Skripsi
ANALISA PERPUTARAN PELANGGAN XYZ GYM DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING
XMLABSTRAK
Perkembangan teknologi yang pesat belakangan ini telah memberikan
dampak besar dan peran penting dalam perkembangan usaha, termasuk pusat
pelatihan kebugaran atau gym center. Untuk bersaing dalam industri penyedia jasa
kebugaran, gym center perlu memastikan kenyamanan, pelayanan yang baik,
keamanan, keselamatan, keteraturan, serta sarana dan prasarana yang lengkap dan
modern. Manajemen yang berkualitas dan penawaran harga yang terjangkau juga
menjadi faktor pendukung. Salah satu tantangan utama yang dihadapi oleh gym
center adalah mengurangi jumlah pelanggan yang beralih ke gym pesaing.
Pelanggan yang meninggalkan layanan yang diberikan oleh gym disebut sebagai
churn. Untuk mengidentifikasi churn di perusahaan gym ini, dapat dilakukan
penggunaan metode Machine Learning dengan teknik klasifikasi menggunakan
varian Support Vector Machine (SVM), termasuk pruning pada support vector.
Pendekatan machine learning ini melibatkan tahapan pembersihan data, pelatihan
dan pengujian data, serta klasifikasi data dengan SVM. Dalam analisis perputaran
pelanggan di gym XYZ, penerapan metode SVM dengan perbandingan data test
dan train 50%:50% menghasilkan akurasi sebesar 100%. Hal ini menunjukkan
efektivitas SVM dalam mengklasifikasikan pelanggan yang kemungkinan besar
akan berhenti menggunakan layanan gym.
Kata Kunci : Gym, Churn, klasifikasi, Support Vector Machine, Akurasi.
Detail Information
| Item Type |
Skripsi (S1)
|
|---|---|
| Penulis |
Febriyanti Christin Indah Lestari - Personal Name
|
| Student ID |
218518011
|
| Dosen Pembimbing |
Indra Kelana Jaya, ST., M.Kom - - Dosen Pembimbing 1
Yolanda Yulianti Pratiwi Rumapea S.Kom.,M.Kom - - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji | |
| Kode Prodi PDDIKTI |
55201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
Teknik Informatika
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | Universitas Methodist Indonesia : Medan., 2024 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil | |
| Copyright |
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
|
| Doi |







