Analisa dan Prediksi Cost Pada Food Mart Menggunakan Model Algoritma Random Forest Regression - Aris Thobirin; Zulfatin Nafisah (Jurnal Ilmiah Matematika, 2024)
Perusahaan Convenient Food Mart (CFM) berada di Amerika Serikat yang menjual berbagai produk bahan makanan, minuman ringan hingga makanan siap saji menerapkan strategi Cost Acquisition Customer (CAC) untuk mengetahui analisa target dan besaran biaya yang akan dikeluarkan sehingga tidak mengeluarkan biaya anggaran yang tinggi dan tetap mempertahankan pelanggan serta menarik pelanggan yang baru. Oleh karena itu, penulis memprediksi biaya akuisisi pelanggan tersebut menggunakan model Random Forest Regression. Berdasarkan model algoritma tersebut diperoleh nilai akurasi atau 2 score sebesar 0.901893 sehingga model algoritma tersebut memiliki performa model atau nilai keakuratan yang cukup baik. Sedangkan untuk feature importance atau variabel terpenting dari model algoritma tersebut terdiri dari promotion name dengan nilai 0.5, store city dengan nilai 0.2, dan store state dengan nilai 0.19.. Pada algoritma Random Forest Regression juga diperoleh nilai prediksi yang tidak berbeda jauh dengan nilai aktualnya sehingga besaran biaya yang dikeluarkan tidak berbeda jauh dari aslinya untuk mencapai target tertentu.