PENENTUAN LOYALITAS PELANGGAN PADA DISTRIBUTOR PULSA ELEKTRONIK MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES

Abstrak

Abstract— Customers are important assets to support the passage of the Company. Company engaged in telecommunications have a high level of competition. To reduce the number of loyal customers who are not required analysis to predict the causes and out of its customers to be high. One way that can be used to analyze the database in large numbers to produce meaningful output is to use data mining. Prediction customer loyalty needed to predict the behavior of the customers most likely to cause customers to move to other competitors. To determine the predictive classification techniques used in data mining. In addition to predicting customer loyalty, in this paper will compare two data mining models are decision tree and Naive Bayes. Through testing dataset customers will get the best model to predict customer loyalty and gain a loyal customer forecasting. The measurement results show that the C4.5 algorithm is an algorithm that best predicted the customer loyalty that is equal to 88.14% by 0954 AUC values.

Intisari- Pelanggan merupakan aset penting untuk mendukung berjalannya Perusahaan. Perusahaan yang bergerak dibidang telekomunikasi mempunyai tingkat persaingan yang tinggi. Untuk mengurangi jumlah pelanggan yan tidak loyal dibutuhkan analisa untuk memprediksi faktor penyebab keluar masuknya pelanggan menjadi tinggi. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk menganalisa database dalam jumlah besar untuk menghasilkan output yang bermakna adalah menggunakan data mining. Prediksi loyalitas pelanggan diperlukan untuk memprediksi perilaku pelanggan yang paling mungkin menyebabkan pelanggan berpindah ke kompetitor lain. Untuk menentukan prediksi tersebut digunakan teknik klasifikasi pada data mining. Selain memprediksi loyalitas pelanggan, dalam penulisan ini akan membandingkan dua model data mining yaitu decision tree dan naive bayes. Melalui pengujian dataset pelanggan akan didapatkan model yang paling baik dalam memprediksi loyalitas pelanggan dan memperoleh peramalan pelanggan yang loyal. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa algoritma C4.5 merupakan algoritma yang paling baik untuk memprediksi loyalitas pelanggan yaitu sebesar 88.14% dengan nilai AUC 0.954.