Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Prediksi Customer Churn Menggunakan Algoritma Decision Tree Putriani, Dewi; Prayogi, Anindita Puspa Ayu; Shofyana, Altha Inas; Ristyawan, Aidina; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4914

Abstract

Dalam era bisnis modern, mempertahankan pelanggan yang ada seringkali lebih menguntungkan dibanding menarik pelanggan baru. Salah satu tantangan terbesar adalah churn atau hilangnya pelanggan. Prediksi churn menggunakan data mining, khususnya algoritma decision tree, memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi faktor - faktor penyebab churn dan mengklasifikasikan pelanggan berdasarkan kemungkinan mereka untuk berhenti berlangganan. Penelitian ini menggunakan metodologi SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) untuk menganalisis dataset customer churn yang terdiri dari 64.000 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model decision tree memiliki performa prediksi lebih tinggi dibandingkan algoritma lainnya, dengan akurasi mencapai 99.7%, precision 99.7%, recall 99.7%, dan F1-score 99.7%. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi perusahaan dalam mengembangkan strategi retensi pelanggan yang lebih efektif.