Analisis Potensi Customer Churn Menggunakan Algoritma Decision Tree (C4.5) Pada Indibiz Telkom Regional I

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis potensi customer churn pada pelanggan bisnis Indibiz Telkom Regional I dengan menerapkan algoritma Decision Tree C4.5. Masalah utama yang dihadapi perusahaan adalah tingginya risiko kehilangan pelanggan bisnis yang berdampak pada stabilitas pendapatan. Dalam penelitian ini, dikembangkan sebuah sistem klasifikasi otomatis yang memanfaatkan atribut perilaku pelanggan seperti payment status, total ticket, dan total complain. Metodologi penelitian meliputi tahap pengumpulan data, preprocessing, penghitungan nilai entropy dan information gain, serta pembentukan pohon keputusan. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa atribut total ticket memiliki nilai gain ratio tertinggi, yang menunjukkan bahwa frekuensi gangguan layanan merupakan faktor paling dominan dalam memicu churn. Pengujian sistem berbasis web yang dibangun menunjukkan tingkat akurasi sebesar 68% dalam mengklasifikasikan pelanggan ke dalam kategori churn dan tidak churn. Implementasi algoritma C4.5 ini terbukti efektif dalam memetakan pola perilaku pelanggan dan dapat digunakan sebagai instrumen pendukung keputusan bagi manajemen untuk menentukan strategi retensi pelanggan secara lebih tepat sasaran.