<![CDATA[Customer churn didefinisikan sebagai kecenderungan customer berhenti dan berpindah dari satu layanan kepada layanan lain pada periode tertentu, Karena ini merupakan masalah terpenting dalam dunia bisnis khususnya dalam industri telekomunikasi yang sangat mempengaruhi keuntungan perusahaan, dalam mendapatkan pelanggan baru biayanya jauh lebih tinggi dari pada mempertahankan pelanggan yang sudah ada. Memprediksi customer churn dapat membantu sektor CRM (Customer Relationship Management) pada perusahaan menentukan strategi mempertahankan pelanggan yang ada. Penelitian ini membahas mengenai prediksi customer churn menggunakan algoritma c4.5 berbasis particle swarm optimization yang digunakan untuk seleksi atribut dan optimasi pengukuran evaluasi confusion metrics. Skenario pembagian data latih 80% dan data uji 20%. Dari hasil penelitian optimasi particle swarm optimization mampu menyeleksi atribut pada algoritma C4.5, sehingga menghasilkan tingkat akurasi dalam prediksi customer churn yang lebih baik dibanding dengan menggunakan metode individual algoritma C4.5 terjadi peningkatan nilai akurasi sebesar 1.91% dengan nilai akurasi sebesar 91.55%, precision sebesar 85.21%, recall sebesar 85.0% dan f1-score sebesar 85.11%.]]>
Copyrights © 2023
