IRPIIRPI
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceMALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceMemprediksi pelanggan lapser menjadi tantangan utama di sektor layanan data yang kompetitif, disertai tingginya biaya akuisisi pelanggan baru. Penelitian ini mengusulkan pendekatan feature selection menggunakan Boruta untuk meningkatkan akurasi model lapser, dengan menerapkan teknik wrapper pada Random Forest. Proses modeling lapser prediction menggunakan algoritma machine learning Gradient Boosting yang dianalisis sebelum dan sesudah seleksi fitur Boruta. Hasil eksperimen pada data menunjukkan bahwa Boruta efektif dalam meningkatkan metrik utama (akurasi, recall, dan AUC). Model Gradient Boosting meraih akurasi hingga 75.10%, recall 74.42%, dan AUC 82.18% setelah menggunakan Boruta. Sebelum menggunakan Boruta nilai akurasi 71.74%, recall 68.74%, dan AUC hanya 77.77%. Temuan tersebut menegaskan bahwa pendekatan yang diusulkan dapat memprediksi lapser secara lebih dini, serta membantu penyusun kebijakan menyusun strategi retensi pelanggan yang lebih efektif, sehingga meminimalkan potensi kerugian dan memperkuat daya saing di pasar.
Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode feature selection Boruta secara signifikan meningkatkan kinerja model prediksi pelanggan lapser.Dengan menyaring 191 fitur menjadi 140 fitur relevan, Boruta berhasil menyederhanakan data tanpa kehilangan informasi penting, sekaligus meningkatkan akurasi model Gradient Boosting dari 71.Hasil ini menunjukkan bahwa Boruta efektif dalam mengurangi noise dan meningkatkan fokus model pada fitur-fitur utama seperti usia kartu, pendapatan, konsumsi kuota, dan frekuensi pengisian ulang.Model yang dihasilkan berpotensi digunakan oleh industri layanan data untuk mendeteksi pelanggan berisiko tinggi lebih awal dan merancang strategi retensi yang lebih tepat sasaran.
Saran pertama adalah mengembangkan penelitian untuk membandingkan kinerja Boruta dengan metode seleksi fitur lain seperti SHAP atau Recursive Feature Elimination dalam konteks prediksi lapser. Saran kedua adalah mengintegrasikan pendekatan time-aware model untuk mempertimbangkan dinamika waktu dalam perilaku pelanggan, yang belum dieksplorasi dalam penelitian ini. Saran ketiga adalah menguji model alternatif seperti CatBoost atau Neural Network untuk validasi hasil dan meningkatkan akurasi prediksi dalam skenario bisnis yang lebih dinamis, dengan mempertimbangkan kompleksitas data pelanggan yang terus berubah.
| File size | 701.15 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
IRPIIRPI Based on these findings, the K-Medoid algorithm is recommended to enhance customer management effectiveness in the retail industry. This study contributesBased on these findings, the K-Medoid algorithm is recommended to enhance customer management effectiveness in the retail industry. This study contributes
UNISLAUNISLA Pelanggaran ini berkontribusi pada dinamika naratif dan daya tarik animasi. Secara teoritis, studi ini memperluas penelitian pragmatik dalam wacana non-tradisional,Pelanggaran ini berkontribusi pada dinamika naratif dan daya tarik animasi. Secara teoritis, studi ini memperluas penelitian pragmatik dalam wacana non-tradisional,
IRPIIRPI Sistem mampu memproses dokumen tafsir dalam format PDF melalui tahapan ekstraksi teks, pembagian chunk, embedding, dan pencocokan semantik menggunakanSistem mampu memproses dokumen tafsir dalam format PDF melalui tahapan ekstraksi teks, pembagian chunk, embedding, dan pencocokan semantik menggunakan
IRPIIRPI Membaca resep dokter tulisan tangan merupakan tantangan yang dihadapi oleh sebagian besar pasien dan beberapa apoteker, yang dalam beberapa kasus dapatMembaca resep dokter tulisan tangan merupakan tantangan yang dihadapi oleh sebagian besar pasien dan beberapa apoteker, yang dalam beberapa kasus dapat
IRPIIRPI This study presents a mobile-based road damage detection system using Teachable Machine and TensorFlow Lite to support real-time monitoring and efficientThis study presents a mobile-based road damage detection system using Teachable Machine and TensorFlow Lite to support real-time monitoring and efficient
IRPIIRPI Hasil evaluasi menunjukkan bahwa RF memiliki performa lebih unggul dengan akurasi 99% (80.30), sementara KNN mencapai 83% dan 86%. CP teridentifikasi sebagaiHasil evaluasi menunjukkan bahwa RF memiliki performa lebih unggul dengan akurasi 99% (80.30), sementara KNN mencapai 83% dan 86%. CP teridentifikasi sebagai
STAIMADIUNSTAIMADIUN Salah satu solusi untuk mengatasi hal ini adalah dengan memperkuat penggunaan sumber dan teknologi, seperti animasi pembelajaran dalam PAI. Artikel iniSalah satu solusi untuk mengatasi hal ini adalah dengan memperkuat penggunaan sumber dan teknologi, seperti animasi pembelajaran dalam PAI. Artikel ini
EJOURNALUNIGOROEJOURNALUNIGORO Sebagai tempat pemberhentian dan menaikkan penumpang, maka terminal harus memiliki sarana dan prasarana yang memadai dan mumpuni sebagai fasilitas penunjangSebagai tempat pemberhentian dan menaikkan penumpang, maka terminal harus memiliki sarana dan prasarana yang memadai dan mumpuni sebagai fasilitas penunjang
Useful /
STAIMADIUNSTAIMADIUN Dengan berangkat dari persoalan tersebut, penulis merumuskan tiga persoalan yang menjadi bahasan primer dalam penelitian ini. a) bagaimana peran al-HakimDengan berangkat dari persoalan tersebut, penulis merumuskan tiga persoalan yang menjadi bahasan primer dalam penelitian ini. a) bagaimana peran al-Hakim
EJOURNALUNIGOROEJOURNALUNIGORO Dengan simulasi tampungan dan efisiensi 90%, pengairan 360 hektar dapat terlayani dengan menyisakan 18673,48 m³ di kedua sistem tampungan. Sistem pengaliranDengan simulasi tampungan dan efisiensi 90%, pengairan 360 hektar dapat terlayani dengan menyisakan 18673,48 m³ di kedua sistem tampungan. Sistem pengaliran
EJOURNALUNIGOROEJOURNALUNIGORO Sudirman Bojonegoro melebihi kapasitas resapan tanah sehingga terjadi genangan air. Perencanaan ulang dengan memperbesar diameter pipa, mengurangi jarakSudirman Bojonegoro melebihi kapasitas resapan tanah sehingga terjadi genangan air. Perencanaan ulang dengan memperbesar diameter pipa, mengurangi jarak
UPN VeteranUPN Veteran Penelitian ini membahas mengenai Evaluasi Kebijakan Program Upaya Khusus Pengembangan sektor Pertanian Padi (UPSUS) Di Desa Tinggar Jaya Kecamatan JatilawangPenelitian ini membahas mengenai Evaluasi Kebijakan Program Upaya Khusus Pengembangan sektor Pertanian Padi (UPSUS) Di Desa Tinggar Jaya Kecamatan Jatilawang