Judul: Customer Segmentation of Gas Transportation PT Pertamina Gas Using The K-Prototypes Algorithm
Abstrak: Segmentasi pelanggan merupakan implementasi analisis statistika berupa analisis gerombol dalam dunia bisnis. PT Pertamina Gas (Pertagas), sebagai perusahaan gas yang melayani pelanggan bertipe business-to-business (B2B), diharapkan dapat menginisiasi segmentasi pelanggan produk transportasi gas untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kemiripannya agar perusahaan dapat mengenal lebih baik kebutuhan pelanggan. Segmentasi dilakukan berdasarkan hasil penggerombolan data rekapitulasi realisasi volume penggunaan gas 2021 yang mencakup 3 peubah kategorik dan 4 peubah numerik. Algoritma K-prototypes digunakan dalam membuat segmentasi pelanggan karena terbukti dapat menyelesaikan kasus penggerombolan data campuran dibandingkan dengan K-means yang hanya dapat menangani kasus data numerik. Hasil penggerombolan menunjukkan k = 4 sebagai banyak gerombol optimal dengan nilai rasio keragaman terendah, yaitu Ri = 0,4810. Secara umum, gerombol-1 dan gerombol-4 digolongkan sebagai gerombol non-outlier dan gerombol lainnya sebagai outlier. Gerombol-1 berisikan pelanggan yang sudah lama berdiri dengan pembelian standar yang konsisten. Pelanggan yang konsisten juga digerombolkan dalam gerombol-4 dengan pembelian yang lebih rendah dan umur lebih muda dibandingkan gerombol-1. Sebaliknya, terdapat satu pelanggan dalam gerombol-2 yang sangat tinggi pembelian dan fluktuasinya tetapi serupa dengan gerombol-4 dalam aspek umur perusahaan. Lalu, pelanggan dengan karakteristik lebih rendah dari gerombol-2 namun lebih unggul dari gerombol-1 digolongkan dalam gerombol-3 dengan proporsi karakteristik peubah kategorik yang paling seimbang., Customer segmentation is an implementation of statistical analysis as in cluster analysis in the business field. PT Pertamina Gas (Pertagas), a gas company targeted for business-to-business (B2B) customers, is in urge to initiate customer segmentation on gas transportation to divide customers based on similarity. Hence, the company would better know the customer’s needs. Segmentation was based on clustering on the realization of gas usage volume in 2021 which included 3 categorical and 4 numerical variables. K-prototypes algorithm was used for clustering since it's proven to solve mixed-type data clustering better than K-means which was limited for numerical-type data. The result concluded that k = 4 was the optimal number of clusters based on the lowest variance ratio, Ri = 0,4810. In general, cluster-1 and cluster-4 were classified as non-outlier clusters and the others as outlier. Cluster-1 gathered aged customers with persistent and standard purchases. Persistent customers were as well allocated to cluster-4 with younger and lower purchases than cluster-1. Contrary, cluster-2 contained one high value with high fluctuation customer, although its company age was similar to cluster-4. Lastly, customers with lower characteristics than cluster-2 but superior to cluster-1 were classified in cluster-3 with the most even categorical variables characteristics proportion.
Keyword: B2B, cluster analysis, mixed-type data, variance ratio

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: Co-infection of Infectious Myonecrosis Virus (IMNV) and Vibrio harveyi in Pacific White Shrimp (Litopenaeus vannamei)
Abstrak: L. vannamei production in Indonesia was growing intensively. In 2006, IMN (infectious myonecrosis) disease was confirmed spread to Indonesia shrimp farm and declined shrimp production. The study was conducted to investigate effect of dose of V. harveyi on co-infection with IMNV in L. vannamei as well as development of viral infection. Shrimps juvenile were oral infected with IMNV infected shrimps 10 % feeding rate during 3 days and co-infected with 106, 107 and 108 cfu/ml V. harveyi. Mortality rate was 0 % in control and single infection of V. harveyi except 108 cfu/ml treatment. Mortality pattern demonstrated on co-infection was faster and higher than single IMNV infection in 14 days observation. The density of green colony Vibrio in hepatopancreas of co-infected shrimps collected in 2, 4, 6, 8 and 10 days post infection were higher than V. harveyi single infected (significantly in 10 days post infection). There were no difference of IMN disease development between co-infection and IMNV single infection. It was confirmed by visual gross sign appeared, tissue and lymphoid organ histophatology, organ abnormality, and PCR test. In conclusion, IMN disease caused higher and faster mortality on co-infection with V. harveyi, but not affect to IMN disease development.
Keyword: