Judul: Analisis Segmentasi Pelanggan Eceran Pt United Tractors Tbk. Dengan Pendekatan Analisis Gerombol
Abstrak: Segmentasi pelanggan merupakan kegiatan membagi pelanggan ke dalam segmen-segmen dengan ciri dari tiap segmen memiliki karakter yang relatif homogen, sehingga dapat dij adikan sebagai salah satu alat yang digunakan untuk menentukan strategi pemasaran yang efisien berdasarkan basil segmentasinya. Segmentasi dilakukan dengan menggunakan metode k-means dan peubah yang menj adi dasar segmentasi yaitu nominal transaksi yang dibayarkan oleh 844 pelanggan eceran untuk pembelian 22 komoditas suku cadang. B anyaknya segmen (k) ideal yang terbentuk yaitu 5 segmen berdasarkan perubahan indeks Hartigan terbesar yaitu sebesar 1 8. 9 5. Dari 5 segmen yang diperoleh, terdapat segmen yang diprioritaskan dan tidak diprioritaskan dalam melalukan pemasaran produk. Segmen 2 dan Segmen 4 merupakan segmen yang dapat diprioritaskan dengan cirinya adalah nilai rataan nominal transaksi yang dibayarkan oleh tiap pelanggan eceran pada Segmen 2 dan Segmen 4 lebih besar dibandingkan nilai rataan nominal transaksi yang dibayarkan oleh tiap pelanggan terhadap total pelanggan eceran selama tahun 20 1 3 sampai 20 1 5. S elain itu, persentase kontribusi terhadap penerimaan UT lebih besar dibandingkan rata-rata persentase kontribusi tiap segmen yaitu sebesar 4 5. 24% oleh Segmen 2 dan 2 9. 7 1 % oleh Segmen 4. Dengan demikian, Segmen 2 dapat menj adi prioritas utama UT dalam melakukan pemasaran produknya.
Keyword: indeks Hartigan, metode k-means, segmentasi pelanggan.

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: Infeksi Virus Parainfluenza Pada Anjing
Abstrak: Virus parainfluenza anjing termasuk famili Paramyxoviridae, berbentuk pleomorf dengan ukuran bervariasi (bergaris tengah antara 100-500 nm), berpembungkus peka ether, berisi genom RNA dan secara serologis mempunyai kesamaan dengan virus SV-5 kera; dikenak sebagai salah satu kausa penting dari sindrom "kennel cough". Infeksinya dapat mengenai anjing semua umur yang belum pernah terinfeksi atau mendapatkan vaksinasi mengakibatkan gejala klinis ringan yang terbatas pada traktus respirasi atu infeksi yang secara klinis tidak memperlihatkan gejala nyata. Gejala klinis yang nampak setelah masa inkubasi (1-5 hari) terlewati berupa batuk yang tidak berat selama beberapa hari, berbagai tingkat tonsilitis dan pharyngitis dan kadang-kadang ditemukan kenaikan temperatur rektal antara 1-2 derajat C dari temperatur normal rat-rata. Anjing terinfeksi mengandung virus pada traktus respirasi bagian atas dan bawah serta limfonoduli sampai hari ke 9 setelah infeksi. Penyebaran virus antar anjing terjadi secara aerogen.
Keyword: