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: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: