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: Churn Analysis and Prediction For A Product Customer Based on Survival Analysis and Random Forest
Abstrak: Salah satu tantangan yang dihadapi perusahaan adalah loyalitas konsumen. Loyalitas konsumen biasanya ditunjukkan oleh tingkat churn konsumen. Loyalitas konsumen telah disarankan menjadi salah satu masalah yang dihadapi oleh banyak perusahaan di era sekarang ini. Pada perusahaan dengan skala besar dan luas, churn menjadi masalah berkurangnya laba perusahaan. Oleh karena itu perusahaan perlu mengembangkan metodologi yang konsisten dan sistematis untuk menangani churn konsumen. Hal ini dapat diatasi dengan analisis daya tahan dan random forest untuk menghasilkan solusi penangan konsumen churn. Analisis daya tahan digunakan untuk memberikan label churn atau tidak pada konsumen dengan mempertimbangkan definisi yang diberikan perusahaan untuk konsumen churn seberapa lama konsumen tidak kembali berbelanja. Setelah pelabelan dilakukan, baru dapat dilakukan pembentukan model prediksi untuk konsumen menggunakan random forest. Dalam analisis daya tahan delapan puluh persen dari konsumen loyal di perusahaan ritel ini memiliki karakteristik untuk melakukan pembelian kembali setelah hari ke-121 pasca transaksi pertama mereka, hal ini digunakan untuk melabelkan konsumen agar dapat dibentuk model prediksi. Random forest sebagai salah satu metode supervised learning dapat menggambarkan masalah churn konsumen. Menggunakan nilai hyperparameter random forest yang telah dioptimalkan dapat menghasilkan kinerja random forest yang cukup baik untuk menggambarkan churn konsumen. Akurasi total model ini adalah 77.60% , sensitivitas 82.25% dan spesifisitas 68.76%. Namun untuk dapat menggambarkan konsumen churn dengan data tidak seimbang diperlukan perhitungan precision, recall, dan f1 score. Peneliti mendapatkan 83.35% pada precision, 82.25% pada recall, dan 82.80% pada f1 score. Terakhir nilai AUC yang diperoleh adalah 0.810. Random Forest mengindikasi bahwa rata-rata transaksi dan jumlah pengeluaran rata-rata adalah faktor utama yang dapat membedakan churn konsumen dan bukan. Random Forest juga menyimpulkan bahwa penggunaan saluran otomatis dan manual untuk berbelanja tidak secara signifikan memengaruhi churn konsumen. Setelah performa random forest cukup baik dibentuk web app sederhana untuk melakukan pengotomatisan prediksi churn konsumen.
Keyword: konsumen churn, loyalitas konsumen, analisis survival, random forest

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: