Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan solusi dan masukkan kepada XYZ.com untuk mengembangkan layanan video on demand dengan mengevaluasi data yang diperoleh melalui web analytics. Melalui data tersebut XYZ dapat memperdalam pengetahuan mengenai perilaku pengunjung, terutama pengunjung yang memiliki value berupa durasi kunjungan yang tinggi sehingga dimasa mendatang XYZ.com dapat merumuskan strategi untuk meningkatkan dan mempertahankan hubungan yang nantinya diharapkan dapat meningkatkan advertising revenue. Penelitian ini menggunakan big data analytics, yakni analisis deskriptif. Teknik analisa data yang digunakan adalah analisa clustering dan data analysis menggunakan SQL. Clustering analysis digunakan untuk mengelompokkan pengunjung berdasarkan durasi kunjungan dan jumlah perangkat. Data analysis dengan SQL digunakan untuk menganalisa karakteristik dari pola penggunaan perangkat dan traffic source, serta dapat membantu memvisualisasikan data. Hasil akhir dari penelitian yang dilakukan adalah mengetahui jumlah cluster dari pengunjung yang terbentuk, pola penggunaan perangkat dan traffic source yang digunakan pada visitor yang memiliki durasi kunjungan yang tinggi.

---

The purpose of this research is to provide solution and recommendation for XYZ.com in order to develop and enhance their video on demand service by evaluating the data extracted from web analytics. Through these data, XYZ can deepen the knowledge about the behavior of visitors, especially visitors who have value of high duration of visits, so that in future XYZ.com can formulate strategies to improve and maintain relationship that will be expected to increase advertising revenue. This study use big data analytics, namely descriptive analysis. Data analysis technique used are clustering analysis and data analysis using SQL. Clustering analysis is used to group visitors based on the duration of the visit and the number of devices. Data analysis with SQL is used to analyze characteristics of device usage patterns and traffic sources, and can help visualize data. The final result of this research is to know the number of clusters of visitors formed, the pattern of device usage and traffic source used in visitors who have high duration of visit."

"E-commerce dan big data merupakan bukti dari kemajuan teknologi yang sangat pesat. Big data berperan cukup penting dalam perusahaan e-commerce untuk menangani perkembangan semua data, mengolah setiap data tersebut dan menjadi competitive advantage bagi perusahaan. Perusahaan XYZ.com mengalami kesulitan dalam menganalisis stok dan tren dari produk yang dijual. Jika hal ini tidak ditanggulangi, maka perusahaan XYZ.com akan kehilangan opportunity gain. Untuk menentukan tren dan stok produk secara cepat dengan akurat, dibutuhkan big data predictive analysis. Penelitian ini mengolah data transaksi menjadi data yang dapat dianalisis untuk menentukan tren dan prediksi tren produk berdasarkan kategorinya dengan menggunakan big data predictive analysis. Hasil dari penelitian ini akan memberikan informasi kepada pihak manajemen kategori apa yang berpotensi menjadi tren dan jumlah minimal stok yang harus disediakan dari kategori produk tersebut.

---

E commerce and big data are evidence of rapid technological advances. Big data plays an important role in e commerce companies to handle and analyze all data changes, and become a competitive advantage for the company. XYZ.com experience a difficulty in analyzing stocks and commerce product trend. If this issue not addressed, XYZ.com company will lose an opportunity gain. To determine trends and stock accurately, XYZ.com can use big data predictive analysis. This study processes transaction data into data that can be analyzed to determine trends and predictions of product trends based on its categories using big data predictive analysis. The results of this study give massive informations to management about what categories will potential become trends and minimum stock required to be provided."

"ABSTRAKNama : Adi MulyadiProgram studi : Magister ManajemenJudul : Analisis Segmentasi Konsumen Pada Perusahaan Real Estate Menggunakan Big Data Analytics Studi pada PT. ISPI Pratama LestariPembimbing : Arga Hananto, M.Bus. Studi tentang segmentasi konsumen dipengaruhi oleh kebutuhan perusahaan untuk bersaing dengan kompetitornya dan menciptakan keunggulan kompetitif bagi perusahaannya. Segmentasi produk merupakan salah satu hal utama dalam dunia bisnis, karena kesalahpahaman dalam segmentasi konsumen dapat mengakibatkan berkurangnya pendapatan. Real estate merupakan industri senilai milyaran dolar yang sangat tersegmentasi, dikarenakan karakteristik konsumennya yang beragam. Indonesia merupakan pasar yang potensial dan bertumbuh bagi industri real estate dan perumahan, karena Indonesia memiliki jumlah penduduk yang besar sekitar 260 juta jiwa dan memiliki area geografis yang luas. Untuk menganalisa data dengan jumlah besar tersebut, perusahaan real estate menggunakan Big Data Analytics, sebagai alat untuk mendapatkan masukan yang berarti dari data tersebut. Big Data mulai banyak digunakan sebagai alat untuk mempelajari tentang kondisi atau untuk memprediksi perilaku yang mungkin terjadi melalui berbagai pemodelan analisis data. Penelitian ini menyajikan analisis segmentasi untuk membantu perusahaan pengembang real estate dalam memahami segmentasi konsumen mereka, dengan menggunakan data transaksi penjualan perusahaan periode 2013 - 2017. Analisis segmentasi dalam penelitian ini telah dikembangkan menggunakan cluster analysis, dengan menggunakan metode hierarchical clustering, Elbow Method, dan K-Means. Hasil dari cluster analysis menunjukkan bahwa terdapat 4 segmen konsumen, yang memiliki karakteristik demografis dan preferensi produk yang berbeda. Selain itu, penelitian ini juga melakukan analisis tabulasi silang untuk mengetahui hubungan antar variabel. Selanjutnya dilakukan analisis diskriminan, dari situ diketahui bahwa gaji dan harga jual merupakan 2 variabel yang secara signifikan memberikan pengaruh paling besar terhadap penentuan cluster membership. Setelah mengetahui karakteristik dan melakukan analisa, dapat diusulkan bentuk promosi yang sesuai bagi masing ndash; masing segmen.Kata kunci:Segmentasi konsumen, real estate, big data, cluster analysis, tabulasi silang

---

ABSTRACTABSTRACT Name Adi MulyadiStudy Program Magister of ManagementTitle Customer Segmentation Analysis In Real Estate Using Big Data Analytics A Study In PT. ISPI Pratama LestariCounsellor Arga Hananto, M.Bus. The study of consumer segmentation is influenced by a company 39 s need to compete with its competitors and create a competitive advantage. Product segmentation is one of the main things in the business world, because misunderstanding in consumer segmentation can lead to reduced revenue. Real estate is a multi billion dollar industry that is highly segmented, due to the diverse characteristics of its customers. Indonesia is a potential and growing market for the real estate and housing industries, as Indonesia has a large population around 260 million people and has a large geographical area. To analyze such big amounts of data, real estate companies use Big Data Analytics, as a means to gain meaningful insight from the data. Big Data is widely used as a tool to learn about conditions or to predict behaviors that may occur through various data analysis models. This study presents segmentation analysis to help real estate developers to understand their customer segmentation using company sales transaction data from 2013 to 2017 period. Segmentation analysis in this research has been developed using cluster analysis, with hierarchical clustering, Elbow Method, and K Means. The results of cluster analysis show that there are 4 segments of consumers, which have different demographic characteristics and product preferences. In addition, this study also conducted cross tabulation analysis to determine the relationship between variables. Then from discriminant analysis, it is known that salary and selling price are 2 variables that significantly give the most influence on cluster membership determination. After knowing the characteristics and perform the analysis, it can be proposed the appropriate form of promotion for each segment. Key words Customer segmentation, real estate, big data, cluster analysis, cross tabulation"

"Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi segmentasi RFM pada toko kosmetik online di Indonesia. Penelitian ini menggunakan analisis RFM (Recency, Frequency, dan Monetary) yang dilanjutkan dengan K-Means Clustering dengan menggunakan Hiearchical Clustering untuk mencari nilai k. Penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan Makeupuccino sepanjang tahun 2017 untuk segmentasi RFM. Hasilnya menunjukkan bahwa jumlah segmentasi yang paling tepat untuk toko kosmetik online adalah 4, yang dibagi menjadi Platinum, Gold, Iron, dan Lead. Keempat segmentasi tersebut memiliki marketing objective dan program marketing yang berbeda.

---

This research aims to identify RFM segmentation on makeup online store in Indonesia. This research uses RFM (Recency, Frequency, and Monetary) analysis and then uses K-Means Clustering with Hierarchical Clustering as the way to finds k values. This study uses transaction on Makeupuccino (one of makeup online store in Indonesia) during 2017 to get RFM segmentation. The result shows that the best RFM segmentation for makeup online store in Indonesia is 4, that divided into Platinum, Gold, Iron, and Lead. Each of segmentation has different marketing objective and marketing program."

"This book provides users with cutting edge methods and technologies in the area of big data and visual analytics, as well as an insight to the big data and data analytics research conducted by world-renowned researchers in this field. The authors present comprehensive educational resources on big data and visual analytics covering state-of-the art techniques on data analytics, data and information visualization, and visual analytics. Each chapter covers specific topics related to big data and data analytics as virtual data machine, security of big data, big data applications, high performance computing cluster, and big data implementation techniques. Every chapter includes a description of an unique contribution to the area of big data and visual analytics. This book is a valuable resource for researchers and professionals working in the area of big data, data analytics, and information visualization. Advanced-level students studying computer science will also find this book helpful as a secondary textbook or reference."

"ABSTRAKPenelitian ini menjelaskan mengenai penerapan segmentasi konsumen berdasarkan CLV agar dapat menghasilkan profil konsumen bagi perusahan untuk memberikan perlakuan yang tepat bagi masing ndash; masing konsumen. Dalam memproses data yang akan digunakan, penelitian ini mengunakan segmentasi RFM sebagai langkah awal untuk mengidentifiksi data dan dilanjutkan dengan klasterisasi menggunakan K-Means agar mendapatkan gambaran data konsumen yang lebih jelas. Hasil dari penelitian ini menunjukan adanya lima jenis profile konsumen yang berbeda berdasarkan perhitungan RFM dan K-Means. Setiap kelompok memiliki karakteristik yang berbeda yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk membentuk strategi dalam memberikan pendekatan kepada konsumen. Terdapat juga perbandingan antara kelompok konsumen yang akan dihasilkan apabila perusahaan menggunakan segmentasi konsumen menggunakan CLV dengan saat tidak menggunakan CLV. Dengan memberikan perlakuan yang tepat bagi konsumen yang dapat memberikan keuntungan bagi perusahaan dimasa yang akan datang, maka perusahaan dapat membentuk strategi yang lebih efektif dan tepat sasaran.

---

ABSTRACTThis research focus on how to make a consumer segmentation based on CLV in order to create a customer profile for the company to provide appropriate treatment for each consumer. In order to process the data, this research uses RFM segmentation as the first step to identify the data and continued with K Means clustering to get a better interpretation of consumer data. The results of this research show five different types of consumer profiles based on RFM and K Means calculations. Each cluster has a different characteristic that can be used for a company to define a better strategy in order to approach their customer. There is also a comparison between the consumer groups if the company uses consumer segmentation using CLV or when not using CLV. By providing the right treatment for profitable customer, the company can form an effective and targeted strategy in the future. "

"ABSTRAK<>br>Tesis ini akan membahas tentang strategi penjualan General Sales Agency, yang ditunjuk oleh penerbangan di daerah tertentu, berdasarkan data penjualan penerbangan. Akan tetapi, beberapa penerbangan menggunakan mata uang yang.berbeda tergantung lokasi agensi itu berada. Beberapa Negara menetapkan penggunaan mata uang lokal mereka ketika melakukan transaksi. Oleh karena itu, untuk menganalisa perubahan mata uang, analisa model regresi dinamis diterapkan. Di samping itu, tesis ini juga menggambarkan kecenderungan dari perilaku agen dengan menggunakan analisis RFM dengan metode kuartil. Metode ini digunakan karena implementasinya yang mudah dan membagi agen dengan jumlah yang sama. Setelah ditetapkan, korelasi digunakan untuk menganalisa kecenderungan penjualan terhadap agen-agen tersebut. Dengan menemukan kecenderungan dan tingkat signifikan dari klasifikasi RFM, perumusan untuk strategi berdasarkan data penjualan dapat ditentukan. Dalam hal ini, proses dalam Big Data Analytics digunakan untuk mencari nilai yang tersembunyi. Hasil dari tesis ini adalah penjualan akibat kebijakan pemerintah secara statistic tidak berpengaruh terhadap penjualan, klasifikasi RFM, dan terdapat korelasi negatif antara resensi dan frekuensi dan resensi dan monetary, dan korelasi positif antara frekuensi dan monetary.

