Judul: Analisis Segmentasi Pelanggan Eceran Pt United Tractors Tbk. Dengan Pendekatan Analisis Gerombol
Abstrak: Segmentasi pelanggan merupakan kegiatan membagi pelanggan ke dalam segmen-segmen dengan ciri dari tiap segmen memiliki karakter yang relatif homogen, sehingga dapat dij adikan sebagai salah satu alat yang digunakan untuk menentukan strategi pemasaran yang efisien berdasarkan basil segmentasinya. Segmentasi dilakukan dengan menggunakan metode k-means dan peubah yang menj adi dasar segmentasi yaitu nominal transaksi yang dibayarkan oleh 844 pelanggan eceran untuk pembelian 22 komoditas suku cadang. B anyaknya segmen (k) ideal yang terbentuk yaitu 5 segmen berdasarkan perubahan indeks Hartigan terbesar yaitu sebesar 1 8. 9 5. Dari 5 segmen yang diperoleh, terdapat segmen yang diprioritaskan dan tidak diprioritaskan dalam melalukan pemasaran produk. Segmen 2 dan Segmen 4 merupakan segmen yang dapat diprioritaskan dengan cirinya adalah nilai rataan nominal transaksi yang dibayarkan oleh tiap pelanggan eceran pada Segmen 2 dan Segmen 4 lebih besar dibandingkan nilai rataan nominal transaksi yang dibayarkan oleh tiap pelanggan terhadap total pelanggan eceran selama tahun 20 1 3 sampai 20 1 5. S elain itu, persentase kontribusi terhadap penerimaan UT lebih besar dibandingkan rata-rata persentase kontribusi tiap segmen yaitu sebesar 4 5. 24% oleh Segmen 2 dan 2 9. 7 1 % oleh Segmen 4. Dengan demikian, Segmen 2 dapat menj adi prioritas utama UT dalam melakukan pemasaran produknya.
Keyword: indeks Hartigan, metode k-means, segmentasi pelanggan.

Judul: Segmentasi pelanggan ritel perusahaan alat berat berdasarkan catatan transaksi dengan pembobotan komponen utama
Abstrak: Customer segmentation is allocation of customers into segments according to characteristics similarity to optimize the implementation of customer relationship management. The characteristics of retail customer could be identified based on their transaction record. Principal component analysis is used to summarize the characteristics of PT United Tractors Tbk. spare part retail customer from transaction record in 2012. Variables in the transaction analysis and segmentation are transaction frequency ( ), count of transaction months ( ), count of product ( ), count of product type ( ), and total transaction amount ( ). The weight of those variables are determined by principal component analysis. The weight of each variable obtained is 0.41 for , 0.78 for , 0.61 for , 0.28 for , dan 0.72 for . Transaction score of each customer is calculated by combining the standardized transaction variables. Ideal segmetation is conducted by k-means algorithm. The ideal number of segment is 4. The mean of transaction score for segmen 1 to 4 are 9.09, 3.34, -1.39, and 0.27. Customers are devided into 4 segments by percentage 2.79%, 12.09%, 54.88%, and 30.23% for segment 1 to 4.
Keyword: Bogor Agricultural University, retail customer segmentation., principal component analysis, customer relationship management, cluster analysis

Judul: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: