Judul: Desain Model Prediksi Churn Pelanggan Menggunakan Predictive Analytics Untuk Toko Kopi Modern
Abstrak: In today's competitive world, moving toward customer-oriented markets with increased access to customer's transaction data, identifying a loyal customer, predicting customer attrition, and estimating their lifetime value makes crucial. Since knowledge of customer value provides targeted data for personalized markets, implementing a customer relationship management strategy helps a company identify, segment customers, and create long-term relationships. As a result, they can maintain loyalty and minimize attrition. The goals of this research are: (1) to model a new business process, (2) to predict the customer churn using data mining tools based on CRM, (3) to recommend a fit strategy to prevent churn and maintain the loyalty, and (4) to evaluate the result from customer churn prediction. We used the customer's past transaction data, and it had 8 attributes: customer number, name, gender, handphone number, quantity, recent visit, total spending, and frequent visit. The result was that this system had three stakeholders: customer, management staff, and management staff internal. We conducted the surveys to all the registered customers to get the satisfaction data and continued by RFM analysis, CLV, and clustering based on the customer's past transaction. The result obtained from RFM, CLV, and Clustering predicts the churn using decision tree analysis. As the final result of this research, we obtained 31 rules with 86% accuracy in the model. The marketing strategies are then designed to prevent churn and maintain loyalty.
Keyword: customer relationship management, churn prediction, RFM, CLV analysis, decision tree analysis

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: Tinjauan beberapa aspek iklim Taman Nasional Gunung Gede Pangrango
Abstrak: Taman Nasional adalah suatu sistem pengelolaan kawasan konservasi yang belum lama diterapkan di Indonesia. Kawasan ini bila ditinjau dari aspek pemanfaatannya merupakan keterpaduan dari hutan suaka alam (cagar alam dan suaka margasatwa), hutan lindung dan hutan wisata. Hutan suaka alam adalah kawasan hutan yang karena sifatnya khas diperuntukkan secara khusus bagi perlindungan alam, sedangkan hutan wisata adalah kawasan hutan yang secara khusus dibina dan dipelihara untuk kepentingan pariwisata, dalam hal ini kawasan yang memiliki keindahan flora maupun fauna. Adapun hutan lindung merupakan kawasan hutan yang karena keadaan sifat alamnya berfungsi sebagai pengatur tata guna air, pencegah banjir atau erosi serta pemeliharaan kesuburan tanah. Cikal bakal terbentuknya Taman Nasional dimulai sejak berdirinya Yellow Stone National Park di Wyoming Amerika Serikat pada bulan Maret 1872 sebagai Taman Nasional pertama di dunia, yang kemudian diikuti oleh berbagai negara. Taman Nasional Gunung Gede Pangrango adalah salah satu dari 16 Taman Nasional yang ada di Indonesia yang didirikan sejak tahun 1980. Taman Nasional ini pada mulanya berasal dari Cagar Alam Cibodas yang didirikan pada tahun 1889 yang mempunyai luas 240 ha, kemudian pada tahun 1925 diperluas menjadi 1040 ha dan bernama Cagar Alam Cibodas Gunung Gede. Sebelum itu pada tahun 1919 hutan linaung di lereng selatan gunung Pangrango seluas 56 ha ditetapkan sebagai Cagar Alam Cimungkat.
Keyword: