Prediksi Churn Pelanggan pada Perusahaan Telekomunikasi Menggunakan Algoritma Pembelajaran Ensambel Berbasis Bagging - Nafitra, Hasna Dhiya; Djunaidy, Arif (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2024)
Perkembangan yang pesat dan munculnya banyak pesaing di industri telekomunikasi menuntut perusahaan untuk menerapkan strategi manajemen hubungan pelanggan yang efektif untuk mengatasi masalah churn yang dapat merugikan perusahaan. Churn adalah peristiwa berpindahnya pelanggan ke perusahaan lain karena alasan tertentu. Perusahaan harus mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi pelanggan untuk melakukan churn karena biaya mempertahankan pelanggan lebih murah daripada memperoleh pelanggan baru. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah membuat model prediksi churn bagi para pelanggannya. Dalam Tugas Akhir ini, model prediksi Boosted Bagging (BoBag) dipilih karena model ini menawarkan pendekatan ensambel berbasis bagging yang inovatif dengan hyperparameter yang dapat disesuaikan, seperti jumlah sampel, jumlah estimator, dan learning rate. Tugas Akhir ini menghasilkan sebuah model prediksi BoBag terbaik untuk kombinasi hyperparameter dengan jumlah estimator sebesar 200, jumlah sampel sebesar 0,5, dan learning rate sebesar 0,01. Kombinasi terbaik ini menghasilkan model dengan akurasi, F1, dan AUC berturut-turut sebesar 0,8589, 0,7112 dan 0,9176. Analisis terhadap model yang dihasilkan memberikan implikasi bahwa perusahaan harus memberikan perhatian khusus kepada para pelanggan bulanan dengan cara memberikan insentif atau diskon dan berusaha agar pelanggan tersebut bersedia untuk beralih ke kontrak yang lebih panjang. Selain itu, perusahaan harus tetap memperbaiki layanan internal agar dapat bersaing dengan para kompetitor di bidangnya.