Volume 2  No. 2  November 2019
Klasifikasi Jenis Pencabutan Layanan oleh Pelanggan Indihome Menggunakan Metode Chi-Square Automatic Interaction Detection
Siti Khodijatunnuriyah 1 , Hasih Pratiwi 2 1,2 Program Studi Statistika, Universitas Sebelas Maret sitinuriyah683@gmail.com, hpratiwi@staff.uns.ac.id
Abstract. Market segmentation is a classic topic in marketing which is never loss its attractiveness. In addition to market segmentation, customer satisfaction is important in  the  field  of  marketing.  Customer  satisfaction  is  a  person's  feelings  after  using goods  or  services  produced  by  a  company.  High  customer  satisfaction  shows  a company's success in producing goods or services. Statistics provides many tools for segmentation research. One of statistical tool for segmentation research which takes the  dependency  method  as  an  approach  is  Chi-Squared  Automatic  Interaction Detection  (CHAID)  analysis.  CHAID  analysis  would  provide  decision  tree  like diagram  which  provide  information  about  degree  of  association  from  dependent variable  to  the  independent  variables  and  the  information  about  segments characteristic.  In  this  case,  the  CHAID  analysis  is  used  to  determine  the  type  of service revocation segmentation by Indihome customers. Based on CHAID analysis, 25  segmentations  were  obtained,  which  consisted  of  revocation  of  the  downgrade category  of  45314  customers  and  the  number  of  revocation  of  the  Churn  Out category by 11137 customers.
Keywords : market segmentation, customer satisfaction , CHAID, Indihome

## 1. Pendahuluan
Semakin  banyaknya  masyarakat  yang  menggunakan  alat  komunikasi,  maka kualitas pelayanan menjadi sesuatu yang penting untuk memenangkan persaingan. Bukan hanya  perangkat  seluler  yang  semakin  canggih,  jaringan  internet  pun  tidak  mau  kalah, seperti  perkembangan  teknologi  komunikasi  seluler  di  Indonesia  yang  semakin meningkat dari tahun ke tahun. Seiring berkembangnya zaman, persaingan antar provider jaringan  internet  di  Indonesia  khususnya  semakin  ketat.  Setiap provider menawarkan kecepatan akses internet yang lebih baik dari provider lain untuk mengait pelanggan yang lebih  banyak.  Oleh  karena  itu,  kepuasan  pelanggan  menjadi  sesuatu  hal  yang  penting untuk  diperhatikan  oleh  setiap  perusahaan provider .  Kepuasan  pelanggan  merupakan faktor  penting  untuk  mengetahui  apakah  layanan  yang  diberikan  oleh  perusahaan  sudah memuaskan  pelanggan.  Karena  banyaknya  kategori  layanan  yang  diberikan,  pihak Telkom  perlu  melakukan  klasifikasi  pelanggan  berdasarkan  layanan  yang  digunakannya untuk  melihat  dan  mengenali  pelanggan  yang  melakukan  pencabutan  berdasarkan kriteria-kriteria yang ada.
2. Landasan Teori
2.1. Profil  Perusahaan. PT.  Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk  (PT.  Telkom) merupakan  satu-satunya  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  penyelenggara  layanan telekomunikasi  dan  jaringan  terbesar  di  Indonesia.  Seiring  berkembangnya  zaman  serta ilmu  pengetahuan  dan  teknologi,  PT.  Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk  melakukan perubahan  dan  pengembangan  produk Speedy menjadi  Indihome Triple  Play .  Indihome fiber merupakan layanan triple play dari Telkom yang terdiri dari internet fiber atau High Speed  Internet (Internet  Cepat), Phone (Telepon  Rumah),  dan Interactive  TV (UseeTV Cable).
2.2. Status  Pelanggan. Ada  dua  tipe  status  pelanggan  yang  diberikan  oleh  PT. Telekomunikasi Indinesia, Tbk. yaitu:

## 1) Status Active
Pelanggan  dengan  status active merupakan  pelanggan  yang  tidak  melakukan pencabutan layanan Indihome.
2) Status Tidak Active
Pelanggan  dengan  status  tidak active merupakan  pelanggan  yang  melakukan mencabutan  layanan  Indihome.  Ada  dua  jenis  pencabutan  layanan  yang  bisa dilakukan oleh pelanggan Indihome, yaitu :
a. Downgrade
Pencabutan layanan jenis downgrade adalah pencabutan layanan oleh pelanggan Indihome dengan hanya mencabut sebagian layanan yang dia pakai.
b. Churn Out
Pencabutan  layanan  jenis churn  out adalah  pencabutan  layanan  oleh  pelanggan Indihome dengan mencabut seluruh layanan yang dia pakai.
2.3. Data  hilang. Data  hilang  adalah  suatu  kondisi  hilangnya  sebagian  fitur  pada dataset.  Data  hilang  dapat  diakibatkan  oleh  kesalahan  sistem  maupun human  error . Dalam  banyak  kasus  yang  berkaitan  dengan  pengenalan  pola  maupun  klasifikasi,  data hilang  merupakan  permasalahan  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  klasifikasi.  Beberapa metode  telah  dikembangkan  khusus  untuk  menangani  data  hilang.  Salah  satu  metode tersebut  adalah  teknik  imputasi.  Imputasi  data  adalah  memperkirakan  nilai  pada  data
hilang  dengan  cara  mendapatkan  pola  dari  data  yang  memiliki  fitur  lengkap.  Beberapa metode imputasi yang populer adalah: Mean, Median/Modus dan klasterisasi.
2.4. Data  Mining. Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [1]. Istilah data mining memiliki hakikat sebagai disiplin ilmu yang tujuan utamanya  adalah  untuk  menemukan,  menggali,  atau  menambang  pengetahuan  dari  data atau  informasi  yang  dimiliki.    Data  mining,  sering  juga  disebut  sebagai Knowledge Discovery  in    Database (KDD).  KDD  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian  data,  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam himpunan  data  berukuran  besar  [2].  Ada  beberapa  teknik  yang  dimiliki  data  mining berdasarkan  tugas  yang  bisa  dilakukan  yaitu  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, klastering, dan asosiasi [3].
2.5. Klasifikasi. Klasifikasi  adalah  proses  untuk  menemukan  sebuah  model  atau fungsi  yang  menjelaskan  dan  mencirikan  konsep  atau  kelas  data,  untuk  kepentingan tertentu. Dalam klasifikasi, variabel tujuan bersifat kategorik. Misalnya mengklasifikasikan  pendapatan  dalam  tiga  kelas,  yaitu  pendapatan  tinggi,  pendapatan sedang, dan pendapatan rendah. Terdapat beberapa teknik  klasifikasi dalam data mining yaitu Regresi Logistik, Naïve Bayes , Neural Network , dan Decision Tree .
2.6. Decision  Tree. Decision  tree merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang menggunakan  representasi  struktur  pohon  ( tree )  dengan  setiap  node  merepresentasikan atribut,  cabangnya  merepresentasikan  nilai  dari  atribut,  dan  daun  merepresentasikan kelas. Node yang paling atas dari decision tree disebut sebagai root [4].
Terdapat tiga jenis node pada algoritma decision tree , meliputi :

## a. Node akar
Node  akar  merupakan  node  paling  atas,  pada  node  ini  tidak  ada  input  dan  bisa tidak mempunyai output atau mempunyai output lebih dari satu.
b. Node Cabang
Node  cabang  merupakan  node  percabangan,  pada  node  ini  hanya  terdapat  satu input dan mempunyai output minimal dua.

## c. Node Akhir
Node  akhir  atau  node  terminal,  merupakan  node  akhir,  pada  node  ini  hanya terdapat satu input dan tidak mempunyai output.
Terdapat beberapa persyaratan yang harus dipenuhi dalam penerapan algoritma decision tree meliputi :
a. Algoritma decision tree merepresentasikan supervised learning , dan oleh karena itu membutuhkan variabel target preclassified .
b. Training data harus bervariasi.
c. Kelas atribut target harus diskrit
Beberapa algoritma terkait decision tree yaitu Classification and Regression Tree (CART),  Algoritma  C4.5,  C5.0,  dan Chi-Squared  Automatic  Interaction Detection (CHAID).
2.7. Chi-Squared  Automatic  Interaction  Detection (CHAID). CHAID  digunakan untuk  membentuk  segmentasi  yang  membagi  sebuah  sampel  menjadi  dua  atau  lebih kelompok yang berbeda berdasarkan sebuah kriteria tertentu. Hal ini kemudian diteruskan dengan  membagi  kelompok-kelompok  tersebut  menjadi  kelompok  yang  lebih  kecil berdasarkan  variabel  variabel  independen  yang  lain.  Prosesnya  berlanjut  sampai  tidak ditemukan lagi  variabel – variabel independen yang  signifikan secara statistik. Segmen- segmen  yang  dihasilkan  akan  bersifat  saling  lepas  yang  secara  statistik  akan  memenuhi kriteria  pokok  segmentasi  dasar  [5].  Hasilnya  juga  akan  memberikan  peringkat  pada variabel  yang  merupakan  variabel  independen  paling  signifikan  sampai  yang  tidak signifikan.
CHAID memilih variabel independennya atas dasar uji chi-square antara kategori variabel yang tersedia dengan kategori variabel dependennya (seperti yang terdapat pada statistika  dasar  bahwa  uji  chi-square  merupakan  uji  non  parametrik  yang  sesuai  untuk menguji hubungan antar variabel yang berbentuk kategori) [6].
Dalam  analisis  CHAID  variabel  yang  digunakan  dibedakan  atas  variabel  terikat (variabel dependen) dan variabel bebas (variabel independen). Klasifikasi dalam CHAID dilakukan  berdasarkan  pada  hubungan  yang  ada  antara  kedua  variabel  tersebut,  oleh karena  itu  CHAID  termasuk  dalam  metode  dependensi  dalam  menentukan  segmentasi. Algoritma  CHAID  digunakan  untuk  melakukan  penggabungan  dan  pemisahan  kategori-
Volume 2  No. 2  November 2019
kategori dalam variabel yang akan di analisis  [7]. Secara garis besar algoritma ini dapat dibagi  menjadi  tiga  tahap,  yaitu  penggabungan  ( merging ),  pemisahan  ( splitting ),  dan penghentian ( stopping ).
1) Penggabungan ( Merging )
a) Bentuk  tabel  kontingensi  dua  arah  untuk  masing-masing  variabel  independen dengan variabel dependen.
b) Hitung statistik chi-square untuk setiap pasang kategori yang dapat dipilih untuk digabung  menjadi  satu,  untuk  menguji  kebebasannya  dalam  sebuah  sub  tabel kontingensi 2 x J yang dibentuk oleh sepasang kategori tersebut dengan variabel dependennya  yang  mempunyai  sebanyak J kategori.  Langkah  uji  chi  square adalah sebagai berikut :
i. Perumusan hipotesis
H 0 :  tidak  terdapat  hubungan  antara  kategori i pada  variabel  independen  dan kategori j pada variabel dependen
H 1 :  terdapat  hubungan  kategori i pada  variabel independen dan  kategori j pada variabel dependen
ii. Tingkat signifikansi
α = 5%
iii. Daerah Kritis
H 0 ditolak jika
2 ) 1 )( 1 ( ; 2    k b X X 
iv. Statistik Uji
   i j ij ij ij E E O X 2 2
) (
dengan dan masing-masing adalah frekuensi jumlah pengamatan dan nilai harapan pada baris ke- i dan kolom ke- j .
v. Kesimpulan
c) Untuk  masing-masing  nilai  chi-square  berpasangan,  hitung  nilai p-value berpasangan  bersamaan.  Diantara  pasangan-pasangan  yang  tidak  signifikan,
Volume 2  No. 2  November 2019
gabungkan  sebuah  pasangan  kategori  yang  paling  mirip  (yaitu  pasangan  yang mempunyai  nilai  chi-square  berpasangan  terkecil  atau  nilai p-value terbesar) menjadi sebuah kategori tunggal, dan kemudian dilanjutkan ke langkah (d).
d) Periksa  kembali  kesignifikanan  kategori  baru  setelah  digabung  dengan  kategori lainnya  dalam  variabel  independen.  Jika  masih  ada  pasangan  yang  belum signifikan,  ulangi  langkah  (c).  Jika  semuanya  sudah  signifikan  lanjutkan  ke langkah selanjutnya.
e) Hitung  nilai p-value terkoreksi  Bonferroni  didasarkan  pada  tabel  yang  telah digabungkan  dan  nilainya  dijadikan  taraf  uji  signifikan.  Untuk  menentukan persamaan koreksi Bonferroni terlebih dahulu dihitung pengali Bonferroni. Nilai pengali  Bonferroni  tersebut  dihitung  berdasarkan  tipe  variabelnya.  Jika  skala pengukuran  variabelnya  merupakan  skala  ordinal  maka  nilai pengali  Bonferroni dihitung dengan rumus:
))! 1 ( ) 1 (( )! 1 ( )! 1 ( 1 1                g c g c g c B
dengan c adalah  banyak  kategori  variabel  independen  awal  ke- i dan g adalah banyak kategori variabel independen ke- i setelah penggabungan, dan i = 1,2,…,n.
Apabila  skala  pengukuran  variabelnya  adalah  skala  nominal  maka  nilai  pengali Bonferroni dihitung dengan rumus:
       1 0 )! 1 ( ! ) 1 ( ) 1 ( g i c i g i g B
Persamaan Bonferroni kemudian dihitung dengan rumus:
B   
dengan α adalah comparisom-wise  error  rate ( CWER ),  π  adalah family-wide error rate ( FWER ),  dan  B  adalah  pengali  bonferroni.  Setelah  dilakukan  koreksi Bonferroni  pada  variabel  independen  yang  memiliki  lebih  dari  dua  kategori, hitung  nilai Chi-Square selanjutnya  dengan  menggunakan  taraf  signifikan  dari hasil koreksi Bonferroni.
2) Pemisahan ( Splitting )
a) Pilih variabel independen yang memiliki nilai- p terkecil (paling signifikan) yang akan digunakan sebagai split node.
b) Jika  nilai- p kurang  dari  atau  sama  dengan  tingkat  spesifikasi  alpha,  split  node menggunakan variabel independen ini. Jika tidak ada variabel independen dengan nilai- p yang  signifikan,  tidak  dilakukan  split  node  dan  node  ditentukan  sebagai node terminal (node akhir).
3) Penghentian ( Stopping )
Kembali  ke  tahap  penggabungan  untuk  variabel  selanjutnya  kemudian  hentikan ketika  semua  kelompok  variabel-variabel  telah  dianalisis.  Setelah  tidak  didapatkan lagi  variabel  independen  dengan  masing-masing  kategori  yang  signifikan,  maka pembentukan pohon selesai.

## 3. Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder,  yaiu  data pelanggan  Indihome  yang  melakukan  pencabutan  layanan  Indihome  pada  tahun  2018. Penelitian  ini  dilakukan  di  wilayah  telekomunikasi  (witel)  yang  masuk  dalam  cakupan kantor  Telkom  regional  IV  Jawa  Tengah  dan  DIY  antara  lain  witel  Kudus,  Magelang, Pekalongan, Purwokerto, Semarang, Solo, dan witel Yogyakarta.
Data  tersebut  kemudian  dipergunakan  sebagai  variabel  dalam  melakukan  analisis CHAID.  Variabel  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  variabel  dependen  dan  independen sebagai berikut:
a) Variabel Dependen
Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis pencabutan yang dibagi menjadi dua kategori :
a. Downgrade
Pencabutan layanan jenis downgrade adalah pencabutan layanan oleh pelanggan Indihome dengan hanya mencabut sebagian layanan yang dia pakai.
b. Churn Out
Pencabutan  layanan  jenis churn  out adalah  pencabutan  layanan  oleh  pelanggan Indihome dengan mencabut seluruh layanan yang dia pakai.
b) Variabel Independen
Terdapat tiga variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
1) Deskripsi Indihome
 New Indihome
 Old Indihome
 3p Indihome Others
 Inet_Tv
 Indihome 2p
 Non Indihome
2) Kategori Pelanggan
 Apartmen
 Bisnis
 Dinas Rumah
 Pemerintah/TNI/Polri
 Prime Cluster
 Residential
 Telum
 Wartel
3) Layanan TV
 Groovy Iptv Sd
 New UseeTv Entry Hd
 Paket YesTv Hit Entertainment
 Paket YesTv Hitsport
 Usee Basic Pack Sd
 Usee Starter Pack Sd
 Usee Tv Diamond Sd
 Usee Tv Gold Hd
 Usee Tv Gold Sd
 Usee Tv Platinum Sd
 Useetv Indihome Hd
 Useetv Indihome Passive
 Useetv Indihome Sd
 Useetv Indihome Starer Hd

