Judul: Pemilihan Rules Konsisten dengan Market Basket Analysis dan Overall Variability Association Rules Method (OVARM)
Abstrak: Market Basket Analysis (MBA) merupakan salah satu metode data mining yang populer digunakan. Metode ini diterapkan untuk mengungkap produk barang yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen. Hasil analisis dari MBA memiliki bentuk berupa rules beserta nilai ukuran kebaikannya (support, confidence, dan lift). Secara ideal, MBA diterapkan berkala mengingat pola pembelian konsumen selalu berubah, yang secara langsung akan berdampak kepada nilai ukuran kebaikan rules. Rules yang memiliki nilai ukuran kebaikan yang konsisten dapat menjadi rules yang menarik bagi pengambilan keputusan untuk jangka waktu yang panjang. Dalam jurnalnya, Papavasileiou dan Tsadiras (2013) mengajukan suatu metode yang dinamakan Overall Variability Association Rules Method (OVARM). Metode ini diterapkan kepada rules yang sebelumnya dibangkitkan oleh MBA untuk memilih rules yang paling konsisten. Dalam penelitian ini, penggunaan MBA pada suatu data transaksi supermarket menghasilkan sebelas rules yang memiliki nilai ukuran kebaikan yang tinggi. Penerapan OVARM pada rules yang dihasilkan mampu memberikan hasil berupa suatu rule dengan ukuran kebaikan yang tinggi dan konsisten nilainya dalam jangka waktu dua tahun pengamatan. Rules yang dipilih oleh OVARM memiliki bentuk berupa {Blueberries → Banana}. Rules ini merupakan rules yang trivial, sehingga untuk mendapatkan informasi yang baru maka rules non-trivial harus dapat dibangkitkan. Dalam penelitian ini peneliti mengajukan tiga modifikasi penggunaan OVARM agar rules non-trivial dapat muncul: 1) OVARM diterapkan pada kategori produk non-harian, 2) Produk barang dalam setiap transaksi dibuat ke dalam taksonomi produk yang lebih rendah sebelum diterapkan OVARM, 3). OVARM diterapkan untuk waktu transaksi tertentu saja. Penggunaan modifikasi pertama pada data transaksi yang tersedia berhasil memunculkan rules non-trivial pada beberapa kategori produk non-harian. Pada umumnya, penerapan MBA pada data transaksi hanya menggunakan dua buah peubah saja, yaitu ID transaksi dan ID produk yang terdapat dalam transaksi. Dalam penelitian ini peneliti juga mencoba untuk menambahkan satu peubah ke dalam analisis, yaitu kuantitas produk yang dibeli pada setiap transaksi. Penerapan MBA dan OVARM pada data dengan tiga peubah ini juga berhasil memilih rule yang memiliki nilai ukuran kebaikan yang tinggi dan konsisten nilainya untuk waktu dua tahun. Rule yang dipilih memiliki bentuk berupa {Oranges (3) → Banana (1)}. Rules ini memiliki bentuk yang berbeda dengan rule yang dipilih oleh OVARM dari data dengan dua peubah. Salah satu kelemahan utama dari penambahan peubah baru ini adalah nilai support dari rules yang dihasilkan secara umum akan lebih kecil, sehingga perlu menjadi pertimbangan bagi pengguna OVARM.
Keyword: association rules, market basket analysis, OVARM, retail

Judul: Preferensi layanan pelanggan berbasis CRM (Customer Relationship Management) dengan pendekatan apriori dan bond
Abstrak: Market basket analysis discovers association pattern in retail transaction data. Association rules mining is a method of data mining that aims to find a set of items that frequently occur together. Apriori algorithm is an algorithm to find pattern of association that is used for market basket analysis (MBA). Cross-selling is a part of the CRM (customer relationship management), which sells the main products with additional products recommended. Cross-selling should be analyzed based on transaction data by using data mining concepts. The analysis process involves the extraction of information from customer transaction that includes what products they buy, customer buying behavior etc. RFM analysis (Recency Frequency Monetory) is a marketing technique to analyze customer buying behavior. Mining association rules based on steps of RFM measurement, analyzes relationship and customer loyalty on products to get good recommendations to increase the company's revenue . Apriori algorithm is usually used for the MBA. In this study, besides a’priori we add a minimum measurement bond correlation, which shows the close relationship between products. With the addition of the bond measure, it would be easier to select products for cross-selling and reduce processing time. Result of this research is a hypothesis cross-selling marketing strategy that is customer service preferences; providing good recommendations to improve customer loyalty and increase the company's revenue . The proposed method is applied to sales transactions of spare parts of central AC company as dataset in the case. Results of this study showed 9 rules which can be used to determine the cross-selling sales strategy, taking into account the highest value of improvement (lift), confidence, bond and support. Recommendations for cross-selling strategy is composed by sets of rules measure from four parameters above. The proposed products for cross-selling based on the results of association rules mining and measurement bond are oil filter, maintenance kit, filter kit, separator kit, G roto inject oil, air filter, oil separator and chemical. The results also indicate the relationship between products and to get the best customer loyalty recommendation to the company. Results of the analysis is customers with the highest RFM that give more benefits for the company. Company is advised to maintain customer satisfaction and customer loyalty, to offer cooperation for service contracts, and to offer reselling (customers involved in selling products). It is recommended to maximize RFM analysis by taking into account geographical segmentation of the customers.
Keyword: association rules mining, bond measure, CRM (customer relationship management), cross-selling, data mining

Judul: Nanokristalin Pirit (FeS2) sebagai Material Semikonduktor Fotovoltaik.
Abstrak: Teknologi fotovoltaik adalah suatu proses yang dapat mengubah sinar matahari menjadi energi listrik dengan media semikonduktor. Penggunaan sel surya untuk fotovoltaik hanya dapat mengonversi radiasi matahari menjadi energi listrik kurang dari 20%. Efisiensi akan meningkat ketika material semikonduktor untuk fotovoltaik dibuat menjadi ukuran nano. Pirit merupakan salah satu material semikonduktor fotovoltaik yang memiliki energi pita celah (Eg) dalam kisaran 0.8–0.95 eV. Energi pita celah tersebut terbukti meningkat ketika disintesis dengan metode hidrotermal menggunakan beragam molar [S]:[Fe] pada suhu 200 °C dalam 24 jam. Nilai energi pita celah yang dihasilkan adalah 1.58–2.073 eV. Ukuran nanokristalin pirit yang dihasilkan berada pada kisaran 21.04–58.77 nm menurut data Particle Size Analyzer. Besarnya ukuran nanokristal pirit yang tumbuh kurang dari 50 nm merupakan poin penting untuk aplikasi fotovoltaik.
Keyword: Hidrotermal, fotovoltaik, nanokristal, pirit