Judul: Analisis Pelanggan Pengendalian Hama dengan Customer Lifetime Value dan K-Means Clustering (Studi Kasus Pada PT Agricon Putra Citra Optima Cabang Tangerang).
Abstrak: PT Agricon Putra Citra Optima (PT APCO) merupakan perusahaan pengendalian hama dengan merek Terminix yang memiliki kantor cabang di seluruh wilayah Indonesia. Saat ini jumlah pelanggan PT APCO mengalami pertumbuhan rata-rata 40% setiap tahunnya. Dengan semakin bertambahnya jumlah pelanggan yang dimiliki, maka diperlukan strategi dalam mengukur dan memetakan nilai pelanggannya berdasarkan transaksi dengan perusahaan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi profil pelanggan, menganalisis nilai pelanggan dengan Customer Lifetime Value (CLV), dan mengelompokkan pelanggan dengan menganalisis variabel pendapatan, nilai CLV dan indeks kepuasan pelanggan dengan metode K-means Clustering. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diambil dari sistem operasional perusahaan dan laporan-laporan kinerja Cabang Tangerang tahun 2018. Perhitungan CLV menggunakan model yang dikembangkan oleh Gupta, Lehman dan Stuart (2004) dan metode K-means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan dengan variabel pendapatan, CLV, dan indeks kepuasan pelanggan. Hasil perhitungan CLV menunjukkan bahwa tidak semua pelanggan yang dianalisis memberikan keuntungan bagi perusahaan. Rata-rata nilai CLV tertinggi adalah sebesar Rp. 19,170,991 dan terendah sebesar –Rp. 112,566. Hasil analisis nilai CLV terbentuk 4 (empat) segmentasi dengan rata-rata nilai CLV masingmasing segmen sebagai berikut: segmen sangat rendah dengan rata-rata nilai CLV –Rp. 112,566. Segmen rendah dengan rata-rata nilai CLV Rp. 3,026,924. Segmen sedang dengan rata-rata nilai CLV Rp. 7,637,121. Segmen tinggi dengan rata-rata nilai CLV Rp. 19,170,991. Mayoritas pelanggan berada pada segmen rendah dengan populasi sejumlah 51 unit pelanggan. Hasil klastering pelanggan berdasarkan variabel pendapatan, CLV, dan tingkat kepuasan pelanggan menghasilkan 3 (tiga) klaster pelanggan dengan karateristik yang berbeda-beda. Klaster 1 (satu) menghasilkan marjin CLV dan indeks kepuasan tertinggi dengan mayoritas pelanggan adalah tipe warehouse (WD). Klaster 2 (dua) menghasilkan nilai CLV dan pendapatan tertinggi dengan mayoritas pelanggan adalah tipe manufacture (M). Klaster 3 (tiga) menghasilkan nilai CLV, marjin CLV, dan indeks kepuasan terendah dengan mayoritas pelanggan adalah tipe warehouse (WD). Kata kunci: Profil Pelanggan, Customer Lifetime Value, K-means Clustering, Pengelompokan Pelanggan
Keyword: Profil Pelanggan, Customer Lifetime Value, K-means Clustering, Pengelompokan Pelanggan, Profil Pelanggan, Customer Lifetime Value, K-means Clustering, Pengelompokan 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: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: