KARAKTERISTIK PELANGGAN TELEPON KABEL...

Dosen Pembimbing:

Rully Agus Hendrawan, S.Kom, M.Eng

Irmasari Hafidz, S.Kom, M.Sc

KARAKTERISTIK PELANGGAN TELEPON KABEL

MENGGUNAKAN KLASTERING SOM DAN K-MEANS UNTUK MENGURANGI KESALAHAN KLASIFIKASI PELANGGAN DARI ERUSAHAAN

TELEKOMUNIKASI (STUDI KASUS: PT. TELKOM MOJOKERTO)

MEYLINDRA ARINI PERMATADEVI

5209100025

PENDAHULUAN

KARAKTERISTIK PELANGGAN TELEPON KABEL MENGGUNAKAN KLASTERING SOM DAN K-MEANS UNTUK MENGURANGI KESALAHAN KLASIFIKASI PELANGGAN DARI ERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI (STUDI KASUS: PT. TELKOM MOJOKERTO)

Latar Belakang

• Perusahaan sering mengalami kerugian karena memiliki sistem pengklasifikasian yang belum tepat

Tahun Bulan Jumlah

Pelanggan fraud

Total

Kerugian

(Rp)

2011 Januari 154 32.863.000

Februari 137 29.350.800

Maret 120 25.608.000

April 183 39.052.200

Mei 187 39.905.800

Juni 165 35.211.000

Juli 283 60.392.200

TOTAL KERUGIAN (Rp) 262.383.000

Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dijelaskan, maka rumusan masalah pada tugas akhir ini adalah bagaimana membuat suatu pengelompokan pelanggan bedasarakan call detail record yang dimiliki oleh perusahaan, sehingga dapat diketahui karateristik pemakaian pelanggannya

Batasan Masalah

• Data yang digunakan untuk tugas akhr ini yaitu CDR (Call Detail Record) pada tahun 2012 (bulan agustus, september, oktober, november) , yang dimana spesifikasi variabel zone, a number, b number, pulsa, durasi, waktu, kateori, jarak

• Studi kasus pada tugas akhir ini berada di PT Telkom wilayah Mojokerto.

• Data yang penulis analisa merupakan data random diambil dan dipilihkan oleh pihak perusahaan

• Penghitungan klustering metode SOM dan kmeans meggunakan bantuan software matlab

Tujuan Tugas Akhir

• Berdasarkan permasalahan yang telah disebutkan di atas, maka tujuan dari tugas akhir ini adalah membuat suatu pengklasifikasian pelanggan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik yang dimilikinya dengan menggunakan metode SOM dan K-Means.

Manfaat Tugas Akhir

• Membantu manajemen perusahaan untuk dapat mengetahui kategori pemakaian jenis telepon yang sering dilakukan pelanggan

• Membantu manajemen dalam memberikan informasi yang dapat digunakan untuk menentukan strategi yang berkaitan dengan peningkatan kualitas pelayanan. Sehingga kepuasan pelanggan dapat ditingkatkan serta kredibilitas dan kepercayaan pelanggan dapat dibangun dengan lebih baik.

METODOLOGI


Flowchart Pelaksanaan Tugas Akhir

Call detail Record

Pengambilan dan pembersihan melalui Call

Data Server

Self Organizing Maps (SOM) cluster

Jumlah Kluster yang

didapat

Validasi RMSSTD

Kluster yang memiliki nilai RMSSTD terendah menjadi

centroid pada kmeans

K-means cluster

Hasil Kluster k-means

Validasi Davies Bouldin index

Apakah hasil telah

valid

Melakukan uji verifikasi

Melakukan Analisa Data

Hasil Analisa

Tidak

YA

• Identifikasi Permasalahan

• Pengumpulan Data

Data yang dibutuhkan oleh penulis yaitu Call Detail Record. Data ini diambil dari divisi sentral, format dari call detail record yaitu (.tape).Data yang diberikan perusahaan sudah dalam bentuk CD

Proses Pelaksanaan Tugas Akhir

Melakukan Brainstorming dengan pihak perusahaan

Ditemukan persoalan, yaitu sistem pengklasifikasian

pelanggan yang belum tepat

Solusi yang ditawarkan, yakni sistem

pengklasifikasian yang lebih tertata

• Pembersihan dan Perlengkapan Data

– Tahap Praproses Data

– Identifikasi Atribut yang akan digunakan

• Pada tahap ini dilakukan penentuan atribut atau variable yang nantinya akan digunakan penulis dalam melakukan proses implementasi.

– Uji Korelasi antar Atribut


CDR (Call Detail Record)

Memasukkan CDR pada Call data server

Data diproses pada CDS, untuk

membuang outlier

Data siap digunakan

• Tahap Pelaksanaan Algoritma

• Uji Validasi

• Penyusunan Dokumen Tugas Akhir


Data SOM ClusterHasil terbaik akan dijadikan centroid

untuk k-meansK-MEANS

PENGOLAHAN DATA DAN IMPLEMENTASI


Proses Pembersihan Data

• Proses pembersihan data Data mentah dalam bentuk CD yang berformat ‘AMA.tape’

CDR terhubung ke dalam Call Data Server

Melakukan pembersihan data dari data-data yang menyimpang

Setelah itu data di convert menjadi excel

• Hasil Dari Pembersihan Data

Penjelasan Variabel dan Uji Korelasi

• Penjelasan Variabel Nama Tabel Keterangan

Zone Data yang menunjukkan kategori tujuan nomor telepon yang akan di tuju olehpelanggan

Jarak Data personal pelanggan yang menunjukkan seberapa jauh nomor telpon yang akan dituju oleh pelanggan

Kategori Data personal pelanggan yang menunjukkan jenis telepon yang di gunakan oleh nomor yang dituju pelanggan

A_number Nomor telepon pelanggan Pulsa Besaran yang digunakan dalam mengukur

a_number dan b_number

Durasi Waktu yang dihabiskan dari a_number ke b_number

Time Menit yang dihabiskan daria_number ke b_number

B_number Nomor telepon yang dituju pelanggan

Date Tanggal proses transaksi telepon

Penjelasan Variabel dan Uji Korelasi

• Uji Korelasi

• Hasil dari Uji Korelasi Nama Tabel Keterangan

Zone Data yang menunjukkan kategori tujuan nomor telepon yang akan di tuju oleh pelanggan

Jarak Data personal pelanggan yang menunjukkan seberapa jauh nomor telpon yang akan dituju oleh pelanggan

Kategori Data personal pelanggan yang menunjukkan jenis telepon yang di gunakan oleh nomor yang dituju pelanggan

Pulsa Besaran yang digunakan dalam mengukur a_number dan b_number

Algoritma SOM

• Merubah Nilai Variabel

• Standarisasi Data

Algoritma SOM

• Insialisasi Weight

• Hasil Algoritma SOM

Hasil Algoritma SOM

• Hasil dari algoritma SOM

Kluster 2 Kluster 3 Kluster 4 Kluster 5 Kluster 6

Jumlah Kluster 2 1823 1801 1801 0 0

Jumlah Kluster 3 2177 1699 1699 1699 1699

Jumlah Kluster 4 500 500 1801 1801

Jumlah Kluster 5 0 0 0

Jumlah Kluster 6 500 500

Validasi RMSSTD

• Untuk mencari nilai RMSSTD

• Hasil RMSSTD RMSSTD Nilai

Kluster 2 0.6248804

Kluster 3 0.3241053

Kluster 4 0.3241154

Kluster 5 0.3241255

Kluster 6 0.324168

Algoritma Kmeans

• Ketik Pada Matlab

• Hasil Algoritma Kmeans

[klaster, ctrs]=kmeans(data,3)

ANALISA


Uji Verifikasi Sistem

Studi Kasus : Kelompok Swadaya Masyarakat

Hasil :

Uji Verifikasi Kluster

SOM

SOM+Kmeans

Algoritma QE TE

SOM 0.724 (72,4%) 0.543 (54,3%)

SOM+kmeans

0.284 (28,4%) 0.018 (1,8%)

Validasi Davies Bouldin Index Validasi DBI

Klaster Nilai DBI

SOM 0.26902

SOM + Kmeans 0.184783

Sehingga dapat disimpulkan bahwa kluster yang paling

optimal. Yaitu Kluster kombinasi SOM dan Kmeans

Hasil

Perbandingan sistem lama dengan baru

SOM +Kmeans Kesalahan

Perumahan 500 0

Governance 1801 546

Bisnis 1699 848

Kluster 1 Kluster 2 Kluster 3

Hasil Kluster 1 500

Hasil Kluster 2 1801

Hasil Kluster 3 1699

Hasil Algoritma SOM+Kmeans

Analisa bedasarkan hasil kluster

Klaster Karakteristik

Klaster 1 - Pelanggan pada klaster 1, lebih sering menggunakan telepon pada zona 1 - Pemakaian pulsa yang dihabiskan pada tipe pelanggan kluster 1 yaitu, 10 - Pelanggan kluster 1, lebih sering menggunakan untuk menelpon pada

jarak kurang dari 30 km ( di dalam kota) - Pelanggan pada kluster 1 lebih banyak penggunaannya pada telepon

local yang artinya pelanggan lebih sering menggunakan untuk menelpon konsumen yang menggunakan produk Telkom.

Klaster 2 - Pelanggan pada tipe kluster 2 lebih sering menggunakan transaksi telepon pada zona 3

- Pemakaian pulsa yang dihabiskan pelanggan kluster 2 yaitu sebanyak 11-85

- Pelanggan pada kluster 2 sering menggunakan telepon dengan tujuan yang mempunyai jarak lebih dari 50 km

- Pelanggan pada kluster 2 lebih banyak penggunaannya pada telepon local, yang artinya penggunaan transaksi telepon yang dituju menggunakan produk Telkom

Klaster 3 - Pelanggan pada kluster 33 lebih sering penggunaanya pada zona 33 - Pemakaian pulsa yang dihabiskan pada kluster 3 yaitu 100- 459 - Pelanggan sering menggunakan transaksi telepon pada jarak lebih dari

50 km - Pelanggan pada kluster 3, melakukan transaksi telepon dengan tujuan

nomer operator bukan milik Telkom ( operator telepon lain)

Analisa dengan Perusahaan

Klaster Karakteristik

Klaster 1 - Pelanggan pada klaster 1, lebih sering menggunakan telepon pada zona 1

- Pemakaian pulsa yang dihabiskan pada tipe pelanggan kluster 1 yaitu, 1-10

- Pelanggan kluster 1, lebih sering menggunakan untuk menelpon pada jarak kurang dari 30 km ( di dalam kota)

- Pelanggan pada kluster 1 lebih banyak penggunaannya pada telepon local yang artinya pelanggan lebih sering menggunakan untuk menelpon konsumen yang menggunakan produk Telkom.

Dari hasil analisa dari perusahaan kluster 1 tergolong pelanggan tipe sederhana/Tembaga, yang disebut pelanggan tipe perumahan.Hal ini didasarkan dari beberapa karakter yang begitu menunjang, yaitu : 1. Penggunaan pulsa yang mayoritas kurang dari 10 2. Dari zona yang digunakan, mayoritas menggunakan zona 1 yang

bearti pelanggan selalu menggunakan telepon secara local dan berkoridor pada produk Telkom


Dari hasil analisa dari perusahaan kluster 2 tergolong pelanggan tipe yang disebut pelanggan tipe governanace.Hal ini didasarkan dari beberapa karakter yang begitu menunjang, yaitu : 1. Penggunaan pulsa diatas 10 dan tidak melebihi 95 2. Dari zona yang digunakan, mayoritas menggunakan zona 3 yang

bearti pelanggan selalu menggunakan telepon untuk telepon local mapaun sljj, namun tetap dalam koridor pemakain produk Telkom

Kluster Karateristik

Klaster 2 - Pelanggan pada tipe kluster 2 lebih sering menggunakan transaksi telepon pada zona 3

- Pemakaian pulsa yang dihabiskan pelanggan kluster 2 yaitu sebanyak 11-85

- Pelanggan pada kluster 2 sering menggunakan telepon dengan tujuan yang mempunyai jarak lebih dari 50 km

- Pelanggan pada kluster 2 lebih banyak penggunaannya pada telepon local, yang artinya penggunaan transaksi telepon yang dituju menggunakan produk Telkom


Dari hasil analisa dari perusahaan kluster 3 tergolong pelanggan VIP/silver, yang disebut pelanggan tipe bisnis.Hal ini didasarkan dari beberapa karakter yang begitu menunjang, yaitu : 1. Penggunaan pulsa yang melebihi 100 2. Dari zona yang digunakan, mayoritas menggunakan zona 33 yang

bearti pelanggan selalu menggunakan telepon dengan jarak jauh ( meliputi SLJJ, SLI) dengan tujuan ke operator lain

Kluster Karakteristik

Klaster 3 - Pelanggan pada kluster 33 lebih sering penggunaanya pada zona 33

- Pemakaian pulsa yang dihabiskan pada kluster 3 yaitu lebih dari 100 - 459

- Pelanggan sering menggunakan transaksi telepon pada jarak lebih dari 50 km

- Pelanggan pada kluster 3, melakukan transaksi telepon dengan tujuan nomer operator bukan milik Telkom ( operator telepon lain)

KESIMPULAN


KESIMPULAN

Hasil dari pengklasifikasian pelanggan adalah sebagai berikut: 1. Tipe pelanggan kluster 1

Bedasarkan hasil analisa, tipe pelanggan kluster 1 termasuk kategori pelanggan perumahan/ kelas platinum, karena sifatnya yang hanya menghabiskan pulsa sedikit, dan lebih cenderung penggunaan teleponnya pada sesama pengguna produk telkom 2. Tipe pelanggan kluster 2

Bedasarkan hasil analisa, tipe pelanggan kluster 2 termasuk kategori pelanggan governance/ kelas Gold. Karena sifatnya penggunaan pulsa dikategori sedang (tidak terlalu banyak dan sedikit), dan lebih cenderung penggunaan teleponnya pada sesama konsumen pengguna produk telkom 3. Tipe pelanggan kluster 3

Bedasarkan hasil analisa, tipe pelanggan kluster 3 termasuk kategori pelanggan bisnis/ kelas silver, karena sifatnya yang sering menghabiskan pulsa diatas 100.

SARAN

saran dalam pengembangan kedepannya diharapkan penelitian ini : 1. Sebaiknya tujuan dari penelitian yang berhubungan dengan call detail

record dapat lebih dikembangkan lagi. 2. Sebaiknya variabel yan didapatkan dapat lebih bervariasi dengan

melakukan survey kepada para pelanggan perusahaan 3. Sebaiknya dilakukan pembuatan aplikasi yang dapat melakukan inputa

terutama untuk metode SOM secara otomatis 4. Sebaiknya dilakukan perhitungan dengan menggunakan uji verifikasi dan

validasi yang berbeda.

TERIMAKASIH


KARAKTERISTIK PELANGGAN TELEPON KABEL...

Documents

Transcript of KARAKTERISTIK PELANGGAN TELEPON KABEL...