Judul: Churn Analysis in Telecommunication Industry Customers Using Semiparametric and Non Parametric Survival Analysis
Abstrak: Salah satu tantangan yang dihadapi oleh Customer Relationship Management (CRM) dari perusahaan telekomunikasi adalah upaya retensi pelanggan yang dapat dilihat dalam proses peralihan pelanggan atau churn. Untuk mempertahankan profitabilitas dan pangsa pasar, perusahaan seharusnya tidak hanya fokus pada program akuisisi tetapi juga pada mempertahankan pelanggan dan mengurangi tingkat churn. Data tentang pelanggan seperti demografi, keuangan, dan perilaku penggunaan dapat ditindaklanjuti dengan teknik analitik oleh perusahaan sebagai upaya untuk mengetahui peluang pelanggan akan churn pada suatu waktu tertentu, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai proses pengambilan keputusan. Analisis daya tahan (survival analysis) merupakan prosedur statistika untuk data analisis dengan keluaran peubah respon berupa waktu hingga suatu kejadian (event) terjadi. Waktu kejadian dapat diukur dalam hari, minggu, bulan, tahun saat suatu pengamatan diamati hingga terjadinya suatu kejadian. Sedangkan kejadian yang dimaksud adalah setiap pengalaman dari suatu observasi yang kemungkinan akan terjadi (Kleinbaum dan Klein, 2012). Dua hal yang paling fundamental dari analisis daya tahan adalah fungsi ketahanan dan fungsi hazard. Analisis daya tahan dapat dilakukan menggunakan metode semiparametrik maupun non parametrik. Penelitian ini membandingkan metode semiparametrik yaitu Cox Proportional Hazard dan metode non parametrik yaitu daya tahan SVM. Tujuan penelitian ini adalah melakukan pemodelan pada data pelanggan perusahaan telekomunikasi yang berlangganan paket 2P yaitu Internet dan TV, kemudian membandingkan kebaikan kedua metode menggunakan c-index. Hasil analisis menunjukkan bahwa daya tahan SVM mampu mengimbangi Cox Proportional Hazard pada data pelanggan telekomunikasi. Berdasarkan hasil c-index, metode daya tahan SVM memiliki kinerja yang lebih baik daripada Cox Proportional Hazard pada data pelanggan telekomunikasi. Namun, pada daya tahan SVM tidak memunculkan nilai koefisien bagi peubah prediktornya dan peubah yang berpengaruh juga tidak dapat diketahui. Gambaran dari peubah mana saja yang berpengaruh terhadap waktu churn pelanggan dapat dilihat pada model Cox Proportional Hazard. Pada model Cox Proportional Hazard diperoleh hasil bahwa peubah Jenis Kelamin, Usia (≥60), Penggunaan Internet, dan Jumlah Channel yang Ditonton berpengaruh signifikan terhadap waktu churn pelanggan. Asumsi dari Cox Proportional Hazard terpenuhi ketika peubah Tagihan dan Durasi Menonton TV dikeluarkan dari model., One of the challenges faced by Customer Relationship Management (CRM) from telecommunication companies is customer retention efforts which can be seen in the customer switching or churn process. In order to maintain profitability and market share, companies should not only focus on the acquisition program but also on retaining customers and reducing churn rates. Data about customers such as demographics, finance, and usage behavior can be followed up with analytical techniques by companies in an effort to determine the probability that customers will churn at a certain time, so that it can be used as a decision-making process. Survival analysis is a statistical procedure for data analysis with the output of response variables in the form of time until an event occurs. The time of the event can be measured in days, weeks, months, years when an observation is observed until an event occurs. While the event in question is every experience from an observation that is likely to occur (Kleinbaum and Klein, 2012). The two most fundamental things of survival analysis are the survival function and the hazard function. Survival analysis can be performed using
Keyword: Cox Proportional Hazard, Churn, Survival Analysis, Survival Support Vector Machine

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: Epigeneium (Orchidaceae) of Java and Sumatra
Abstrak: Study on Epigeneium (Orchidaceae) in Java and Sumatra was conducted based on herbarium and living collections. Specimens from Herbarium Bogoriense (BO) and Herbarium Singapore Botanic Garden (SING) were observed during this study. Photo images of specimens and types from Leiden (L), Oakes Ames Orchid Herbarium (AMES), and Kew (K) were have been incorporated. Other additional specimens were from Andalas University Herbarium (ANDA). Based on morphological characters, Epigeneium has been revised into five species of Epigeneium from Java: E. arjunoense, E. cymbidioides, E. elongatum, E. geminatum, and E. triflorum. Epigeneium elongatum previously was placed as one of the variety of E. triflorum, now it has been placed back to species level because there are some distinct characters from the other two varieties were observed. In Sumatra there was one new record, E. geminatum since this species was never been found in this island before. Two new species were proposed from Sumatra: E. longibulbon Destri sp. nov. and E. sikijangensis Destri sp. nov. Epigeneium longibulbon was named base on its long pseudobulb, and E. sikijangensis was named after the original habitat where this orchid was collected (Rawa Sikijang), located at Mt. Kerinci, Jambi province.
Keyword: