Prediksi Customer Churn Menggunakan Algoritma Decision Tree - Putriani, Dewi; Prayogi, Anindita Puspa Ayu; Shofyana, Altha Inas; Ristyawan, Aidina; Daniati, Erna (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2024)
Dalam era bisnis modern, mempertahankan pelanggan yang ada seringkali lebih menguntungkan dibanding menarik pelanggan baru. Salah satu tantangan terbesar adalah churn atau hilangnya pelanggan. Prediksi churn menggunakan data mining, khususnya algoritma decision tree, memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi faktor - faktor penyebab churn dan mengklasifikasikan pelanggan berdasarkan kemungkinan mereka untuk berhenti berlangganan. Penelitian ini menggunakan metodologi SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess) untuk menganalisis dataset customer churn yang terdiri dari 64.000 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model decision tree memiliki performa prediksi lebih tinggi dibandingkan algoritma lainnya, dengan akurasi mencapai 99.7%, precision 99.7%, recall 99.7%, dan F1-score 99.7%. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi perusahaan dalam mengembangkan strategi retensi pelanggan yang lebih efektif.