Analisa Komparasi Algoritma Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes untuk Prediksi Churn Berdasarkan Kelas Pelanggan Retail

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.Kata Kunci: Prediksi Churn, RFM, C4.5, Naïve Bayes