Abstract
Penelitian ini bertujuan merancang sistem prediksi churn pelanggan yang memanfaatkan proses data mining. Sistem yang dihasilkan dapat melakukan integrasi data, pembersihan data, transformasi data, sampling dan pemisahan data, konstruksi model prediksi, memprediksi churn pelanggan dan menampilkan hasil prediksi dalam format laporan tertentu yang diperlukan. Identifikasi variabel-variabel prediksi churn dilakukan berdasarkan model prediksi churn yang telah dikembangkan pada penelitian terdahulu yang antara lain mencakup informasi mengenai pelanggan, metode pembayaran, data percakapan, data penggunaan jenis- jenis layanan telekomunikasi dan data yang menggambarkan perubahan perilaku penggunaan layanan telekomunikasi tersebut. Teknik mining yang dipilih adalah teknik klasifikasi dengan algoritma decision tree. Decision tree menghasilkan model visual yang merepresentasikan pola perilaku pelanggan yang churn dan tidak churn. Uji coba sistem yang dilakukan menggunakan data pelanggan Kartu Halo daerah Bandung menghasilkan tingkat akurasi model prediksi sebesar 70,94%.
Cite
CITATION STYLE
Govindaraju, R., Simatupang, T., & Samadhi, TMA. A. (2009). PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI CHURN PELANGGAN PT. TELEKOMUNIKASI SELULER DENGAN MEMANFAATKAN PROSES DATA MINING. Jurnal Informatika, 9(1). https://doi.org/10.9744/informatika.9.1.33-42
Register to see more suggestions
Mendeley helps you to discover research relevant for your work.