https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index

## Pendekatan  Data  Science  untuk  Menemukan  Churn  Pelanggan  pada  Sector Perbankan dengan Machine Learning
Amir Mahmud Husein 1* , Mawaddah Harahap 2, Piter Fernandito 3
1,2 Univeritas Prima Indonesia, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Indonesia,
1 amirmahmud@unprimdn.ac.id, 2 mawaddah@unprimdn.ac.id, 3 piterfernandito@gmail.com
Received: 1 Mey 2021 Accepted: 9 May 2021 Published: 14 May 2021 *Amir Mahmud Husein Abstrak : Peralihan pelanggan merupakan fenomena dimana pelanggan perusahaan berhenti membeli atau berinteraksi sehingga sangat penting bagi perusahaan khususnya perbankan untuk memprediksi kemungkinan churn pelanggan dan hasilnya dapat digunakan untuk membantu retensi pelanggan dan bagian dari strategi perusahaan. Makalah ini menyajikan analisis dan prediksi churn pelanggan dengan menggunakan lima model berbeda  yaitu  Kneighbors  Classifier,  Logistic  Regression,  Linear  SVC, Random  Tree  Classifier  dan  Random  Forest  Classifier.  Berdasarkan  hasil pengujian  pendekatan  model  Random  Forest  Classifier  dan  Kneighbors Classifier lebih baik dari pada model lain dengan akurasi sebesar 86% dan 84%. Rekayasa fitur dengan pendekatan Anova dan Chi Square memiliki pengaruh yang signifikan terhadap peningkatan kinerja model prediksi.
Keywords: Data Science, Analisis Regresi, Churn, Banking, Prediksi Churn Customer
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Peralihan  pelanggan  merupakan  fenomena  dimana  pelanggan  perusahaan  berhenti  membeli  atau berinteraksi dengan perusahaan. Churn rate yang tinggi berarti banyak pelanggan yang tidak mau membeli barang  atau  jasa  dari  perusahaan  (Ahmed  and  Maheswari  2019).  Churn  pelanggan  adalah  perhitungan matematis  dari  persentase  pelanggan  yang  tidak  mungkin  melakukan  pembelian  lagi  dari  perusahaan. Menghindari gesekan pelanggan adalah salah satu faktor kunci dalam memaksimalkan profitabilitas organisasi seperti bank (Keramati, Ghaneei, and Mirmohammadi 2016; Sayed, Abdel-Fattah, and Kholief 2018; Bilal Zoric 2016; Kaur and Kaur 2020; Karvana et al. 2019) dan layanan telekomunikasi  (Zhao et al.  2021; Ahmed and Maheswari 2019; Ahmad, Jafar, and Aljoumaa 2019). Di sektor perbankan, inovasi teknologi saat ini memberikan kemudahan bagi pelanggan untuk membuka rekening bank baru dan mentransfer semua aset bahkan tanpa harus datang dimana pelanggan dapat melakukannya dari rumah. Situasi ini membuat bank  lebih tertarik pada topik loyalitas pelanggan. Namun, sebelum memulai cara yang efisien untuk mempertahankan pelanggan yang sudah ada, sangat perlu memprediksi pelanggan mana yang akan berhenti (Szmydt 2019).
Mengakhiri hubungan  pelanggan dengan perusahaan memiliki nilai  yang tidak  dapat disangkal untuk semua  organisasi  karena  memungkinkan  mereka  untuk  menyiapkan  kampanye  bertarget  untuk mempromosikan loyalitas pelanggan (Szmydt 2019). Prakiraan churn yang akurat secara efektif mendukung strategi loyalitas pelanggan dan merencanakan kampanye pemasaran ekonomi, menghasilkan penghematan yang  signifikan  bagi  penyedia  layanan.  Untuk  bertahan  dari  persaingan  yang  ketat  ini,  perusahaan telekomunikasi menjadi lebih agresif dengan berinvestasi lebih banyak dalam mengembangkan  data mining dan model berbasis pembelajaran mesin untuk analitik, peramalan, dan manajemen churn (Zhao et al. 2021). anyak penelitian telah menemukan bahwa teknologi pembelajaran mesin sangat efisien dalam memprediksi situasi  ini.  Berbagai  pendekatan  pembelajaran  mesin  untuk  prediksi  churn  telah  diusulkan  dalam  literatur. Namun, tugas ini sangat sulit karena distribusi kelas yang tidak merata dan jumlah kelas pelanggan yang tidak
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index
dibatalkan melebihi jumlah kelas churn (Ahmad, Jafar, and Aljoumaa 2019). Belajar dari distribusi kelas yang tidak  seimbang  sangat  kompleks  dengan  sebagian  besar  algoritma  pembelajaran  mesin  klasik,  karena cenderung mengklasifikasikan sebagian besar kelas  dengan benar dan mengabaikan yang langka. Masalah besar lainnya adalah  ada banyak  faktor yang mempengaruhi gesekan pelanggan dan hubungan di antara mereka  sangat  kompleks  (Sabbeh  2018).  Mengukur  peran  faktor-faktor  ini  juga  merupakan  tugas  yang kompleks (Sabbeh 2018). Oleh karena itu, interpretasi model pembelajaran mesin sangat penting. Sebagian besar  studi  literatur  sebelumnya  berfokus  pada  peningkatan  akurasi  model  dan  kurang  tertarik  untuk memahami  model  yang  dihasilkan  dan  mengukur  peran  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keakuratan klasifikasi.
Makalah  ini  membahas  tentang  penerapan  data  science  dalam  menyajikan  analisis  dan  menemukan menemukan chun pelanggan pada sektor perbankan. Tujuan utama dari makalah ini adalah:
 Menganalisis dan mencari keadaan churn pelanggan
 Melakukan segmentasi pelanggan
 Memprediksi jumlah persentase nasabah yang keluar dari bank dengan analisis regresi
 Menemukan pelanggan yang memiliki potensi akan meninggalkan bank

## TINJAUAN LITERATUR
Banyak pendekatan yang diterapkan untuk memprediksi churn di perusahaan. Sebagian besar pendekatan ini telah menggunakan pembelajaran mesin dan penambangan data. Sebagian besar pekerjaan terkait berfokus pada penerapan hanya satu metode penambangan data untuk mengekstrak pengetahuan, dan yang lainnya berfokus pada membandingkan beberapa strategi untuk memprediksi churn. Kepuasan pelanggan dan churn pelanggan telah diidentifikasi sebagai dua faktor yang berkontribusi terhadap keberhasilan industri dan oleh karena  itu  topik  hangat  diteliti  di  berbagai  industri,  seperti  pariwisata  (Hassan  et  al.  2015),  telekomunikasi (Ahmed and Maheswari 2019) dan banking (Ashish et al. 2021; Bilal Zoric 2016).
Ahmad  et  al (Ahmad, Jafar, and Aljoumaa 2019) mengembangkan model  perkiraan churn yang membantu operator  memprediksi pelanggan mana yang kemungkinan besar akan  churn. Model yang dikembangkan dalam makalah ini menggunakan teknologi pembelajaran mesin pada platform data besar dan dibangun di atas metode rekayasa dan pemilihan fitur baru. Pengukuran under-standard curve area (AUC) digunakan untuk mengukur kinerja model,  dan diperoleh nilai AUC sebesar 93,3%. Kontribusi penting lainnya dalam makalah ini adalah penggunaan jaringan pelanggan sosial dalam model prediktif dengan mengekstraksi fungsi analisis jaringan sosial (SNA).
Ammar et al (Ahmed and Maheswari 2019) mengusulkan strategi berbasis baru untuk memprediksi tingkat churn  perusahaan  telekomunikasi.  model  prediksi  churn  ensemble  yang  digabungkan  dengan  pemodelan uplift berbasis biaya. Model ini menguntungkan organisasi dengan memenuhi tujuan bisnis secara efektif dan juga  dengan  mengurangi  biaya  secara  signifikan  jika  dibandingkan  dengan  model  lainnya.  Pendekatan ensemble yang diusulkan meningkatkan proses prediksi dan memberikan akurasi 94,3%.
Almuqren et al (Almuqren, Alrayes, and Cristea 2021) mengusulkan pendekatan baru dengan menggunakan penambangan media sosial untuk memprediksi churn pelanggan di bidang telekomunikasi. Metode baru yang diusulkan digunakan untuk mengekstrak umpan balik kepuasan pelanggan secara real-time dan digunakan untuk memprediksi churn pelanggan dengan tingkat akurasi 95,8%.
Kaur,  Ishpreet,  Kaur,  Jasleen  (Kaur  and  Kaur  2020)  menerapkan  model  pembelajaran  mesin  yang  berbeda seperti  Logistic regression (LR),  decision tree (DT),  K-nearest neighbor (KNN),  random forest (RF) dan lainnya diterapkan pada dataset bank untuk memprediksi probabilitas pelanggan yang akan melakukan churn. Mereka malaporkan Random Forest berkinerja lebih baik di antara semua model yang digunakan.
Faris, H (Faris 2018) mengusulkan model hybrid cerdas berdasarkan Particle Swarm Optimization dan jaringan saraf Feedforward diusulkan untuk prediksi churn. PSO digunakan untuk menyesuaikan bobot fitur input dan mengoptimalkan struktur jaringan saraf secara bersamaan untuk meningkatkan daya prediksi dan (Semrl and
Matei 2017) menerapkan memprediksi perilaku pelanggan, untuk meningkatkan pemanfaatan gym dan retensi pelanggan.

## BAHAN DAN METOD E

## Bahan
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan kumpulan data churn banking bersumber dari kaggel https://www.kaggle.com/santoshd3/bank-customers.  Dataset  ini  memiliki  attribut  RowNumber,  CustomerId, Surname, CreditScore, Geography, Gender, Age, Tenure, Balance, NumOfProducts, HasCrCard, IsActiveMember, EstimatedSalary, Exited. Dari atribut  ini, CreditScore, Age, Tenure, Balance, NumOfProducts, EstimatedSalary adalah  variabel  diskrit  dan  sisanya  adalah  variabel  kategoris.  Pada  tabel  1  berikut  ini  sebagian  data  yang digunakan.

## Tabel 1 Himpunan data

## Metode
Pada gambar 1 merupakan ilustrasi metodologi yang digunakan pada penelitian ini. Secara umum terdapat 5 langkah yang digunakan untuk  menemukan dan  memprediksi churn pelanggan pada himpunan data yaitu pengumpulan data dan explorasi untuk lebih memahami data. Pembersihan data digunakan untuk memastikan kumpulan data tidak ada yang duplikat, data yang hilang, outler dan menentukan fitur data yang memiliki arti penting untuk keperluan analisis dan prediksi. Selanjutnya ekstraksi fitur merupakan salah satu pendekatan yang  digunakan  untuk  merekayasa  fitur  penting  dalam  model.  Pada  tahapan  ini  analisis  ANOVA  diusulkan untuk mengevaluasi korelasi antar fitur  dan terkahir digunakan model Chi Square untuk  memilih fitur yang akan digunakan pada model. Tahapan pre-processing digunakan untuk memisahkan data latih dan data uji dan akhirnya model regresi digunakan untuk memprediksi chun pelanggan.

## Gambar 1 Metodologi yang diusulkan

## HASIL PENELITIAN
Pada bagian ini akan kami uraikan hasil prediksi churn pelanggan. Setelah melakukan proses pengumpulan data, explorasi dan pembersihan data, salah satu tahapan penting sebelum menerapkan model regresi adalah ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur adalah proses mengambil kumpulan data dan membuat variabel penjelas, atau
RowNumber CustomerId Surname CreditScore Geography Gender Age Tenure Balance NumOfProducts HasCrCard IsActiveMember EstimatedSalary Exited 1 15634602 Hargrave 619 France Female 42 2 0 1 1 1 101348.88 1 2 15647311 Hill 608 Spain Female 41 1 83807.86 1 0 1 112542.58 0 3 15619304 Onio 502 France Female 42 8 159660.8 3 1 0 113931.57 1 4 15701354 Boni 699 France Female 39 1 0 2 0 0 93826.63 0 5 15737888 Mitchell 850 Spain Female 43 2 125510.82 1 1 1 79084.1 0 6 15574012 Chu 645 Spain Male 44 8 113755.78 2 1 0 149756.71 1 7 15592531 Bartlett 822 France Male 50 7 0 2 1 1 10062.8 0 8 15656148 Obinna 376 Germany Female 29 4 115046.74 4 1 0 119346.88 1 9 15792365 He 501 France Male 44 4 142051.07 2 0 1 74940.5 0 10 15592389 H? 684 France Male 27 2 134603.88 1 1 1 71725.73 0 11 15767821 Bearce 528 France Male 31 6 102016.72 2 0 0 80181.12 0 12 15737173 Andrews 497 Spain Male 24 3 0 2 1 0 76390.01 0 13 15632264 Kay 476 France Female 34 10 0 2 1 0 26260.98 0 14 15691483 Chin 549 France Female 25 5 0 2 0 0 190857.79 0 15 15600882 Scott 635 Spain Female 35 7 0 2 1 1 65951.65 0 16 15643966 Goforth 616 Germany Male 45 3 143129.41 2 0 1 64327.26 0 17 15737452 Romeo 653 Germany Male 58 1 132602.88 1 1 0 5097.67 1 18 15788218 Henderson 549 Spain Female 24 9 0 2 1 1 14406.41 0 19 15661507 Muldrow 587 Spain Male 45 6 0 1 0 0 158684.81 0 20 15568982 Hao 726 France Female 24 6 0 2 1 1 54724.03 0 21 15577657 McDonald 732 France Male 41 8 0 2 1 1 170886.17 0
fitur  prediktor,  yang  kemudian  diteruskan  ke  model  prediksi  untuk  melatih  algoritme  pembelajaran  mesin. Dalam  hal  ini,  kami  menggunakan  dua  pendekatan  yaitu  analisis  ANOVA  dan  Chi  Square.  Berdasarkan pengamatan  dari  ANOVA,  kami  menemukan  bahwa  CreditScore,  Age,  Balance,  Tenure  dan  NumOfProduct adalah  fitur  penting.  Pengamatan  dengan  Chi  Square,  kami  menemukan  bahwa  Geografi,  Gender  dan IsActiveMember  adalah  fitur  penting.  Dari  hasil  keduanya,  kami  menyimpulkan  CreditScore,  Age,  Balance, NumOfProduct,  Geografi,  Gender,  Tenure  dan  IsActiveMember  adalah  fitur  yang  akan  diterapkan  pada algoritma  regresi.  Setelah  menentukan  fitur  penting  yang  akan  digunakan,  kami  menguji  5  (lima)  model machine learning berbeda yaitu Kneighbors Classifier, Logistic Regression, Linear SVC, Random Tree Classifier dan Random Forest Classifier. Hasil prediksi model yang diusulkan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Train dan Test Model Regresi Model Train Score Test Score Best Parameter KNeighborsClassifier 84.20% 83.56% n=3 Logistic Regression 79.09% 78.76% Best C =4 LinearSVC 80.07% 79.92% C=0.1 RandomTreeClassifier 82.51% 82.20% max_depth=4 RandomForestClassifier 86.21% 84.08% max_leaf_nodes=40
Pada tabel di atas terlihat model Random Forest Classifier menghasilkan tingkat akurasi lebih baik dari model lain, kemudian KNeighbors Classifier dengan tingkat akurasi keduanya sebesar 86% dan 84%. Selanjutnya tabel 3 menjelaskan hasil prediksi 10 pelanggan pada kedua model.

## Tabel 3 Hasil Prediksi
Person 1  Person 2  Person 3  Person 4  Person 5  Person 6  Person 7  Person 8  Person 9  Person 10 Data Aktual Exit Stay Exit Stay Stay Exit Stay Exit Stay Stay kNN Classifier Stay Stay Stay Stay Stay Exit Stay Stay Stay Stay
Random Forest
Stay Stay Exit Stay Stay Stay Stay Exit Stay Stay
Berdasarkan hasil prediksi ini maka dapat di simpulkan bahwa pada saat tertentu, pelanggan yang memiliki kontrak  Bulan  ke  Bulan  memiliki  kemungkinan  4,85  kali  lebih  besar  untuk  melakukan  churn  dibandingkan seseorang  yang  memiliki  kontrak  2  tahun,  menyesuaikan  dengan  total  biaya  mereka  dan  pelanggan  yang memiliki  kontrak  2 tahun memiliki kemungkinan 5,5 kali  lebih besar untuk  melakukan  churn dibandingkan pelanggan yang memiliki kontrak 1 tahun.

## Diskusi
Temuan dari analisis data eksplorasi adalah wanita lebih cenderung churn daripada pria dan pelanggan Jerman dan  yang  lebih  tua  (berdasarkan  usia)  lebih  cenderung  melakukan  churn.  Proporsi  yang  lebih  besar  dari pelanggan yang berhenti memiliki nilai kredit yang buruk. Sedangkan  dari lima model prediksi, random forest memprediksi pelanggan yang berpindah dengan akurasi tertinggi 86% hasil ini sangat sesuai dengan penelitian (Kaur and Kaur 2020) yang menghasilkan akurasi 85%. Dari hasil temua ini, kami memberikan rekomendasi untuk  meningkatkan  kesadaran  di  antara  pelanggan  tentang  pentingnya  menjaga  skor  kredit  yang  sehat, kemudian bagian keuangan perlu membuat penawaran investasi yang disesuaikan untuk segmen pelanggan yang berbeda dan mempertimbangkan penawaran produk dengan skema beragam untuk merayu pelanggan dari berbagai kelompok usia.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian pada lima (5) model machine learning untuk memprediksi churn pelanggan bank, model Random Forest Classifier dan KNeighbors Classifier lebih unggul dibandingkan model lainnya dengan akurasi  masing-masing  kedua  model  adalah  86  %  dan  84  %.  Sedangkan  hasil  analisis  menemukan  bahwa pelanggan wanita lebih tinggi churn dari pada pria dan tingkat umur sangat besar pengaruh terhadap churn sehingga  sangat  penting  bagi  pengambil  keputusan  untuk  membuat  segmentasi  pelanggan  dalam menawarkan produk untuk merayu pelanggan dari berbagai kelompok usia.

## Supplementary Materials (optional)

## Tidak tersedia.

## Konstribusi Peneliti
Konseptualisasi,  AM;  Analisis  formal,  AM;  Metodologi,  AM;  Administrasi  proyek,  MH;  Pengawasan,  AM; Menulis—draf asli, MH; Review & editing, AM. Semua penulis telah membaca dan menyetujui versi naskah yang diterbitkan.

