Prediksi Churn Pelanggan Spotify Menggunakan XGBoost Berbasis Smote untuk Mengatasi Imbalanced Data Perilaku Streaming - Yakiya Ratna Sari; Novia Ardani; Zesi Walikhsani (CV. Raskha Media Group, 2026)
Persaingan di industri layanan musik streaming sangat ketat, sehingga platform seperti Spotify perlu memahami perilaku konsumen dengan lebih baik, terutama tentang mengapa pelanggan berhenti menggunakan layanan mereka. Penelitian ini berfokus pada membuat model yang dapat memprediksi pelanggan mana yang mungkin berhenti menggunakan Spotify. Untuk membuat model ini, penelitian ini menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting atau XGBoost, yang dikombinasikan dengan metode Synthetic Minority Over-sampling Technique atau SMOTE. SMOTE digunakan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data, di mana jumlah pelanggan yang berhenti menggunakan layanan sangat sedikit dibandingkan dengan yang tetap menggunakan. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Kaggle dan terdiri dari 50.000 data pengguna dengan 18 atribut perilaku, seperti berapa lama mereka mendengarkan musik setiap minggu, seberapa sering mereka melewatkan lagu, berapa banyak playlist yang mereka buat, jenis langganan mereka, dan informasi demografis. Proses penelitian meliputi memahami data, menentukan target, membersihkan data, membuat fitur baru, dan membagi data menjadi dua bagian untuk pelatihan dan pengujian. SMOTE digunakan untuk membuat data pelatihan lebih seimbang, sehingga model dapat memprediksi dengan lebih akurat. Penelitian ini juga melakukan pengoptimalan parameter model melalui RandomizedSearchCV untuk mendapatkan hasil terbaik. Setelah melakukan evaluasi, model XGBoost dengan SMOTE menunjukkan hasil yang sangat baik, dengan akurasi sebesar 0,9345, presisi sebesar 0,7067, recall sebesar 1,0000, F1-Score sebesar 0,8281, dan AUC-ROC sebesar 0,9610. Hasil cross-validation juga menunjukkan bahwa model ini sangat stabil dan dapat digeneralisasi dengan baik. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa fitur “inactive_3_months_flag” adalah prediktor terpenting untuk memprediksi pelanggan yang berhenti menggunakan layanan, diikuti oleh “months_inactive” dan “inactive_listen_ratio