BSIBSI
Jurnal InfortechJurnal InfortechPersaingan penyedia layanan telekomunikasi dapat menyebabkan pelanggan berpindah layanan, suatu fenomena yang dikenal sebagai customer churn. Untuk mengatasi potensi kehilangan pelanggan, penting bagi perusahaan untuk memprediksi pelanggan yang berisiko churn sehingga strategi retensi dapat dirancang. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest sebagai uplift modeling untuk memprediksi kemungkinan pelanggan melakukan retensi. Alasan pemilihan Random Forest adalah kemampuannya membagi data ke dalam segmen yang sesuai untuk uplift modeling. Metode penelitian dipakai CRISP-DM, dan hasil menunjukkan bahwa model uplift Random Forest mencapai akurasi sebesar 91,87 %.
Berhasil menggunakan Random Forest sebagai model uplift, akurasi prediksi retensi pelanggan mencapai 91,87 %, meningkat 12,25 % dari model sederhana.Perbandingan dengan algoritma lain (Naïve Bayes, Decision Tree, k‑Nearest Neighbor, Deep Learning) menunjukkan Random Forest secara signifikan memberikan performa terbaik.
Penelitian selanjutnya dapat meneliti efek variabel layanan tambahan, seperti paket data dan kualitas jaringan, terhadap efektivitas model uplift; menilai kinerja model saat diaplikasikan pada data real‑time dan memvalidasi hasilnya melalui uji coba di perusahaan telekomunikasi; serta mengeksplorasi pendekatan ensemble lain seperti Gradient Boosting atau XGBoost untuk uplift modeling guna meningkatkan akurasi dan interpretabilitas model.
| File size | 363.42 KB |
| Pages | 5 |
| DMCA | Report |
Related /
UBUB Penelitian ini berhasil menyajikan dan memvalidasi sistem DC inovatif untuk pemantauan HDT kardiovaskular dengan arsitektur modular yang memisahkan antarmukaPenelitian ini berhasil menyajikan dan memvalidasi sistem DC inovatif untuk pemantauan HDT kardiovaskular dengan arsitektur modular yang memisahkan antarmuka
UBUB Dengan demikian, sistem ini telah berhasil mendukung keberhasilan budidaya jamur tiram pada lingkungan perkotaan. Dari keseluruhan proses penelitian, dapatDengan demikian, sistem ini telah berhasil mendukung keberhasilan budidaya jamur tiram pada lingkungan perkotaan. Dari keseluruhan proses penelitian, dapat
BSIBSI Hasil penelitian menunjukkan peningkatan kinerja operasional setelah implementasi sistem, di mana ketidaksesuaian data stok menurun dari ±8% menjadi kurangHasil penelitian menunjukkan peningkatan kinerja operasional setelah implementasi sistem, di mana ketidaksesuaian data stok menurun dari ±8% menjadi kurang
BSIBSI Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mencapai akurasi pengenalan wajah sebesar 90% dan akurasi klasifikasi hewan peliharaan sebesar 98%, dengan waktuHasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mencapai akurasi pengenalan wajah sebesar 90% dan akurasi klasifikasi hewan peliharaan sebesar 98%, dengan waktu
BSIBSI Pemerintah desa seringkali menghadapi tantangan dalam memetakan batas wilayah dan menentukan titik lokasi bangunan fasilitas umum. Ketidakakuratan danPemerintah desa seringkali menghadapi tantangan dalam memetakan batas wilayah dan menentukan titik lokasi bangunan fasilitas umum. Ketidakakuratan dan
BSIBSI Selain itu, saat terjadi gangguan, Zabbix akan mengirimkan peringatan melalui Telegram dalam waktu kurang dari lima detik. Grafik yang jelas dan mudahSelain itu, saat terjadi gangguan, Zabbix akan mengirimkan peringatan melalui Telegram dalam waktu kurang dari lima detik. Grafik yang jelas dan mudah
BSIBSI Penelitian ini menerapkan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall, dengan tahapan observasi, wawancara, studi pustaka, perancangan sistem, implementasi,Penelitian ini menerapkan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall, dengan tahapan observasi, wawancara, studi pustaka, perancangan sistem, implementasi,
BSIBSI Keberhasilan ini didukung oleh serangkaian pengujian yang menunjukkan kinerja sensor yang memadai, dan mekanisme IoT yang dirancang, yang melibatkan sensorKeberhasilan ini didukung oleh serangkaian pengujian yang menunjukkan kinerja sensor yang memadai, dan mekanisme IoT yang dirancang, yang melibatkan sensor
Useful /
UBUB Meningkatkan kemampuan pengukuran kompleksitas perangkat lunak secara adaptif merupakan hal penting untuk membantu project manager memperkirakan usahaMeningkatkan kemampuan pengukuran kompleksitas perangkat lunak secara adaptif merupakan hal penting untuk membantu project manager memperkirakan usaha
UBUB Pendekatan ini memanfaatkan alat bantu seperti Disco, ProM, dan metode berbasis machine learning untuk menggali pola perilaku, memahami proses, dan mengevaluasiPendekatan ini memanfaatkan alat bantu seperti Disco, ProM, dan metode berbasis machine learning untuk menggali pola perilaku, memahami proses, dan mengevaluasi
UBUB Kemajuan kecerdasan buatan, khususnya deep learning, memberikan solusi inovatif dalam klasifikasi citra. Convolutional Neural Network (CNN) telah terbuktiKemajuan kecerdasan buatan, khususnya deep learning, memberikan solusi inovatif dalam klasifikasi citra. Convolutional Neural Network (CNN) telah terbukti
BSIBSI Metode EDAS mengevaluasi alternatif ini dengan menghitung penyimpangan mereka dari solusi rata-rata melalui Jarak Positif dari Rata-Rata (PDA) dan JarakMetode EDAS mengevaluasi alternatif ini dengan menghitung penyimpangan mereka dari solusi rata-rata melalui Jarak Positif dari Rata-Rata (PDA) dan Jarak