Banyaknya mitra e-commerce yang ada pada zaman sekarang mengakibatkan tingginya persaingan semakin ketat. Pada perusahaan mitra e commerce kepuasaan serta kepercayaan pelanggan terhadap perusahaan menjadi hal yang krusial. Persaingan ini mengakibatkan customer berpindah dari perusahaan yang satu ke perusahaan yang lain atau disebut dengan customer churn. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Random Forest dan XGBoost pada data mitra e-commerce untuk memprediksi churn. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data hipotetis yang bukan merupakan data asli dari suatu perusahaan fashion. Metode Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 87,2?ngan nilai AUC sebesar 0.95. Metode XGBoost menghasilkan akurasi sebesar 87,4?ngan nilai AUC sebesar 0.95. Dapat disimpulkan bahwa metode XGBoost lebih baik dibandingkan Random Forest untuk mengklasifikasikan churn.
