Judul: Penerapan Metode Underbagging Pada Random Forest Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Konsumen Churn
Abstrak: Persaingan bisnis yang semakin ketat menjadi tantangan pelaku bisnis dalam menciptakan inovasi dan strategi untuk menarik minat calon konsumen. Strategi untuk mempertahankan loyalitas konsumen juga harus diterapkan agar konsumen tidak berhenti menggunakan layanan ataupun berpindah ke perusahaan kompetitor (churn). Salah satu sikap proaktif dalam mempertahankan loyalitas konsumen agar tidak churn adalah dengan mengidentifikasi faktor-faktor penyebab churn. Metode UnderBagging digunakan untuk mengatasi masalah kelas tidak seimbang yang mana konsumen loyal jauh lebih banyak dibanding konsumen churn. Selanjutnya, pemodelan klasifikasi dilakukan dengan metode random forest. Pemodelan klasifikasi dengan membangkitkan tiga gugus data UnderBagging serta menggunakan tiga peubah penjelas dan 1000 pohon keputusan yang dibangkitkan pada random forest merupakan kombinasi parameter yang optimal. Hasil penelitian menunjukan nilai F1 score, sensitifitas, spesifisitas, dan akurasi masing-masing 93,54%, 95,60%, 97,19%, dan 96,81%. Dari model klasifikasi terbaik diperoleh empat peubah dengan tingkat kepentingan tertinggi, yaitu jenis produk asuransi, jenis kelamin, masa berlangganan konsumen, dan kelompok usia. Kata kunci: churn, kelas tidak seimbang, pemodelan klasifikasi, random forest, UnderBagging
Keyword: Statistics

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: