Rancang Bangun Aplikasi Rekomendasi Produk Telekomunikasi Berbasis WEB Berdasarkan Perilaku Pelanggan

Dippo Ardy Wibowo, Hardika Khusnuliawati, Farid Fitriyadi

Abstract


Banyaknya variasi paket telekomunikasi dapat menyulitkan pelanggan dalam memilih layanan yang sesuai dengan kebutuhan penggunaan mereka. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi rekomendasi produk telekomunikasi berbasis web berdasarkan perilaku pelanggan. Sistem dikembangkan menggunakan React.js pada sisi frontend, FastAPI pada sisi backend, serta PostgreSQL sebagai database. Model rekomendasi menggunakan algoritma Random Forest yang dilatih pada dataset Telco Customer Churn sebanyak 7.043 data pelanggan. Dataset diperkaya melalui pembentukan fitur perilaku dan label rekomendasi berbasis aturan bisnis, serta didukung data transaksi dan event sintetis untuk kebutuhan pengembangan aplikasi. Model menggunakan 21 fitur input untuk mengklasifikasikan pelanggan ke dalam enam kelas rekomendasi paket. Hasil pengujian terhadap 1.409 data uji menunjukkan akurasi sebesar 86,8%. Sistem juga menyediakan dashboard pengguna untuk menampilkan rekomendasi dan riwayat pembelian, serta dashboard admin untuk mengelola produk serta memantau rekomendasi pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mengintegrasikan proses klasifikasi rekomendasi berbasis perilaku dengan penyajian paket secara terstruktur pada aplikasi web

Keywords


sistem rekomendasi; telekomunikasi; Random Forest; perilaku pelanggan; aplikasi web

Full Text:

References


E. Jlassi, A. Chaabouni, and M. Triki, “Impact of recommendation systems on AI-enabled customer experience: Mediator role of perceived usefulness and perceived trust,” Journal of Telecommunications and the Digital Economy, vol. 13, no. 1, pp. 160–191, Mar. 2025, doi: 10.18080/jtde.v13n1.1137.

I. Sulistyowati, D. Setyawan, and N. Zuhdi Arzaqi, “SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN LAYANAN DATA DAN INTERNET SEGMEN BGES DENGAN METODE KNOWLEDGE BASE BERBASIS WEB PADA PT. TELKOM SURAKARTA,” 2024.

F. Lestari, D. Hartanti, and H. Hasanah, “Pemodelan Sistem Rekomendasi Pemilihan Paket Internet IndiHome Menggunakan Metode Knowledge,” 2025.

Y. H. Alfaifi, “Recommender Systems Applications: Data Sources, Features, and Challenges,” Oct. 01, 2024, Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/info15100660.

N. Guan, “Machine learning algorithms in the development of recommender systems,” Applied and Computational Engineering, vol. 51, no. 1, pp. 119–128, Mar. 2024, doi: 10.54254/2755-2721/51/20241189.

T. Agustina, M. Masrizal, and I. Irmayanti, “Performance Analysis of Random Forest Algorithm for Network Anomaly Detection using Feature Selection,” sinkron, vol. 8, no. 2, Apr. 2024, doi: 10.33395/sinkron.v8i2.13625.

S. Amutha and R. Vikram Surya, “An Improved Product Recommender System Using Collaborative Filtering and a Comparative Study of ML Algorithms,” Cybernetics and Information Technologies, vol. 23, no. 4, pp. 51–62, Nov. 2023, doi: 10.2478/cait-2023-0035.

R. Jonathan and Suprihadi, “Development of Front-End Web Applications Utilizing Single Page Application Framework and React.js Library,” International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS), vol. 3, no. 3, pp. 529–536, Dec. 2023, doi: 10.35870/ijsecs.v3i3.1943.

S. V. Salunke and A. Ouda, “A Performance Benchmark for the PostgreSQL and MySQL Databases,” Oct. 01, 2024, Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/fi16100382.

D. D. Le and H. W. Lauw, “Efficient Retrieval of Matrix Factorization-Based Top-k Recommendations: A Survey of Recent Approaches,” 2021.

A. Nurseptaji and Y. Ramdhani, “PENERAPAN METODOLOGI WATERFALL PADA RANCANGAN SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN,” JURNAL DEVICE, vol. 11, pp. 1–12, 2021.




DOI: https://doi.org/10.30591/smartcomp.v15i3.10359

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

========================================================================

Smart Comp Indexed By:

Flag Counter

 

View My Stats

 

 

 

Creative Commons License

 

 

 

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.