Judul: Teknik Co-Clustering Pelanggan-Produk Secara Simultan Dengan Pemodelan Klasifikasi Potensi Pembelian
Abstrak: Membangun sebuah model pendugaan pada data yang heterogen dapat menimbulkan beberapa permasalahan, salah satunya adalah pendugaan parameter yang terbentuk menjadi berbias. Salah satu solusi yang dapat digunakan ialah mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok yang homogen dan membangun model pendugaan untuk masing-masing kelompok. Strategi ini akan menghasilkan model pendugaan parameter yang lebih sederhana, mudah diintepretasikan, dan mudah diaplikasian tanpa mengurangi keakuratan dan keandalan model yang terbentuk. Penelitian ini fokus pada data transaksi antara pelanggan dan produk. Terdapat peubah-peubah yang mendeskripsikan karakteristik pelanggan, yaitu jenis kelamin, usia, dan status pernikahan dan karakteristik produk, yaitu harga. Tujuan pada penelitian ini adalah membentuk co-cluster (pengelompokan pelanggan dan produk secara bersamaan) dan membangun model regresi logistik secara bersamaan sehingga setiap co-cluster memiliki karakteristik pelanggan dan produk yang berbeda-beda. Oleh karena itu strategi pemasaran untuk setiap co-cluster akan berbeda sesuai dengan karakteristik pelanggan dan produk. Co-cluster (6,4) merupakan ukuran yang paling sesuai dengan data transaksi yang digunakan. Gerombol produk P1, P2, P3, dan P4 memiliki kriteria yang berbeda-beda yaitu gerombol P1 dan P4 merupakan gerombol produk yang banyak dibeli pelanggan, sebaliknya gerombol P2 dan P3 merupakan gerombol produk yang sedikit dibeli pelanggan. Gerombol produk P1 dipilih pelanggan karena performa produk yang bagus, sedangkan gerombol P4 dipilih pelanggan karena harga produk yang murah. Selain gerombol produk, setiap gerombol pelanggan C1, C2, C3, C4, C5, dan C6 juga memiliki kriteria yang berbeda. Gerombol C1 merupakan kumpulan pelanggan yang jarang membeli produk kecantikan, salah satu strategi pemasaran yang dapat diterapkan adalah perusahaan mengingatkan untuk membeli produk kecantikan yang sudah pernah dibeli, sehingga diharapkan pelanggan akan rutin membeli produk tersebut. Gerombol C3 dan C5 merupakan kumpulan pelanggan yang membeli banyak jenis produk kecantikan di perusahaan tersebut, strategi pemasaran yang dapat digunakan adalah pemberian potongan harga kepada gerombol C3, sedangkan gerombol C5 tidak perlu diberikan potongan harga karena pelanggannya akan tetap datang membeli walaupun harga produk mahal.
Keyword: analisis gerombol, analisis klasifikasi, co-cluster, segmentasi

Judul: Segmentasi Pelanggan Susu Formula Menggunakan Cluster Ensemble Berbasis Algoritme ROCK
Abstrak: Perusahaan yang hendak bertahan dalam pasar perlu membuat suatu strategi pemasaran yang tepat, salah satunya dengan membuat segmen pelanggan berdasarkan informasi yang tercatat pada program berhadiah yang dibuat perusahaan. Data pada program berhadiah memiliki peubah dengan tipe campuran yaitu numerik dan kategorik, sehingga digunakan analisis gerombol dengan CEBMDC (Cluster Ensemble Based Mixed Data Clustering) berbasis algoritme ROCK (RObust Clustering using link). Penelitian ini menggunakan data pelanggan yang tergabung pada program berhadiah suatu perusahaan produk nutrisi. Penelitian ini bertujuan menggerombolkan pelanggan berdasarkan profil dan karakteristik pelanggan yang tercatat pada program berhadiah menggunakan CEBMDC berbasis algoritme ROCK. Hasil penggerombolan dengan CEBMDC berbasis algoritme ROCK menghasilkan tiga segmen pelanggan. Segmen pertama adalah segmen yang terdiri atas pelanggan-pelanggan yang loyal terhadap produk susu formula perusahaan. Segmen kedua dicirikan oleh pelanggan yang lebih tua dan mencakup pelanggan dengan konsumsi susu yang sangat rendah. Segmen ketiga adalah segmen pelanggan yang gemar mengumpulkan poin pada program berhadiah.
Keyword: analisis gerombol, cluster ensemble, mixed data clustering, ROCK

Judul: Methane Consumption (CH4) on Upland Rice Cultivation Under Micro Climate Cobdition With N Fertilizer Levels
Abstrak: Methane (CH4) is one of radiatively active trace gases or greenhouse gas, having strong absorbsivity to the infrared outgoing radiation emitted by the earth's surface, hence causing the warming of the atmosphere. Methane concentration in the atmosphere increases with a rate of about 12+1 ppbv/yr, or 36 Tg/yr. The increase of methane was predicted to have a significant impact on the earth's climate. The presence of 1.3 ppmv of methane in the atmosphere causes the globally average surface temperature 1.30C higher than it would be with no methane.
Keyword: