Judul: Pemodelan Loyalitas Konsumen Susu Pertumbuhan dalam Mengikuti Program Rewards Menggunakan Metode Random Forest dan Neural Network.
Abstrak: Persaingan bisnis di Indonesia yang semakin kompetitif menjadi alasan perusahaaan untuk membuat strategi dalam mempertahankan konsumennya, salah satunya dengan bantuan program loyalitas. Fakta menunjukkan bahwa pada salah satu program rewards perusahaan nutrisi, 37.62% member yang terdaftar telah meninggalkan program atau biasa disebut dengan istilah churn. Untuk mengantisipasi hal tersebut, dibuat suatu model klasifikasi loyalitas member berdasarkan profil dan aktivitasnya dalam program selama masa prediksi. Model klasifikasi dibangun pada dua merek terbesar dengan metode random forest dan neural network. Kedua metode tersebut dievaluasi dan dibandingkan berdasarkan kurva ROC (Relative Operating Characteristics) dengan melihat nilai area under curve (AUC). Kinerja dari kedua metode tersebut tidak berbeda nyata, namun metode neural network menghasilkan nilai AUC yang lebih besar, baik pada pemodelan merek A maupun merek B.
Keyword: AUC, backpropagation, CART, churn, klasifikasi

Judul: Pemodelan Loyalitas Konsumen Susu Pertumbuhan dalam Mengikuti Program Rewards Menggunakan Metode Random Forest dan Neural Network.
Abstrak: Persaingan bisnis di Indonesia yang semakin kompetitif menjadi alasan perusahaaan untuk membuat strategi dalam mempertahankan konsumennya, salah satunya dengan bantuan program loyalitas. Fakta menunjukkan bahwa pada salah satu program rewards perusahaan nutrisi, 37.62% member yang terdaftar telah meninggalkan program atau biasa disebut dengan istilah churn. Untuk mengantisipasi hal tersebut, dibuat suatu model klasifikasi loyalitas member berdasarkan profil dan aktivitasnya dalam program selama masa prediksi. Model klasifikasi dibangun pada dua merek terbesar dengan metode random forest dan neural network. Kedua metode tersebut dievaluasi dan dibandingkan berdasarkan kurva ROC (Relative Operating Characteristics) dengan melihat nilai area under curve (AUC). Kinerja dari kedua metode tersebut tidak berbeda nyata, namun metode neural network menghasilkan nilai AUC yang lebih besar, baik pada pemodelan merek A maupun merek B.
Keyword: AUC, backpropagation, CART, churn, klasifikasi

Judul: Elektrodeposisi Film Tipis Semikonduktor Cu2ZnSnS4 (CZTS) pada Substrat Kaca ITO
Abstrak: Semiconductor Cu2ZnSnS4 (CZTS) thin film that can be used as absorber layers on solar cell module was made via electrodeposition method. CZTS thin film was electrodeposited on the surface of a silicate glass coated with a thin layer of indium tin oxide (ITO). Deposition process was done using potentiostatic mode at room temperature with a potential of 1.05 V for 30, 45, and 60 minutes, followed with annealing the film at 2 different temperatures, 500 ºC using furnace and 180 ºC using hot plate, both treatments for 45 minutes in N2/H2S atmosphere. The X-ray difractograms were analyzed using Match 2 program and showed that the CZTS thin films had kesterit crystalline structure, with a low percentage of CZTS phase. The thin film also contained secondary phases such as Cu2S, ZnS, and SnS. The obtained CZTS thin films had a thickness between 1.039 and 1.676 μm. Absorption study showed that the band gap energy of CZTS thin films which was annealed using furnace ranged from 1.50 to 1.52 eV, whereas that annealed using the hot plate was not observed. The band gap energy value showed that CZTS thin films can be used as sunlight absorber layers on solar cell. The formation of CZTS crystal film on this investigation was effectively performed using furnace annealing process at a temperature of 500 ºC with deposition time of 45 minutes.
Keyword: Thin film, Electrodeposition, Cu2ZnSnS4