Pengunaan Data Mining Untuk Mengidentifikasi Pelanggan Beresiko Tinggi Dalam Penjualan Mengunakan Algoritma Decision Tree C4.5 - Saputra, Zuhrian Nur; Fatah, Zaehol (Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Raden Rahmat Malang, 2025)
Dalam dunia bisnis yang kompetitif, identifikasi pelanggan berisiko tinggi sangat penting untuk meminimalkan tingkat churn dan meningkatkan profitabilitas. Penelitian ini menggunakan teknik data mining dengan menggunakan algoritma pohon keputusan C4.5 untuk mengklasifikasikan pelanggan berdasarkan risiko churnnya. Tahapan penelitian mencakup pengumpulan data, pembersihan, pemrosesan data, Selain membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian. Implementasi algoritma ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak RapidMiner, yang memfasilitasi pengelompokan pelanggan dan memprediksi perilaku berdasarkan atribut historis. Hasil evaluasi menunjukkan model memiliki akurasi sebesar 74,59%, dengan precision dan recall yang menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi pelanggan berisiko tinggi. Dengan demikian, algoritma Decision Tree C4.5 terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan untuk strategi mitigasi risiko churn pada pelanggan.