ANALISIS PREDIKSI CHURN PADA PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI MENGGUNAKAN SYNTHETIC MINORITY OVERSAMPLING TECHNIQUE DAN CONJUGATE GRADIENT FLETCHER-REEVES

RUDI SAPTO WICAKSANA

Informasi Dasar

17.04.3498
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Churn prediction merupakan task dalam data mining yang berfungsi untuk memprediksi pelanggan yang berpotensi churn. Pada penelitian ini data yang dipakai dalam churn prediction bersifat imbalance dimana jumlah kelas mayor lebih banyak dibanding minor. Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data pelanggan PT. TELKOM. Pada penelitian ini untuk menyelesaikan masalah imbalance class pada prediksi churn menggunakan metode SMOTE dan backpropagation CGF. Metode SMOTE digunakan untuk menangani kasus imbalance class dengan meningkatkan jumlah data minoritas dengan cara membangkitkan data sintetik sehingga kesenjangan proporsi kelas mayor dan minor berkurang. Selanjutnya backpropagation CGF digunakan untuk mengklasifikasikan kelas churn dan not churn. Pada penelitian Tugas Akhir ini performansi terbaik adalah F1-Measure sebesar 42.86% dan akurasi sebesar 94.73%.

Kata kunci: churn prediction, imbalance class, SMOTE, backpropagation, conjugate gradient Fletcher-reeves

Subjek

DATA MINING
 

Katalog

ANALISIS PREDIKSI CHURN PADA PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI MENGGUNAKAN SYNTHETIC MINORITY OVERSAMPLING TECHNIQUE DAN CONJUGATE GRADIENT FLETCHER-REEVES
 
 
INDONESIA

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

RUDI SAPTO WICAKSANA
Perorangan
UNTARI NOVIA WISESTY, ANNISA ADITSANIA
 

Penerbit

Universitas Telkom
BANDUNG
2017

Koleksi

Kompetensi

  • IKG2J3 - KECERDASAN BUATAN
  • IKG4G3 - MACHINE LEARNING
  • CCH4B4 - TUGAS AKHIR
  • CNH4E3 - DATA MINING
  • CNH4F3 - SOFT COMPUTING
  • CII4E4 - TUGAS AKHIR
  • III4A4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini