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: 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: Thermal Characteristics and Dynamics of Tropical Cyclone over Western North Pacific Ocean: A Case Study of Typhoon Songda (Chedeng) 2011
Abstrak: The frequent occasion of Tropical Cyclone (TC) over Western North Pacific (WNP) Ocean lies from 10˚N to 26˚N and 121˚E to 170˚E. Sources of TC development come from warm ocean temperature where latent heat is released during condensation processes and subsequently concentrated in the boundary layer. Relative humidity at 850-700 hPa is responsible to produce the most intense storm. Meanwhile, weak vertical wind shear between 850-200 hPa is one of the dynamical factors that lead to the development of TC. Pressure level of 850-200 hPa is chosen to minimize the thermodynamic effect in the lower troposphere. Typhoon Songda (Chedeng in the Philippines) or TSC lasted from May 18th to 30th, 2011 and strengthened into powerful Super Typhoon stage between May 24th and 27th. Long curving track and the exhibition of all sequences of TC life cycle, TSC is then considered as an ideal case of TC. The objective of the study with case of TSC is to investigate the role of thermal characteristics and dynamics on TC intensity. The research is carried out by using Advanced Research of Weather Research and Forecasting model (WRF ARW model) version 3.3. Two domains are employed in the model. The first domain situate from 02˚N to 40˚N and 118˚E to 149˚E and cover spatial resolution () of 33.1 km. The second domain situate from 09˚N to 27˚N and 119˚E to 132˚E with of 11 km. Timestep of the model () is 120 seconds. The model is supported by the following physical parameterization, i.e., Yonsei University Scheme (YSU) in the boundary layer, Kain-Fritsch scheme (KF) in the cumulus, and WRF Single-Moment 3-class scheme in the microphysics. Initial meteorological condition prior to the formation of the cyclone is generated using WRF ARW standard-release model. Sensitivity of the model output is obtained from a selected single-parameter change scenarios, namely, 10 % to 20 % decrease and increase of wind shear initial data at 850-200 hPa, and by 10 % to 20 % decrease of relative humidity initial data at 850-700 hPa. The result showed that the negative correlations between wind shear and intensity are found in wind shear scenarios. Wind shears of 10 ms-1 which lead to strengthening of the wind intensity in the early period of Typhoon development are found in wind shear scenarios. The effect of wind shear changes on wind intensity is statistically significant in the 20 % wind shear scenarios. During mature stage, weak wind intensity occurred when wind shear increase as given in the WRF standard-release and the 20 % decreasing scenario. Different situation is found in the 20 % increasing scenario where wind shear tend to weak and lead to strong wind intensity at this stage. Meanwhile, the reduction of moisture supply at 850-700 hPa resulting from 20 % decreasing relative humidity play a major role in the weakening of wind intensity and reduces mechanical energy of the cycle process as much as 300 J kg-1.
Keyword: