Judul: Karakterisasi Pelanggan PLN Menggunakan Algoritma Fuzzy C Mean
Abstrak: Based on the technology point of view, CRM is a system tool in analyzing customers’ behavior based on customer histories data. One of the important tasks of CRM is identifying PLN customers’ behavior based on their behavior in using electricity. Customer identification is done by segmenting customers. In this research, the customer that will be segmented are home, business and industrial customer. The variable that used as a attribute in segmentation process are the duration of subscribing, total payment, discipline in paying and total electric usage. The system that developed in this research provided many choice of variable combination to be segmented. The goal is to provide many choice for PLN in segmenting customer. The method used for segmenting customer is fuzzy c-mean algorithm. To measure the segmentation accuration, the result of the clustering is validated by the Xie and Beni index method. The result of the research showed that business and home customer are more accurate if they are clustered into 3 clusters, while the industrial customer in some variable combination are more accurate if they are clustered into 3 clusters and the some variable combination are more accurate if they are clustered into 4 clusters. The result of customers’ character segmentation can be used as supporting data in making PLN’s business decision which is related to CRM.
Keyword: 

Judul: Membangun Sistem Inferensi Fuzzy Berdasarkan Fuzzy Subtractive Clutering untuk Kasus Pelanggan Telepon
Abstrak: Pelanggan bisnis di PT. Telkom Bogor merupakan pelanggan yang potensial, karena memiliki kontribusi yang sangat besar bagi perusahaan. Ratarata 80% pendapatan perusahaan berasal dari pelanggan bisnis. Oleh karena itu diperlukan kemampuan untuk mengidentifikasi pelanggan, agar produk-produk yang dikeluarkan oleh PT. Telkom dapat memenuhi keinginan pelanggannya. Sistem yang digunakan pada penelitian ini adalah sistem inferensi fuzzy (FIS) berdasarkan fuzzy subtractive clustering (FSC). FSC menghasilkan deretan pusat cluster, nilai derajat keanggotaan dan sejumlah cluster yang dapat menjadi informasi untuk membangun FIS. Cluster yang terbentuk dari hasil FSC dilakukan uji validitasnya dengan metode kekompakan dan pemisahan (compactness and separated). Sehingga cluster yang diambil untuk membangun FIS adalah cluster yang terbaik. Selanjutnya untuk melihat tingkat kesalahan hasil output FIS dilakukan tes dengan metode root mean square error (rmse). Berdasarkan hasil FSC dan uji validitas yang dilakukan cluster yang valid pada kecamatan di Kota Bogor adalah yang memiliki dua, tiga dan empat cluster. Nilai output FIS yang didapat menunjukan perbedaan yang tidak jauh dengan output sebenarnya, terbukti dengan hasil rmse yang kecil disetiap kecamatan di Kota Bogor.
Keyword: 

Judul: Kawin Berulang Pada sapi, Kausa Kuman Aspesifik Dan Pengobatannya
Abstrak: Kawin berulang pada sapi betina adalah merupakan bantuk atau geja1a inferti1itas, dimana sapi-sapi yang menderita kawin beru1ang tersebut mempunyai siklus berahi yang normal atau hampir normal dan sudah dikawinkan dua ka1i atau 1ebih dengan pejantan atau semen pejantan fertil, tapi tetap belum bisa bunting. Pemeriksaan klinis terhadap sapi tersebut tidak memberikan gambaran tertentu yang dapat menerangkan kegaga1an konsepsi yang dialami (Roberts, 1971).
Keyword: