Judul: Churn Analysis in Telecommunication Industry Customers Using Semiparametric and Non Parametric Survival Analysis
Abstrak: Salah satu tantangan yang dihadapi oleh Customer Relationship Management (CRM) dari perusahaan telekomunikasi adalah upaya retensi pelanggan yang dapat dilihat dalam proses peralihan pelanggan atau churn. Untuk mempertahankan profitabilitas dan pangsa pasar, perusahaan seharusnya tidak hanya fokus pada program akuisisi tetapi juga pada mempertahankan pelanggan dan mengurangi tingkat churn. Data tentang pelanggan seperti demografi, keuangan, dan perilaku penggunaan dapat ditindaklanjuti dengan teknik analitik oleh perusahaan sebagai upaya untuk mengetahui peluang pelanggan akan churn pada suatu waktu tertentu, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai proses pengambilan keputusan. Analisis daya tahan (survival analysis) merupakan prosedur statistika untuk data analisis dengan keluaran peubah respon berupa waktu hingga suatu kejadian (event) terjadi. Waktu kejadian dapat diukur dalam hari, minggu, bulan, tahun saat suatu pengamatan diamati hingga terjadinya suatu kejadian. Sedangkan kejadian yang dimaksud adalah setiap pengalaman dari suatu observasi yang kemungkinan akan terjadi (Kleinbaum dan Klein, 2012). Dua hal yang paling fundamental dari analisis daya tahan adalah fungsi ketahanan dan fungsi hazard. Analisis daya tahan dapat dilakukan menggunakan metode semiparametrik maupun non parametrik. Penelitian ini membandingkan metode semiparametrik yaitu Cox Proportional Hazard dan metode non parametrik yaitu daya tahan SVM. Tujuan penelitian ini adalah melakukan pemodelan pada data pelanggan perusahaan telekomunikasi yang berlangganan paket 2P yaitu Internet dan TV, kemudian membandingkan kebaikan kedua metode menggunakan c-index. Hasil analisis menunjukkan bahwa daya tahan SVM mampu mengimbangi Cox Proportional Hazard pada data pelanggan telekomunikasi. Berdasarkan hasil c-index, metode daya tahan SVM memiliki kinerja yang lebih baik daripada Cox Proportional Hazard pada data pelanggan telekomunikasi. Namun, pada daya tahan SVM tidak memunculkan nilai koefisien bagi peubah prediktornya dan peubah yang berpengaruh juga tidak dapat diketahui. Gambaran dari peubah mana saja yang berpengaruh terhadap waktu churn pelanggan dapat dilihat pada model Cox Proportional Hazard. Pada model Cox Proportional Hazard diperoleh hasil bahwa peubah Jenis Kelamin, Usia (≥60), Penggunaan Internet, dan Jumlah Channel yang Ditonton berpengaruh signifikan terhadap waktu churn pelanggan. Asumsi dari Cox Proportional Hazard terpenuhi ketika peubah Tagihan dan Durasi Menonton TV dikeluarkan dari model., One of the challenges faced by Customer Relationship Management (CRM) from telecommunication companies is customer retention efforts which can be seen in the customer switching or churn process. In order to maintain profitability and market share, companies should not only focus on the acquisition program but also on retaining customers and reducing churn rates. Data about customers such as demographics, finance, and usage behavior can be followed up with analytical techniques by companies in an effort to determine the probability that customers will churn at a certain time, so that it can be used as a decision-making process. Survival analysis is a statistical procedure for data analysis with the output of response variables in the form of time until an event occurs. The time of the event can be measured in days, weeks, months, years when an observation is observed until an event occurs. While the event in question is every experience from an observation that is likely to occur (Kleinbaum and Klein, 2012). The two most fundamental things of survival analysis are the survival function and the hazard function. Survival analysis can be performed using
Keyword: Cox Proportional Hazard, Churn, Survival Analysis, Survival Support Vector Machine

Judul: Comparative Study of Survival Machine Learning using Survival Data and Its Application in Retail Company
Abstrak: Analisis daya tahan (survival analysis) merupakan suatu prosedur statistika untuk menganalisis data dengan peubah respon yaitu waktu hingga suatu kejadian terjadi (time to event). Random Survival Forest dan Survival Support Vector Machine adalah metode machine learning dikembangkan pada tipe metode nonparametrik untuk mengakomodir kondisi ketersediaan data yang besar. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data simulasi berupa data daya tahan tersensor kanan. Penelitian ini menggunakan package RandomForest SRC dan SurvivalSVM pada software R. Hasil simulasi pada data saya tahan tersensor kanan dengan skenario menggunakan peubah prediktor biner menunjukkan bahwa metode Survival Support Vector Machine (SSVM) dengan menggunakan Radial Basic Function Kernel (RBF) memiliki performa model yang terbaik pada data dengan volume kecil, sedangkan ketika volume data menjadi semakin besar, metode yang memiliki performa terbaik adalah Survival Support Vector Machine (SSVM) dengan menggunakan Additive Kernel (ADD). Sedangkan Random Survival Forest adalah metode yang memiliki performa terbaik untuk seluruh kondisi pada skenario menggunakan peubah prediktor campuran. Metode yang digunakan, proporsi data tersensor dan banyaknya data yang digunakan mempengaruhi performa model. .Penerapan dari survival analysis ini pada mulanya digunakan di bidang medis. Kemudian seiring berkembangnya waktu, analisis ini kemudian digunakan untuk memprediksi waktu churn dari customer perusahaan telekomunikasi. Analisis churn ini kemudian digunakan juga di perusahaan bidang lainnya dengan definisi churn yang berbeda. Salah satunya pada perusahaan dibidang retail. Pelanggan tersebut dikatakan churn ketika tidak melakukan traksaksi kembali dalam waktu tertentu. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data transaksi pelanggan Perusahaan XYZ pada periode 1 Januari 2021 sampai 31 Desember 2021 dengan rekam transaksi per hari yang berasal dari PT. Exorty Indonesia. Pada penelitian ini digunakan metode Random Survival Forest dan diperoleh model dengan nilai c-index sebesar 0.81.
Keyword: Churn Analysis, Random Survival Forest, Survival Support Vector Machine, Survival Analysis

Judul: Bali and Lombok species of begonia (Begoniaceae)
Abstrak: A taxonomic study of the genus Begonia Blume (Begoniaceae) in Bali and Lombok Islands were conducted based on morphological characters. Three previously known species ( Begonia coriaceae Hassk., B. longifolia Blume and B. tenuifolia Dryander ) five new species ( B. baliensis Girmansyah sp. nov., B. lempuyangensis Girmansyah sp. nov., B. lombokensis Girmansyah sp. nov., B .multibractea Girmansyah sp. nov, B. pseudomuricata Girmansyah sp. nov.,) are proposed. A key to species is included. A phylogenetic analysis was undertaken using PAUP vers. 4. Ob4. Programs Swofford (2000) with Hillebrandia sandwicencis as out group. This analysis be resulted a parsimonious cladogram, which shows that the Begonia divided into three subclade and belong to four section (Sphenanthera, Reichenheimia, Petermannia and Parvibegonia).
Keyword: