Warning: Creating default object from empty value in /var/www/html/rbti/lib/lang/php-gettext/gettext.inc on line 148
Aplikasi Data Mining untuk Churn Prediction (Studi Kasus Pelanggan Flexi Classy PT. Telkom Divre I Sumatera)
 
 
 
Select Language
Simple Search
Advanced Search
Title : Author(s) :
  • SEARCHING...
Subject(s) :
  • SEARCHING...
Pembimbing : Publish Year : GMD : Collection Type :
RECORD DETAIL
Back To Previous  
Title Aplikasi Data Mining untuk Churn Prediction (Studi Kasus Pelanggan Flexi Classy PT. Telkom Divre I Sumatera)
Edition
Call Number 2009/I/15
ISBN/ISSN
Author(s) Zakki Madawvossi
Subject(s) Data Mining
Classification 0.006
Series Title
GMD Tugas Akhir
Language Indonesia
Publisher Jurusan Teknik Industri FTI-ITS
Publishing Year 2009
Publishing Place Surabaya
Collation
Abstract/Notes
Specific Detail Info Penelitian ini berfokus pada salah satu isu penting yang terjadi pada industri telekomunikasi yaitu hilangnya pelanggan kepada kompetitor atau sering disebut sebagai churn. Ketika kompetitor semakin banyak bermunculan maka persaingan tidak dapat dihindari, oleh karena itu manajemen churn menjadi fokus utama dari perusahaan dalam menjaga pelanggannya untuk tidak berpindah. Agar program retaining dari perusahaan dapat berjalan efektif dan efisien, terlebih dahulu perusahaan harus dapat memprediksi pelanggan yang berpotensi untuk berpindah dan kemudian menjadikan pelanggan tersebut sebagai fokus usaha retention. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pembangunan model churn prediction dengan pendekatan teknik decision tree dan artificial neural network, berdasarkan data historis pelanggan Flexi Classy. Kemudian akan dilakukan komparasi dari kedua teknik ini dengan menggunakan confusion matrix, untuk menemukan pendekatan terbaik dalam kasus churn prediction. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun dengan pendekatan decision tree (C4.5-kategorikal) memiliki performansi yang paling baik dengan mencapai overall accuracy sebesar 94.73%, sedangkan model yang dibangun dengan pendekatan artificial neural network (kategorikal-20 hidden neurons) memiliki overall accuracy sebesar 88.36%. Kata kunci: artificial neural network, churn prediction, confusion matrix, decision tree.
Image
File Attachment
LOADING LIST...
Pembimbing Ir. Mokh Suef, M.Sc(Eng)
Volume 1
Availability
LOADING LIST...
  Back To Previous