Inovbiz: Jurnal Inovasi Bisnis 8 (2020) 128-133

## Inovbiz
Website: www.ejournal.polbeng.ac.id/index.php/IBP Email: inovbiz@polbeng.ac.id
Strategi Manajemen Pelanggan Internet Rumah Pascabayar Berdasarkan Faktor yang Berpengaruh
Terhadap Churn Pelanggan
Didik Prianto 1, *, Idqan Fahmi 2 , Bagus Sartono 3
1,2 Sekolah Bisnis IPB, IPB University, Bogor, 16151
3 Departemen Statistika, IPB University, Bogor, 16680

## 1. Pendahuluan
Internet  saat  ini  sudah  menjadi  kebutuhan bagi setiap orang. Semakin hari permintaan akan koneksi internet semakin meningkat. Berdasarkan  data  Asosiasi  Penyelenggara  Jasa Internet  Indonesia  (APJII),  penetrasi  pengguna internet  di  Indonesia  mencapai  54,68%  pada tahun  2017  (APJII,  2017).  Sebuah  perusahaan telekomunikasi  yang  masuk  dalam  3  besar perusahaan  telekomunikasi  di  Indonesia  melihat potensi  ini  dan  berusaha  masuk  industri  ini melalui anak perusahaannya dengan mengembangkan produk internet rumahan pasca bayar dengan teknologi fiber to the home (FTTH). Fiber  to  the  home (FTTH)  adalah  sistem penyedia  akses  jaringan  fiber  optik  dimana  titik konversi  optik  berada  di  rumah  pelanggan. Perkembangan  teknologi  serat  optik  yang semakin  baik  membuat  teknologi  ini  menjadi solusi  untuk  kebutuhan  internet  yang  semakin besar,  dengan  teknologi  ini  masyarakat  bisa menikmati  akses  internet  berkecepatan  tinggi dengan  layanan  yang  biasa  disebut triple  play yaitu  layanan  akses  internet,  layanan  IPTV ( Internet  Protocol  Television )  dan  layanan telepon  dalam  satu  infrastruktur  perangkat  pada unit pelanggan.
Industri  internet  rumahan  sendiri  saat  ini sudah  banyak  pemain  yang  hadir  lebih  dahulu. Pada tahun 2015 saja jumlah penyelenggara jasa internet ( Internet Service Provider ) yang terdaftar sebagai  anggota  APJII  mencapai  300  lebih.  Ini menunjukkan ketatnya persaingan industri internet rumahan. Pemerintah juga terus mendorong  agar  tingkat  konektivitas  meningkat karena  setiap  peningkatan  infrastruktur  internet sebesar  10%  akan  menambah  pertumbuhan ekonomi  sebesar  1,38%  dan  berkorelasi  ter- hadap  peningkatan  1,5%  produktivitas  tenaga kerja  dalam  lima  tahun.  Selain  itu  peningkatan penetrasi  internet  rumah  tangga  sebesar  1% dapat  mengurangi  petumbuhan  pengangguran di Indonesia sebesar 8,6% (Bappenas, 2014).
Layanan  internet  rumahan  pascabayar  yang ditawarkan  oleh  perusahaan  tersebut  adalah layanan  internet  dengan  beberapa  tingkat kecepatan  dan  memberikan  paket  penjualan yang menarik berupa layanan produk dari Google Indonesia  yaitu  Chromecast  dan  Chromebook serta  layanan  dari  perusahaan  induknya  yaitu telepon  tetap.  Selain  itu  perusahaan  juga memberikan  program  promosi  gratis  biaya pemasangan  untuk  pelanggan  baru  dan  gratis biaya  penyewaan  perangkat Optical  Network Terminal (ONT). Persaingan yang ketat membuat perusahaan menghadapi masalah churn

## ARTICLE INFO
Received: 4 September 2020 Received in revised: 29 Oktober 2020 Accepted: 3 November 2020 Published: 8 Desember 2020 Open Access In  the  era  of  connectivity,  the  internet  industry  has  significantly  increased  year  by year.  The  annual  compound  growth  rate  (CAGR)  of  Indonesian  internet  users  is about  21.8%  (2007-2017).  The  penetration  rate  of  Indonesian  internet  users  is about 54.7%, making this industry will be growing up. However, the competition of the internet industry is very high and the company facing the churn of the customer problem. This study aims to analyze the factors that affected customers churn. The result  of  logistic  regression  shows  that  the  experience  of  service  blocking, ownership  of  the  residence,  changing  internet  speed,  city  of  residence,  monthly internet  fee,  registration  method,  booth  payment  method,  socioeconomic  class  of residence,  age  of  the  customer,  telephony  service,  and  gender  of  customer  has significantly  affected  to customer churn.  The findings  should  be  considered  by  the company to develop a customer management strategy. To acquire new customer, the  company  need  to  consider  male,  age  above  35  y.o,  medium-high  SEC  of residence  and  self-owned  residence  as  a  target  market.  To  prevent  customer churn,  company  need  to  revamp  customer  experience  on  service  blocking  and offering upgrade or downgrade internet speed according to customer needs.
Keywords: internet,  churn  analysis,  logistic  regression,  customer  management strategy.
pelanggan  yang  tinggi. Customer  churn adalah istilah  untuk  pelanggan  yang  sudah  tidak  lagi menggunakan jasa atau layanan dari perusahaan. Kehilangan pelanggan dapat menyebabkan kerugian yang besar bagi perusahaan.  Kehilangan  pelanggan  tidak  hanya kehilangan  pendapatan  dari biaya  berlangganan, tetapi  juga  biaya  untuk  mengambil  kembali perangkat  yang  sudah  terpasang  di  rumah pelanggan  ketika  dilakukan  proses dismantle perangkat terpasang. Faktor penyebab
pelanggan
churn sebenarnya  cukup  beragam,  Madden  (1999) mengungkapkan  alasan  pelanggan churn di  ISP Australia  adalah  harga  dan  layanan  internet. Suhartono  (2013)  mengungkapkan  pelanggan VIP dan tagihan mempengaruhi pelanggan churn pada  layanan  telepon mobile pascabayar.  Lunn (2018)  yang  meneliti  pelanggan churn di perusahaan telekomunikasi di Irlandia
menyatakan  bahwa  pelanggan  yang  sudah  lama berlangganan  kecil  kemungkinan  untuk churn . Sementara  Ahn  (2006)  menyatakan  bahwa pelanggan  dengan  penggunaan  yang  tinggi  dan kualitas layanan mempengaruhi pelanggan churn di  perusahaan  telekomunikasi  di  Korea.  Jamal (2006)  melihat  hubungan  yang  signifikan  antara pengalaman  menghubungi customer  service , upaya  mengatasi  gangguan  dan  harga  dengan pelanggan churn di  perusahaan  televisi  satelit  di Amerika  Selatan.  Wong  (2011)  yang  meneliti churn di  perusahaan  telekomunikasi  di  Kanada menyatakan  bahwa  pelanggan  usia  muda  dan lokasi  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  churn pelanggan.
Dass et al, 2011 sudah mengidentifikasi faktor yang  berbengaruh  terhadap churn di  industri telekomunikasi  dari  berbagai  literatur  sejumlah 140 faktor dan mengelompokkannya kedalam 16 group  yaitu:  kompetisi, customer  lifetime  value , loyalitas  pelanggan,  pembayaran  pelanggan, customer retention , kepuasan pelanggan, customer  churn ,  demografik,  emosi, perceived value ,  produk  atau  layanan,  kualitas  layanan, penggunaan  layanan, switching  barrier ,  orientasi teknologi dan faktor lainnya.
Secara  umum  pada  penelitian  sebelumnya variabel  yang  digunakan  untuk  melihat  faktor yang mempengaruhi churn adalah faktor demografik  dan  faktor  perilaku.  Dalam  penelitian ini faktor demografik terdiri atas faktor pelanggan, faktor hunian dan faktor produk. Sementara untuk faktor perilaku adalah faktor perilaku pembayaran dan  perubahan  produk.  Di  Indonesia  sendiri masih  jarang  penelitian  mengenai  pelanggan churn terutama  untuk  industri  internet  rumahan pascabayar,  sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  menganalisis  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  pelanggan churn pada  industri internet rumahan
pascabayar untuk mengembangkan strategi manajemen pelanggan.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder sebanyak  17.987  pelanggan  yang  berada  di wilayah  Jakarta  per  tanggal  31  Desember  2018. Variabel yang digunakan adalah variabel demografik  meliputi  (1)  profil  pelanggan  yaitu
usia  dan  jenis  kelamin,  (2)  profil  hunian  yaitu status  kepemilikan  hunian,  status  kelas  hunian, lokasi  kota  dan  tingkat  persaingan,  (3)  profil produk  yaitu  kecepatan  internet,  status  bundling dengan  produk  Google,  Status  layanan  telepon dan  biaya  bulanan  internet,  dan  (4)  variabel perilaku  pelanggan  yaitu  metode  registrasi, metode pembayaran, pernah mengalami pemutusan  layanan  sementara  dalam  3  bulan terakhir, pernah melakukan perubahan kecepatan  internet  ( upgrade/downgrade ).  Detail variabel terdapat pada tabel 1.
