Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Saat ini kompetisi di industri telekomunikasi semakin ketat. Perusahaan telekomunikasi yang dapat tetap menghasilkan banyak keuntungan yaitu perusahaan yang mampu menarik dan mempertahankan pelanggan di pasar yang sangat kompetitif dan semakin jenuh. Hal ini menyebabkan perubahan strategi banyak perusahaan telekomunikasi dari strategi 'growth '(ekspansi) menjadi 'value added services'. Oleh karena itu, program mempertahankan pelanggan ('customer retention') saat ini menjadi bagian penting dari strategi perusahaan telekomunikasi. Program tersebut diharapkan dapat menekan 'churn' 'rate 'atau tingkat perpindahan pelanggan ke layanan/produk yang disediakan oleh perusahaan kompetitor. Program mempertahankan pelanggan ('customer retention') tersebut tentunya juga diimplementasikan oleh PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk (Telkom) sebagai perusahaan telekomunikasi terbesar di Indonesia. Program tersebut diterapkan pada berbagai produk Telkom, salah satunya Indihome yang merupakan 'home services' berbasis 'subscriber' berupa layanan internet, telepon, dan TV interaktif. Melalui kajian ini, penulis akan menganalisa penyebab 'churn' pelanggan potensial produk Indihome tersebut, sehingga Telkom dapat meminimalisir angka 'churn' dengan melakukan program 'customer retention' melalui 'caring' yang tepat. Mengingat ukuran 'database' pelanggan Indihome yang sangat besar, penulis akan menganalisis data pelanggan tersebut menggunakan metoda 'Big Data Analytics'. 'Big Data' merupakan salah satu metode pengelolaan data yang sangat besar dengan pemetaan dan 'processing' data. Melalui berbagai bentuk 'output', implementasi 'big data' pada perusahaan akan memberikan 'value' yang lebih baik dalam pengambilan keputusan berbasis data.

---

Nowadays, telecommunication industry is very competitive. Telecommunication companies that can make a lot of profit is the one who can attract and retain customers in this highly competitive and increasingly saturated market. This causes change of the strategy of telecommunication companies from growth strategy toward value added services. Therefore, customer retention program is becoming very important in telecommunication companies strategy. This program hopefully can reduce churn rate or loss of potential customers due to the shift of customers to other similar products.

Customer retention program also implemented by PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk (Telkom) as the leading telecommunication company in Indonesia. Customer retention program implemented for many Telkom products, including Indihome, a home services based on subscriber which provide internet, phone, and interactive TV. Through this study, the authors will analyze the cause of churn potential customers Indihome product, so that Telkom can minimize the churn number by doing customer retention program through the efficient caring.

Given by huge customer database the author will analyze using Big Data analytics method. Big Data is one method in data management that contain huge data, by mapping and data processing. Through various forms of output, big data implementation on the organization will provide better value in data-based decision making."

"Classification is an important topic in data mining research . A classification problem on the discovery of classification reles that correctly classify an unkown member of a class...."

"Penelitian ini bertujuan merancang sistem prediksi churn pelanggan yang memanfaatkan proses data mining. Sistem yang dihasilkan , memprediksi churn pelanggan dan menampilkan hasil prediksi dalam format laporan tertentu yang diperlukan. Identifikasi variabel-variabel prediksi churn dilakukan berdasarkan wawancara dan penelitian terdahulu yang antara lain mencakup informasi mengenai riwayat pelanggan, tagihan, dan data panggilan rinci, Teknik data mining yang dipilih adalah teknik klasifikasi dengan algoritma artificial neural networks. Artificial neural networks menghasilkan model yang merepresentasikan pola perilaku pelanggan yang churn dan tidak churn. Penelitian yang dilakukan menggunakan data pelanggan Flexi Classy daerah Jakarta menghasilkan tingkat akurasi model prediksi dengan error 6,88% untuk dataset validasi.

---

The purpose of this research is to design a churn prediction model which based on data mining. The result of this research is a model that can predict whether customer is a churner or not and then show us the output of prediction in a certain report. Variables were determined by a discussion with an expert or taken from previous similar research. The variables were taken from customer profile database, billing record database, and call detail record database. Data mining technique that used in this research is artificial neural networks. Artificial neural networks create a model that can show the behaviour of churners and non churners. The research, which use customer data of Flexi Classy who live around Jakarta, created a churn prediction model which have 6,88% error rate (test dataset)."

"Perusahaan IAPS telah meluncurkan berbagai aplikasi, salah satunya ialah aplikasi Indosat Imkas dan Pede (Ponsel Duit) (berikutnya disebut aplikasi). Permasalahannya ialah masih terdapat sembilan belas persen pengguna valid yang tidak bertransaksi tiap bulan di aplikasi untuk mencapai target yaitu dua puluh persen pengguna valid bertransaksi tiap bulan di aplikasi. Dapat terjadi perubahan strategi bisnis apabila gagal mencapai target dan mengalami kerugian secara finansial. Peneliti menemukan satu masalah yang berdampak paling signifikan yaitu pemberian informasi dan promosi yang tidak berjalan efektif. Diperlukan teknik data mining dan klasifikasi churn yang menggunakan pemelajaran mesin untuk memprediksi pengguna yang tepat untuk pemberian informasi dan promosi. Pertanyaan penelitian ini adalah apa model pemelajaran mesin terbaik dalam melakukan prediksi pengguna yang churn dan loyal. Selain itu, apa faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pelanggan untuk churn dan loyal. Penelitian ini menghasilkan model yang dikembangkan menggunakan mesin pemelajaran dengan pengawasan menggunakan classifier Random Forest merupakan model pemelajaran mesin dengan performa terbaik untuk melakukan klasifikasi dan prediksi pengguna yang churn dan loyal. Selain itu, data ulasan pelanggan Google playstore yang di klasifikasikan kedalam push-pull classification dapat meningkatkan performa classifier. Beberapa fitur yang memengaruhi keputusan churn pelanggan yaitu “debetKreditRatio”, “push_service”. Kedua fitur itu berkaitan erat dengan tingkat layanan di aplikasi, semakin tinggi tingkat layanan yang diterima pengguna maka peluang akan churn rendah. Organisasi hendaknya membuat strategi untuk meningkatkan nilai “debetKreditRatio” dan “push service”. Selanjutnya organisasi dapat mengembangkan strategi retensi untuk pemberian informasi dan promosi yang berbeda untuk pelanggan yang akan churn dan loyal.

---

The IAPS company has has launched various applications, including the Indosat Imkas and Pede (Ponsel Duit) applications (from now on referred to as applications). The problem is that there is still nineteen percent of valid users who do not transact every month on the application to achieve the target, which is twenty percent of valid users who transact every month on the application. There can be a change in business strategy if it fails to achieve the target and suffers a financial loss. The researcher found one problem that had the most significant impact, namely promotions that did not work effectively. Data mining and churn classification techniques are required that use machines learning to predict the right users for targeted promotions or other strategies. The research question is what is the best machine learning model in predicting churn and loyal users. In addition, another research question is what are the factors that influence the customer's decision to churn and be loyal. This study resulted in a model developed using a supervised learning machine using the Random Forest classifier, which is the best-performing machine learning model for classifying and predicting churn and loyal users. In addition, customer reviews from Google play store data classified into a push-pull classification can also improve the classifier's performance. Several features affect customer churn decisions, namely "debetKreditRatio," "push_service." Both features are closely related to the level of service in the application. The higher the level of service the user receives, the lower the chance of churn. Organizations should develop strategies to increase the value of the "debit credit ratio" and "push service." Furthermore, the organization can develop different promotional approaches for customers who will churn and be loyal."