Metode Data mining Untuk prediksi Churn Pelanggan

Abstract

Inti sari−Tingkat churn pelanggan di industri telekomunikasi cukup tinggi,
sedangkan biaya untuk mendapatkan pelanggan baru jauh lebih mahal daripada
mempertahankan pelanggan lama. Prediksi churn dapat digunakan oleh organisasi
untuk mengidentifikasi pelanggan yang cenderung mengalami churn, sehingga dapat
diambil tindakan untuk mempertahankannya. Untuk memprediksi pelanggan
apakah akan mengalami churn atau tidak dapat dilakukan dengan menggunakan
metode data mining. Pada penelitian ini dilakukan dengan menganalisa dataset
pelanggan telekomunikasi menggunakan metode data mining untuk mencari metode
terbaik yang dapat mengidentifikasi polanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
Neural Network (NN) merupakan model terbaik karena memiliki nilai akurasi
tertinggi.
Kata Kunci : Data Mining, Churn Pelanggan, Prediksi
Abstract−Level of customer churn in telecom industry is quite high, while the cost to
acquire new customers is much more expensive than retaining existing customers.
Churn prediction can be used by organizations to identify customers who tend to be
churner, so can be taken an action to retain it. To predict whether the customer to be
churn or not can be analysed by using data mining method. This research is done by
analyzing telecommunication subscriber dataset using data mining method to find the
best method that can identify the pattern. The results showed that Neural Network (NN)
is the best model, because it has the highest accuracy value.
Keywords : Data Mining, Customer Churn, Prediction