## IG-KNN UNTUK PREDIKSI CUSTOMER CHURN TELEKOMUNIKASI

## Muhammad Arifin
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: arifin.m@umk.ac.id

## ABSTRAK
IG-KNN  merupakan  gabungan  dari  algotitma  pemilihan  fitur information  gain dengan  algoritma klasifikasi  KNN,  kedua  algoritma  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam  memprediksi customer  churn telekomunikasi.  Prediksi customer  churn telekomunikasi  merupakan  kebutuhan  yang sangat  penting  bagi  kelangsungan  hidup  perusahaan  telekomunikasi,  dimana  dengan  banyaknya pelanggang  yang  meninggalkan  perusaan  maka  perusahaan  berpeluang  untuk  merugi.  Mendeteksi pelanggan  yang  berpeluang  meninggalkan  perusahaan  sejak  dini  perusahaan  akan  mendapatkan keuntungan 10 kali, karena biaya untuk mempertahankan pelanggan lebih murah 10 kali lipat dibanding dengan mecari pelanggan baru. Berdasarkan hasil penelitian ini prediksi customer churn telekomunikasi dengan menggunakan IG-KNN menunjukkan akurasi yang lebih baik meski dengan nilai k yang berbeda- beda bila dibandingkan dengan prediksi customer churn telekomunikasi dengan menggunkan KNN tanpa fitur seleksi Information Gain , adapun peningkatan akurasi dari k1 sampai dengan k11 sebesar 1,7%.
Kata kunci: information gain , KNN, customer churn telekomunikasi.

## ABSTRACT
IG-KNN  is  a  combination  of  information gain  feature  selection algorithm  with  KNN  classification algorithm,  the  second  algorithm  is  expected  to  improve  the  accuracy  of  predicting  customer  churn  in telecommunications. Telecommunication customer churn prediction is a very important requirement for the  survival  of  the  telecommunications  company,  where  the  number  of  the  customers  who  leave  the company  for  promotional  likely  to  lose  money.  Detecting  corporate  customers  are  likely  to  leave  the company early on will benefit 10 times, because the cost is cheaper to retain customers 10-fold compared to  look  for  new  customers. Based  on  these  results  the  customer  churn  prediction  telecommunications using  IG-KNN  showed  better  accuracy,  although  the  value  of  k  different  when  compared  with  the prediction  of  customer  churn  by  using  KNN  telecommunications  without  Information  Gain  feature selection, while the increase in the accuracy of the K1 up to K11 at 1.7%.
Keywords: information gain, KNN, customer churn telekomunikasi.

## 1. PENDAHULUAN
Customer  Churn didefinisikan  sebagai  kecenderungan  pelanggan  untuk  berhenti  melakukan  bisnis dengan  sebuah  perusahaan  [1].  Hal  ini  telah  menjadi  isu  penting  yang  merupakan  salah  satu  tantangan utama  oleh  banyak  perusahaan  di  era  global  ini  dan  harus  dihadapinya.  [2]  mengatakan  untuk memperoleh  pelanggan  baru  memerlukan  biaya  hingga  10  kali  lipat  lebih  mahal  dibandingkan  biaya untuk  mempertahankan  pelanggan  yang  ada.  Mahalnya  untuk  memperoleh  pelanggan  baru  tentunya perusahaan  akan  lebih  memilih  mempertahankan  pelanggan.  Berdasarkan  fakta  tersebut  maka  banyak perusahaan sekarang lebih beralih untuk mempertahankan pelanggan dan menghindari churn pelanggan. Prediksi customer churn telekomunikasi menggunakan KNN yang dilakukan [3] menghasilkan nilai akurasi  88%  pada  nilai  K  5  keatas,  dengan  menggunakan  algoritma  fitur  seleksi  diharapkan  akan meningkatkan  akurasi  prediksi  selain  itu  dapat  diketahui  fitur  apa  saja  yang  tidak  dibutuhkan  dalam memprediksi customer churn telekomunikasi.
Pemilihan Subset fitur, bersama dengan pengaturan parameter dalam prosedur pelatihan SVM secara signifikan  mempengaruhi  akurasi  klasifikasi[4].  Jumlah  fitur  yang  banyak  ( high  dimensional )  akan memberikan  masukan  yang  berbeda-beda.  Pada  prakteknya,  atribut  yang  berlebihan  tidak  akan memberikan  hasil  yang  signifikan  pada  proses  pelatihan  tetapi  justru  akan  menyebabkan over-fit atau irrelevan dan redundan atribut  yang  akan  menyulitkan  algoritma  proses  pelatihan.  Masih  sedikit penelitian  yang  berfokus  pada  pemilihan  fitur  untuk  mempediksi customer  churn telekomunikasi[5]. Untuk  mencapai  kinerja  yang  baik  dan  akurasi  yang  tinggi  jumlah  fitur  yang  digunakan  untuk
memprediksi customer  churn cukup  enam  sampai  dengan  delapan  fitur.  Tujuan  pemilihan  masukan membantu  menghapus  masukan  yang  tidak  relevan,  menghapus  masukan  yang  bergantung  dengan masukan  lainnya,  sehingga  pembuatan  model  lebih  ringkas,  transparan  dan  mengurangi  waktu  untuk pembentukan model[6].
Tujuan  seleksi  fitur  adalah untuk  mengidentifikasi  beberapa  fitur  dalam  kumpulan data  yang  sama pentingnya, dan membuang semua fitur lain seperti informasi yang tidak relevan dan berlebihan. Proses seleksi  fitur  mengurangi  dimensi  dari  data  dan  memungkinkan  algoritma  belajar  untuk  beroperasi  lebih cepat  dan  lebih  efektif[7].  Solusi  untuk  masalah  ini  adalah  langkah pre-processing yaitu  dengan menghilangkan atribut dari data yang tidak relevan sebelum digunakan pada algoritma data mining. Langkah pre-processing yaitu  dengan  menghilangkan  atribut  dari  data  yang  tidak  relevan  sebelum digunakan  pada  algoritma data  mining disebut  dengan Feature  Selection, algoritma  untuk  mengurangi dimensi atribut atau seleksi firut digunakan untuk meningkatkan akurasi dari algoritma klasifikasi, adapun algoritma  seleksi  fitur  yang  banyak  digunakan  diantaranya  adalah Minimum  Redudancy  and  Maximum Relevance (mRMR)[8–13], Principle Component Analysis (PCA)[8], [14], [15], Fast Correlation Based Feature  Selection (FCBF)[9],  [16–20], Recursive  Feature  Elimination  with  SVM (SVM-RFE)[9],  [20– 22], Information Gain (IG)[10], [14], [18], [20], [22–26] dan lain sebagainya. Menemukan atribut terbaik adalah hal yang mudah dengan menggunakan information gain karena setiap  atribut  dapat  diketahui  nilainya  dan  dapat  dipilih  yang  terbaik[27] .  Information  gain adalah algoritma  fitur  seleksi  yang  sangat  populer  dan  berhasil  digunakan  dalam  memilih  fitur  yang  terbaik khususnya  dalam  menangani  data  yang  berdimensi  tinggi[28]. Chizi  dan  Maimon  (2002)  menjelaskan beberapa  metode  baru  untuk  pemilihan  variabel  yang  didasarkan  pada  algoritma  yang  sederhana  dan menggunakan evaluator terkenal  seperti information  gain , logistic  regression dan random  selection . Semua  metode  disajikan  dengan  hasil  empiris  pada  dataset  dan  dengan  batas-batas  teoritis  pada  setiap metode[7]. Nilai information  gain terbesar  pada  atribut  suatu  data  menunjukkan  bahwa  atribut  tersebut adalah atribut yang paling informatif, yang artinya paling relevan terhadap kelas targetnya. Semakin besar nilai information  gain pada  suatu  atribut,  maka  semakin  besar  pula  pengaruhnya  terhadap pengklasifikasian suatu data[29]. Sebuah fitur dengan informasi yang lebih tinggi nilai gain menunjukkan diskriminasi lebih tinggi fitur ini dibandingkan dengan kategori lain dan berarti bahwa fitur tersebut berisi informasi gen yang berguna untuk klasifikasi[30].
Pemilihan  algoritma  seleksi  atribut information  gain pada  penelitian  ini  berdasarkan  pada pernyataan-pernyataan peneliti diatas diantaranya bahwa nilai information gain terbesar pada atribut suatu data  menunjukkan  bahwa  atribut  tersebut  adalah  atribut  yang  paling  informatif,  yang  artinya  paling relevan terhadap kelas targetnya. Semakin besar nilai information gain pada suatu atribut, maka semakin besar  pula  pengaruhnya  terhadap  pengklasifikasian  suatu  data[29],  selain    itu  peneliti  lain  juga mengungkapkan bahwa information gain adalah algoritma fitur seleksi yang sangat populer dan berhasil digunakan dalam memilih fitur yang terbaik khususnya dalam menangani data yang berdimensi tinggi[28]
Pada  penelitian  ini,  akan  menggunakan Information  Gain untuk  pemilihan  fitur  pada  tahap pre- processing dan menerapkan algoritma K-NN sebagai proses pelatihan untuk memprediksi customer churn telekomunikasi. Sehingga diharapkan dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik.
Prediksi Customer  Churn saat  ini  menjadi  obyek  yang  diteliti  dalam  data  mining  dan  telah diterapkan  dalam  bidang  perbankan,  telekomunikasi  seluler  dan  asuransi[31].  Analisa  data  yang dilakukan secara otomatis dengan menggunakan data mining dan teknologi machine learning telah lama diterapkan  pada  masalah  analisis Customer  Churn .  Berdasarkan  penelitian  pada  prediksi Customer Churn , Wei dan Chiu[32] mengembangkan sebuah model baru untuk prediksi Customer Churn penyedia layanan  telekomunikasi  dengan  menggunakan  data  mining,  pada  waktu  itu  penelitian  terakhir menggunakan teknik analisa klasifikasi untuk membangun model prediksi dalam memprediksi Customer Churn di industri telekomunikasi.
Beberapa teknik data mining yang populer diusulkan untuk memprediksi Customer Churn adalah K- NN [2], [8], [33] , Support Vector Machines [1], [2], [33–35] dan Logistic Regretion [2], [33–35]. K-NN sangat  mudah  dipahami  dan  sangat  efektif  untuk  klasifikasi  [36],  Algoritma K-NN pertama yang akan dilihat adalah tetangga k-terdekat. Cara kerjanya dapat dilihat sebagai berikut ada sebuah data dimana semua data telah memiliki label dan ketika ada sepotong data baru tanpa label, maka bandingkan potongan  baru  dengan  data  yang  ada,  kemudian  ambil  potongan-potongan  yang  paling  mirip  data (tetangga  terdekat)  dan  melihat  label  mereka.  Terakhir,  mengambil  suara  mayoritas  dari  potongan  k paling  mirip  data,  dan  mayoritas  adalah  kelas  baru  ditetapkan  sebagai  hasil  klasifikasi.  Ketepatan algoritma K-NN sangat dipengaruhi oleh ada atau tidaknya fitur-fitur yang tidak relevan atau jika bobot fitur tersebut tidak setara dengan relevansinya terhadap klasifikasi. Riset terhadap algoritma ini sebagian besar membahas bagaimana memilih dan memberi bobot terhadap fitur agar performa klasifikasi menjadi lebih  baik. K-NN memiliki  beberapa  kelebihan,  diantaranya  adalah  ketangguhan  terhadap  data  yang
memiliki banyak noise serta efektif terhadap data yang berukuran sangat besar. Tetapi dibalik itu K-NN juga menyimpan kelemahan yang diantaranya adalah perlunya menentukan k secara manual.
Logistic    Regression dipresentasikan  untuk  prediksi  dengan  menggunakan  lebih  dari  satu Linear Regression [37],. Logistic  Regression menampilkan  persamaan  linear  yang  saling  berhubungan  antara beberapa variabel acak, dimana variabel yang tergantung ( dependent ) adalah variabel yang berkelanjutan. Metode ini merupakan perluasan metode Linear Regression yang menggunakan lebih dari satu variabel. Dalam  beberapa  kasus,  variabel  yang  tergantung  menunjuk  kepada  dua  nilai/kategori  tidak  dapat menggunakan Linear  Regression ,  tetapi  dapat  melakukan  pendekatan  yang  serupa  yang  dapat  disebut juga Multiple  Linear  Logistic  Regression .  Sedangkan  [38]  model Logistic  Regression merupakan probabilitas  dari  beberapa  peristiwa,  metode  ini  menggunakan  fungsi  linear  untuk  perhitungan  prediksi pada beberapa variabel. Prediksi dengan menggunakan metode Logistic Regression dapat digunakan pada variabel yang ditentukan atau varibel yang sudah dikategorikan menjadi 2 variabel. Seperti pada prediksi hidup atau mati, sakit atau tidak sakit, menang atau kalah, maupun churn atau tidak seperti yang ada pada data  set customer  churn .  Permasalahan  umum  yang  timbul  pada logistic  regression adalah overfitting pada data pelatihan, terutama ketika data yang sangat tinggi[39].
Support  Vector  Machines diperkenalkan  oleh  Vapnik  (1995)  menggunakan  model  linier  untuk menerapkan  batas  kelas non-linier dengan  masukan non-linier  vektor ke  ruang  fitur  berdimensi  tinggi. Dalam  ruang  baru,  optimal hyperplane pemisah  dibangun. SVM dapat  berfungsi  sebagai  alternative kombinasi  yang  kuat  dari  model  statistik  konvensional[40].  Penggunaan SVM untuk  memprediksi customer  churn juga  telah  mendapat  perhatian  khusus  dalam  penelitian  terakhir[34]  yaitu  untuk menyelidiki  bagaimana  secara  efektif SVM akan  mendeteksi customer  churn .  Kelemahan  umum SVM adalah kurangnya transparansi hasil dan mempunyai dimensi yang sangat tinggi[41].
Beberapa  algoritma  klasifikasi  diatas  memiliki  permasalahan  dimana  permasalahan  umum  yang timbul  pada logistic  regression adalah overfitting pada  data  pelatihan,  terutama  ketika  data  yang  sangat tinggi[39], dan kelemahan umum SVM adalah kurangnya transparansi hasil dan mempunyai dimensi yang sangat tinggi[41], sedangkan algoritma K-NN meskipun handal terhadap data noise namun K-NN sangat sensitif  terhadap  fitur  yang  tidak  relevan  atau  berlebihan  karena  semua  fitur  berkontribusi  terhadap klasifikasi. Dalam  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Verbeke, Dejaegen Martens, Hur dan Baesens 2012) yang meneliti dua puluh satu model prediksi customer churn sektor telekomunikasi dari 11 operator dari beberapa negara didunia menyatakan bahwa tidak semua fitur berkontribusi terhadap klasifikasi cukup 6 sampai  8  fitur  yang  digunakan  untuk  memprediksi customer  churn ,  penelitian  ini  berfokus  dalam melakukan pengurangan  fitur  pada data customer churn , sedangkan  untuk membuktikan  fitur-fitur  yang terpilih adalah fitur yang paling berpengaruh terhadap klasifikasi maka dipilih algoritma klasifikasi K-NN dimana algoritma ini sangat sensitif terhadap fitur yang tidak relevan atau berlebihan karena semua fitur berkontribusi terhadap klasifikasi.
Pemilihan Subset fitur, bersama dengan pengaturan parameter dalam prosedur pelatihan SVM secara signifikan  mempengaruhi  akurasi  klasifikasi[4].  Jumlah  fitur  yang  banyak  ( high  dimensional )  akan memberikan  masukan  yang  berbeda-beda.  Pada  prakteknya,  atribut  yang  berlebihan  tidak  akan memberikan  hasil  yang  signifikan  pada  proses  pelatihan  tetapi  justru  akan  menyebabkan over-fit atau irrelevan dan redundan atribut  yang  akan  menyulitkan  algoritma  proses  pelatihan.  Masih  sedikit penelitian  yang  berfokus  pada  pemilihan  fitur  untuk  mempediksi customer  churn telekomunikasi[5]. Untuk  mencapai  kinerja  yang  baik  dan  akurasi  yang  tinggi  jumlah  fitur  yang  digunakan  untuk memprediksi customer  churn cukup  enam  sampai  dengan  delapan  fitur.  Tujuan  pemilihan  masukan membantu  menghapus  masukan  yang  tidak  relevan,  menghapus  masukan  yang  bergantung  dengan masukan  lainnya,  sehingga  pembuatan  model  lebih  ringkas,  transparan  dan  mengurangi  waktu  untuk pembentukan model[6].

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Data Mining
Data  Mining  (DM)  adalah  inti  dari  proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  melibatkan menyimpulkan algoritma yang mengeksplorasi data, mengembangkan model dan menemukan pola yang tidak  diketahui  sebelumnya.  Model  ini  digunakan  untuk  memahami  fenomena  dari  data,  analisis  dan prediksi.  Aksesibilitas  dan  banyaknya  data  membuat Knowledge  Discovery dan Data  Mining menjadi masalah yang cukup penting dan dibutuhkan [7]. Tiga proses dalam data mining [37] diantaranya:
1. Menjelajahi  data,  yang  terdiri  dari  pembersihan  data,  transformasi  data,  pengurangan  dimensi, pemilihan fitur, dll.
2. Membangun model dan validasi, mengacu pada analisis berbagai model dan memilih satu yang memiliki kinerja terbaik dari evaluasi perkiraan-kompetitif model.
3. Menerapkan model untuk data baru untuk menghasilkan perkiraan yang benar / perkiraan untuk masalah diselidiki.

## 2.2 Algoritma Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  tujuan  yang  banyak  dihasilkan  dalam data  mining .  Klasifikasi merupakan  proses  pengelompokkan  sebuah  variabel  kedalam  kelas  yang  sudah  ditentukan  [42].  Data mining mampu mengolah data dalam jumlah besar, setiap data terdiri dari kelas tertentu bersama dengan variable dan faktor faktor penentu kelas variabel tersebut. Dengan data mining, peneliti dapat menentukan suatu kelas dari variabel data yang dimiliki.
Ada  banyak  algoritma  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  dalam data  mining. Mulai  dari k-nearest neighbor, logistic regresi, neural network, svm dan lainnya. Dalam penelitian terkait, disimpulkan bahwa algoritma K-NN memiliki  hasil  yang  kurang  baik  untuk  proses  klasifikasi  kelayakan  pelanggan  dengan atribut yang banyak.

## 2.3 Pengantar Algoritma Klasifikasi K-NN
K-NN adalah  sebuah  metode  klasifikasi  terhadap  sekumpulan  data  berdasarkan  pembelajaran   data yang  sudah  terklasifikasikan  sebelumya. K-NN termasuk  dalam  golongan supervised  learning ,  dimana hasil query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan jarak dari kategori yang ada  dalam K-NN .  Nantinya  kelas  yang  baru  dari  suatu  data  akan  dipilih  berdasarkan  grup  kelas  yang paling dekat jarak vektornya.
Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  mengklasifikasikan  obyek  baru berdasarkan  atribut  dan  training sample . Classifier tidak  menggunakan  model apapun  untuk  dicocokkan  dan  hanya  berdasarkan  pada memori.  Diberikan  titik query ,  akan  ditemukan  sejumlah  k  obyek  atau  (titik training )  yang  paling dekat dengan  titik query .  Klasifikasi  menggunakan  voting  terbanyak  diantara  klasifikasi dari  k  obyek. Algoritma  KNN  menggunakan  klasifikasi ketetanggaan  sebagai  nilai  prediksi  dari query  instance yang baru.
Algoritma  metode K-NN sangatlah  sederhana  [36],  bekerja berdasarkan  jarak  terpendek  dari query instance ke training  sample untuk menentukan K-NN nya.  Training  sample  diproyeksikan  ke  ruang berdimensi banyak,  dimana  masing-masing  dimensi  merepresentasikan  fitur  dari  data.  Ruang ini  dibagi menjadi bagian-bagian berdasarkan klasifikasi training sample . Sebuah titik pada ruang ini ditandai kelas c jika kelas c merupakan klasifikasi yang paling banyak ditemui pada k buah tetangga terdekat dari titik tersebut. Dekat atau jauhnya tetangga biasanya dihitung berdasarkan Euclidean Distance . Ketepatan algoritma KNN sangat dipengaruhi oleh ada atau tidaknya fitur-fitur yang tidak relevant atau  jika  bobot  fitur  tersebut  tidak  setara  dengan  relevansinya  terhadap  klasifikasi.  Riset  terhadap algoritma  ini  sebagian  besar  membahas  bagaimana  memilih  dan  memberi  bobot  terhadap  fitur  agar performa klasifikasi menjadi lebih baik.
K-NN memiliki beberapa kelebihan, diantaranya adalah handal terhadap data yang memiliki banyak noise serta efektif terhadap data yang berukuran sangat besar. Tetapi dibalik itu K-NN juga menyimpan kelemahan yang diantaranya adalah perlunya menentukan k secara manual dan perlunya menghitung satu persatu data testing terhadap semua data training (tidak ada model yang terbentuk)selain itu KNN sangat dipengaruhi  oleh  ada  atau  tidaknya  fitur-fitur  yang  tidak relevant atau  jika  fitur  tersebut  tidak  setara dengan relevansinya terhadap klasifikasi.

## 2.4 Seleksi Fitur
Tujuan  dari  seleksi  fitur  adalah  untuk  mengidentifikasi  beberapa  fitur  dalam  data  set  sama pentingnya, dan membuang fitur lainnya yang memberikan informasi yang tidak relevant dan berlebihan (Hall 1999). Proses seleksi fitur mengurangi dimensi dari data dan memungkinkan algoritma klasifikasi untuk  beroperasi  lebih  cepat  dan  lebih  efektif  dan  dalam  beberapa  kasus,  keakuratan  klasifikasi  dapat ditingkatkan. Dalam  data set  terdapat beberapa atribut  yang lebih berguna daripada  yang lain,  beberapa mungkin  lebih  membantu  proses  belajar  daripada  yang  lain  (Blum  dan  Langley,  1997).  Solusi  untuk masalah  ini  adalah  langkah  pemrosesan  awal  yang  menghilangkan  atribut  dari  data  yang  tidak  relefan sebelum diterapkan ke sebuah algoritma Data Mining.

