Article Sidebar
Downloads
Main Article Content
Abstract
Abstrak: Telekomunikasi adalah salah satu industri, di mana pelanggan memerlukan perhatian khusus, oleh karena itu, manajemen di sebuah perusahaan telekomunikasi ingin kehilangan pelanggan model prediksi untuk efisien memprediksi berpotensi kehilangan pelanggan. Jaringan syaraf adalah metode yang sering digunakan untuk memprediksi. Teknik yang paling populer dalam metode adalah saraf algoritma jaringan backpropagation. Namun algoritma backpropagationmemiliki kelemahan pada kebutuhan untuk data pelatihan besar dan optimasi yang digunakan kurang efisien. Particle Swarm Optimization (PSO) adalah suatu algoritma optimasi yang dapat memecahkan yang efektif masalah pada algoritma neural network umumnya menggunakan algoritma backpropagation. Pengujian model dengan berbasis menggunakan Backpropagation Particle Swarm Optimizationmenggunakan data pelanggan hilang pada telekomunikasi. Model yang dihasilkan diuji untuk memperoleh akurasi dan nilai-nilai AUC dari masingmasing algoritma untuk mendapatkan tes menggunakan nilai yang diperoleh akurasi Backpropagation adalah 85.48% dan nilai AUC adalah 0.531. Sementarapengujian dengan menggunakan Backpropagation berbasis Particle Swarm Optimization dipilih atribut dan penyesuaian nilai parameter yang diperoleh 86.05% akurasi dan nilai AUC adalah 0,637. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data pelanggan uji hilang dalam telekomunikasi menggunakan aplikasi Particle Swarm Optimization Backpropagation dan dalam pemilihan atribut diperoleh bahwa metode ini lebih akurat dalam prediksi pelanggan hilang telekomunikasi dibandingkan dengan Backpropagation, ditandai dengan peningkatan akurasi 00:57% dan nilai-nilai AUC dari 0.106, dengan nilai yang dimasukkan ke dalam akurasi klasifikasi cukup.
Kata Kunci: Telekomunikasi, Neural Network, Backpropagation, Particle Swarm Optimization.
Article Details
- Seluruh materi yang terdapat dalam situs ini dilindungi oleh undang-undang. Dipersilahkan mengutip sebagian atau seluruh isi situs web ini sesuai dengan ketentuan yang berlaku.
- Apabila anda menemukan satu atau beberapa artikel yang terdapat dalam Jurnal Pseudocode yang melanggar atau berpotensi melanggar hak cipta yang anda miliki, silahkan laporkan kepada kami, melalui email pada Priciple Contact.
- Aspek legal formal terhadap akses setiap informasi dan artikel yang tercantum dalam situs jurnal ini mengacu pada ketentuan lisensi Creative Commons Atribusi-ShareAlike (CC-BY-SA).
- Semua Informasi yang terdapat di Jurnal Pseudocode bersifat akademik. Jurnal Pseudocode tidak bertanggung jawab terhadap kerugian yang terjadi karana penyalah gunaan informasi dari situs ini.