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Analisis CHAID
Segmentasi yang dihasilkan oleh analisis CHAID dengan dibantu software IBM SPSS 20.0 pada pelanggan yang melakukan pencabutan layanan di PT Telkom.
Pada  diagram  pohon  hasil  analisis  CHAID,  diperoleh  sejumlah  37  node  dengan 25  node  terminal  yang  berarti  diperoleh  25  klasifikasi  pelanggan  pencabutan  layanan Indihome.
Tabel 1. Klasifikasi pelanggan yang melakukan pencabutan layanan Indihome
Segmen ke-1 Jenis  pencabutan  layanan  Non  Indihome  pengguna UseeeTv Indihome Passive dan Usee  Starter  Pack  Sd oleh  kategori pelanggan Residensial serta Pemerintah/TNI/Polri Segmen ke-2 Jenis  pencabutan  layanan Non Indihome  pengguna UseeeTv
Indihome Passive dan Usee  Starter  Pack  Sd oleh  kategori pelanggan Bisnis, Prime Cluster , Apartment, serta Wartel Segmen ke-3 Jenis pencabutan layanan Non Indihome pengguna New UseeTv Entry Hd dan Usee Tv Gold Sd Segmen ke-4 Jenis  pencabutan  layanan Non Indihome  pengguna Useetv Indihome Starer Hd, Useetv Indihome Sd, dan Useetv Indihome

## Hd
Segmen ke-5 Jenis  pencabutan  layanan  Indihome 2P pengguna  New UseeTv
Entry HD, UseeTv Indihome Starer HD , dan UseeTv Indihome Hd oleh kategori pelanggan Residensial
Volume 2  No. 2  November 2019

## Tabel 1. Klasifikasi pelanggan yang melakukan pencabutan layanan Indihome
(lanjutan) Segmen ke-6 Jenis  pencabutan  layanan  Indihome 2P pengguna New  UseeTv
Entry  Hd,  UseeTv Indihome Starer  Hd ,  dan UseeTv Indihome Hd oleh  kategori  pelanggan  Bisnis,  Pemerintah/TNI/Polri,
Wartel, serta Telum Segmen ke-7 Jenis  pencabutan  layanan  Indihome 2P pengguna New  UseeTv
Entry  Hd,  UseeTv Indihome Starer  Hd ,  dan UseeTv Indihome Hd oleh  kategori  pelanggan Prime  Cluster, Apartment,  serta
Dinas Rumah
Segmen ke-8 Jenis  pencabutan  layanan  Indihome 2P pengguna UseeTv Indihome Sd
Segmen ke-9 Jenis  pencabutan  layanan  Indihome 2P pengguna Usee  Starter Pack Sd, Usee Basic Pack Sd, Groovy IpTv Sd, Paket YesTv Hit
Entertainment, dan UseeTv Gold Sd Segmen ke-10
Jenis  pencabutan  layanan 3P Indihome Others dan Old Indihome pengguna Groovy Iptv dan Paket YesTv Hitsport oleh kategori pelanggan Residensial, Prime Cluster , serta Apartment Segmen ke-11
Jenis  pencabutan  layanan 3P Indihome Others dan Old Indihome pengguna Groovy Iptv dan Paket YesTv Hitsport oleh kategori pelanggan Bisnis serta Pemerintah/TNI/Polri
Segmen ke-12 Jenis  pencabutan  layanan 3P Indihome Others dan Old Indihome  pengguna New  UseeTv  Entry  Hd dan UseeTv

