Analisis Kinerja Algoritma Random Forest untuk Prediksi Churn Pelanggan di Sektor Telekomunikasi - Dalam bentuk buku karya ilmiah
FATHAN ZHAFIRI ARSHIMNY
Informasi Umum
Kode
25.04.380
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Science
Dilihat
213 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
<p>Menghadapi persaingan yang semakin ketat dan meningkatnya permintaan akan layanan digital, perusahaan telekomunikasi menghadapi tantangan yang lebih besar dalam mengelola retensi pelanggan dan mengurangi churn (tingkat pelanggan yang berhenti berlangganan). Prediksi churn pelanggan menjadi sangat penting, karena mempertahankan pelanggan yang sudah ada lebih hemat biaya dibandingkan dengan mendapatkan pelanggan baru. Penelitian ini menyelidiki efektivitas algoritma machine learning, dengan fokus khusus pada model Random Forest, dalam memprediksi churn pelanggan di sektor telekomunikasi. Menggunakan dataset Telco Customer Churn dari Kaggle, penelitian ini melakukan pra-pemrosesan data yang ekstensif, termasuk menangani nilai yang hilang, mengkodekan variabel kategorikal, melakukan penskalaan fitur numerik, dan menyeimbangkan data melalui Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk meningkatkan akurasi dan interpretabilitas model. Analisis komparatif terhadap beberapa algoritma, termasuk Random Fo
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | FATHAN ZHAFIRI ARSHIMNY |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Adiwijaya |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