Tabel  1.  Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian
Y Status Berlangganan X1 Jenis Kelamin X2 Usia Pelanggan
X3 Kecepatan Internet X4 Bundling Google Product
X5 Layanan Telepon
X6 Biaya Bulanan Internet
X7 Status Kepemilikan Hunian X8 Status Kelas Hunian X9 Tingkat Persaingan X10 Lokasi Kota
X11 Metode Registrasi X12 Metode Pembayaran ATM/Transfer/ Virtual Account X13 Metode Pembayaran Kartu Kredit X14 Metode Pembayaran Gerai X15 Metode Pembayaran Internet Banking X16 Pernah Mengalami Pemutusan Layanan Sementara ( block ) dalam 3 bulan terakhir
X17 Perubahan Kecepatan Internet
Analisis  deskriptif  dilakukan  untuk  melihat profil  pelanggan  dan  melihat  hubungan  variabel terhadap  pelanggan churn .  Analisis  deskriptif dilakukan dengan menggunakan tabel kontingensi  antara  variabel  yang  digunakan  (X) terhadap status pelanggan (Y). Sementara untuk melihat pengarung masing-masing variabel secara  bersama-sama  dilakukan  analisis  regresi logistik dengan peubah pejelas (X1-X17) terhadap  peubah  respon  (Y)  sehingga  diperoleh tingkat  pengaruh  dari  masing-masing  variabel penjelas. Untuk mengembangkan strategi manajemen  pelanggan  yang  lebih  baik,  maka dilakukan wawancara terhadap beberapa stakeholder dan dilakukan important and performance  analysis (IPA).  Analisis  IPA  adalah sebuah  metode  untuk  untuk  menganalisis persespsi tingkat kepentingan ( importance ) atribut produk, jasa atau strategi terhadap tingkat kinerja  ( performance )  ke  dalam  dua  dimensi sehingga plot hasil analisis ini akan membentuk 4 kuadran  dimana  masing  masing  kuadran  akan memberikan  konsekuansi  terhadap  perbaikan produk,  jasa  atau  strategi.  Selain  itu  dengan analisis IPA akan diperoleh analisis kesenjangan ( gap )  sehingga  manajemen  bisa  melakukan prioritas  dalam  melakukan  perbaikan  produk, jasa  atau  strategi  sehingga  kerangka  pemikiran dalam penelitian ini bisa dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian
Penelitian ini membatasi masalah pada churn di  industri  internet  rumahan  pascabayar  di wilayah  Jakarta  dengan  faktor  yang  dianalisa adalah  demografik  dan  perilaku  pelanggan  dan kaitannya  terhadap  strategi  yang  dijalankan perusahaan  untuk  mengatasi  churn  dengan mempertimbangkan  faktor  yang  berpengaruh tersebut.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Profil Pelanggan Churn
Berdasarkan  status  berlangganan  terdapat sebanyak  39%  pelanggan  berstatus churn dan 61% masih aktif. Sebagian besar pelanggan yang churn memiliki  usia  berlangganan  di  bawah  3 bulan  dan  seiring  berjalannya  waktu  resiko tingkat churn mulai  berkurang.  Pelanggan  yang churn sebagian  besar  berasal  dari  pelanggan dengan  usia  dibawah  35  tahun  (54.1%), huniannya  menyewa  (38.7%),  status  kelas huniannya medium (83.7%) dan tingkat persaingan produk internet tinggi (58.1% memiliki 3  atau  lebih provider internet  di  tempat tinggalnya).  Produk  yang  berkontribusi  besar terhadap  tingkat churn adalah  produk  dengan kecepatan  5  Mbps  (44.3%)  dan  15  Mbps (51.4%).  Wilayah  yang  paling  banyak  pelanggan churn adalah  Jakarta  Selatan  (32.5%)  dan Jakarta  Barat  (25.7%).  Metode  registrasi  melalui direct sales menjadi yang penyumbang terbanyak pelanggan churn (99.6%)  artinya sales  person masih  kurang  memahami  kebutuhan  pelanggan sehingga  tingkat churn -nya  tinggi.  Hal  ini berbanding  terbalik  dengan  metode  registrasi secara online melalui website tingkat churn -nya lebih  kecil.  Ini  memperlihatkan  bahwa pelanggan yang  mencari  produk  yang  sesuai  kebutuhannya lebih  kecil  resiko  untuk churn sebagaimana terlihat pada pelanggan yang pernah mengajukan upgrade atau downgrade kecepatan  internetnya hanya  sebanyak  6.8%  yang churn dibanding
yang  tidak  pernah  mengajukannya  sebanyak 93.2%  statusnya churn .  Sementara  metode pembayaran  yang  menyebabkan  pelanggan cenderung churn adalah pelanggan yang membayar  melalui  gerai.  Sementara  pelanggan yang  pernah  mengalami  pemutusan  layanan sementara  ( block  service )  sebanyak  67.6% akhirnya churn .

## Faktor yang Mempengaruhi Churn
Hasil  analis  regresi  logistik  diperoleh  nilai signifikansi  untuk  model  berdasarkan  uji  Hosmer and  Lemeshow  test  sebesar  0.217  yang  artinya model  bisa  menggambarkan  data  dengan  baik sebagaimana  table  2.  Sementara  untuk  melihat akurasi  model  dilakukan  klasifikasi  ketepatan model  dan diperoleh bahwa  model  bisa memberikan akurasi sebesar 83.2%.
Tabel 2. Hasil uji kelayakan model Step Hosmer and Lemeshow Test Chi-square df Sig. 15 10.74 8 0.217
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  logistik dengan  menggunakan  metode forwards dalam menentukan variabel yang berpengaruh, diperoleh  faktor-faktor  yang  signifikan  terhadap churn diantaranya  adalah  pernah  mengalami pemutusan  layanan  sementara  ( block  service ), jenis  kelamin,  usia  pelanggan,  layanan  telepon, perubahan kecepatan internet, status kepemilikan  hunian,  status  kelas  hunian,  lokasi kota,  biaya  bulanan  internet,  metode  registrasi,
bundling
produk Google, dan metode pembayaran.  Sementara  faktor  yang  tidak berpengaruh  secara  signifikan  adalah  kecepatan internet  dan  tingkat  persaingan.  Tabel  3 menunjukkan  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap churn .
Tabel 2. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap churn
Variabel dalam persamaan Variabel Kategori B Wald Sig. Exp(B) X16 Tidak Pernah di- block -2.737 1739.366 0.000 0.065 X1 Laki-laki -0.259 16.855 0.000 0.772 X2 -0.009 9.606 0.002 0.991 X5 Ya 0.524 6.445 0.011 1.688 X17 519.995 0.000 Tidak Pernah Upgrade/Downgrade 2.675 519.757 0.000 14.510 Downgrade Kecepatan Internet 1.847 9.290 0.002 6.338 X7 663.798 0.000 Milik Sendiri -2.581 623.250 0.000 0.076 Menyewa -1.520 218.497 0.000 0.219 X8 13.275 0.001 Low 0.223 2.059 0.151 1.250 Medium 0.398 10.639 0.001 1.489 X10 145.708 0.000 Jakarta Selatan 0.821 84.825 0.000 2.272 Jakarta Pusat 0.139 1.585 0.208 1.150 Jakarta Barat -0.147 2.920 0.087 0.863 Jakarta Timur 0.538 18.483 0.000 1.712 X6 0.200 73.986 0.000 1.222 X11 14.428 0.002 Direct Sales 1.570 14.428 0.000 4.807 Online Registration -20.198 0.000 0.996 0.000 Partnership -20.962 0.000 0.999 0.000 X4 Ya -0.389 29.210 0.000 0.677 X12 Ya 0.535 67.139 0.000 1.708 X14 Ya -0.363 24.449 0.000 0.696 X15 Ya 0.234 8.905 0.003 1.263 X13 Ya 0.426 20.769 0.000 1.531 Konstanta -2.717 26.234 0.000 0.066 Strategi Manajemen Pelanggan Untuk  mengurangi  tingkat churn secara komprehensif maka strategi manajemen pelanggan  harus  dilakukan  secara  integral  sejak pelanggan  diakuisisi  hingga  pelanggan  tersebut tidak  lagi  menggunakan  layanan.  Kalakota  dan Robinson dalam Sanjaya et al. (2015) menyatakan bahwa manajemen pelanggan terdiri dari  fase  (1)  Mendapatkan  pelanggan  baru ( acquire ), (2) Meningkatkan hubungan pelanggan ( enhance )  dan  (3)  Mempertahankan  pelanggan ( retain ).    Dengan  mengembangkan  strategi  yang baik  pada  setiap  fase  tersebut  maka  tingkat churn akan bisa dikurangi dengan baik.
Berdasarkan hasil analisis di atas bisa dibuat strategi manajemen pelanggan sebagai berikut:
1.  Strategi  penjualan:  Perusahaan  perlu mengembangkan channel penjualan melalui online; pelatihan tenaga penjualan  agar  lebih  diperbaiki  untuk bisa  memahami  kebutuhan  pelanggan dengan  lebih  baik,  jika  perlu  dit- ambahkan dengan pemanfaatan
teknologi  untuk  lebih  memahami  kebu- tuhan  pelanggan;  mengutamakan  seg- men  laki-laki,  usia  di  atas  35  tahun,  ke- las  ekonomi  hunian  medium-high,  dan hunian dimiliki sendiri.
2.  Strategi  pengembangan  wilayah:  Perlu melakukan  mengembangan  dan  pene- trasi  di  wilayah  Jakarta  Pusat,  Jakarta Utara  dan  Jakarta  Barat dimana  daerah ini memiliki resiko churn pelanggan ren- dah  atau  wilayah  lain  yang  memiliki karakter yang sama dengan wilayah ter- sebut  atau  wilayah  yang  memiliki  popu- lasi target segmen yang banyak.
3.  Strategi pengembangan produk: Mengembangkan  produk  dengan  ke- cepatan  antara  30  Mbps  hingga  500 Mbps;  Mengganti  layanan  bundling produk  Google  dengan  layanan  video streaming  gratis  seperti  iFlix,  Netflix, Viu,  HOOQ  atau  layanan  sejenis lainnya;  menjadikan  layanan  telepon hanya optional.
4.  Strategi partnership :  bekerja  sama dengan perusahaan induk untuk mengembangkan  mobile  dan  fixed (home)  internet  bagi  kedua  pelanggan: bekerja  sama  untuk  menambah  metode pembayaran  melalui  uang  elektronik seperti  Gopay,  OVO,  DANA  atau  Linka- ja.
5.  Strategi hubungan pelanggan: mengembangkan  aplikasi  self-service melalui  aplikasi  smartphone  atau  web- site  yang  integrative  dengan  kemampu- an  akuisisi  pelanggan,  cross/up  sell produk, penanganan keluhan pelanggan yang  cepat;  memperbaiki  pengalaman pelanggan  ketika  terkena  pemutusan layanan  sementara  (block)  bisa  dengan
pembatasan  kecepatan  internet  atau hanya  membuka  akses  internet  untuk kemudahan  pembayaran  melalui  online seperti  internet  banking  atau  payment via e-commerce.
6.  Strategi  mempertahankan  pelanggan: mengembangkan sistem billing reminder untuk  mengurangi  pelanggan  yang  di- block  dengan  memperhatikan  resiko churn dari  masing-masing  pelanggan; mengembangkan  sistem churn  preven- tion dengan  memperhatikan  resiko churn dan  memberikan  penawaran berupa upgrade/downgrade kecepatan internet  sesuai  kebutuhan  dan  kemam- puan bayar pelanggan.
Tabel 3. Important & Performance Analysis (IPA) alternatif strategi manajemen pelanggan
Alternatif Strategi Tingkat kepentingan Tingkat Kinerja Strategi pengembangan produk 1.8 1.0 Strategi pengembangan wilayah 1.4 0.2 Strategi penjualan 1.2 0.6 Strategi hubungan pelanggan 1.6 0.6 Strategi mempertahankan pelanggan 1.6 1.0 Strategi partnership 1.2 0.8 Nilai Rata-rata 1.4 0.7
Untuk  menentukan  prioritas  strategi  dan pelaksanaannya  maka  dilakukan Importance  & Performance  Analysis (IPA)  dengan  mewa- wancarai  stakeholder  perusahaan.  Hasil  analisis IPA  bisa  dilihat  pada  tabel  3  sementara  untuk kuadran yang terbentuk disajikan pada gambar 2.
Gambar  2.  Hasil  analisis  IPA  terhadap  pilihan strategi.
Berdasarkan  hasil  analisis  IPA  terlihat  yang masih  menjadi  prioritas  perusahaan  untuk  diper- baiki  kinerjanya  agar  dapat  mencapai  tujuan  pe- rusahaan  adalah  strategi  hubungan  pelanggan dimana menurut stakeholder hal ini dinilai penting tetapi memiliki kinerja yang masih di bawah rata- rata.  Strategi  pengembangan  wilayah  dan
penjualan  berada  pada  kuadran  ketiga  dimana strategi  ini  berdasarkan  tingkat  kepentingan dinilai kurang penting atau di bawah rata-rata dan kinerjanya  juga  masih  di  bawah  rata-rata  yang diharapkan oleh stakeholder. Strategi partnership dinilai  kurang  penting  oleh  perusahaan  tetapi memiliki  kinerja  yang  baik  atau  di  atas  rata-rata sehingga  rekomendasinya  adalah  untuk  menga- lihkan  sebagian  sumber  daya  yang  ada  pada strategi  partnership  untuk  memperbaiki  kinerja pada  strategi  hubungan  pelanggan  sehingga strategi hubungan pelanggan bisa memiliki  kiner- ja  yang  lebih  baik.  Strategi  mempertahankan pelanggan  dan  strategi  pengembangan  produk dinilai  penting  dan  memiliki  kinerja  di  atas  rata- rata  sehingga  untuk  strategi  ini  yang  sudah  baik berjalan tetap dipertahankan.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Faktor  perilaku  ternyata  memiliki  pengaruh yang signifikan terhadap tejadinya churn . Pernah mengalami penutusan layanan sementara,
metode  pembayaran  dan  pernah upgrade atau
downgrade kecepatan  internet  adalah  faktor perilaku  yang  berpengaruh  terhadap churn . sementara  faktor  demografi  seperti  usia,  jenis kelamin,  status  kepemilikan  hunian,  status  kelas hunian, lokasi adalah faktor yang juga berpengaruh  terhadap churn .  selain  itu  faktor produk,  metode  registrasi  dan  biaya  bulanan internet berpengaruh terhadap tingkat churn . Perusahaan perlu memperhatikan profil demografik pelanggan seperti jenis kelamin, usia, lokasi,  kepemilikan  hunian  dan  produk  untuk mengarangi  tingkat churn .  Perusahaan  dapat menjadikan  hasil  analisis  regresi  sebagai  acuan
dalam menentukan harga produk atau memutuskan untuk memasang perangkat sebagai tanda pengajuan berlangganan disetujui.
Pelanggan  dengan  resiko  tinggi  untuk  churn dapat  ditawarkan  dengan  produk  yang  memiliki margin  tinggi  dalam  waktu  cepat.  Selain  itu perusahaan perlu memperhatikan perilaku pelanggan  terutama  untuk  pelanggan  yang mengalami pemutusan layanan sementara ( block ),  tindakan  preventif  bisa  dilakukan  mulai dari  prosedur  mengingatkan  kapan  waktu melakukan  pembayaran,  pengoptimasi  metode pembayaran  agar  mudah  bagi  pelanggan  dan bila  sudah  terjadi blocking perusahaan  bisa mempertimbangkan  untuk  tidak hard  block , melainkan  dengan  membatasi  kecepatan  atau dengan  membuka  akses  ke  pembayaran online .
Perusahaan  juga  bisa  menawarkan  program upgrade atau downgrade kecepatan internet agar sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan  sehingga meminimalisis peluang untuk churn . Bagi perusahaan diharapkan dengan penelitian ini bisa lebih memahami pelanggannya dengan  lebih  baik,  dengan  mengetahui  faktor- faktor  yang  berpengaruh  terhadap churn bisa mengembangkan  strategi  manajemen  pelanggan dengan  lebih  baik.  Bagi  penelitian  selanjutnya akan  lebih  menarik  lagi  untuk  menambahkan variabel  penghasilan,  tingkat  pendidikan  atau pekerjaan,  dan  jumlah  anggota  keluarga  karena jasa internet
rumahan
tidak hanya memperhatikan  pelanggan,  tetapi  juga  hunian dan  hal  terkait  lainnya.  Analisis  daya  tahan selanjutnya bisa
dikembangkan
untuk
menghitung customer  lifetime  value dengan mempertimbangkan cost dan revenue yang dihasilkan oleh pelanggan.

## Referensi
Ahn, J. H., Hang S. P., Lee YS. (2006). Customer churn  analysis:  churn  determinants  and mediation  effects  of  partial  defection  in  the Korean  mobile  telecommunication  service industry. Telecommunication Policy Journal . 30(10-11):552-568.
APJII.  (2017).  Penetrasi  dan  perilaku  pengguna internet  Indonesia  [presentasi].  Jakarta (ID):  Asosiasi  Penyelenggara Jasa  Internet Indonesia.
Backiel,  A.,  Baesens,  B.,  Claeskens,  G.  (2016). Predicting  time-to-chum  of  prepaid  mobile telephone  customers  using  social  network analysis. Journal  of  The  Operational
Research Society . 67(9):1135-1145. BAPPENAS.  Bappenas  Sosialisasikan  Rencana
Pita  Lebar  Indonesia  2014-2019  [Website].
(2014).
Retrieved from https://www.bappenas.go.id/id/berita-dan- siaran-pers/bappenas-sosialisasikan- rencana-pitalebar-indonesia-2014-2019 .
Chen,  I.  J.,  Popovich,  K.  (2003).  Understanding customer  relationship  management  (CRM) people,  process,  and  technology. Business Process  Management  Journal .  9(5):  672- 688.
Dass, R. and Jain, R. (2011). An analysis on the factors causing  telecom  churn:  first findings. AMCIS 2011 Proceedings.
Hosmer,  D.  W.,  Lemeshow,  S.  (2000).  Applied Logistic  Regression.  Second  Edition.  New York: John Wiley & Sons.
Jamal,  Z.,  Bucklin,  R.  E.  (2006).  Improving  the diagnosis and prediction of customer churn: a heterogeneous hazard modelling approach. Journal  of  Interactive  Marketing. 20(3-4):16-29.
Kotler, P. (2005). Manajement Pemasaran . Jilid I dan II. Jakarta: PT. Indeks.
Kumar,  V.,  Werner,  R.  (2012). Customer
Relationship Management: Concept,
Strategy and Tools . Berlin: Springer.
Lunn,  P.  D.,  Lyons,  S.  (2018).  Customer switching  intention  for  telecoms  services: evidence  from  Ireland. Heliyon  Journal. 4(5): e00618.
Madden,  G.,  Savage,  S.  J.,  Coble-Neal,  G.
(1999).  Subscriber  churn  in  the  Australian ISP  market. Information  Economics  and Policy Journal . 11(2):195-207.
Rangkuti,  F.  (2002). Measuring  Customer Satisfaction: Gaining Customer Relationship  Strategy .  Jakarta:  Gramedia Pustaka Utama.
Sanjaya,  R.  (2015).  Analisis  hubungan  antara customer relationship management dengan loyalitas nasabah Tabungan Siaga Kerjasama  (Unpublished  master's  thesis). IPB University, Bogor, ID.
Sever  I.  2015.  Importance-performance  analysis:
A  valid  management  tool?. Tourism Management . 48: 43-53.
Suhartono,  D.,  Saefuddin,  A.,  Sumertajaya,  I.  M.
(2013).  Survival  analysis  of  customer  in postpaid telecommunication industry. Indonesian Journal of Statistics. 18(1):1-10.
Sumarwan,  U.  (2011). Perilaku  Konsumen:  Teori dan  Penerapannya  dalam  Pemasaran . Bogor: Ghalia Indonesia.
Wong,  K.  K.  (2011).  Using  cox  regression  to model  customer  time  to  churn  in  the wireless telecommunications industry. Journal  of  Targeting,  Measurement  and Analysis for Marketing. 19: 37-43.