## Platinum Sd
Segmen ke-13 Jenis  pencabutan  layanan 3P Indihome Others dan Old Indihome pengguna UseeTv Indihome Passive, Usee Basic Pack Sd, dan UseeTv Gold Sd Segmen ke-14 Jenis  pencabutan  layanan 3P Indihome Others dan Old Indihome pengguna UseeTv Indihome Starer  Hd oleh  kategori pelanggan Residensial, Prime Cluster , serta Dinas Rumah
Volume 2  No. 2  November 2019

## Tabel 1. Klasifikasi pelanggan yang melakukan pencabutan layanan Indihome
(lanjutan) Segmen ke-15 Jenis  pencabutan  layanan 3P Indihome Others dan Old Indihome pengguna UseeTv Indihome Starer  Hd oleh  kategori pelanggan Bisnis, Pemerintah/TNI/Polri, serta Telum
Segmen ke-16 Jenis  pencabutan  layanan 3P Indihome Others dan Old Indihome pengguna UseeTv Indihome Sd, UseeTv Gold Hd, dan UseeTv  Diamond  Sd oleh  kategori  pelanggan Residensial serta
Prime Cluster
Segmen ke-17 Jenis  pencabutan  layanan 3P Indihome Others dan Old Indihome pengguna UseeTv Indihome Sd, UseeTv Gold Hd, dan UseeTv  Diamond  Sd oleh  kategori  pelanggan  Bisnis,  Dinas
Rumah, serta Pemerintah/TNI/Polri Segmen ke-18 Jenis  pencabutan  layanan 3P Indihome Others dan Old Indihome  pengguna UseeTv Indihome Hd dan Usee  Starter Pack  Sd oleh  kategori  pelanggan Residensial,  Prime  Cluster,
Dinas Rumah, serta Pemerintah/TNI/Polri Segmen ke-19 Jenis  pencabutan  layanan 3P Indihome Others dan Old Indihome  pengguna UseeTv Indihome Hd dan Usee  Starter Pack Sd oleh kategori pelanggan Bisnis serta Telum
Segmen ke-20 Jenis  pencabutan  layanan New Indihome  pengguna UseeTv

## Diamond Sd
Segmen ke-21 Jenis pencabutan layanan New Indihome pengguna New UseeTv
Entry Hd dan UseeTv Indihome Passive
Segmen ke-22
Jenis  pencabutan  layanan New Indihome  pengguna UseeTv Indihome Starer Hd
Segmen ke-23 Jenis  pencabutan  layanan New Indihome  pengguna UseeTv Indihome Sd,  UseeTv Indihome Hd,  Usee  Starter  Pack  Sd, UseeTv Gold Hd, dan UseeTv Gold Sd oleh kategori pelanggan Residensial serta Prime Cluster
Volume 2  No. 2  November 2019

