Klasifikasi Customer Relationship Management Menggunakan Dataset KDD Cup 2009 dengan Teknik Reduksi Dimensi

Abstract

Customer Relationship Management (CRM) merupakan teknologi yang menghubungkan antara pelanggan dengan bisnis, CRM dapat membantu pertumbuhan bisnis dan meningkatkan loyalitas dalam pelanggan. Pada awalnya CRM hanya berbentuk tulisan tangan, namun dengan berkembangnya teknologi saat ini CRM berkaitan dengan strategi bisnis secara keseluruhan, sistem CRM layaknya berbentuk repository yang mengintegrasikan aktivitas dari penjualan, pemasaran, dan dukungan pelanggan dengan menyederhanakan proses strategi dan pengelolaan penjualan dalam suatu sistem. Contohnya adalah pada data Knowledge Data Discovery (KDD) Cup 2009 yang merupakan Piala KDD 2009 menawarkan kesempatan untuk mengerjakan database pemasaran besar dari Perusahaan Telekomunikasi Prancis Orange untuk memprediksi kecenderungan pelanggan untuk beralih penyedia (churn), beli produk atau layanan baru (appetency), atau beli upgrade atau add-on yang diusulkan ke mereka untuk membuat penjualan lebih menguntungkan (up-selling). Masalahnya karena menangani database yang sangat besar, termasuk data yang heterogen (variabel numerik dan kategorik), dan distribusi kelas yang tidak seimbang ini membutuhkan efisiensi waktu yang cukup lama dalam pengelolaan dataset oleh karena itu dibutuhkan teknik reduksi dimensi yang merupakan teknik pengurangan dari jumlah dimensi dari dataset, dengan dimensi reduksi optimal hasilkan klasifikasi paling baik dengan PCA, PCA dengan klasifikasi Random Forest 96.93%. Klasifikasi LDA dengan Naïve Bayes 61.00%. Klasifikasi SVD dengan Random Forest 95.97%.