## Konflik kepentingan
Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## REFERENCES
Ahmad, Abdelrahim Kasem, Assef Jafar, and Kadan Aljoumaa. 2019. “Customer Churn Prediction in Telecom Using Machine Learning in Big Data Platform.” Journal of Big Data 6 (1). https://doi.org/10.1186/s40537- 019-0191-6.
Ahmed, Ammar A.Q., and D. Maheswari. 2019. “An Enhanced Ensemble Classifier for Telecom Churn Prediction Using Cost Based Uplift Modelling.” International Journal of Information Technology (Singapore) 11 (2): 381–91. https://doi.org/10.1007/s41870-018-0248-3.
Almuqren, Latifah, Fatma S. Alrayes, and Alexandra I. Cristea. 2021. “An Empirical Study on Customer Churn Behaviours  Prediction  Using  Arabic  Twitter  Mining  Approach.”  Future  Internet  13  (7):  175. https://doi.org/10.3390/fi13070175.
Ashish, Prof, Dishant Bawankule, Amit Bagde, and Falguni  Deshpande. 2021. “Customer Churn Prediction in Banking Environment Using Data Science.” International Journal of Engineering and Creative Science 4 (6): 12–17. www.ijecs.net.
Bilal  Zoric,  Alisa.  2016.  “Predicting  Customer  Churn  in  Banking  Industry  Using  Neural  Networks.” Interdisciplinary Description of Complex Systems 14 (2): 116–24. https://doi.org/10.7906/indecs.14.2.1. Faris, Hossam. 2018. “A Hybrid Swarm Intelligent Neural Network Model for Customer Churn Prediction and Identifying  the  Influencing  Factors.”  Information  2018,  Vol.  9,  Page  288  9  (11):  288. https://doi.org/10.3390/INFO9110288.
Hassan, Rana Saifullah, Aneeb Nawaz, Maryam Nawaz Lashari, and Fareeha Zafar. 2015. “Effect of Customer Relationship Management on Customer Satisfaction.” Procedia Economics and Finance 23 (October 2014): 563–67. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(15)00513-4.
Karvana, Ketut Gde Manik, Setiadi Yazid, Amril Syalim, and Petrus Mursanto. 2019. “Customer Churn Analysis and Prediction Using Data Mining Models in Banking Industry.” 2019 International Workshop on Big Data and Information Security, IWBIS 2019, 33–38. https://doi.org/10.1109/IWBIS.2019.8935884.
Kaur, Ishpreet, and Jasleen Kaur. 2020. “Customer Churn Analysis  and Prediction in Banking Industry Using Machine  Learning.”  PDGC  2020  -  2020  6th  International  Conference  on  Parallel,  Distributed  and  Grid Computing, 434–37. https://doi.org/10.1109/PDGC50313.2020.9315761.
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index
Keramati,  Abbas,  Hajar  Ghaneei,  and  Seyed  Mohammad  Mirmohammadi.  2016.  “Developing  a  Prediction Model for Customer Churn from Electronic Banking Services Using Data Mining.” Financial Innovation 2 (1): 1–13. https://doi.org/10.1186/s40854-016-0029-6.
Sabbeh,  Sahar  F.  2018.  “Machine-Learning  Techniques  for  Customer  Retention:  A  Comparative  Study.”
International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications  9  (2):  273–81. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2018.090238.
Sayed, Hend, Manal A Abdel-Fattah, and Sherif Kholief. 2018. “Predicting Potential Banking Customer Churn Using  Apache  Spark  ML  and  MLlib  Packages:  A  Comparative  Study.”  IJACSA)  International  Journal  of Advanced Computer Science and Applications 9 (11). https://spark.apache.org/docs/latest/api/python.
Semrl,  Jas,  and  Alexandru  Matei.  2017.  “Churn  Prediction  Model  for  Effective  Gym  Customer  Retention.” Proceedings of 4th International Conference on Behavioral, Economic, and Socio-Cultural Computing, BESC 2017 2018-Janua: 1–3. https://doi.org/10.1109/BESC.2017.8256379.
Szmydt, Marcin. 2019. Predicting Customer Churn in Electronic Banking. Lecture Notes in Business Information Processing. Vol. 339. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-04849-5_58.
Zhao, Ming, Qingjun Zeng, Ming Chang, Qian Tong, and Jiafu Su. 2021. “A Prediction Model of Customer Churn Considering Customer Value: An Empirical Research of Telecom Industry in China.” Discrete Dynamics in Nature and Society 2021. https://doi.org/10.1155/2021/7160527.