Article Details

PERANCANGAN SISTEM PENENTUAN FREE MAP ACCESS UNTUK FREEMIUM USER PADA PT MAPID DENGAN METODE DATA MINING

Oleh   I Putu Indra Dani Febrianta [14418043]
Kontributor / Dosen Pembimbing : Prof. Dr. Ir. Kadarsah Suryadi, DEA;Ni Luh Saddhwi Saraswati Adnyani, S.T., M.T.;
Jenis Koleksi : S1-Tugas Akhir
Penerbit : FTI - Manajemen Rekayasa Industri
Fakultas : Fakultas Teknologi Industri (FTI)
Subjek :
Kata Kunci : Freemium, Keputusan Purchase, Data Mining, Python, Gradient Boosting
Sumber :
Staf Input/Edit : Dewi Supryati  
File : 1 file
Tanggal Input : 23 Jun 2022

PT Multi Areal Planing Indonesia (MAPID) merupakan perusahaan teknologi yang menyediakan platform perangkat lunak cloud computing sebagai layanan yang mengembangkan Sistem Informasi Geografis untuk mengumpulkan, mengelola, memvisualisasikan, dan menganalisis data geospasial (data lokasi) yang telah beroperasi sejak tahun 2018. Business to Customer (B2C) merupakan salah satu sektor yang dilayani oleh PT MAPID. Dalam menjalankannya, PT MAPID menerapkan model bisnis freemium dengan memberikan free map access kepada user yang berhasil melakukan registrasi pada platform PT MAPID. Pada periode Januari 2020 hingga September 2021, conversion rate dari freemium user menjadi subscriber license terhitung sangat rendah, yaitu sebesar 0,94%. Penyebab utamanya adalah PT MAPID belum memiliki sistem pendukung keputusan pemberian free map access karena belum memanfaatkan data user. Penelitian ini dilakukan untuk membangun suatu model prediksi keputusan purchase user dengan menggunakan data user. Selanjutnya, akan dibangun sebuah prototipe aplikasi yang dapat digunakan untuk menjalankan model. Metodologi pada penelitian ini mengacu kepada Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Alternatif algoritma yang digunakan dalam proses pembangunan model adalah Support Vector Machine (SVM), Random Forest, serta Gradient Boosting. Untuk menangani kasus imbalanced data, diterapkan teknik oversampling SMOTE dan ADASYN. Proses pembangunan model dan prototipe aplikasi dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh model terbaik dengan algoritma Gradient Boosting, dengan dataset hasil oversampling ADASYN, dengan nilai akurasi sebesar 81%, presisi sebesar 83%, recall sebesar 62%, dan f1 sebesar 71%. Model kemudian diimplementasikan pada prototipe aplikasi yang berbasis Graphical User Interface (GUI). Hasil penelitian ini diprediksi dapat meningkatkan user yang membeli lisensi produk PT MAPID sebesar 83%.