Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Data and Science Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Maulana, Bagas Akbar
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Churn Prediction in Credit Customers Using Random Forest and XGBoost Methods Maulana, Bagas Akbar; Hidayati, Nurtriana
Indonesian Journal of Data and Science Vol. 6 No. 1 (2025): Indonesian Journal of Data and Science
Publisher : yocto brain

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56705/ijodas.v6i1.215

Abstract

Introduction: Customer churn in the credit card industry presents a significant challenge for financial institutions, potentially resulting in substantial revenue loss. This study aims to develop predictive models for identifying credit card customers likely to churn, thereby enabling proactive retention strategies. Methods: A dataset of 5,000 credit card customer records was used, including 800 churn and 4,200 non-churn instances, reflecting a class imbalance addressed using the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Two machine learning models—Random Forest and XGBoost—were implemented. Data pre-processing involved feature scaling, categorical encoding, and class balancing. Key predictive features included age, marital status, education level, transaction count, and total transaction value. Both models underwent hyperparameter tuning to optimize performance. Results: The Random Forest model achieved a baseline accuracy of 95%, improving to 96% after tuning, with an F1-score of 88% for the churn class. XGBoost demonstrated consistent accuracy of 96% before and after tuning but outperformed in minority class detection with an F1-score of 87%, precision of 86%, and recall of 89%. Analysis revealed that customers aged 40–55 were more likely to churn, influenced by behavioral and demographic factors. Conclusions: Both Random Forest and XGBoost models showed excellent performance in churn prediction. However, XGBoost proved more effective in identifying minority class instances, making it the preferred model for credit customer churn prediction. These findings support the integration of predictive analytics in customer retention strategies within the banking sector.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Tengah: Application of The K-Nearest Neighbor Algorithm for Food Security Classification In Central Java Province Aziza, Luthfiah Nur; Astuti, Rizka Yuli; Maulana, Bagas Akbar; Hidayati, Nurtriana
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1201

Abstract

  Ketahanan pangan merupakan hal yang penting untuk dijaga karena dapat berdampak pada kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2023 menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data komposit ketahanan pangan tahun 2021 dan 2022 di 29 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Data tersebut dinormalisasi terlebih dahulu sebelum digunakan untuk pelatihan dan pengujian model KNN. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai komposit ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah meningkat sebesar 1,70% dari tahun 2022 menjadi 84,23 pada tahun 2023. Model KNN dengan nilai n_neighbors sebesar 3 menunjukkan kinerja yang baik dalam memprediksi nilai komposit ketahanan pangan dengan nilai RMSE sebesar 0,80. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ketahanan pangan di Provinsi Jawa Tengah mengalami perbaikan pada tahun 2023. Model KNN dapat digunakan untuk memprediksi ketahanan pangan di Jawa Tengah dengan akurasi yang baik
Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Pluang Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) : Sentiment Analysis of Pluang Applications With Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM) Algorithm Maulana, Bagas Akbar; Fahmi, Muhammad Jazilul; Imran, Ari Muhamad; Hidayati, Nutriana
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1206

Abstract

Analisis sentimen merupakan proses menganalisis teks untuk menentukan sentimen yang diungkapkan, seperti positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti memahami opini publik, mengukur kepuasan pelanggan, dan mendeteksi penipuan. Dalam penelitian ini, kami menerapkan metode klasifikasi sentimen untuk menganalisis ulasan aplikasi Pluang. Aplikasi Pluang adalah aplikasi investasi digital yang menawarkan berbagai produk investasi, seperti emas, saham, dan reksa dana. Kami menggunakan dua model klasifikasi sentimen, yaitu Naive Bayes dan SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM bekerja lebih baik dibandingkan model Naive Bayes. Secara spesifik, model SVM memiliki akurasi sebesar 99,50%, presisi 99,67%, recall 99,33%, dan skor F1 sebesar 99,50%. Sedangkan model Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 99,25%, presisi sebesar 99,44%, recall sebesar 99,06%, dan skor F1 sebesar 99,25%. Kelebihan model SVM dibandingkan model Naive Bayes adalah kemampuannya untuk membedakan teks positif dan negatif dengan lebih baik. Ini disebabkan oleh beberapa faktor, antara lain: Data negatif memiliki karakteristik yang lebih beragam daripada data positif, SVM menggunakan teknik kernel yang mampu memetakan data ke dalam ruang dimensi yang lebih tinggi, sehingga dapat memodelkan hubungan antar data dengan lebih baik. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa SVM merupakan metode klasifikasi yang efektif untuk menganalisis sentimen ulasan aplikasi Pluang.
Co-Authors Astuti, Rizka Yuli Aziza, Luthfiah Nur Fahmi, Muhammad Jazilul Hidayati, Nutriana Imran, Ari Muhamad Nurtriana Hidayati