Judul: Penerapan SMOTE pada Metode CHAID untuk Mengklasifikasi Tingkat Loyalitas Pelanggan
Abstrak: Pelanggan adalah unsur yang paling potensial dalam memaksimalkan keuntungan perusahaan. Pelanggan loyal memiliki kontribusi yang jauh lebih besar dalam keuntungan perusahaan dibandingkan dengan pelanggan baru. Program retensi yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan akan meningkatkan kuantitas pelanggan loyal di suatu perusahaan. Pengklasifikasian pelanggan akan membantu perusahaan dalam menentukan program retensi pelanggan. Perusahaan XYZ adalah salah satu perusahaan berbasis e-commerce yang menerapkan proses registrasi keanggotaan pada pelanggannya. Decision tree khususnya Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID) adalah metode pengklasifikasian untuk data kategorik . Data dalam penelitian ini berasal dari PT. Cakra Radha Mustika dan terdiri dari 69731 transaksi dari 18098 pelanggan yang di dalamnya terdiri atas 17 peubah kategorik. Terdapat perbedaan banyaknya pelanggan yang tergolong pada kategori churn dan not churn. Oleh karena itu, dalam penelitian ini juga dilakukan penanganan untuk data tidak seimbang. Metode yang digunakan untuk penanganan data tidak seimbang menggunakan kombinasi metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan undersampling. Model terbaik dalam penelitian ini adalah model hasil penerapan SMOTE dan undersampling dengan akurasi sebesar 87.92%. Terdapat 11 peubah yang mempengaruhi pelanggan pada tingkat loyalitasnya, dan 3 peubah yang paling berpengaruh adalah peubah rata-rata banyaknya jenis produk, produk susu anak serta produk susu bayi & balita.
Keyword: CHAID, churn, SMOTE, pelanggan

Judul: Pemodelan Loyalitas Konsumen Susu Pertumbuhan dalam Mengikuti Program Rewards Menggunakan Metode Random Forest dan Neural Network.
Abstrak: Persaingan bisnis di Indonesia yang semakin kompetitif menjadi alasan perusahaaan untuk membuat strategi dalam mempertahankan konsumennya, salah satunya dengan bantuan program loyalitas. Fakta menunjukkan bahwa pada salah satu program rewards perusahaan nutrisi, 37.62% member yang terdaftar telah meninggalkan program atau biasa disebut dengan istilah churn. Untuk mengantisipasi hal tersebut, dibuat suatu model klasifikasi loyalitas member berdasarkan profil dan aktivitasnya dalam program selama masa prediksi. Model klasifikasi dibangun pada dua merek terbesar dengan metode random forest dan neural network. Kedua metode tersebut dievaluasi dan dibandingkan berdasarkan kurva ROC (Relative Operating Characteristics) dengan melihat nilai area under curve (AUC). Kinerja dari kedua metode tersebut tidak berbeda nyata, namun metode neural network menghasilkan nilai AUC yang lebih besar, baik pada pemodelan merek A maupun merek B.
Keyword: AUC, backpropagation, CART, churn, klasifikasi

Judul: Ornithonyssus Bursa (Berlese, 1888) Famili Macronyssidae yang Menyerang Unggas Dan Penaggulangannnya
Abstrak: Ornithonyssus bursa adalah tungau penghisap darah pada unggas di daerah tropis dan subtropis. Tungau ini relatif kecil, dengan panjang tubuh antara 700-1000 mikron dan lebarnya 250-490 mikron. Tubuhnya bulat berwarna coklat kekuningan sebelum menghisap darh dan berwarna merah setelah menghisap darah dari induk semangnya.
Keyword: