Analisis dan Komparasi Algoritma Klasifikasi untuk Prediksi Kerugian Tower Provider Akibat Penalti yang Diberikan oleh Operator Telekomunikasi karena Keterlambatan Penyelesaian Pekerjaan oleh Tower Provider - Siska Narulita; Prihati Prihati; Aji Priyambodo (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) - Institut Teknologi dan Bisnis Semarang, 2022)
Penalti adalah denda yang diberikan oleh operator telekomunikasi selaku pemberi pekerjaan kepada tower provider (perusahaan penyedia menara telekomunikasi). Penalti ini diberikan karena waktu penyelesaian pekerjaan melebihi batas waktu yang ditentukan. Untuk mengurangi tingkat kerugian perusahaan yang diakibatkan oleh penalti dari operator telekomunikasi, maka tower provider itu sendiri harus bisa mengambil langkah untuk mencegah atau menghindari penalti dari operator telekomunikasi dengan cara memprediksi penalti yang akan akan diterima oleh tower provider. Pada penelitian ini digunakan algoritma klasifikasi seperti decision tree (C4.5), naive bayes, k-nearest neighbor, logistic regression, dan neural network. Dengan kelima algoritma klasifikasi ini dilakukan perbandingan untuk mendapatkan tingkat akurasi dari masing-masing algoritma klasifikasi menggunakan metode validasi 10-fold cross validation dan metode perbandingan uji beda parametrik t-test. Dari uji parametrik t-test diperoleh hasil algoritma decision tree (C4.5) lebih dominan daripada algoritma yang lain, berikutnya bisa dikatakan algoritma naive bayes, logistic regression, dan neural network memiliki akurasi yang sama, namun demikian algoritma logistic regression dan neural network tidak lebih baik dari algoritma k-nearest neighbor.