International Journal of Natural Sciences and Engineering. Volume 3, Number 3, Tahun 2019, pp. 103-112 P-ISSN: 2615-1383 E-ISSN: 2549-6395 Open Access: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/IJNSE
Analisa Komparasi Algoritma Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes untuk Prediksi Churn Berdasarkan Kelas Pelanggan Retail
Ni Wayan Wardani 1, *, Ni Kadek Ariasih 2
12 STMIK STIKOM Indonesia

## A B S T R A K
Pelanggan adalah salah satu aset utama bagi perusahaan ritel. Perusahaan  harus  dapat  mengenali  bagaimana  karakter  pelanggan mereka  sehingga  mereka  dapat  mempertahankan  pelanggan  yang sudah ada agar tidak berhenti membeli dan pindah ke perusahaan ritel yang  bersaing  (churn).  Salah  satu  model  yang  tepat  untuk  mengenali karakter pelanggan adalah model RFM (Recency, Frekuensi, Moneter). Model RFM mampu menghasilkan kelas pelanggan dan di setiap kelas pelanggan  dapat  dianalisis  atau  diprediksi  dengan  konsep  data  mining apakah  pelanggan  tetap  sebagai  pelanggan  atau  churn.  Data  yang digunakan  berasal  dari  data  pelanggan  dan  data  penjualan  di  UD. Mawar  Sari.  Kelas  pelanggan  UD  Mawar  Sari  yang  dihasilkan  dari model RFM adalah Dormant, Everyday, Golden dan Superstar. Konsep data  mining  dengan  membangun  model  prediksi  dalam  penelitian  ini menggunakan  algoritma  Decision  Tree  C4.5  dan  Naïve  Bayes.  Di semua  kelas  pelanggan  kinerja  Algoritma  Naïve  Bayes  lebih  baik daripada  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  dengan  Recall  95,92%, Precision  84,15%,  dan  Accuracy  83,49%  dan  kelas  pelanggan  yang memiliki  potensi  churn  tinggi  adalah  Dormant  B,  Dormant  E,  dan Dormant F.

## A B S T R A C T
Customers  are  one  of  the  main  assets  for  retail  companies.  Companies  must  be  able  to recognize how the character of their customers is so that they can retain existing customers so as not to  stop  buying  and  move  to  competing  retail  companies  (churn).  One  of  the  right  models  for recognizing  customer  characters  is  the  RFM  (Recency,  Frequency,  Monetary)  model.  RFM  model  is able to produce customer classes and in each customer class can be analyzed or predicted  with the concept of data mining whether the customer remains as a customer or churn. The data used comes from customer data and sales data at UD. Mawar Sari. UD Mawar Sari customer class produced from the  RFM  model  are  Dormant,  Everyday,  Golden  and  Superstar.  The  concept  of  data  mining  by building prediction models in this study uses the Decision Tree C4.5 algorithm and Naïve Bayes. In all customer classes Naïve Bayes Algorithm performance better than Decision Tree C4.5 Algorithm with Recall  95.92%,  Precision  84.15%,  and  Accuracy  83.49%  and  customer  classes  that  have  high potential for churn are the Dormant B, Dormant E, and Dormant F.
Copyright © Universitas Pendidikan Ganesha. All rights reserved.
1 Corresponding author.
E-mail addresses: niwayan.wardani@stiki-indonesia.co.id  (Ni Wayan Wardani)

## A R T I C L E I N F O
Article history: Received 19 July 2019 Received in revised form 16 August 2019 Accepted 19 September 2019 Available online 30 October 2019
Kata Kunci: Prediksi Churn, RFM, C4.5,
Naïve Bayes
Keywords: Churn prediction, RFM, C4.5, Naïve Bayes

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan  bisnis  retail  saat  ini  menunjukkan  trend  yang  positif,  tidak  hanya  bertumbuh  di kota–kota besar tetapi juga di kota–kota kecil bahkan sampai pelosok desa. Dari pertumbuhan tersebut, tentunya memunculkan persaingan bisnis retail yang sangat ketat. Pelanggan akan dengan sangat mudah memilih  toko  retail  yang  terbaik  buat  mereka.  Hal  tersebut  menjadikan  perusahaan  retail  tidak  hanya berfokus pada pengembangan produk dan layanan tetapi juga berfokus pada pelanggan dengan mampu menciptakan pengalaman personal pelanggan sehingga dapat meningkatkan loyalitas pelanggan.
Menurut Emmet C. Murphy dan Mark A. Murphy dalam buku Leading On The Edge of Chaos bahwa memperoleh  pelanggan  baru  menghabiskan  biaya  lima  kali  lipat  dari  biaya  untuk  memuaskan  dan mempertahankan  pelanggan  lama,  sementara  itu  peningkatan  sebanyak  2%  dalam  mempertahankan pelanggan  ( customer  retention )  punya  dampak  terhadap  laba  seperti  memangkas  biaya  sebesar  10%. Untuk  mempertahankan  pelanggan  lama,  tentunya  perusahaan  perlu  mengetahui  karakter  –  karakter pelanggan  mereka  sehingga  dapat  mengambil  langkah  –  langkah  strategis,  dengan  harapan  pelanggan akan semakin loyal dan tidak berpindah ke perusahaan pesaing ( churn ).
Dalam penelitian ini akan dilakukan identifikasi karakter pelanggan dan melakukan prediksi churn berdasarkan karakter pelanggan yang dimiliki perusahaan retail UD. Mawar Sari. Metoda yang digunakan untuk  mengidentifikasi  karakter  pelanggan  dengan  menghasilkan  kelas  pelanggan  adalah  metoda  RFM ( Recency,  Frequency,  Monetary ).  Data  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  fitur recency , frequency ,  dan monetary adalah  berasal  dari  data  pelanggan  dan  transaksi  pelanggan.  Data  setiap  kelas  pelanggan digunakan  untuk  pembangunan  model  prediksi customer  churn menggunakan  Algoritma Decision  Tree C4.5  dan  Algoritma Naïve  Bayes .  Algoritma Decision  Tree C4.5  merupakan  salah  satu  teknik  klasifikasi dalam data  mining .  Kefleksibelan  membuat  metoda  ini  atraktif,  khususnya  karena  memberikan keuntungan berupa visualiasasi keuntungan berupa visualiasi saran dalam bentuk pohon keputusan yang membuat  prosedur  prediksinya  dapat  diamati.  Algoritma Naïve  Bayes adalah  suatu  klasifikasi  yang bekerja  berdasarkan  teori  probabilitas  yang  memandang  semua  fitur  dari  data  sebagai  bukti  dalam probabilitas.

## 2. Metode
Penelitian ini diselesaikan dengan melalui tahapan – tahapan yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Business Understanding
Business  understanding adalah  pemahaman  terhadap  tujuan  bisnis,  penilaian  situasi  dan menerjemahkan tujuan bisnis  ke dalam tujuan data  mining . Dalam penelitian ini, salah  satu  tujuan dari data  mining adalah  untuk  mendukung  proses customer  retention adalah  mengidentifikasi  karakter pelanggan dan membuat prediksi customer churn .

## Data Understanding
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengumpulan  data,  kemudian  melakukan  analisa  data  serta melakukan  evaluasi  kualitas  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dari  proses  perijinan  data  yang diajukan, diperoleh data transaksi pelanggan pada tahun 2015 sebanyak 30.765 record data , tahun 2016 sebanyak 64.008 record data dan pada tahun 2017 sebanyak 26.316 data.
Konstruksi model
Konstruksi  model  dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan data  window dan forecasting  window . Data window adalah kerangka waktu untuk variable input yang digunakan untuk mengkonstruksi model. Forecasting window adalah rentang waktu perilaku churn pelanggan yang akan diprediksi. Dalam penelitian ini, kerangka waktu yang digunakan untuk konstruksi model data window di data latih adalah data transaksi pelanggan selama 9 bulan (Juli 2015 sd Maret 2016), sedangkan rentang waktu perilaku churn pelanggan sebagai forecasting window di data latih yang digunakan adalah data transaksi pelanggan selama 3 bulan (April 2016 sd Juni 2016).
Pada  data  uji, kerangka  waktu  yang  digunakan  untuk konstruksi  model data  window adalah  data transaksi  pelanggan  selama  9  bulan  (Mei  2016  sd  Februari  2017),  sedangkan  rentang  waktu  perilaku churn pelanggan  sebagai forecasting  window yang  digunakan  adalah  data  transaksi  pelanggan  selama  3 bulan (Maret 2017 sd Mei 2017).

## Data Preprocessing
Data  Preprocessing meliputi  memilih  data  pembersihan  data,  dan  mengelompokkan  atribut  – atribut atau field yang telah terpilih menjadi 1 tabel (Tabel 1).
Tabel 1. Data parsial dari Database UD. Mawar Sari
Field Keterangan Id_Pelanggan Kode Pelanggan TglBeliAkhir Menandakan recency , merupakan tanggal transaksi yang dilakukan oleh pelanggan FrekuensiBeli Menandakan frequency , merupakan jumlah transaksi selama periode yang ditentukan TotalBeli
Menandakan monetary , merupakan jumlah uang selama periode yang ditentukan

## Data Latih
Pada  data  latih, data  window sebanyak  30.765 record ,  sedangkan forecasting  window sebanyak 17.915 record .

## Data Uji
Pada data uji, data window sebanyak 51.714 record, forecasting window sebanyak 14.511 record .

## Segmentasi Pelanggan Berbasis RFM
Segmentasi adalah proses membagi pelanggan menjadi beberapa cluster dengan kategori loyalitas pelanggan untuk  membangun strategi  pemasaran. Segmentasi pelanggan  dibagi  menjadi 6 karakteristik berdasarkan nilai RFM sebagai berikut :
1. Superstar
Pelanggan  dengan loyalty yang  tinggi  dengan  nilai monetary , frequency dan  mempunyai  transaksi paling tinggi
2. Golden Pelanggan yang mempunyai nilai monetary tertinggi kedua, frequency yang tinggi dan mempunyai rata- rata transaksi
3. Typical Pelanggan yang mempunyai rata-rata nilai monetary dan rata-rata transaksi 4. Occational Pelanggan  yang  mempunyai  nilai monetary terendah  kedua  setelah dormant ,  nilai recency paling rendah dan transaksi paling tinggi.

## 5. Everyday
Pelanggan  yang  memiliki  peningkatan  transaksi,  transaksi  yang  rendah,  dan  mempunyai  nilai monetary sedang sampai rendah.
6. Dormant
Pelanggan  yang  mempunyai frequency dan monetary yang  paling  rendah  dan recency yang  paling rendah.
Dalam  pembentukan  model  RFM,  diterapkan  RFM  skor  satu  sampai  tiga  (1-3)  pada  domain  nilai recency , frequency, dan monetary di setiap pelanggan. Skor 3 adalah nilai tertinggi dan skor 1 adalah nilai terendah.  Skor  akhir  dihitung  dari  kombinasi  setiap  skor  pada  atribut.  Pemberian  skor  sendiri  akan memudahkan proses segmentasi pelanggan.
Nilai recency , frequency,monetary dibagi  menjadi  3  bagian  dengan  nilai  3,2  dan  1.  Nilai recency dihitung  berdasarkan  tanggal  transaksi  terakhir  atau  interval  waktu  transaksi  terakhir  dengan  saat  ini. Nasabah  dengan  tanggal  transaksi  terbaru  mempunyai  nilai  3  sedangkan  nasabah  dengan  tanggal transaksi terjauh di masa lalu mempunyai nilai 1. Begitu juga dengan nilai frequency , nasabah yang sering bertransaksi mempunyai nilai frequency yang tinggi, yaitu 3. Sedangkan nasabah yang jarang bertransaksi mempunyai  nilai  1.  Nasabah  yang  mempunyai  total  nilai  transaksi  terbesar  mempunyai  nilai monetary yang tinggi, dengan nilai 3. Sebaliknya nasabah yang mempunyai total nilai transaksi terkecil mempunyai nilai monetary yang  rendah  yaitu  1.  Rentang  skor  dan  domain  nilai  didapatkan  dari  hasil  wawancara dengan  manajemen  UD.  Mawar  Sari  dan  hasil  bagi  3  dari  nilai  atribut  terkecil  ke  nilai  atribut  tertinggi. Skor dan domain nilai untuk atribut recency , frequency , monetary ditunjukkan dalam Tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Skor dan Domain Nilai RFM
Atribut Skor Domain nilai Recency 1 r > 150 hari 2 61 hari ≤ r ≤ 150 hari 3 0 ≤ r ≤ 60 hari Frequency 1 0 < f ≤ 30 2 31 ≤ f ≤ 60 3 f > 60 Monetary 1 0 < m ≤ Rp. 1.500.000 2 Rp. 1.500.000 < m ≤ Rp. 3.500.000 3
m > Rp. 3.500.000
Pembangunan Model Prediksi Customer Churn dengan Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes Model  yang  digunakan  untuk  membangun  model  prediksi customer  churn dalam  penelitian  ini adalah  algoritma Decision  Tree C4.5  dan Naïve  Bayes .  Data  hasil  pemodelan  RFM  masih  dalam  bentuk numerik,  sedangkan  pemodelan  dengan  algoritma Decision  Tree C4.5  membutuhkan  data  berbentuk kategorikal, sehingga data hasil pemodelan RFM harus dikonversi ke dalam bentuk kategorikal. Tabel 3 adalah  klasifikasi  atribut  untuk  nilai  data  hasil  konversi  yang  akan  digunakan  untuk  memprediksi customer churn .
Tabel 3. Klasifikasi Atribut dengan Variabel Kategorikal
Atribut Skor Domain nilai Variabel kategorikal Recency 1 r > 150 hari Lama 2 61 hari ≤ r ≤ 150 hari Agak lama 3 0 ≤ r ≤ 60 hari Baru saja Frequency 1 0 < f ≤ 30 Jarang 2 31 ≤ f ≤ 60 Agak sering 3 f > 60 Sering Monetary 1 0 < m ≤ Rp. 1.500.000 Rendah 2 Rp. 1.500.000 < m ≤ Rp. 3.500.000 Sedang
3
m > Rp. 3.500.000 Tinggi
Setelah  ditentukan  skor  dan  domain  nilai  pada recency , frequency ,  dan monetary maka  akan didapatkan skor akhir RFM dan penentuan label pelanggan.
Terdapat 27 (3  3  3) kombinasi skor akhir RFM. Skor akhir RFM yang tertinggi adalah 333 dan yang terendah adalah 111.
Nasabah  dengan  skor  akhir  333  merupakan  nasabah  yang  dengan  tingkat  keloyalan  yang  tinggi sedangkan nasabah dengan skor akhir 111 merupakan nasabah dengan tingkat keloyalan yang rendah.
Tabel 4. Deskripsi Variabel Kategorikal dan Label Pelanggan
Kelas Skor Skor Akhir RFM Label pelanggan Recency Frequency Monetary K1 Baru saja Jarang Rendah 311 Dormant D K2 Baru saja Jarang Sedang 312 Dormant A K3 Baru saja Jarang Tinggi 313 Occational A K4 Baru saja Agak sering Rendah 321 Everyday D K5 Baru saja Agak sering Sedang 322 Golden D K6 Baru saja Agak sering Tinggi 323 Superstar D K7 Baru saja Sering Rendah 331 Everyday A K8 Baru saja Sering Sedang 332 Golden A K9 Baru saja Sering Tinggi 333 Superstar A K10 Agak lama Jarang Rendah 211 Dormant E K11 Agak lama Jarang Sedang 212 Dormant B K12 Agak lama Jarang Tinggi 213 Occational B K13 Agak lama Agak sering Rendah 221 Everyday E K14 Agak lama Agak sering Sedang 222 Golden E K15 Agak lama Agak sering Tinggi 223 Superstar E K16 Agak lama Sering Rendah 231 Everyday B K17 Agak lama Sering Sedang 232 Golden B K18 Agak lama Sering Tinggi 233 Superstar B K19 Lama Jarang Rendah 111 Dormant F K20 Lama Jarang Sedang 112 Dormant C K21 Lama Jarang Tinggi 113 Occational C K22 Lama Agak sering Rendah 121 Everyday F K23 Lama Agak sering Sedang 122 Golden F K24 Lama Agak sering Tinggi 123 Superstar F K25 Lama Sering Rendah 131 Everyday C K26 Lama Sering Sedang 132 Golden C K27 Lama Sering Tinggi 133 Superstar C
Proses mining dengan algoritma Decision Tree C4.5 dimulai dengan menghitung nilai Entropy , Gain , dan Split dari masing – masing atribut data training yang ada sehingga menghasilkan Gain Ratio . Rumus untuk menghitung Entropy , Gain , Split dan Gain Ratio bisa dilihat pada persamaan 1,2,3,4 berikut :
Dimana : S  : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A |S i |: jumlah kasus pada partisi ke-i |S|: jumlah kasus dalam S
Atribut  yang  memiliki Gain  Ratio terbesar    dipilih  untuk  membuat  simpul  akar.  Selanjutnya menghitung nilai Entropy,Gain dan Split dari masing-masing atribut dengan menghilangkan atribut yang telah  dipilih  sebelumnya.  Atribut  yang  memiliki Gain  Ratio terbesar  dipilih  untuk  membuat  simpul internal.  Ulangi  perhitungan  tersebut  hingga  semua  atribut  memiliki  kelas.  Jika  semua  atribut/pohon sudah  memiliki  kelas,  maka  tampilkan  pohon  keputusan  awal  dan  generate  aturan  keputusan  awal. Tahapan alur kerja proses algoritma Decision Tree C4.5 diilustrasikan pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Flowchart Decision Tree C4.5
Naïve  Bayes merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilitas  sederhana  yang  berdasar  pada penerapan aturan bayes dengan asumsi ketidaktergantungan yang kuat. Selain itu Naïve Bayes juga dapat menganalisa variable – variabel yang paling mempengaruhinya dalam bentuk peluang (Prasetyo, 2012).
Berikut merupakan persamaan dari teorema Bayes :
Keterangan :
X : Data dengan class yang belum diketahui H : hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X) : Probabilitas akhir bersyarat suatu  hipotesis H terjadi jika diberikan bukti X terjadi P(H) : Probabilitas awal ( priori ) hipotesis H terjadi tanpa memandang bukti apapun
P(X|H) : Probabilitas sebuah bukti X terjadi akan mempengaruhi hipotesis H
P(X)
: Probabilitas awal (priori) bukti X terjadi tanpa memandang hipotesis/bukti yang lain

## Evaluasi
Confusion  Matrix adalah  suatu  metoda  yang  biasanya  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan akurasi pada konsep data mining . Berikut ini adalah table confusion matrix :
Tabel 5. Confusion Matrix
Kelas Hasil Prediksi Tidak (+) Ya (-) Kelas Asli Tidak (+) TP ( True Positive ) FN ( False Negative ) Ya(-) FP ( False Positive ) TN ( True Negative )
Evaluasi dengan confusion matrix menghasilkan nilai accuracy , precision , dan recall . Accuracy dalam klasifikasi adalah persentase ketepatan record data yang diklasifikasikan secara benar setelah dilakukan pengujian  pada  hasil  klasifikasi  [9],  sedangkan precision adalah  proporsi  kasus  yang  diprediksi  positif yang juga positif benar pada data yang sebenarnya. Recall adalah proporsi kasus positif yang sebenarnya yang diprediksi positif secara benar. Rumusnya sebagai berikut :
1. Recall = TP/(TP+FN)
2. Precision = TP/(TP+FP)
3. Accuracy = (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)
Keterangan :
1. TP ( True Positive ) adalah jumlah record positif yang diklasifikasikan sebagai positif 2. FP ( False Positive ) adalah jumlah record negative yang diklasifikasikan sebagai positif
3. FN ( False Negative ) adalah jumlah record positif yang diklasifikasikan sebagai negative
4. TN ( True Negative ) adalah jumlah record negative yang diklasifikasikan sebagai negative

## 3. Hasil dan pembahasan
Mengidentifikasi karakter pelanggan UD.Mawar Sari melalui proses segmentasi pelanggan berbasis RFM  ( Recency , Frequency , Monetary )  menghasilkan  kelas  pelanggan Dormant , Everyday , Golden dan Superstar . Penerapan model prediksi customer churn diuji coba pada 4 data yaitu :
1. Data uji dengan data pelanggan kelas Dormant (2284 kasus)
2. Data uji dengan data pelanggan kelas Everyday (104 kasus)
3. Data uji dengan data pelanggan kelas Golden (259 kasus)
4. Data uji dengan data pelanggan kelas Dormant (183 kasus)
Berikut adalah hasil kinerja algoritma Decision Tree C4.5 pada setiap kelas pelanggan (Tabel 6) dan grafik pada Gambar 3.
Tabel 6. Hasil Kinerja Algoritma Decision Tree C4.5
Kelas Pelanggan Decision Tree C4.5 Recall Precision Accuracy Dormant 97.51% 75.18% 76.18% Everyday 100% 99.04% 99.04% Golden 100% 98.84% 98.84% Superstar 96.15% 99.43% 95.63% 97.51 100 100
98.15 96.15 80.24 99.43 98.84 99.04 75.18 95.63 80.6 98.84 99.04 76.18 0 50 100 150 Recall Precision Accuracy
Recall 97.51 100 100 96.15 98.15 Precision 75.18 99.04 98.84 99.43 80.24 Accuracy 76.18 99.04 98.84 95.63 80.6 Dormant Everyday Golden
Superstar All Class
Gambar 3. Grafik Kinerja Algoritma Decision Tree C4.5
Berikut adalah hasil kinerja algoritma Naïve Bayes pada setiap kelas pelanggan (Tabel 7) dan grafik pada Gambar 4.
Tabel 7. Hasil Kinerja Algoritma Naïve Bayes
Kelas Pelanggan Naïve Bayes Recall Precision Accuracy Dormant 97.51% 75.18% 76.18% Everyday 100% 99.04% 99.04% Golden 100% 98.84% 98.84% Superstar 96.15% 99.43% 95.63%
99.04
99.43 97.51 100 100 96.15 95.92 84.15 98.84 75.18 95.63 98.84 76.18 83.49 99.04 0 50 100 150 Recall Precision
Accuracy Recall 97.51 100 100 96.15 95.92 Precision 75.18 99.04 98.84 99.43 84.15 Accuracy 76.18 99.04 98.84 95.63 83.49 Dormant Everyday Golden Superstar All Class Gambar 4. Grafik Kinerja Algoritma Naïve Bayes
Menganalisa hasil perhitungan recall , precision dan accuracy dari Algoritma Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes dapat disimpulkan bahwa kelas pelanggan UD. Mawar Sari yang berpotensi churn adalah kelas pelanggan dormant. Untuk mengetahui lebih detail bagaimana karakter pelanggan dormant yang berpotensi churn , perlu dilakukan perhitungan recall , precision dan accuracy pada masing-masing label pelanggan dormant yang dimiliki oleh UD. Mawar Sari yaitu dormant A, dormant B, dormant D, dormant E dan dormant F. Penerapan model prediksi customer churn diuji coba pada 4 data kelas pelanggan dormant yaitu:
1. Data uji dengan data pelanggan kelas Dormant A (65 kasus)
2. Data uji dengan data pelanggan kelas Dormant B (6 kasus)
3. Data uji dengan data pelanggan kelas Dormant D (894 kasus) 4. Data uji dengan data pelanggan kelas Dormant E (176 kasus) 5. Data uji dengan data pelanggan kelas Dormant F (249 kasus)
Tabel 8. Hasil kinerja  Algoritma Decision Tree C4.5 pada kelas pelanggan Dormant
Kelas Pelanggan Decision Tree C4.5 Recall Precision Accuracy Dormant A 100% 98.46% 98.46% Dormant B 100% 16.67% 16.67% Dormant D 100% 79.31% 79.31% Dormant E 100% 26.70% 26.70% Dormant F 0% 0% 84.34%
Tabel 9. Hasil kinerja  Algoritma Naïve Bayes pada kelas pelanggan Dormant
Kelas Pelanggan Naïve Bayes Recall Precision Accuracy Dormant A 100% 98.46% 98.46% Dormant B 100% 16.67% 16.67% Dormant D 100% 79.31% 79.31% Dormant E 100% 26.70% 26.70% Dormant F 0% 0% 84.34%

## 4. Simpulan dan saran
Dari penjelasan di atas,, adapaun simpulan yang dapat disampaikan pada penelitian ini antara lain:
1. Dari  proses  segmentasi  pelanggan  menggunakan  pemodelan  RFM  ( Recency , Frequency , Monetary ) dapat  diketahui  karakteristik  pelanggan  UD.  Mawar  Sari.  Dari  proses  segmentasi  tersebut  dapat diketahui  kelas  pelanggan  yang  dimiliki  oleh  UD.  Mawar  Sari  yaitu  kelas Dormant , Everyday , Golden dan Superstar .
2. Jumlah pelanggan terbesar yang dimiliki UD. Mawar Sari selama 2 tahun perioda Juli 2015 – Mei 2017 berada  di  kelas  Dormant  yaitu  pelanggan  dengan  karakteristik  yang  memiliki  nilai Recency,Frequency ,dan Monetary .
3. Jumlah pelanggan terkecil dimiliki oleh UD. Mawar Sari selama 2 tahun perioda Juli 2015  – Mei 2017 berada di kelas Everyday yaitu pelanggan  dengan karakteristik yang  memiliki peningkatan transaksi dan kategori nilai Monetary rendah atau sedang.
4. Algoritma Decision  Tree C4.5  dan Naïve  Bayes menghasilkan  kinerja  yang  sama  pada  setiap  kelas pelanggan.  Hasil  kinerja  pada  kelas  pelanggan Dormant yaitu recall 97.51%, precision 75.18%,  dan accuracy 76.18%.  Hasil  kinerja  pada  kelas  pelanggan Everyday yaitu recall 100%, precision 99.04%, dan accuracy 99.04%. Hasil kinerja pada kelas pelanggan Golden yaitu recall 100%, precision 98.84%, dan accuracy 98.84%.  Hasil  kinerja  pada  kelas  pelanggan superstar yaitu recall 96.15%, precision 99.43%, dan accuracy 95.63%
5. Kinerja algoritma Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes pada semua kelas pelanggan menghasilkan recall , precision dan accuracy yang  berbeda,  dimana  kinerja  algoritma  Naïve Bayes lebih  baik  dari  kinerja algoritma Decision Tree C4.5. Hasil kinerja Decision Tree C4.5 yaitu recall 98.15%, precision 80.24%, dan accuracy 80.6% dan hasil kinerja Naïve Bayes yaitu recall 95.92%, precision 84.15%, dan accuracy 83.49%.
6. Kinerja algoritma Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes dalam prediksi customer churn sangat baik pada data uji yang berisi data dengan kemiripan atau kesamaan karakteristik sedangkan pada data uji yang berisi  data  dengan  keragaman  karakteristik,  kinerja  algoritma Decision  Tree C4.5  dan Naïve  Bayes dalam prediksi customer churn mengalami penurunan.
7. Kinerja  algoritma Naïve  Bayes lebih  baik  dibandingkan  kinerja  algoritma Decision  Tree C4.5  dalam prediksi customer churn yang menggunakan data uji gabungan semua kelas pelanggan.
8. Dilihat dari hasil perhitungan precision , recall dan accuracy pada setiap kelas pelanggan maka dapat disimpulkan  bahwa  pelanggan  UD.  Mawar  Sari  yang  berpotensial churn adalah  kelas  pelanggan Dormant . Pelanggan dengan label Dormant B, Dormant E dan Dormant F adalah pelanggan yang paling berpotensi untuk churn .
Dari  simpulan  yang  telah  dijabarkan  peneliti  menyampaikan  saran  sebagai  berikut:  1)  Model segmentasi pelanggan dan prediksi dapat mempertimbangkan variable – variable lainnya seperti lamanya berlanggan berlangganan data demografi pelanggan maupun data dari kompetitor seperti harga dan jenis produk yang ditawarkan oleh kompetitor. Dengan adanya variable tambahan diharapkan hasil segmentasi pelanggan  dan  hasil  prediksi  dapat  lebih  akurat,  dan  2)  Untuk  penelitian  berikutnya,  memprediksi customer  churn dapat  menggunakan  algoritma  klasifikasi  lainnya  seperti Artificial  Neural  Network , Support  Vector  Machine , Nearest  Neighbor ,  dll.  Dengan  harapan  hasil  kinerja  algoritma  lainnya  dapat dibandingkan dengan hasil kinerja algoritma pada penelitian ini.

## Daftar Rujukan
a a G. B. Ariana, “Customer Segmentation Dengan Metode Self Organizing Map ( Studi Kasus : UD . Fenny ),” Neuron , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2011.
A. Chorianopoulus, Effective CRM using Predictive Analytics . Wiley, 2009.
E. C. Murphy and M. A. Murphy, Leading On the Edge Of Chaos : The 10 Critical Elements for Success in Volatile Times . USA: Prentice Hall Press, 2002.
E. Prasetyo, Data mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab . Penerbit ANDI Yogyakarta, 2014.
E. Prasetyo, Data mining : Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Penerbit ANDI Yogyakarta, 2013.
F. Gorunescu, Data Mining Concept Model and Techniques . Berlin: Springer, 2011.
G. Klepac, Developing Churn Models Using Data mining Techniques and Social Network Analysis . USA: IGI Global, 2015.
J. Burez and D. Van den Poel, “Handling class imbalance in customer churn prediction,” Expert Syst. Appl. , vol. 36, no. 3 PART 1, pp. 4626–4636, 2009.
M. Listiana, Sudjalwo, and D. Gunawan, “Perbandingan Algoritma Decision Tree (C4.5) Dan Naïve Bayes Pada Data Mining Untuk Identifikasi Tumbuh Kembang Anak Balita (Studi Kasus Puskesmas Kartasura),” Informatika , vol. 1, no. 1, p. 18, 2015.
P. S. Venatesan, Data Mining and Warehousing . New Age International (P) Limited, 2007.
R. Govindaraju, T. Simatupang, and T. A. Samadhi, “Perancangan Sistem Prediksi Churn Pelanggan,” Tek. Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 33–42, 2008.
V. L. M. Oliviera, “Analytical Customer Relationship Management in Retailing Supported by Data Mining Techniques,” University of Porto, 2012.
V. L. M. Oliviera, “Predicting Partial Customer Churn using Markov for Discrimination for Modeling First Purchase Sequence,” University of Porto, 2012.
W. Buckinx and D. Van Den Poel, “Customer base analysis: Partial defection of behaviourally loyal clients in a non-contractual FMCG retail setting,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 164, no. 1, pp. 252–268, 2005.
Y. Liu and Y. Zhuang, “Research Model of Churn Prediction Based on Customer Segmentation and Misclassification Cost in the Context of Big Data,” J. Comput. Commun. , vol. 3, no. 3, pp. 87–93, 2015.