GRAHAMITRAGRAHAMITRA
Bulletin of Information System ResearchBulletin of Information System ResearchPrediksi customer churn bertujuan untuk mengklasifikasikan data pelanggan sebelumnya menjadi dua kategori: pelanggan yang akan berhenti berlangganan dan pelanggan yang akan terus berlangganan. Prediksi tersebut memanfaatkan ilmu data mining, peran klasifikasi yang merupakan menempatkan variabel atau objek ke dalam beberapa kategori relevan yang telah ditetapkan sebelumnya. Dalam proses eksekusi data mining, diperlukan sebuah algoritma yang dapat mengklasifikasikan apakah customer churn atau tidak churn. Data yang digunakan terdiri dari 7043 rows dan 21 columns. Didalam data tersebut salah satu kolom akan dijadikan label yaitu kolom Churn‟. Dalam proses prediksi churn, algoritma yang digunakan yaitu Decision Tree dan K-Nearest Neighbor. Dari hasil analisis yang dilakukan, pada algoritma KNN dihasilkan 76% dan Decision Tree 72%. Dengan hasil pemodelan akurasi 72% dan 76%, keduanya memenuhi kriteria kesuksesan >70%. Namun, model KNN dengan akurasi 76% lebih baik dan lebih diinginkan karena memberikan prediksi yang lebih akurat.
Dari hasil analisis yang dilakukan, pada algoritma KNN dihasilkan 76% dan Decision Tree 72%.Dengan hasil pemodelan akurasi 72% dan 76%, keduanya memenuhi kriteria kesuksesan >70%.Namun, model KNN dengan akurasi 76% lebih baik dan lebih diinginkan karena memberikan prediksi yang lebih akurat.Kedua model mungkin belum mencapai performa optimal jika tidak dilakukan tuning hyperparameter yang maksimal.Untuk penelitian selanjutnya, dapat digunakan teknik seperti grid search atau random search untuk menemukan konfigurasi terbaik bagi KNN dan Decision Tree.
Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi penggunaan metode ensemble seperti Random Forest atau XGBoost untuk meningkatkan akurasi prediksi churn. Selain itu, penting untuk mengkaji dampak preprocessing data, terutama dalam menangani ketidakseimbangan data dan nilai missing yang mungkin memengaruhi hasil model. Penelitian juga bisa menguji penerapan algoritma ini pada sektor lain seperti perbankan atau e-commerce untuk melihat tingkat generalisasi dan adaptasi model dalam konteks bisnis yang berbeda.
- Penerapan Algoritma Decision Tree untuk Ulasan Aplikasi Vidio di Google Play | Jurnal Nasional Teknologi... teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/article/view/2385Penerapan Algoritma Decision Tree untuk Ulasan Aplikasi Vidio di Google Play Jurnal Nasional Teknologi teknosi fti unand ac index php teknosi article view 2385
- IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS | Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas... doi.org/10.35329/jiik.v7i2.203IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas doi 10 35329 jiik v7i2 203
- IMPLEMENTASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK SELEKSI CALON KARYAWAN BARU (Studi Kasus : BFI Finance... doi.org/10.36040/jati.v4i2.2656IMPLEMENTASI METODE K NEAREST NEIGHBOR KNN UNTUK SELEKSI CALON KARYAWAN BARU Studi Kasus BFI Finance doi 10 36040 jati v4i2 2656
- ALGORITMA DECISION TREE C.45 DALAM ANALISA KELULUSAN MAHASISWA PROGRAM STUDI MANAJEMEN INFORMATIKA UMPP... doi.org/10.35329/jiik.v8i2.240ALGORITMA DECISION TREE C 45 DALAM ANALISA KELULUSAN MAHASISWA PROGRAM STUDI MANAJEMEN INFORMATIKA UMPP doi 10 35329 jiik v8i2 240
| File size | 1.4 MB |
| Pages | 7 |
| DMCA | Report |
Related /
UMIUMI Penerapan data mining menggunakan metode Naive Bayes sangat membantu dalam menentukan tingkat kepuasan mahasiswa berdasarkan dataset kegiatan UKM di STIKOMPenerapan data mining menggunakan metode Naive Bayes sangat membantu dalam menentukan tingkat kepuasan mahasiswa berdasarkan dataset kegiatan UKM di STIKOM
CIPTA MEDIA HARMONICIPTA MEDIA HARMONI Latar Belakang: Perpustakaan berfungsi penting dalam meningkatkan kualitas intelektual masyarakat, namun banyak yang menghadapi tantangan dalam pengelolaanLatar Belakang: Perpustakaan berfungsi penting dalam meningkatkan kualitas intelektual masyarakat, namun banyak yang menghadapi tantangan dalam pengelolaan
LLDIKTI13LLDIKTI13 Setiap usaha ritel swalayan menghasilkan data transaksi yang sangat besar dan tersimpan dalam basis data, namun sering kali hanya dimanfaatkan sebatasSetiap usaha ritel swalayan menghasilkan data transaksi yang sangat besar dan tersimpan dalam basis data, namun sering kali hanya dimanfaatkan sebatas
1001TUTORIAL1001TUTORIAL Kesimpulan: Meskipun kesederhanaannya, algoritma Naive Bayes terbukti menjadi alat yang efektif untuk skrining awal mahasiswa yang berisiko mengalami depresi,Kesimpulan: Meskipun kesederhanaannya, algoritma Naive Bayes terbukti menjadi alat yang efektif untuk skrining awal mahasiswa yang berisiko mengalami depresi,
UBHINUSUBHINUS Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means memperlihatkan kinerja yang lebih baik daripada algoritma K-Means dengan tingkat akurasi indeks DBIHasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means memperlihatkan kinerja yang lebih baik daripada algoritma K-Means dengan tingkat akurasi indeks DBI
STMIK AMIKBANDUNGSTMIK AMIKBANDUNG Berdasarkan hasil pengujian dari algoritma k-means dan algoritma k-medoids, didapat cluster model untuk algoritma k-means sebanyak 241 items pada cluster_0Berdasarkan hasil pengujian dari algoritma k-means dan algoritma k-medoids, didapat cluster model untuk algoritma k-means sebanyak 241 items pada cluster_0
STMIKLOMBOKSTMIKLOMBOK Produksi data oleh khalayak di sosial media tersebut memunculkan sekumpulan data yang sangat besar atau bisa disebut dengan istilah big data. Big dataProduksi data oleh khalayak di sosial media tersebut memunculkan sekumpulan data yang sangat besar atau bisa disebut dengan istilah big data. Big data
INTELEKTUALINTELEKTUAL Hasil model jalur SmartPLS menunjukkan dua hasil penting: pertama, komunikasi berkorelasi positif dan signifikan dengan kinerja akademik. Kedua, dukunganHasil model jalur SmartPLS menunjukkan dua hasil penting: pertama, komunikasi berkorelasi positif dan signifikan dengan kinerja akademik. Kedua, dukungan
Useful /
UIN SGDUIN SGD Dengan menyoroti peran masyarakat sipil dalam pembentukan kebijakan, studi ini menerangi bagaimana perencanaan advokasi dapat mendorong pembangunan berkelanjutanDengan menyoroti peran masyarakat sipil dalam pembentukan kebijakan, studi ini menerangi bagaimana perencanaan advokasi dapat mendorong pembangunan berkelanjutan
JQWHJQWH Metode: Penelitian menggunakan pendekatan korelasional dengan rancangan cross sectional melibatkan 65 ibu nifas, dengan populasi ibu nifas di Kota BatamMetode: Penelitian menggunakan pendekatan korelasional dengan rancangan cross sectional melibatkan 65 ibu nifas, dengan populasi ibu nifas di Kota Batam
INTELEKTUALINTELEKTUAL Oleh karena itu, penting untuk memahami hubungan antara ketiga domaine ini dan pengalaman calon guru sebelum dan selama program pendidikan guru untuk meningkatkanOleh karena itu, penting untuk memahami hubungan antara ketiga domaine ini dan pengalaman calon guru sebelum dan selama program pendidikan guru untuk meningkatkan
INTELEKTUALINTELEKTUAL Penggunaan model kartu terbukti meningkatkan hasil belajar siswa pada operasi bilangan bulat, terbukti dari kenaikan rata-rata skor dari 7,40 pada siklusPenggunaan model kartu terbukti meningkatkan hasil belajar siswa pada operasi bilangan bulat, terbukti dari kenaikan rata-rata skor dari 7,40 pada siklus