Judul: Analisis dan Desain Algoritme Paralel Branch and Bound Reverse Skyline pada Pencarian Pelanggan Potensial untuk Bundling Product.
Abstrak: Kemajuan teknologi membuat kegiatan belanja menjadi lebih mudah dilakukan, yaitu dengan berbelanja secara online. Data aktivitas transaksi pelanggan yang terekam pada saat berbelanja online merupakan sumber informasi yang potensial bagi manajer Customer Relationship Management (CRM) untuk mengembangkan strategi penjualan dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Strategi penjualan diperlukan untuk mengidentifikasi produk yang diminati pelanggan dan calon pelanggan untuk bundling product tertentu. Strategi tersebut umumnya didasarkan pada Market Basket Analysis (MBA). MBA dapat menggabungkan produk dalam bundling, dan menawarkan secara personal kepada setiap pelanggan dengan menggunakan pola transaksi belanja pelanggan. Strategi ini belum mempertimbangkan kriteria preferensi produk pelanggan. Penerapan skyline menghasilkan himpunan produk yang paling menarik dan disukai berdasarkan semua preferensi pelanggan. Sedangkan, untuk mencari himpunan pelanggan potensial yang tertarik pada produk-produk tertentu, reverse skyline dapat digunakan untuk meningkatkan strategi pemasaran bundling product. Branch and Bound Reverse Skyline (BBRS) adalah algoritme untuk mencari reverse skyline yang dapat diterapkan untuk mendapatkan pelanggan potensial dari bundling product. Namun demikian, waktu komputasi BBRS ini akan meningkat secara linier seiring dengan pertambahan jumlah pelanggan yang bertransaksi dan pertambahan jumlah produk yang di-bundling. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) untuk mengurangi calon pelanggan potensial dari bundling product sebagai data masukan bagi algoritme BBRS. RFM dapat mengelompokkan pelanggan yang paling berpotensi melakukan pembelian lagi di masa mendatang. Selanjutnya, BBRS dapat diterapkan untuk menemukan pelanggan paling potensial yang menyukai setiap produk dalam paket bundling. Penelitian ini menggunakan paralel BBRS untuk mengatasi peningkatan waktu komputasi saat terjadi penambahan jumlah produk dalam bundling. Hasil percobaan menunjukkan bahwa waktu komputasi paralel BBRS yang dihasilkan pada penelitian ini memiliki peningkatan kecepatan paling tinggi hingga mencapai 2.1 kali lebih cepat daripada BBRS tanpa paralel, terutama pada dataset yang berukuran besar. Dengan demikian, penerapan RFM dan paralel BBRS dapat digunakan untuk pencarian grup pelanggan terbaik pada kasus pemasaran bundling product untuk mendukung strategi pemasaran bundling product yang lebih efisien waktu dan biaya, juga berpotensi efektif memasarkan produk dengan tepat sasaran.
Keyword: analisis RFM, BBRS, bundling product, CRM, paralel BBRS, reverse skyline

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: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: