IG-KNN UNTUK PREDIKSI CUSTOMER CHURN TELEKOMUNIKASI

• Main Author: Muhammad Arifin
• Format: Article
• Language: Indonesian
• Published: Universitas Muria Kudus 2015-04-01
• Series: Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer
• Online Access: http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/230
• ISSN: 2252-4983; 2549-3108

ABSTRAK IG-KNN merupakan gabungan dari algotitma pemilihan fitur information gain dengan algoritma klasifikasi KNN, kedua algoritma ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi dalam memprediksi customer churn telekomunikasi. Prediksi customer churn telekomunikasi merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi kelangsungan hidup perusahaan telekomunikasi, dimana dengan banyaknya pelanggang yang meninggalkan perusaan maka perusahaan berpeluang untuk merugi. Mendeteksi pelanggan yang berpeluang meninggalkan perusahaan sejak dini perusahaan akan mendapatkan keuntungan 10 kali, karena biaya untuk mempertahankan pelanggan lebih murah 10 kali lipat dibanding dengan mecari pelanggan baru. Berdasarkan hasil penelitian ini prediksi customer churn telekomunikasi dengan menggunakan IG-KNN menunjukkan akurasi yang lebih baik meski dengan nilai k yang berbeda- beda bila dibandingkan dengan prediksi customer churn telekomunikasi dengan menggunkan KNN tanpa fitur seleksi Information Gain, adapun peningkatan akurasi dari k1 sampai dengan k11 sebesar 1,7%. Kata kunci: information gain, KNN, customer churn telekomunikasi.