KISHENDRIAN, HANAN DESTIARIN (2024) PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINES(SVM) DALAM PREDIKSI GOOD CUSTOMER PADA PELANGGAN KORPORAT PADA STUDI KASUS PT.POS INDONESIA (PERSERO) KC.CIANJUR (43200) (TA.2.24.016). Diploma thesis, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional.
Full text not available from this repository.Abstract
ABSTRAK Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk memprediksi pelanggan korporat yang dapat dikategorikan sebagai good atau bad customer pada PT. Pos Indonesia KC. Cianjur. SVM dipilih karena kemampuan mereka untuk mengklasifikasikan dan menangani data yang sangat besar dengan lebih akurat. Data utama studi ini adalah data transaksi pelanggan dari Mei 2023 hingga April 2024. Proses penelitian dilakukan dengan mengikuti metodologi CRISP-DM yang meliputi tahap pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi yang dibuat memiliki tingkat akurasi sebesar 83%, tingkat precision sebesar 86%, dan tingkat recall sebesar 83%. Setelah diterapkan, model ini dapat digunakan oleh perusahaan untuk mengidentifikasi pelanggan potensial yang termasuk dalam kategori pelanggan baik. Diharapkan penelitian ini akan memberikan manfaat yang signifikan bagi pendekatan PT Pos Indonesia untuk mengelola pelanggan. Kata Kunci : prediksi, good customer, SVM, CRISP-DM
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Sekolah Vokasi > Teknik Informatika D4 |
| Depositing User: | Unnamed user with email [email protected] |
| Date Deposited: | 21 Nov 2024 06:18 |
| Last Modified: | 21 Nov 2024 06:18 |
| URI: | http://eprints.ulbi.ac.id/id/eprint/2675 |
Actions (login required)
 |
View Item |