## Tabel 1. Klasifikasi pelanggan yang melakukan pencabutan layanan Indihome
(lanjutan) Segmen ke-24 Jenis  pencabutan  layanan New Indihome  pengguna UseeTv Indihome Sd,  UseeTv Indihome Hd,  Usee  Starter  Pack  Sd, UseeTv Gold Hd, dan UseeTv Gold Sd oleh kategori pelanggan Bisnis,  Apartment,  Dinas  Rumah,  Pemerintah/TNI/Polri,  serta
Telum Segmen ke-25
Jenis pencabutan layana Inet_Tv
Berdasarkan diagram pohon hasil analisis CHAID juga menerangkan bahwa pada node teratas diketahui jumlah total pelanggan yang melakukan pencabutan adalah 58.451 pelanggan, terdiri dari 11.137 pelanggan (19,7%) dengan status pecabutan churn out dan 45.314 pelanggan (80,3%) dengan status pencabutan downgrade .
Tabel 2. Persentase Jenis Pencabutan per Segmen Segmen ke- Downgrade Churn Out Persentase (%) Jumlah Persentase (%) Jumlah 1 91.2 3829 8.8 370 2 95.7 425 4.3 19 3 99.5 199 0.5 1 4 94.3 4273 5.7 259 5 86.2 11007 13.8 1760 6 93.7 887 6.3 60 7 77.9 205 22.1 58 8 66.9 1960 33.1 968 9 100.0 59 - - 10 90.5 4047 9.5 423 11 99.5 393 0.5 2 12 72.4 862 27.6 329
Volume 2  No. 2  November 2019
Tabel 2. Persentase Jenis Pencabutan per Segmen (lanjutan) 13 87.5 308 12.5 44 14 77.8 2172 22.2 620 15 94.0 63 6.0 4 16 65.4 2917 34.6 1544 17 82.5 113 17.5 24 18 68.4 2097 31.6 967 19 82.4 103 17.6 22 20 96.4 53 3.6 2 21 74.7 1945 25.3 658 22 70.8 525 29.2 217 23 62.6 4509 37.4 2696 24 74.9 250 25.1 84 25 99.7 2113 0.3 6 Total 45314 11137

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  menggunakan  metode Chi-Squared  Automatic Interaction Detection (CHAID) diperoleh 37 node dengan 25 node terminal yang berarti terdapat  25  klasifikasi  pelanggan  yang  melakukan  pencabutan  dengan  kategori downgrade dan churn  out .  Dengan  jumlah  pencabutan  kategori downgrade sebanyak 45314 pelanggan dan jumlah pencabutan kategori churn out sebanyak 11137 pelanggan.
Jumlah  pencabutan  kategori downgrade terbanyak  terdapat  pada  segmen  ke-5 dengan jenis pencabutan layanan Indihome 2P pengguna New UseeTv Entry HD, UseeTv Indihome Starer  HD ,  dan UseeTv Indihome Hd oleh  kategori  pelanggan Residensial sejumlah 11007 pelanggan  dan pencabutan dengan kategori churn out terbanyak terdapat pada  segmen  ke-23  dengan  jenis  pencabutan  layanan New Indihome  pengguna UseeTv Indihome Sd, UseeTv Indihome Hd, Usee Starter Pack Sd, UseeTv Gold Hd, dan UseeTv
Gold  Sd oleh  kategori  pelanggan Residensial serta Prime  Cluster sejumlah  2696 pelanggan.

## Daftar Pustaka
[1] Turban, E., J.E. Aronson dan T.P. Liang. Decision Support System and Intelligent Systems  -  7th  ed .  Pearson  Education,  Inc.  2005.  Dwi  Prabantini  (penterjemah). Sistem  Pendukung  Keputusan  dan  Sistem  Cerdas.  Penerbit  ANDI.  Yogyakarta. 2005.
[2] Santosa,  B. Data  Mining:  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis . Graha Ilmu. Yogyakarta. 2007.
[3] Larose,  D.T. Discovering  Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data  Mining . John Willey & Sons, Inc. 2005.
[4] Gorunescu,  F. Data  Mining  Concept  Model  and  Techniques .  Berlin:  Springer. ISBN 9783-642-19720-8. 2011.
[5] Bagozzi,  R.P. Advanced  Methods  of  Marketing  Research .  Blackwell  Publishers Ltd., Oxford. 1994.
[6] Myers,  J.H. Segmentation  and  Positioning  for  Strategic  Marketing  Decisions . American Marketing Association. Chicago. 1996.
[7] Kunto,  Y.S.  dan  Hasana,  S.N.  Analisis  CHAID  Sebagai  Alat  Bantu  Statistika Untuk  Segmentasi  Pasar, Jurnal  Manajemen ,  Vol.  1  No.  2.  Universitas  Kristen Petra: Surabaya. 2006.