## Analisis Churn Pelanggan Produk

## Fashion Campus Menggunakan Metode RFM
Analysis dan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus Yayasan Bakti Achmad Zaky)
Fauzan Kamil 1 , Ratna Salkiawati 1.* , Allan D. Alexander 1.
1,3 Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya Jl. Raya Perjuangan, Margamulya, Bekasi, Indonesia
1 fauzan.kamil19@mhs.ubharajaya.ac.id, 1* ratna_tind@dsn.ubharajaya.ac.id, 1 allan@ubharajaya.ac.id
Intisari—  Pelanggan  yang  loyal  memiliki  dampak  positif  bagi  perusahaan,  baik  melalui  pembelian  berulang  maupun  rekomendasi produk  kepada  orang  lain.  Namun,  dalam  dunia  bisnis,  terdapat  berbagai  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  keputusan  pelanggan untuk beralih ke pesaing, seperti harga, kualitas produk, dan pelayanan. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk memahami perilaku  pelanggan  dan  mengambil  keputusan  strategis  guna  mempertahankan  dan  meningkatkan  loyalitas  mereka.  Dalam penelitian ini, metode RFM (Recency, Frequency, Monetary) dan Naïve Bayes digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memprediksi  churn  (berhenti  berlangganan)  pelanggan.  Pendekatan  CRISP-DM  digunakan  dalam  langkah-langkah penyelesaiannya, mencakup tahapan pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Melalui analisis RFM, berhasil diidentifikasi 5 segmen pelanggan yang berbeda, yaitu at-risk customers, best customers, lost customers, loyal  customers,  dan  promising  customers.  Setiap  segmen  memiliki  karakteristik  dan  kecenderungan  perilaku  yang  berbeda, memberikan wawasan berharga bagi perusahaan dalam memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan. Hasil evaluasi Naïve Bayes menunjukkan  bahwa  model  yang  disimpan  dalam  format  pickle  memiliki  performa  yang  setara  dengan  model  yang  telah  diuji sebelumnya. Tingkat akurasi, recall, dan f1-score model tersebut sekitar 0.81 atau 81%, menunjukkan tingkat keakuratan yang baik dalam memprediksi churn pelanggan. Penggunaan model pickle memberikan keuntungan bagi perusahaan dalam hal efisiensi waktu dan biaya.
Kata kunci — Pelanggan, Churn, RFM Analysis, Naïve Bayes, CRISP-DM
Abstract—  Loyal  customers  have  a  positive  impact  on  the  company,  either  through  repeated  purchases  or  product  recommendations to others. However, in the business world, there are various factors that can influence customers decisions to switch to competitors, such as price, product quality, and service. Therefore, it is important for companies to understand customer behavior and make strategic decisions in order to maintain and increase their loyalty. In this study, RFM (recency, frequency, and monetary) and Naïve Bayes methods were used to analyze customer behavior and predict customer churn. The CRISP-DM approach is used in the steps of its completion, covering the  stages  of  business  understanding,  understanding  data,  data  preparation,  modeling,  evaluation,  and  implementation.  Through  RFM analysis,  five  different  customer  segments  were  identified:  at-risk  customers,  best  customers,  lost  customers,  loyal  customers,  and promising customers. Each segment has different characteristics and behavioral tendencies, providing valuable insights for companies to understand  customer  needs  and  preferences.  The  results  of  Naïve  Bayes  evaluation  showed  that  models  stored  in  pickle  format  had equivalent performance to models previously tested. The accuracy, recall, and f1-score of the models are about 0.81, or 81%, indicating a good level of accuracy in predicting customer churn. The use of the pickle model gives the company an advantage in terms of time and cost efficiency.
Keywords — Customer, Churn, RFM Analysis, Naïve Bayes, CRISP-DM

## I. P ENDAHULUAN
Pelanggan  adalah  aset  berharga  bagi  sebuah  perusahaan, dan  menjaga  kepuasan  dan  kepercayaan  mereka  merupakan hal  yang  penting  agar  tetap  loyal  terhadap  produk  atau layanan  yang  ditawarkan  [1].  Namun,  dalam  dunia  bisnis, terdapat berbagai faktor yang dapat mempengaruhi keputusan pelanggan  untuk  beralih  ke  pesaing,  seperti  harga,  kualitas produk,  dan  pelayanan.  Oleh  karena  itu,  penting  bagi perusahaan  untuk  memahami  perilaku  pelanggan  dan mengambil  tindakan  strategis  guna  mempertahankan  dan meningkatkan  loyalitas  mereka.  Salah  satu  cara  yang
dilakukan oleh perusahaan untuk mempertahankan pelanggan adalah  dengan  melakukan  analisis  churn.  Churn  pelanggan adalah  fenomena  ketika  pelanggan  perusahaan  atau  customer tidak  lagi  melakukan  pembelian  atau  berinteraksi  dengan perusahaan.  Jika  churn  pelanggan  tinggi,  maka  menunjukkan banyak  pelanggan  yang  tidak  tertarik  untuk  membeli  barang atau jasa dari perusahaan tersebut [2].
Yayasan Bakti Achmad Zaky memiliki fokus pengembangan  kewirausahaan  dan  mengoperasikan  Fashion Campus,  sebuah  platform  e-commerce  yang  menyediakan berbagai  produk  fashion  untuk  pemuda-pemudi  Indonesia. Fashion  Campus  telah  berhasil  mempertahankan  pelanggan
dengan  kerja  sama  brand  lokal  yang  diminati.  Namun,  pada tahun  2022,  Fashion  Campus  mengalami  penurunan  jumlah pelanggan yang berhenti menggunakan layanan mereka, yang disebut dengan churn. Penurunan ini dipengaruhi oleh faktor- faktor  seperti  harga,  kualitas  produk,  pelayanan,  serta kehadiran  kompetitor  dengan  variasi  produk  yang  lebih menarik.
Untuk mempertahankan pelanggan dan mengatasi tantangan churn, Fashion  Campus perlu melakukan pengolahan data yang tepat terkait dengan perilaku pelanggan dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  berpengaruh  pada churn.  Selain  itu,  dibutuhkan  model  prediksi  menggunakan metode  RFM  dan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  untuk memperkirakan  kemungkinan  churn  pelanggan  berdasarkan data historis. Pendekatan ini akan membantu Fashion Campus mengambil  tindakan  strategis  dalam  meningkatkan  loyalitas pelanggan.

## II. BACKGROUND/LATAR BELAKANG
RFM (Recency,  Frequency,  Monetary )  Analysis  adalah sebuah  teknik  analisis  data  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  pelanggan  berdasarkan  tiga  faktor  utama, yaitu Recency,  Frequency ,  dan Monetary .  RFM Analysis bertujuan  untuk  memahami  dan  mengelompokkan  pelanggan berdasarkan seberapa sering mereka membeli produk atau jasa, seberapa  besar  jumlah  uang  yang  mereka  habis  kan,  dan seberapa  baru  transaksi  terakhir  mereka  dilakukan  [3]. Terdapat  beberapa  kelas  pelanggan  berdasarkan  nilai  RFM. Kelas-kelas tersebut mencakup:
a. Best  Customers :  Pelanggan  dengan  skor  RFM tertinggi  yang  sering  melakukan  pembelian  dan menghasilkan pendapatan yang tinggi bagi perusahaan.
b. Loyal  Customers :  Pelanggan  dengan  skor  RFM tinggi  yang  sering  melakukan  pembelian  dan  loyal terhadap produk atau layanan perusahaan.
c. Promising  Customers :  Pelanggan  dengan  skor  RFM yang menunjukkan potensi untuk menjadi pelanggan loyal di masa depan.
d. At-Risk  Customers :  Pelanggan  dengan  skor  RFM yang  menunjukkan  adanya  risiko  pelanggan  tidak setia di masa depan.
e. Lost Customers : Pelanggan yang telah lama tidak ber transaksi dengan perusahaan dan kemungkinan besar tidak akan ber transaksi lagi [5].
Naïve  Bayes  merupakan  salah  satu  metode  machine learning  yang  umum  digunakan  dalam  klasifikasi  data. Metode  ini  didasarkan  pada  perhitungan  probabilitas  dari suatu  data  yang  akan  diklasifikasikan.  Konsep  dasar  yang digunakan  oleh  Naïve  Bayes  adalah  Teorema  Bayes,  yang menyatakan  bahwa  probabilitas  suatu  kejadian  terjadi  pada waktu  yang  akan  datang,  bergantung  pada  probabilitas kejadian  tersebut  terjadi  di  masa  lalu  dan  kondisi  saat  ini. Naïve  Bayes  bekerja  dengan  menghitung  probabilitas  untuk setiap  kemungkinan  kelas,  berdasarkan  nilai-nilai  fitur  atau atribut  dari  data  yang  diberikan.  Kemudian,  kelas  dengan probabilitas  tertinggi  akan  dipilih  sebagai  hasil  klasifikasi.
Metode  ini  sering  digunakan  dalam  pengenalan  pola, klasifikasi dokumen, spam filtering, dan sebagainya [4].
Churn,  atau  sering  disebut  sebagai  tingkat  pergantian pelanggan,  merupakan  indikator  penting  dalam  manajemen bisnis  modern.  Churn  merujuk  pada  proses  ketika  pelanggan atau  konsumen  berhenti  menggunakan  produk  atau  layanan yang  ditawarkan  oleh  suatu  perusahaan.  Kondisi  ini  dapat berdampak  signifikan  pada  kesehatan  bisnis,  karena mengakibatkan  penurunan  pendapatan,  keuntungan,  dan stabilitas.
Sejumlah  faktor  telah  diidentifikasi  sebagai  penggerak churn  dalam  berbagai  industri.  Pertama,  faktor  kualitas layanan  berperan  kunci  dalam  mempengaruhi  keputusan pelanggan  untuk  tetap  berlangganan  atau  beralih  ke  pesaing. Studi  oleh  Keaveney  (1995)  menekankan  pentingnya kepuasan pelanggan dalam meminimalkan churn [6].
Selain itu, faktor harga juga memiliki peran yang signifikan. Penelitian  oleh  Reinartz  dan  Kumar  (2002)  menunjukkan bahwa  peningkatan  harga  dapat  mengakibatkan  peningkatan churn,  sementara  strategi  penetapan  harga  yang  bijak  dapat membantu mempertahankan pelanggan [7].
Selain  faktor-faktor  tersebut,  faktor  psikologis  seperti loyalitas  merek  dan  preferensi  pelanggan  juga  berpengaruh besar.  Melalui  penelitian  Chaudhuri  dan  Holbrook  (2001), ditemukan  bahwa  pelanggan  yang  memiliki  loyalitas  merek yang kuat lebih cenderung tetap berlangganan [8] .
Analisis  churn  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode. Metode  yang  umum  digunakan  termasuk  regresi  logistik, analisis  survival,  dan  algoritma  pembelajaran  mesin  seperti Naïve  Bayes  dan  Random  Forest.  Penelitian  oleh  Verbeke  et al.  (2012)  memberikan  contoh  aplikasi  metode analisis churn menggunakan  algoritma  pembelajaran  mesin  dalam  industri telekomunikasi [9] .

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Tahapan Penelitian
Tahapan  metodologi  penelitian  akan  diuraikan  secara umum sebagai berikut:
1. Identifikasi  Masalah:  Melakukan  pengumpulan  data, peneliti berhasil mengidentifikasi masalah yang ada di Fashion Campus.
2. Rumusan  Masalah:  Menentukan  identifikasi  masalah akan membantu mendapatkan informasi yang diperlukan dalam perumusan masalah.
3. Metode  Pengumpulan  Data:  Tahapan  yang  digunakan dalam  mengumpulkan  data  atau  informasi  yang diperlukan dalam penelitian, yaitu.
a. Metode  Observasi:  Mengamati  dan  mencari informasi  pada  dataset  yang  telah  disediakan oleh Yayasan Bakti Achmad Zaky.
b. Studi  Pustaka:  Pengumpulan  data  dengan  cara mengumpulkan informasi dari berbagai dokumen  yang  terkait  dengan  topik  penelitian seperti jurnal, buku, dan sebagainya.
4. Metode  Pendekatan:  Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  metode  pendekatan  Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
5. Penerapan: Tahap ini melibatkan proses penelitian dan pelaksanaan  dari  tahap-tahap  persiapan  yang  telah dilakukan  sebelumnya,  seperti  yang  telah  dijelaskan sebelumnya, yaitu sebagai berikut:
a. Business Understanding
b. Data Understanding
c. Data Preparation
d. Modeling
e. Evaluation
f. Deployment
B. Metode Analisis
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  dua  metode  analisis, yaitu RFM Analysis dan Naïve Bayes, untuk menganalisis perilaku  pelanggan  dan  memprediksi  churn.  RFM Analysis digunakan untuk segmentasi pelanggan berdasarkan  tiga  faktor,  yaitu  recency  (waktu  terakhir pelanggan  melakukan  transaksi),  frequency  (frekuensi transaksi), dan monetary (jumlah uang yang dibelanjakan). Sementara itu, Naïve Bayes digunakan untuk memprediksi pelanggan  yang  kemungkinan  akan  mengalami  churn dalam  periode  6  bulan,  berdasarkan  selisih  antara  tanggal terakhir dalam dataset dan tanggal pembelian terakhir.
Pemilihan periode waktu 6 bulan dalam analisis churn didasarkan  pada  kebiasaan  industri  yang  umum,  karena periode tersebut dapat memberikan gambaran yang cukup baik tentang perilaku pelanggan dalam jangka waktu yang lebih panjang [10]. Dalam waktu 6 bulan, pelanggan yang tidak  melakukan  transaksi  kemungkinan  besar  sudah kehilangan minat terhadap produk atau layanan perusahaan. Oleh karena itu, periode waktu tersebut dapat membantu  dalam  memprediksi  apakah  pelanggan  akan mengalami churn atau tidak.
Dalam  pembangunan  model  prediksi  menggunakan algoritma Naïve Bayes, RFM Analysis digunakan sebagai salah  satu  fitur.  Penggunaan  RFM  Analysis  sebagai  fitur memungkinkan  variabel  prediktor  dalam  model  Naïve Bayes  untuk  memprediksi  apakah  pelanggan  akan mengalami churn atau tidak.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berikut  adalah  pengolahan  data  menggunakan  bahasa pemrograman Python yang mengikuti alur pada CRISP-DM. A. Business Understanding
Fashion  Campus  sedang  mengembangkan  bisnis penjualan pakaian bekas yang masih layak pakai. Meskipun jumlah  pengguna  semakin  meningkat,  sebagian  besar  di antaranya  tidak  organic,  yang  diperoleh  hanya  untuk memenuhi  target  jumlah  pengguna.  Sebagai  hasilnya, banyak  pengguna  tidak  kembali  ke  platform  untuk melakukan transaksi atau pembelian. Oleh karena itu, perlu dicari  cara  untuk  meningkatkan  kualitas  pengguna  dan mendorong pertumbuhan organik bisnis Fashion Campus. B. Data Understanding
Dalam  tahap  ini  akan  dilakukan  pemahaman  mengenai karakteristik  data,  termasuk  jenis  datanya,  kualitasnya,
ukuran,  dan  distribusi  nilainya.  Berikut  merupakan  data understanding dari masing-masing dataset.

## Gambar 1. Data Understanding
Gambar  di  atas  menjelaskan  membaca  file  dengan library  pandas,  pada  file  “customer.csv”  dibaca  dan disimpan  ke  dalam  data  frame  df_customer.  Kemudian, file  “product.csv”  dibaca  dan  disimpan  ke  dalam  data frame  df_product.  Pada  pembacaan  file  “product.csv”, parameter  “on_bad_lines”  diatur  sebagai  “skip”,  yang artinya  jika  terdapat  baris  yang  tidak  valid,  maka  baris tersebut akan dilanjutkan. Terakhir, file  “transactions.csv” dibaca dan disimpan ke dalam data frame df_trans. 1. Data Customer: Kumpulan informasi tentang pelanggan  Fashion  Campus  yang  telah  mendaftar, dengan jumlah baris sebanyak 100.000 dan terdiri dari 15 kolom, berikut merupakan dataset customer.
2. Data  Produk:  Kumpulan  informasi  tentang  produk yang ditawarkan oleh Fashion Campus, dengan jumlah baris  sebanyak  44.424  dan  terdiri  dari  10  kolom, berikut merupakan dataset produk.
3. Data Transaksi: Kumpulan informasi tentang transaksi yang  berhasil  dan  transaksi  yang  gagal  pada  Fashion Campus,  dengan  jumlah  baris  sebanyak  856.584  dan terdiri  dari  14  kolom,  berikut  merupakan  dataset transaksi
Kolom yang memiliki nilai kosong atau missing value serta  kolom  yang  tipe  datanya  tidak  sesuai  akan  diatasi pada tahap data preparation.
C. Data Preparation
Data  Preparation  melibatkan  serangkaian  langkah  atau tahapan  yang  dilakukan  oleh  seorang  peneliti  untuk mengubah  data  mentah  menjadi  data  yang  berkualitas. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam proses ini meliputi beberapa langkah sebagai berikut; a. Membuat RFM
RFM  adalah  sebuah  metode  analisis  yang  digunakan untuk  mengategorikan  dan  mengelompokkan  pelanggan berdasarkan tiga faktor utama: Recency, Frequency, dan Monetary.  Konsep  RFM  digunakan  untuk  membantu bisnis  dalam  segmentasi  pelanggan,  penentuan  strategi pemasaran, dan pengambilan keputusan bisnis lainnya.
1. Recency

## Gambar 2. Recency
Penghitungan recency , yaitu menghitung jumlah hari terakhir  kali  pelanggan  melakukan  pembelian  dari
hari terakhir transaksi di dataset. Pertama-tama, code mengelompokkan  dataset  berdasarkan  customer_id dan mengambil tanggal transaksi terbaru untuk setiap customer. Kemudian, code menghitung selisih antara tanggal  transaksi  terbaru  dan  tanggal  transaksi terakhir  untuk  setiap  customer,  dan  mengonversinya menjadi jumlah hari.
2. Frequency

## Gambar 3. Frequency
DataFrame  “frequency”  berisi  informasi  tentang berapa  kali  setiap  pelanggan  melakukan  transaksi pada periode tertentu. Dengan demikian, dapat dilihat frekuensi  atau  jumlah  transaksi  yang  dilakukan  oleh setiap  pelanggan  berdasarkan  “customer_id”.  Data tersebut  menunjukkan  contoh  dari  DataFrame “frequency”  yang  terdiri  dari  kolom  “customer_id” dan  “frequency”.  Misalnya,  pelanggan  dengan “customer_id”  3  memiliki  frekuensi  transaksi sebanyak 52 dan pelanggan dengan  “customer_id” 7 hanya memiliki satu transaksi.
3. Monetary
Gambar 4. Monetary
Dilakukan agregasi dengan menjumlahkan total_amount  (jumlah  uang  yang  dibayarkan  oleh pelanggan)  pada  setiap  customer_id  menggunakan fungsi  sum().  Hasil  akhirnya  ditampung  dalam dataframe baru dengan nama monetary. Data tersebut menunjukkan contoh dari DataFrame monetary yang terdiri  dari  kolom  “customer_id”  dan  “monetary”. Misalnya,  pelanggan  dengan  “customer_id”  3 memiliki total_amount sebesar 23.122.776. 4. RFM Score

## Gambar 5. Normalisasi RFM dan RFM Score
Dilakukan peringkat atau ranking terhadap pelanggan berdasarkan  nilai  recency,  frequency,  dan  monetary. Peringkat  ini  dinormalisasi  menjadi  skala  0-100 untuk  menghindari  bias  antara  variabel.  Selanjutnya, dihitung  RFM  Score  dengan  bobot  yang  telah ditentukan  untuk  masing-masing  variabel.  RFM Score adalah indikator komposit yang mencerminkan nilai  keseluruhan  dari  recency,  frequency,  dan monetary.
5. Segmentasi Customer

## Gambar 6. Segmentasi Customer
Segmen  pelanggan  ditentukan  berdasarkan  rentang nilai RFM Score yang telah ditentukan, seperti “Best Customers”, “Loyal Customers”, “Promising Customers”,  “At-Risk  Customers”,  dan  “Lost Customers”.
b. Status Churn Customer

## Gambar 7. Status Customer Churn
Dari  total  52.625  pelanggan  yang  aktif  melakukan transaksi,  terdapat  dua  kategori  utama,  yaitu  Churn  dan Not  Churn.  Dalam  kategori  Churn,  terdapat  sebanyak 73,1%  atau  38.495  pelanggan.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  sebagian  besar  pelanggan  Fashion  Campus mengalami Churn, yaitu ketika mereka  tidak melakukan transaksi  dalam  periode  waktu  6  bulan  terakhir. Sedangkan dalam kategori Not Churn, terdapat sebanyak 26,9%  atau  14.133  pelanggan  yang  tetap  aktif bertransaksi.
c. Exploratory Data Analysis (EDA)
Hasil  visualisasi  menunjukkan  lima  segmen  pelanggan menarik  pada  Fashion  Campus:  “At-Risk  Customers” (2.322  pelanggan  yang  tidak  mengalami  Churn  dan 13.269  pelanggan  yang  mengalami  Churn),  “Best Customers”  (3.193  pelanggan  tetap  aktif  dan  938 pelanggan  yang  mengalami  Churn),  “Lost  Customers” (2.151  pelanggan  yang  tidak  mengalami  Churn  dan 14.333  pelanggan  yang  mengalami  Churn),  “Loyal Customers”  (3.164  pelanggan  tetap  aktif  dan  2.389 pelanggan  yang  mengalami  Churn),  dan  “Promising Customers”  (3.303  pelanggan  yang  tidak  mengalami Churn  dan  7.563  pelanggan  yang  mengalami  Churn). Visualisasi  tersebut  memberikan  informasi  tentang perilaku  dan  kategori  pelanggan  dalam  hal  Churn, dengan  segmen  “At-Risk  Customers”  dan  “Lost Customers”  menunjukkan  risiko  tinggi  terhadap  Churn, sementara  segmen  “Best  Customers”  dan  “Loyal Customers”  memiliki  pelanggan  yang  tetap  aktif  dan setia.  Segmen  “Promising  Customers”  menunjukkan potensi  pertumbuhan  yang  baik,  tetapi  membutuhkan perhatian untuk meminimalkan
Churn dan mempertahankan pertumbuhan positif.

## Gambar 8. Jumlah Segmentasi Customer

## Gambar 9. Customer Segemnetasi Berdasarkan Total Ongkir
Berdasarkan grafik di atas, dapat dilihat bahwa shipment fee yang paling banyak digunakan oleh setiap segmentasi pelanggan  adalah  dengan  harga  10.000,  kecuali  pada segmentasi  Best  Customers  dan  Loyal  Customers, dimana  harga  yang  paling  banyak  digunakan  adalah  0. Hal ini menunjukkan bahwa setiap segmentasi pelanggan memiliki  preferensi  harga  shipment  fee  yang  berbeda- beda.  Selain  itu,  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  pengguna shipment  fee  dengan  harga  yang  lebih  tinggi  seperti 25.000  dan  50.000  relatif  sedikit  dibandingkan  dengan harga yang lebih rendah.
d. Feature Selection

## Gambar 10. Hasil Korelasi
Berdasarkan  hasil  korelasi  di  bawah,  terdapat  beberapa fitur  yang  dapat  digunakan  sebagai  prediktor,  yaitu recent_days, freq_diff, frequency, monetary, purchase_year, ongkir, Customer_segment, RFM_Score, monthly_spend, dan mean_pembelian. Hal ini
dikarenakan  fitur-fitur  tersebut  memiliki  korelasi  yang tinggi dengan variabel Churn, dengan nilai korelasi yang dimulai  dari  0.32.  Oleh  karena  itu,  fitur-fitur  ini  sangat penting  untuk  dipertimbangkan  dalam  membangun model untuk memprediksi Churn Selection. e. Imbalance
Imbalance  adalah  kondisi  di  mana  jumlah  data  pada setiap  kelas  atau  label  tidak  seimbang  atau  tidak proporsional  [11].  Hal  ini  dapat  menyebabkan  masalah dalam  proses  training  model  karena  model  cenderung lebih  condong  untuk  memprediksi  label  dengan  jumlah data  yang  lebih  banyak.  Atribut  Churn  terlihat  tidak seimbang  atau  imbalance,  karena  jumlah  data  dengan Churn  =  1  (38492)  jauh  lebih  banyak  daripada  jumlah data  dengan  Not  Churn  =  0  (14133).  Hal  ini  dapat menyebabkan masalah ketika melakukan pemodelan atau analisis  data,  karena  model  atau  algoritma  yang digunakan  cenderung  cenderung  memiliki  bias  terhadap kelas mayoritas (dalam hal ini, Churn=1).
Gambar 11. Handling Imbalance Data
SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique) digunakan untuk menangani masalah ketidakseimbangan kelas  (imbalanced  class)  pada  data,  di  mana  kelas minoritas  memiliki  jumlah  yang  jauh  lebih  sedikit daripada kelas mayoritas. Pada code tersebut, variabel X dan  y  digunakan  untuk  menyimpan  feature  dan  target pada  dataset  yang  ingin  diaplikasikan  SMOTE. Kemudian,  SMOTE().fit_resample(X,  y)  digunakan untuk  melakukan  proses  oversampling  pada  dataset,  di mana  kelas  minoritas  akan  disintesis  kembali  untuk membuat  sampel  baru  hingga  jumlah  sampel  dari  kedua kelas menjadi seimbang.
D. Modeling a. Splitting data
Splitting  data  adalah  proses  untuk  membagi  dataset menjadi 3 bagian yaitu train set, validation set, dan test set [12]. Data training memiliki 49269 data, sedangkan data  test  memiliki  15397  data  dan  data  validation memiliki  12318  data.  Selain  itu,  data  predictor  atau variabel independen (X) memiliki 10 fitur atau kolom, sementara data target atau variabel dependen (y) hanya memiliki  satu  kolom.  Pembagian  data  menjadi  tiga subset  tersebut  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa model  yang  dibuat  tidak  hanya  mampu  memprediksi dengan  baik  pada  data  training,  tetapi  juga  pada  data yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya,  yaitu  data  test dan validation.
b. Model Naïve Bayes
Dalam tahap ini, algoritma yang digunakan adalah Naïve Bayes. Model Naïve Bayes akan mempelajari kemungkinan  masing-masing  fitur  pada  data  dan
kemudian  melakukan  prediksi  terhadap  hasil  kelas berdasarkan fitur-fitur tersebut.

## Gambar 12. Training Model Naïve Bayes
Membuat  model  Naive  Bayes  dan  melakukan  training model  menggunakan  data  training  yang  telah  diproses sebelumnya.  GaussianNB()  merupakan  fungsi  yang digunakan  untuk  membuat  model  Naive  Bayes  dengan Gaussian  Distribution,  yaitu  distribusi  probabilitas dimana data berada di sekitar nilai rata-rata (mean). E. Evaluation
Evaluation  atau  evaluasi  adalah  proses  untuk mengukur  sejauh  mana  model  yang  telah  dibuat  dapat bekerja dengan baik dalam memprediksi atau mengklasifikasikan  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya  [13].  Evaluasi  dapat  dilakukan  dengan berbagai metode, seperti confusion matrix, accuracy score, precision, recall, dan F1 score.

## Gambar 13. Confusion Matrix

## Gambar 14. Classification Report
Pada  hasil  classification  report  di  atas,  terdapat  dua kelas  yang  dievaluasi  yaitu  kelas  0  dan  kelas  1.  Precision untuk  kelas  0  adalah  0.77,  menunjukkan  bahwa  77% prediksi  positif  untuk  kelas  0  adalah  benar.  Recall  untuk kelas  0  adalah  0.88,  menandakan  bahwa  model  dapat mengidentifikasi  88%  dari semua  nilai  positif  untuk  kelas 0.  F1-score  untuk  kelas  0  adalah  0.82,  yang  merupakan rata-rata  harmonik  antara  precision  dan  recall.  Jumlah sampel pada kelas 0 adalah 7692, sedangkan pada kelas 1 adalah  7705.  Accuracy  pada  data  test  adalah  0.81, menunjukkan  bahwa  model  dapat  memprediksi  dengan tepat 81% dari semua data.
F. Deployment
Tahap  deployment  model  melibatkan  pengujian  dan validasi  kembali  model  yang  telah  dilatih  dan  diuji  untuk memastikan  performanya  tetap  konsisten  dan  dapat diandalkan di lingkungan produksi.

## Gambar 15. Prediksi model pickle

## Gambar 16. Hasil classification report dari model pickle
Classification  report  di  atas  memberikan  informasi tentang  performa  model  pickle  dalam  melakukan klasifikasi pada dua kelas yang ada, yaitu kelas 0 dan kelas 1. Dalam model pickle, model memiliki precision sebesar 0.77  untuk  kelas  0  dan  0.87  untuk  kelas  1,  serta  recall sebesar  0.89  untuk  kelas  0  dan  0.73  untuk  kelas  1.  F1- score  untuk  kelas  0  adalah  0.83  dan  untuk  kelas  1  adalah 0.80. Akurasi model mencapai 0.81, yang merupakan rata- rata  dari  keakuratan  prediksi  pada  kedua  kelas.  Dalam keseluruhan,  model  memiliki  performa  yang  baik  dalam mengklasifikasikan  data  dengan  rata-rata  f1-score  sebesar 0.81

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, ditemukan beberapa  temuan  penting  terkait  dengan  churn.  Pertama, terdapat  5  segmen  pelanggan  yang  dapat  dikelompokkan berdasarkan  recency,  frequency,  dan  monetary.  Terdapat segmen  “At-Risk  Customers”  (15.591  pelanggan),  “Best Customers”  (4.131  pelanggan),  “Lost  Customers”  (16.484 pelanggan),  “Loyal  Customers”  (5.553  pelanggan),  dan “Promising  Customers”  (10.866  pelanggan).  Kedua,  faktor- faktor  seperti  recent_days,  freq_diff,  frequency,  monetary, purchase_year,  ongkir,  Customer_segment,  RFM_Score, monthly_spend,  dan  mean_pembelian  memiliki  pengaruh terhadap churn pelanggan. Faktor-faktor ini dapat memengaruhi  keputusan  pelanggan  untuk  churn.  Terakhir, model  pickle  dapat  digunakan  secara  efektif  untuk memprediksi  churn  pelanggan  di  masa  depan  dengan  tingkat akurasi,  recall,  dan  f1-score  sekitar  0.81  atau  81%. Penggunaan  model  pickle  membantu  menghemat  waktu  dan biaya dalam pelatihan ulang model.
REFERENSI [1] G.  P.  Hafidz  and  R.  U.  Muslimah,  “Pengaruh  Kualitas Layanan,  Citra  Merek,  Kepercayaan  Pelanggan  Dan Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Loyalitas  Pelanggan Produk Herbalife,” vol. 1, 2023. [2] L.  I.  Muhammad,  S.  Agus,  and  G.  Windu,  “Prediksi Tingkat Pelanggan Churnpada Perusahaan Telekomunikasi Dengan Algoritma Adaboost”. [3] Firmansyah  and  Y.  Agus,  “Prediksi  Customer  Churn Pada  Bisnis  Retail  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes,”  Riset  dan  E-Jurnal  Manajemen  Informatika
Komputer, vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.33395/remik.v4i1.11196. [4] P. Singal and D. R. S. Chhillar, “International Journal of Computer Science and Mobile Computing A Review on GPS  and  its  Applications  in  Computer  Science,”  2014.
[Online]. Available: www.ijcsmc.com
[5] K.  Tsiptsis  Antonios  Chorianopoulos  WILEY,  “Data Mining  Techniques  in  CRM:  Inside  Customer Segmentation,” 2018.
[6] S.  M.  Keaveney,  “Customer  Switching  Behavior  in Service Industries: An Exploratory Study,” J Mark, vol. 59, no. 2, pp. 71–82, Apr. 1995, doi: 10.1177/002224299505900206.
[7] W.  Reinartz  and  V.  Kumar,  “The  Mismanagement  of Customer  Loyalty,”  Harv  Bus  Rev,  vol.  80,  pp.  86–94, 125, Aug. 2002.
[8] A.  Chaudhuri  and  M.  Holbrook,  “The  Chain  of  Effects From  Brand  Trust  and  Brand  Affect  to  Brand Performance: The Role of Brand Loyalty,” J Mark, vol. 65, pp.
81–93, Apr. 2001, doi:
10.1509/jmkg.65.2.81.18255.
[9] W.  Verbeke,  K.  Dejaeger,  D.  Martens,  J.  Hur,  and  B. Baesens,  “New  insights  into  churn  prediction  in  the telecommunication  sector:  A  profit  driven  data  mining approach,” Eur J Oper Res, vol. 218, no. 1, pp. 211–229, Apr. 2012, doi: 10.1016/j.ejor.2011.09.031.
[10] N. Lu, H. Lin, J. Lu, and G. Zhang, “A customer churn prediction  model  in  telecom  industry  using  boosting,” IEEE  Trans  Industr  Inform,  vol.  10,  no.  2,  pp.  1659– 1665, 2014, doi: 10.1109/TII.2012.2224355.
[11] F.  D.  Astuti  and  F.  N.  Lenti,  “Implementasi  SMOTE Untuk  Mengatasi  Imbalance  Class  Pada  Klasifikasi  Car Evolution  Menggunakan  K-NN,”  Jurnal  JUPITER,  vol. 13, no. 1, pp. 89–98, 2021.
[12] J. Wira and G. Putra, “Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning Edisi 1.4 (17 Agustus 2020),” 2020.
[13] M.  A.  Wiratama  and  W.  M.  Pradnya,  “Optimasi Algoritma  Data  Mining  Menggunakan  Backward Elimination untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes,” Jurnal Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika  (JANAPATI), vol. 11, no. 1, p. 1, Apr. 2022, doi:
10.23887/janapati.v11i1.45282.