## 2.5 Information Gain
Information gain (IG) dari suatu atribut, diperoleh dari nilai entropy sebelum pemisahan dikurangi dengan nilai entropy setelah pemisahan[29]. Untuk tujuan pengurangan fitur, pengukuran nilai informasi diterapkan  sebagai  tahap  pra-pengolahan  awal.  Hanya  atribut  memenuhi  kriteria (treshold) yang ditentukan dipertahankan untuk digunakan oleh algoritma klasifikasi[43].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian dalam penelitian ini menggunakan 2 metode yaitu : 1. Metode melalui studi literature.
2. Metode eksperimen dengan menggunakan beberapa tahapan diantaranya:
a. Pengumpulan data
b. Pemilihan atribut
c. Seleksi fitur
d. Penerapan algoritma
e. Evaluasi hasil

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1 Metode Melalui Studi Literature
Metode  melalui  studi  literature  yang  bertujuan  mendapatkan  pengetahuan  atau domain dari penelitian  yang  akan  dilakukan.  Studi  literatur  tersebut  didapatkan  melalui  berbagai  sumber  antara  lain buku,  jurnal,  paper,  dan  sebagainya. Adapaun  hal-hal  yang  dapat  diambil  dari  metode  ini  diantaranya adalah:
a. Studi  Pendahuluan  :  tahap  ini  merupakan  kegiatan  untuk  menemukan  informasi  tentang  obyek permasalahan  yang  ada.  Permasalahan-persalahan  yang  berkembang  beberapa  tahun  terahir dalam sebuah organisasi atau perusahaan khususnya mengenai customer churn.
b. Studi  Pustaka  :  tahapan  ini  adalah  tahap  untuk  menemukan  penelitian-penelitian  yang  sejenis dengan  penelitian  ini  yang  nantinya  dijadikan  sebagai  referensi  dan  pendukung  teori  dalam menyelesaikan permasalahan yang diangkat.
c. Perumusan  Masalah  :  adapun  pada  tahapan  selanjutnya  setelah  mendapatkan  permasalahan utama  dari  obyek  penelitian  yang  dilengkapi  dasar  teori  dari  studi  pustaka  yang  mendukung maka masalah yang ada dapat dirumuskan dengan baik.

## 4.2 Metode Eksperimen
Metode  eksperimen  ini  digunakan  untuk  menganalisa  data  yaitu  memilah  label  dan  variabel  yang selanjutnya  data  digunakan  dalam  proses  prediksi.  Adapun  tahapan  dalam  metode  ini  adalah  sebagai berikut:

## 4.2.1 Pengumpulan Data
Kegiatan  pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dengan  menagambil  dari  database  perusahaan  yang digunakan  sebagai  obyek  penerapan  BI.  Data  yang  digunakan  didalam  penelitian  ini  adalah  data telekomunikasi  di  Colombia  dimana  dataset customer  churn diambil  dari  database-UCI  California University. Dalam dataset ini mendefinisikan transaksi panggilan yaitu churn per satu pelanggan seluler dari  satu  perusahaan  telekomunikasi,  dalam  waktu  tiga  bulan  terus  menerus.  Terdapat  21  fitur.  Data customer churn ini terdiri dari 5000 tuple (record), terdiri dari 4293 berlabel false dan 707 berlabel true , terdiri dari 51 negara bagian distrik Colombia.

## 4.2.2 Pemilihan Atribut
Kegiatan  pemilihan  atribut  digunakan  untuk  memisahkan  antara  atribut  label  (atribut  yang  akan digunakan  sebagai  kunci  prediksi)  dengan  atribut  variabel  prediksi  dalam  memprediksi  sebuah  data. Dalam  dataset  ini  atribut  yang  bernilai false atau true dipilih  sebagai  label  dan  yang  lainnya  dijadikan sebagai variabel. Pada tabel 1 memperlihatkan atribut-atribut dalam dataset yang digunakan.
Tabel 1. Keterangan Atribut Data Set Nama Atribut Keterangan State untuk 51 negara bagian District of Columbia Account Length berapa lama akun aktif Area Code kode area Phone Number nomer telepon yang digunakan sebagai ID pelanggan International Plan rencana internasional Voice Mail Plan rencana pesan suara Number Vmail Messages jumlah pesan voice mail Total Days total panggilan sehari pada siang hari, yang terdiri  dari : total day minutes (jumlah layanan per menit), total day calls (jumlah panggilan) dan total day charge (jumlah biaya) Total Eve total panggilan sehari pada sore hari, yang terdiri dari total eve minutes (jumlah layanan per menit), total eve calls (jumlah panggilan) dan total eve charge (jumlah biaya) Total Night total panggilan sehari pada malam hari, yang terdiri dari total night minutes (jumlah layanan per menit), total night calls (jumlah panggilan) dan total night charge (jumlah biaya) Total International total panggilan yang digunakan untuk panggilan internasional, yang terdiri dari total intl minutes (jumlah layanan per menit), total intl calls (jumlah panggilan) dan
total intl charge (jumlah biaya) Number Customer Service Calls jumlah panggilan ke layanan pelanggan Label indikasi tidak churn dan churn ( False and True )

