Dalam persaingan yang ketat di dunia industri, khususnya dalam industri telekomunikasi semakin ketat. Oleh karena itu, masing-masing operator telekomunikasi berlomba-lomba untuk memberikan layanan terbaik agar dapat menarik konsumen yang lebih banyak. Namun, sebelum membuat suatu layanan telekomunikasi, haruslah ada analisis pasar khususnya pelanggan, agar dapat diketahui layanan seperti apa yang dibutuhkan dan diinginkan oleh pelanggan tersebut. Dengan perkembangan sistem informasi, analisis menggunakan data mining menjadi pilihan. Dalam penelitian ini dibuat suatu model KDD (Knowledge Discovery Data) dengan menggunakan algoritma sistem rekomendasi yang dikombinasikan dengan social network analysis untuk memprediksi suatu layanan apakah diterima oleh pelanggan atau tidak. Dalam penelitian ini terdapat empat macam model sistem rekomendasi, yaitu collaborative filtering, content based filtering, hybrid filtering dan stochastic gradient descent. Kemudian hybrid filtering dan stochastic gradient descent dikombinasikan dengan hasil analisis dari jaringan sosial yang berupa nilai-nilai pagerank, eigenvector, modularity, degree dan sebagainya. Hasil dari kombinasi hybrid filtering dengan hasil analisis jaringan sosial tidak terlalu signifikan dan cenderung tetap, sedangkan hasil dari kombinasi stochastic gradient descent dengan hasil dari analisa jaringan sosial dapat menurunkan nilai RMSE dan MAE sebesar 0,001 sampai 0,010 dan 0,011 sampai 0,013.