Judul: Pemodelan Loyalitas Konsumen Susu Pertumbuhan dalam Mengikuti Program Rewards Menggunakan Metode Random Forest dan Neural Network.
Abstrak: Persaingan bisnis di Indonesia yang semakin kompetitif menjadi alasan perusahaaan untuk membuat strategi dalam mempertahankan konsumennya, salah satunya dengan bantuan program loyalitas. Fakta menunjukkan bahwa pada salah satu program rewards perusahaan nutrisi, 37.62% member yang terdaftar telah meninggalkan program atau biasa disebut dengan istilah churn. Untuk mengantisipasi hal tersebut, dibuat suatu model klasifikasi loyalitas member berdasarkan profil dan aktivitasnya dalam program selama masa prediksi. Model klasifikasi dibangun pada dua merek terbesar dengan metode random forest dan neural network. Kedua metode tersebut dievaluasi dan dibandingkan berdasarkan kurva ROC (Relative Operating Characteristics) dengan melihat nilai area under curve (AUC). Kinerja dari kedua metode tersebut tidak berbeda nyata, namun metode neural network menghasilkan nilai AUC yang lebih besar, baik pada pemodelan merek A maupun merek B.
Keyword: AUC, backpropagation, CART, churn, klasifikasi

Judul: Pemodelan Loyalitas Konsumen Susu Pertumbuhan dalam Mengikuti Program Rewards Menggunakan Metode Random Forest dan Neural Network.
Abstrak: Persaingan bisnis di Indonesia yang semakin kompetitif menjadi alasan perusahaaan untuk membuat strategi dalam mempertahankan konsumennya, salah satunya dengan bantuan program loyalitas. Fakta menunjukkan bahwa pada salah satu program rewards perusahaan nutrisi, 37.62% member yang terdaftar telah meninggalkan program atau biasa disebut dengan istilah churn. Untuk mengantisipasi hal tersebut, dibuat suatu model klasifikasi loyalitas member berdasarkan profil dan aktivitasnya dalam program selama masa prediksi. Model klasifikasi dibangun pada dua merek terbesar dengan metode random forest dan neural network. Kedua metode tersebut dievaluasi dan dibandingkan berdasarkan kurva ROC (Relative Operating Characteristics) dengan melihat nilai area under curve (AUC). Kinerja dari kedua metode tersebut tidak berbeda nyata, namun metode neural network menghasilkan nilai AUC yang lebih besar, baik pada pemodelan merek A maupun merek B.
Keyword: AUC, backpropagation, CART, churn, klasifikasi

Judul: Sintesis BaTiO3 dari Campuran Ba(OH)2 dan TiO2 dengan Tambahan PbO
Abstrak: Piezoelectric material can generate electric field in response to applied mechanical stress. Conversely, they can stretch and contract in response to an electric field. This material can be used for many applications such as transducer, microphone, ultrasound, and pressure gauge. Barium titanate is a ferroelectric material with piezoelectric properties that can be synthesized easily. The aim of this study is to synthesis barium titanate from mixture of Ba(OH)2 and TiO2, also observe its optimum temperature and the effect of PbO addition. The method of synthesis was solid-state reaction and sol-gel method, then the products were characterized with x-ray diffraction (XRD). Based on XRD analysis, the optimum temperature for both methods was 800°C. Addition of PbO to BaTiO3 in the solid-state reaction formed a compound with formula of Ba1-xPbxTiO3. The addition has changed diffraction pattern peak at 2θ and strengthened its tetragonal structure. The best result was obtained at x of 0.5 which will form a compound of Ba0.5Pb0.5TiO3.
Keyword: