PREDIKSI DAN INTERPRETASI TINGKAT CHURN PELANGGAN DI PT. BPR MAGGA JAYA UTAMA MENGGUNAKAN EXTREME GRADIENT BOOSTING DAN SHAP UNTUK MENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN

Abstract

Customer churn adalah penurunan persentase pelanggan dalam suatu industri yang terjadi dalam jangka waktu tertentu yang dapat mempengaruhi pertumbuhan suatu bisnis. Dalam industri perbankan terus selalu memberikan inovasi terbaru baik secara pelayanan, fasilitas, dan kepuasan. Mempertahankan loyalitas nasabah merupakan tantangan utama di tengah persaingan yang semakin ketat. Salah satu permasalahan yang kerap terjadi adalah customer churn, yaitu berhentinya nasabah dalam menggunakan layanan bank. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi churn menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dan melakukan interpretasi prediksi dengan metode Shapley Additive Explanations (SHAP) guna mendukung pengambilan keputusan strategis di PT. BPR Magga Jaya Utama. Data yang digunakan terdiri dari 54.213 sampel nasabah dengan 13 atribut utama, diolah menggunakan pendekatan machine learning yang mencakup proses pra-pemrosesan data, balancing dengan SMOTE, pelatihan model, dan evaluasi kinerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost mampu memprediksi churn secara akurat dengan metrik evaluasi yang tinggi, sedangkan metode SHAP berhasil menginterpretasikan kontribusi masing-masing fitur terhadap prediksi churn secara transparan. Sistem prediksi ini diintegrasikan dalam sebuah platform berbasis web untuk memudahkan analisis dan pengambilan keputusan oleh pihak manajemen. Dengan implementasi sistem ini, PT. BPR Magga Jaya Utama diharapkan dapat meningkatkan retensi nasabah dan mengurangi tingkat churn secara signifikan melalui intervensi yang lebih tepat sasaran