Penanganan Missing Values Untuk Meningkatkan Kinerja Model Machine Learning Pada Data Telemarketing - Anggit Ferdita Nugraha; Yoga Pristyanto; Irfan Pratama (Universitas Bengkulu, 2020)
Abstrak: Telemarketing menjadi salah satu media pemasaran produk maupun jasa yang sampai saat ini masih banyak digunakan oleh berbagai perusahaan terutama di bidang perbankan, asuransi, dan telekomunikasi. Telemarketing dianggap lebih efektif dibandingkan dengan penggunaan baliho, flyer maupun brosur karena menghubungkan secara langsung antara perusahaan dengan calon pelanggan. Pada proses implementasinya, penggunaan telemarketing ini justru seringkali menemui kegagalan dan bahkan berujung pada sikap antipati calon pelanggan yang dihubungi bahkan sebelum proses komunikasi dilakukan. Salah satu penyebab terjadinya kegagalan dari proses telemarketing adalah tidak adanya proses seleksi untuk mengetahui potensi dari calon pelanggan. Machine learning menjadi salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk membantu memilih dan menentukan calon pelanggan potensial dan sesuai dengan target perusahaan. Akan tetapi, missing values yang ada pada data telemarketing seringkali menjadi permasalahan baru yang harus ditangani agar penggunaan machine learning menjadi lebih efektif dan mendukung keberhasilah telemarketing. Pada penelitian ini, K-means digunakan sebagai salah satu cara untuk menangani adanya missing values pada data telemarketing. Hasilnya, terdapat peningkatan hingga sebesar 6% jika diukur berdasarkan nilai akurasi menggunakan model Decision Tree. Kata Kunci: Telemarketing, Machine Learning, Missing Values, K-Means, Klasifikasi.