## 4.2.3 Seleksi Fitur
Tahap ini merupakan tahap utama dalam penelitian ini dari 21 fitur yang ada nantinya dihitung dan dicari  fitur  apa  saja  yang  relevan  yang  berpengaruh  terhadap  klasifikasi,  seleksi  fitur  menggunakan information  gain dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai  gain  setiap  fitur.  Ada  3  tahapan  dalam pemilihan fitur menggunakan Information Gain diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Hitung nilai gain informasi untuk setiap atribut dalam dataset asli.
2. Buang semua atribut yang tidak memenuhi kriteria yang ditentukan.
3. Dataset direvisi.
Pengukuran  atribut  ini  dipelopori  oleh  Claude  Shannon  pada  teori  informasi  (1)  [44][44],  [45] dituliskan sebagai:
(1)
Keterangan:
D : Himpunan Kasus,      m : Jumlah partisi D,    pi : Proporsi dari Di terhadap D Dalam  hal  ini  pi  adalah  probabilitas  sebuah tuple pada  D  masuk  ke  kelas  C i dan  diestimasi  dengan  | C i ,D|/|D|. Fungsi log diambil berbasis 2 karena informasi dikodekan berbasis bit.
Selanjutnya mencari nilai entropy setelah pemisahan dengan cara sebagai berikut:
(2)
Keterangan: D :  Himpunan kasus A :  Atribut v :  Jumlah partisi atribut A |Dj|     :  Jumlah kasus pada partisi ke j
|D|     :  Jumlah kasus dalam D I(D j )  : total entropy dalam partisi
Untuk mencari nilai Information Gain atribut A diperoleh dengan persamaan berikut:
Gain(A) = I(D) – I(A) (3) Keterangan: Gain(A)  : information atribut A
I(D) : total entropy I(A) : entropy A
Dengan penjelasan lain, Gain(A) adalah reduksi yang diharapkan di dalam entropi yang disebabkan oleh pengenalan nilai atribut dari A. Atribut yang memiliki nilai information gain terbesar dipilih sebagai uji  atribut  untuk  himpunan  S.  Selanjutnya  suatu  simpul  dibuat  dan  diberi  label  dengan  label  atribut tersebut, dan cabang-cabang dibuat untuk masing-masing nilai dari atribut.
Berdasarkan  perhitungan  nilai information gain tiap  atribut  menunjukkan  bahwa  atribut area  code dan total  night  calls bernilai  terendah  yaitu  0,000  sedangkan account  length,  total  day  calls,  total  eve calls,  total  night  minutes, dan total  night  charge bernilai  0,001  atribut total  intl  calls bernilai  0,005 adapun  atribut total  eve  minutes,  total  eve  charge,  total  int  minutes dan total  int  charge bernilai  0,006 adapun atribut voice mail plane dan number vmail messages bernilai 0,010 atribut state dan international plan masing-masing  memiliki  nilai  0,014  dan  0,036  selanjutnya  adalah number  customer  service  calls bernilai 0,048 dan nilai atribut tertinggi dari data customer churn ini adalah atribut total day minutes dan total day charge yaitu dengan nilai gain 0,056. Setelah diketahui nilai gain dari setiap atributnya langkah selanjutnya adalah menentukan nilai ambang, dan dalam penelitian ini nilai ambang yang diambil adalah 0,005 sehingga atribut yang terpilih adalah 12 atribut diantaranya total intl calls , total eve minutes, total eve  charge,  total  int  minutes,  total  int  charge , voice  mail  plane,  number  vmail  messages , state , international plan , number customer service calls , total day minutes dan total day charge

## 4.2.4 Penerapan Algoritma
Prediksi    sebuah  data  yang  dalam  hal  ini  adalah  data  pelanggan  telekomunikasi  dapat  diprediksi dengan menggunakan beberapa algoritma prediksi  diantaranya SVM, Logistik Regresi dan KNN. Dalam penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan  adalah  KNN  dimana  algoritma  ini  sangatlah  sederhana (Harrington,  2012),  bekerja berdasarkan  jarak  terpendek  dari query  instance ke training  sample untuk menentukan  KNNnya.  Jarak Euclidean paling  sering  digunakan  menghitung  jarak  (Deepa  dan Ladha, 2011). Jarak euclidean berfungsi menguji  ukuran yang  bisa  digunakan  sebagai interpretasi kedekatan jarak antara dua obyek. yang direpresentasikan pada persamaan 4.
(4)
Keterangan:
D(a,b)  : jarak skalar dari dua buah vektor a dan b dari matrik berukuran D dimensi k : data traning ke n
d
: jumlah data training
: data training
b : data testing
Persamaan  4  adalah  persamaan  untuk  mencari  jarak  terpendek  antara  data  testing  dengan  data taining. Untuk mengetahui proses lengkap dari prediksi customer churn telekomunikasi ditunjukkan pada gambar 1.
Data Customer
Churn Fitur Seleksi Klasifikasi KNN Analisa Hasil
Gambar  1  blok  diagram  algoritma  prediksi K-NN diatas  memperlihatkan  langkah-langkah  dalam memprediksi  data chustomer  churn ,  data chustomer  churn diklasifikasi  menggunakan  algoritma  KNN dibandingkan dengan data chustomer churn yang fiturnya telah diseleksi menggunakan information gain sebelum diklasifikasi.

