• Tidak ada hasil yang ditemukan

CHURN PREDICTION PADA TELEKOMUNIKASI SELULER DENGAN METODE BAGGING DAN BOOSTING

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "CHURN PREDICTION PADA TELEKOMUNIKASI SELULER DENGAN METODE BAGGING DAN BOOSTING"

Copied!
7
0
0

Teks penuh

Gambar

Gambar 1. Proses Bagging  5.  LAZY BAGGING
Gambar 2. Contoh Lift Curve  7.2 Top Decile 10%
Gambar 3. Top Decile 10% Skenario 1
Gambar 6. Top Decile 10% Skenario 2
+3

Referensi

Dokumen terkait

Sampharindo Perdana Semarang dapat meminimalkan biaya total persediaan apabila dibandingkan dengan metode Lot Sizing Part Period Balancing dan Algoritma Wagner Within

Dataset diambil dari salah satu perusahaan telekomunikasi di Amerika bernama Orange yang tersedia di situs Kaggle yang kemudian diolah untuk menganalisis performa

Nilai dari Silhouette Coefficient dan Purity metode single linkage selalu lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode K-means. Kurang optimalnya metode K-means ini

cenderung memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan SMOTE XGboost akan tetapi SMOTE XGboost memiliki nilai recall yang lebih tinggi dibandingkan SMOTE Random

Melalui penelitian ini diketahui metode spektrofotometri sinar tampak memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan metode titrasi asam basa dalam menetapkan kadar

Perbandingan penelitian yang akan digunakan menggunakan load balancing menggunakan 4 line internet, membandingkan performa 3 metode load balancing dengan metode pengujian menggunakan

Dari hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa bagging mampu mengurangi tingginya noise yang ditunjukkan dari varians yang tinggi pada dataset airfoil, sehingga menghasilkan kinerja

Cara melakukan load balancing dengan metode PCC dan fail over pada