PENINGKATAN AKURASI ALGORITMA BACKPROPAGATION DENGAN SELEKSI FITUR PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM PREDIKSI PELANGGAN TELEKOMUNIKASI YANG HILANG - Irvan Muzakkir; Abdul Syukur; Ika Novita Dewi (Jurnal Pseudocode, 2014)
Abstrak: Telekomunikasi adalah salah satu industri, di mana pelanggan memerlukan perhatian khusus, oleh  karena  itu,  manajemen  di  sebuah  perusahaan  telekomunikasi  ingin  kehilangan  pelanggan  model prediksi untuk efisien memprediksi berpotensi kehilangan pelanggan. Jaringan syaraf adalah metode yang sering digunakan untuk memprediksi. Teknik yang paling populer dalam metode adalah saraf algoritma jaringan backpropagation. Namun algoritma backpropagationmemiliki kelemahan pada kebutuhan untuk data  pelatihan  besar  dan  optimasi  yang  digunakan  kurang  efisien.  Particle  Swarm  Optimization (PSO) adalah  suatu  algoritma  optimasi  yang  dapat  memecahkan  yang  efektif  masalah  pada  algoritma  neural network umumnya  menggunakan  algoritma  backpropagation.  Pengujian  model  dengan  berbasis menggunakan  Backpropagation Particle Swarm Optimizationmenggunakan data pelanggan hilang pada telekomunikasi. Model yang dihasilkan diuji untuk memperoleh akurasi dan nilai-nilai AUC dari masingmasing  algoritma  untuk  mendapatkan  tes  menggunakan  nilai  yang  diperoleh  akurasi  Backpropagation adalah 85.48% dan nilai AUC adalah 0.531. Sementarapengujian dengan menggunakan Backpropagation berbasis  Particle  Swarm  Optimization dipilih  atribut  dan  penyesuaian  nilai  parameter  yang  diperoleh 86.05% akurasi dan nilai AUC adalah 0,637. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data pelanggan uji  hilang  dalam  telekomunikasi  menggunakan  aplikasi  Particle  Swarm  Optimization  Backpropagation dan dalam pemilihan atribut  diperoleh bahwa  metode  ini  lebih akurat dalam prediksi pelanggan  hilang telekomunikasi dibandingkan dengan Backpropagation, ditandai dengan peningkatan akurasi 00:57% dan nilai-nilai AUC dari 0.106, dengan nilai yang dimasukkan ke dalam akurasi klasifikasi cukup.Kata  Kunci:  Telekomunikasi,  Neural  Network,  Backpropagation,  Particle  Swarm  Optimization.