## 4.2.5 Evaluasai Hasil
Dari  berbagai  eksperimen  yang  dilakukan  dalam  memprediksi customer  churn Telekomunikasi dengan menggunakan Algoritma KNN diperoleh data pada Tabel 2 :
Tabel 2. Hasil Prediksi Customer Churn Telekomunikasi
Prediksi K 1 3 5 7 9 11 Acc Auc Acc Auc Acc Auc Acc Auc Acc Auc Acc Auc KNN 82 0,5 86,7  0,68  88,3  0,69  88,4  0,69  88,6  0,69  88,3  0,7 IG-KNN 85,1  0,5 89 0,7 89,4  0,71  89,6  0,73  89,7  0,73  89,8  0,73

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  eksperimen,  mulai  tahap  awal  hingga  evaluasi,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa model  prediksi customer  churn menggunakan  metode  K-NN  dengan  pengurangan  fitur  menggunakan information  gain cukup  akurat  dibandingkan  dengan  tanpa  menggunakan  fitur  seleksi  dimana  dengan nilai  k  yang  berbeda-beda  algoritma  IG-KNN tetap  menunjukkan  hasil  yang  paling  baik.  Peningkatan akurasi dari k1 sampai dengan k11 sebesar 1,7%.

## 6. SARAN
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  suatu  model  prediksi  yang  optimal  dan  akurat,  namun  untuk penelitian selanjutnya masih memerlukan pengembangan dalam beberapa hal, yakni:
1. Diperlukan  simulasi  prediksi  dengan  jumlah  data  yang  lebih  banyak,  sehingga  analisa  akan bertambah optimal dan akurat
2. Bandingkan algoritma fitur seleksi lain untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.
3. Membuat  aplikasi  sistem/aplikasi online dengan  menerapkan  metode  lain  untuk  prediksi customer churn lebih dinamis.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
[1]  X. Yu, S. Guo, J. Guo, and X. Huang, “An extended support vector machine forecasting framework for  customer  churn  in  e-commerce,” Expert  Systems  with  Applications ,  vol.  38,  no.  3,  pp.  1425– 1430, Mar. 2011.
[2]  S.  KhakAbi,  M.  R.  Gholamian,  and  M.  Namvar,  “Data  Mining  Applications  in  Customer  Churn Management,” 2010 International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation , pp. 220–225, Jan. 2010.
[3]  M.  Arifin,  “BUSINESS  INTELLIGENCE  UNTUK  PREDIKSI  CUSTOMER  CHURN TELEKOMUNIKASI,”  in SEMINAR  NASIONAL  TEKNOLOGI  DAN  INFORMATIKA ,  2014,  pp. 279–286.
[4]  M.  Zhao,  C.  Fu,  L.  Ji,  K.  Tang,  and  M.  Zhou,  “Feature  selection  and  parameter  optimization  for support vector machines: A new approach based on genetic algorithm with feature chromosomes,” Expert Systems with Applications , vol. 38, no. 5, pp. 5197–5204, May 2011.
[5]  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,” European  Journal  of Operational Research , vol. 218, no. 1, pp. 211–229, Apr. 2012.
[6]  Y.  Zhang,  R.  Liang,  Y.  Li,  Y.  Zheng,  and  M.  Berry,  “Behavior-Based  Telecommunication  Churn Prediction  with  Neural  Network  Approach,” 2011  International  Symposium  on  Computer  Science and Society , pp. 307–310, Jul. 2011.
[7]  O.  Maimon  and  L.  Rokach, Data  Mining  and  Knowledge  Discovery  Handbook ,  Second.  Boston, MA: Springer US, 2010, pp. 1, 86, 97.
[8]  A.  Idris,  M.  Rizwan,  and  A.  Khan,  “Churn  prediction  in  telecom  using  Random  Forest  and  PSO based  data  balancing  in  combination  with  various  feature  selection  strategies,” Computers  & Electrical Engineering , vol. 38, no. 6, pp. 1808–1819, Nov. 2012.
[9]  A.  J.  Ferreira  and  M.  A.  T.  Figueiredo,  “Efficient  feature  selection  filters  for  high-dimensional data,” Pattern Recognition Letters , vol. 33, no. 13, pp. 1794–1804, Oct. 2012.
[10]  B.  Chandra  and  M.  Gupta,  “An  efficient  statistical  feature  selection  approach  for  classification  of gene expression data.,” Journal of biomedical informatics , vol. 44, no. 4, pp. 529–35, Aug. 2011.
[11]  C. Ding and H. Peng, “Minimum Redundancy Feature Selection from Microarray Gene Expression Data,” Proceedings of the Computational Systems Bioinformatics , pp. 0–5, 2003.
[12]  C.  Ding  and  H.  Peng,  “Minimum  redundancy  feature  selection  from  microarray  gene  expression data,” Journal of Bioinformatics and Computational Biology , vol. 3, no. 2, pp. 185–205, 2005.
[13]  H. Peng, F. Long, and C. Ding, “Feature Selection Based on Mutual Information : Criteria of Max- Dependency,  Max-Relevance,  and  Min-Redundancy,” IEEE  TRANSACTIONS  ON  PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE , vol. 27, no. 8, pp. 1226–1238, 2005.
[14]  H.  Uğuz,  “A  hybrid  system  based  on  information  gain  and  principal  component  analysis  for  the classification  of  transcranial  Doppler  signals.,” Computer  methods  and  programs  in  biomedicine , vol. 107, no. 3, pp. 598–609, Sep. 2012.
[15]  C. Tsai and Y. Hsiao, “Combining multiple feature selection methods for stock prediction : Union , intersection , and multi-intersection approaches,” Decision Support Systems , vol. 50, no. 1, pp. 258– 269, 2010.
[16]  B.  Senliol,  G.  Gulgezen,  L.  Yu,  and  Z.  Cataltepe,  “Fast  Correlation  Based  Filter  (FCBF)  with  a different  search  strategy,”  in 2008  23rd  International  Symposium  on  Computer  and  Information Sciences , 2008, pp. 1–4.
[17]  M.  Blachnik,  W.  Duch,  A.  Kachel,  and  J.  Biesiada,  “Feature  Selection  for  Supervised Classification : A Kolmogorov-
Smirnov Class Correlation-Based Filter,”
Blachnik09featureselection , 2009.
[18]  T.  Deepa  and  L.  Ladha,  “Feature  Selection  Methods  And  Algorithms,” International  Journal  on Computer Science and Engineering (IJCSE) , vol. 3, no. 5, pp. 1787–1797, 2011.
[19]  L. Yu and H. Liu, “Feature Selection for High-Dimensional Data : A Fast Correlation-Based Filter Solution,” Proceedings  of  the  Twentieth  International  Conference  on  Machine  Learning  (ICML- 2003) , 2003.
[20]  H.  Deng  and  G.  Runger,  “Feature  Selection  via  Regularized  Trees,” International  Conference Neural Network , 2012.
[21]  C.  Kang,  “Customer  Churn  Prediction  Based  on  SVM-RFE,” 2008  International  Seminar  on Business and Information Management , pp. 306–309, Dec. 2008.
[22]  F.  Tan,  “Improving  Feature  Selection  Techniques  for  Machine  Learning,” Dissertation  Georgia State University , 2007.
[23]  C.  Lee  and  G.  G.  Lee,  “Information  gain  and  divergence-based  feature  selection  for  machine learning-based text categorization,” Information Processing & Management , vol. 42, no. 1, pp. 155– 165, Jan. 2006.
[24]  J. Dai and Q. Xu, “Attribute selection based on information gain ratio in fuzzy rough set theory with application to tumor classification,” Applied Soft Computing , vol. 13, no. 1, pp. 211–221, Jan. 2013.
[25]  B.  Azhagusundari  and  A.  S.  Thanamani,  “Feature  Selection  based  on  Information  Gain,” International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE) , vol. 2, no. 2, pp. 18–21, 2013.
[26]  J. Novakovic, “The Impact of Feature Selection on the Accuracy of 1DwYH Bayes Classifier,” vol. 2, pp. 1113–1116, 2010.
[27]  C.  Aggarwal  and  P.  S.  Yu, Privacy  preserving  data  mining  Models  and  Algorithms .  New  York: Springer US, 2008, p. 360.
[28]  I. Koprinska, “Feature Selection for Brain-Computer Interfaces,” PAKDD Workshops , pp. 100–111, 2010.
[29]  W.  Maharani,  “Klasifikasi  Data  Menggunakan  JST  Backpropagation,” Seminar  Nasional Informatika 2009 (semnasIF 2009) , vol. 2009, no. semnasIF, pp. 25–31, 2009.
[30]  C.  Yang  and  L.  Chuang,  “IG-GA :  A  Hybrid  Filter  /  Wrapper  Method  for  Feature  Selection  of Microarray Data,” Journal of Medical and Biological Engineering , vol. 30, no. 1, pp. 23–28, 2009.
[31]  L.  J.  S.  .  Alberts, Churn  Prediction  in  The  Mobile  Telecommunications  Industry ,  Thesis.,  no. September. Maastricht: Maastricht University, 2006, p. 6.
[32]  A. T. Jahromi, “MASTER  ’ S THESIS Predicting Customer Churn in Telecommunications Service Providers,” 2009.
[33]  Y.  Huang  and  T.  Kechadi,  “An  effective  hybrid  learning  system  for  telecommunication  churn prediction,” Expert Systems with Applications , no. May, May 2013.
[34]  K. Coussement and D. Van den Poel, “Churn prediction in subscription services: An application of support vector machines while comparing two parameter-selection techniques,” Expert Systems with Applications , vol. 34, no. 1, pp. 313–327, Jan. 2008.
[35]  B.  Huang,  M.  T.  Kechadi,  and  B.  Buckley,  “Customer  churn  prediction  in  telecommunications,” Expert Systems with Applications , vol. 39, no. 1, pp. 1414–1425, Jan. 2012.
[36]  P. Harrington, Machine Learning in Action . USA: Manning Publications, 2012, p. 18.
[37]  F. Gorunescu, Data Mining Concepts,Models and Techniques , vol. 12. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011, p. 7 116 120.
[38]  J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques , Second. United States of America: Morgan Kaufmann publications, 2007, p. 358.
[39]  T.  M.  Mitchell,  “Generative  And  Discriminative  Classifiers :  Naive  Bayes  And  Logistic Regression,” in Machine Learning , 2010, pp. 1–17.
[40]  P. Ravisankar, V. Ravi, G. Raghava Rao, and I. Bose, “Detection of financial statement fraud and feature selection using data mining techniques,” Decision Support Systems , vol. 50, no. 2, pp. 491– 500, Jan. 2011.
[41]  L. Auria and R. A. Moro, “Support Vector Machines (SVM) as a Technique for Solvency Analysis,” SSRN Electronic Journal , no. August, 2008.
[42]  D. T. Larose, DISCOVERING  KNOWLEDGE  IN DATA An  Introduction  to Data  Mining . 2005, p. 14.
[43]  M. Bramer, Principles of Data Mining . London: Springer US, 2007, pp. 80, 154.
[44]  R.  G.  Gallager  and  L.  Fellow,  “Claude  E  .  Shannon :  A  Retrospective  on  His  Life  ,  Work  ,  and Impact,” IEEE  TRANSACTIONS  ON  INFORMATION  THEORY ,  vol.  47,  no.  7,  pp.  2681–2695, 2001.
[45]  K.  M.  Risvik, Discretization  of  Numerical  Attributes  Preprocessing  for  Machine  Learning . Trondheim,  Norway:  Department  of  Computer  and  Information  Science  Norwegian  University  of Science and Technology, 1997, p. 29.