Abstract:
Penelitian ini membahas penerapan algoritma Decision Tree C4.5 dalam
analisis potensi customer churn pada pelanggan bisnis Indibiz Telkom
Regional I. Tujuan utama penelitian ini adalah mengembangkan sistem
klasifikasi otomatis yang mampu mengidentifikasi pelanggan berpotensi
churn berdasarkan atribut seperti payment status, total ticket, dan total
complain. Metode yang digunakan meliputi tahap pengumpulan dan
preprocessing data, perhitungan entropy dan information gain, serta
pembentukan pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa atribut total ticket memiliki nilai gain ratio
tertinggi sehingga menjadi faktor paling dominan dalam proses klasifikasi
customer churn. Sistem berbasis web yang dibangun mampu
mengelompokkan pelanggan ke dalam kategori churn dan tidak churn
secara otomatis dengan tingkat akurasi 68%. Penerapan algoritma C4.5
terbukti efektif dalam membantu perusahaan memahami pola churn serta
mendukung pengambilan keputusan dalam menentukan strategi retensi
pelanggan.
