Judul: Customer Relationship Management Untuk Penetapan Strategi Penjualan Menggunakan Teknik Association Rules Mining
Abstrak: Business competition is the most important factor to develop a marketing system for a more effective and efficient marketing system in an industry. Customer Relationship Management (CRM) is a marketing Management system which can be a solution to face an increasingly competitive business. CRM includes cross-up selling, analysis of affinity products, and bundling of products that can be used as an alternative solution in marketing strategy system in an industry. Revenue of a company can be improved through cross selling where sale the additional product with the major products. Customer Relationships can improve customer satisfaction. This research discusses an analysis of sales transaction data from an agro-industrial company with tires products using Association Rules Mining technique. The result from this work shows the strategy of sales can be made using value of support, confidence and improvement. Determining of sales strategy makes to sell products which have complementary products with a value is higher than the base product and have confidence level> 50%. It shows that sell in up-selling (offering products that have higher prices of basic products) also can be done.
Keyword: 

Judul: Preferensi layanan pelanggan berbasis CRM (Customer Relationship Management) dengan pendekatan apriori dan bond
Abstrak: Market basket analysis discovers association pattern in retail transaction data. Association rules mining is a method of data mining that aims to find a set of items that frequently occur together. Apriori algorithm is an algorithm to find pattern of association that is used for market basket analysis (MBA). Cross-selling is a part of the CRM (customer relationship management), which sells the main products with additional products recommended. Cross-selling should be analyzed based on transaction data by using data mining concepts. The analysis process involves the extraction of information from customer transaction that includes what products they buy, customer buying behavior etc. RFM analysis (Recency Frequency Monetory) is a marketing technique to analyze customer buying behavior. Mining association rules based on steps of RFM measurement, analyzes relationship and customer loyalty on products to get good recommendations to increase the company's revenue . Apriori algorithm is usually used for the MBA. In this study, besides a’priori we add a minimum measurement bond correlation, which shows the close relationship between products. With the addition of the bond measure, it would be easier to select products for cross-selling and reduce processing time. Result of this research is a hypothesis cross-selling marketing strategy that is customer service preferences; providing good recommendations to improve customer loyalty and increase the company's revenue . The proposed method is applied to sales transactions of spare parts of central AC company as dataset in the case. Results of this study showed 9 rules which can be used to determine the cross-selling sales strategy, taking into account the highest value of improvement (lift), confidence, bond and support. Recommendations for cross-selling strategy is composed by sets of rules measure from four parameters above. The proposed products for cross-selling based on the results of association rules mining and measurement bond are oil filter, maintenance kit, filter kit, separator kit, G roto inject oil, air filter, oil separator and chemical. The results also indicate the relationship between products and to get the best customer loyalty recommendation to the company. Results of the analysis is customers with the highest RFM that give more benefits for the company. Company is advised to maintain customer satisfaction and customer loyalty, to offer cooperation for service contracts, and to offer reselling (customers involved in selling products). It is recommended to maximize RFM analysis by taking into account geographical segmentation of the customers.
Keyword: association rules mining, bond measure, CRM (customer relationship management), cross-selling, data mining

Judul: Sistem Dinamik Penyebaran Penyakit Flu Burung dengan Vaksinasi.
Abstrak: Avian influenza mengacu pada penyakit yang disebabkan oleh infeksi virus avian (burung) influenza (flu) Tipe A. Virus ini terjadi secara alami di antara burung air liar di seluruh dunia dan dapat menginfeksi unggas domestik dan spesies burung serta hewan lainnya. Terdapat dua kategori virus influenza tipe A yang dapat menyebabkan penyakit pada burung, yaitu patogen avian influenza rendah (LPAI) dan patogen avian influenza tinggi (HPAI). Burung liar biasanya menyebarkan virus LPAI ke burung domestik dan dalam kondisi tertentu, LPAI mengalami mutasi dan berevolusi menjadi HPAI. HPAI menyebabkan kegagalan organ dalam dan mengakibatkan tingkat kematian sebesar 90-100 persen di antara burung domestik dalam waktu 48 jam. Virus influenza tipe A menjadi penyakit yang ditakuti oleh masyarakat, karena virus ini tidak hanya menyerang unggas namun juga dapat menyebar dari unggas yang terinfeksi ke manusia. Sementara itu, pada tahun 1997 di Hong Kong, terdapat pasien yang dirawat di Rumah Sakit karena virus flu burung, yang kemudian tertular pada anggota keluarga pasien dan perawat kesehatan. Diketahui dari dua perawat yang terpapar, salah satunya melaporkan penyakit pernapasan setelah dua hari berinteraksi dengan pasien tersebut. Data ini menunjukkan bahwa penularan dari manusia ke manusia telah terjadi. Manusia yang terinfeksi oleh gejala flu burung menunjukkan gejala seperti demam, batuk, sakit tenggorokan, nyeri otot, dan pada kasus yang parah dapat mengalami kesulitan bernapas, pneumonia, gangguan pernapasan akut, dan kegagalan pernapasan. Subtipe flu burung H5N1 telah mewabah di Asia dan beberapa tempat lain, dengan 860 infeksi manusia yang dikonfirmasi oleh laboratorium selama tahun 2003-2018, 454 atau 52,8 persen diantaranya telah berakibat fatal. Saat ini, penyebaran virus H5N1 diketahui terkendali, tetapi infeksi bisa muncul kembali kapan saja di masa depan. H5N1 dapat bermutasi menjadi strain yang mampu menularkan penyakit dari manusia ke manusia secara efisien. Jika situasi berlanjut tanpa kontrol yang efektif, pandemi flu burung dapat terjadi di antara manusia dengan tingkat kematian yang berpotensi tinggi. Sehingga, diperlukan tindakan pengendalian untuk mencegah pandemik flu burung di antara manusia, salah satunya adalah vaksinasi. Penelitian ini bertujuan untuk membangun kerangka pemodelan yang mengacu pada model Chong et al. (2014) dan Modnak dan Wang (2018). Model matematika penyebaran penyakit flu burung akan dimodifikasi dengan memperhatikan pengaruh vaksinasi serta penambahan kompartemen lain, yaitu individu yang terpapar. Hasil analisis yang dilakukan pada model hasil modifikasi diperoleh dua titik tetap, yaitu titik tetap tanpa penyakit dan titik tetap endemik. Titik tetap tanpa penyakit stabil asimtotik lokal pada kondisi ℛ0<1, sedangkan titik tetap endemik stabil asimtotik lokal pada kondisi ℛ0>1. Hasil simulasi numerik dinamika populasi menunjukkan hasil yang sesuai dengan kestabilan titik tetap tanpa penyakit dan titik tetap endemik. Analisis sensitivitas menghasilkan parameter laju alamiah kelahiran manusia dan tingkat vaksinasi pada populasi manusia rentan memiliki nilai mutlak indeks sensitivitas yang paling besar. Kemudian dilakukan simulasi numerik pada parameter laju alamiah kelahiran manusia dan tingkat vaksinasi pada populasi manusia rentan. Semakin besar laju alamiah kelahiran manusia maka jumlah populasi manusia rentan, populasi manusia terpapar, populasi manusia terinfeksi dengan strain avian, populasi manusia terinfeksi dengan strain mutan dan populasi manusia sembuh akan semakin menurun. Sedangkan populasi burung rentan dan populasi burung terinfeksi akan tetap. Tingkat vaksinasi tidak berpengaruh terhadap jumlah populasi
Keyword: analisis sensitivitas, bilangan reproduksi dasar, flu burung, vaksinasi