63, Mei sebesar Rp510,374,834.92, Juni sebesar Rp404,173,882.76, Juli sebesar Rp453,569,674.46, Agustus sebesar Rp172,013,661.75, September sebesar Rp189,302,188.85, Oktober sebesar Rp380,710,881.70, November sebesar Rp516,549,308.88, dan Desember sebesar Rp425,167,094.23.---- PT Asuransi Jiwasraya is one of the life insurance companies in Indonesia. In each year, PT Asuransi Jiwasraya has a premi target, the premi target is aimed to achieve the vision and mission of PT Asuransi Jiwasraya. Since PT Asuransi Jiwasraya is a state-owned company, every year the company must contribute to the state. Therefore, PT Asuransi Jiwasraya must predict the premi income every year. Forecasting the amount of premi PT Asuransi Jiwasraya done to predict the amount of premi next period based on premi data amount using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) method. ANFIS method is a method that combines the concept of Neural Network and Fuzzy Logic. Precise prophecy is useful to make the right policy in order to achieve the vision and mission of PT Asuransi Jiwasraya. From the results that have been done obtained MAPE value of 0.858820136%. With the result of the premi amount of January is Rp121,382,975.25, February Rp694,374,159.02, March Rp459,744,148.63, April Rp510,374,834.92, June Rp404,173,882,76, July Rp453 , 569,674.46, August Rp172,013,661.75, September Rp189,302,188.85, October Rp380,710,881,70, November Rp516,549,308,88 and December Rp425,167,094.23.
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Additional Information: | No. Panggil: S MAT YUK p-2018 ; Pembimbing: I. Fitriani Agustina, II. Dewi Rachmatin ; NIM: 1401784 |
| Uncontrolled Keywords: | ANFIS, Jumlah Premi, MAPE , Total Premi. |
| Subjects: | H Social Sciences > HB Economic Theory Q Science > QA Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Matematika > Program Studi Pendidikan Matematika |
| Depositing User: | Mr. Arif Rezkyana Nugraha |
| Date Deposited: | 15 Mar 2019 10:47 |
| Last Modified: | 15 Mar 2019 10:47 |
| URI: | http://repository.upi.edu/id/eprint/34138 |
Actions (login required)
 |
View Item |