---

ABSTRACT<>br>This thesis gives explanation regarding sales strategy of General Sales Agency based on sales data, appointed by airlines rsquo principle to sell the tickets in Indonesia. Some principles are using different currencies, depends on the operating countries where General Sales Agency resides. Dynamic regression model is used to analyze any changing due to external environment such as policy regulation. The tendencies of classification based on RFM analysis with quartile method to cluster agents using correlation were also examined. RFM analysis of quartile method is used because it is easy to implement and divide the agents equally. After that, correlations are used to examine the tendencies of sales data towards RFM classifications. Finding general tendencies and level of significance of RFM classifications would help to formulate strategy based on available data given by the company. Big Data analytics is used to get the hidden value from the data. The results indicate no statistically significant changes of sales due to policy regulation, RFM classifications are created, statistically significant negative correlations between recency and frequency, and between recency and monetary, and statistically significant positive correlation between frequency and monetary."

"ABSTRAKSebagai proses alamiah dalam mencapai titik ekuilibrium, perkembangan ekonomi digital akan selalu diikuti oleh peningkatan risiko keamanan cyber. Penelitian ini membahas analisis big data percakapan media sosial Twitter dengan tipe data yang tidak terstruktur untuk memprediksi risiko cyber berupa keberhasilan serangan exploit terhadap kerentanan sistem informasi yang dipublikasikan pada situs kerentanan global cvedetails.com common vulnerabilities and exposures CVE . Penelitian ini mengeksplorasi aspek kualitatif dan kuantitatif atas data yang bersumber dari twitter dan CVE menggunakan metode pemodelan algoritmik statistical machine learning. Prediksi dilakukan dengan membandingkan beberapa model klasifikasi yang dipilih dari sepuluh algoritma yang paling banyak digunakan dalam data mining berdasarkan survey yang dilakukan oleh IEEE pada International Conference on Data Mining tahun 2006. Hasil prediksi terbaik dihasilkan melalui model algoritma Artificial Neural Networks dengan tingkat akurasi 96,73 . Model prediksi dapat dimanfaatkan oleh perusahaan asuransi dengan produk perlindungan risiko cyber untuk mengurangi potensi penyebaran klaim terjadinya risiko. Model juga dapat dimanfaatkan oleh perusahaan umum untuk melakukan mitigasi risiko cyber secara efektif dan efisien dengan menghindari situasi false-negatives error dalam pengelolaan risiko.

---

ABSTRACTAs a natural process in achieving equilibrium state, digital economic progress will always be followed by the increase of cyber security risk exposure. This research is focusing on unstructured Twitter social media big data analytics to predict cyber risks event in terms of successful attack on exploit based software vulnerability published in global vulnerability information websites cvedetails.com common vulnerabilities and exposures CVE . This research explores qualitative and quantitative aspect of data extracted from Twitter and CVE using statistical machine learning algorithmic modeling method. Prediction result obtained by comparing and selecting classification model from several statistical machine learning algorithm based on top ten algorithms in data mining survey produced by IEEE in 2006 International Conference on Data Mining. The best prediction results provided through Artificial Neural Networks algorithm with 96,73 accuracy rate. This prediction model offers advantages for insurance company with cyber liability product by reducing claim spread probability over cyber risk loss event. Prediction model can also be beneficial for company in general by providing an effective and efficient way to mitigate cyber risks through false negatives error avoidance in risk management."

"Studi tentang pengelolaan customer retention bersumber dari kebutuhan perusahaan untuk mempertahankan customer agar tetap loyal menggunakan produk ataupun layanan yang ditawarkan. Hingga saat ini customer retention menjadi salah satu perhatian utama dalam dunia bisnis karena menurunnya tingkat customer retention berdampak pada berkurangnya revenue. Big data mulai banyak dimanfaatkan sebagai sumber data untuk memahami suatu kondisi ataupun untuk memprediksi suatu behavior yang akan terjadi melalui berbagai pemodelan analisis data. Peristiwa berhentinya customer dari menggunakan produk ataupun layanan disebut customer churn. Penelitian ini menyajikan dua model untuk membantu suatu perusahaan jasa penyedia layanan online berbasis internet untuk menganalisis dan memprediksi future behavior berupa customer churn dan memahami kondisi yang menyebabkannya. Model prediksi customer churn yang dikembangkan menggunakan konsep logistic regression dan random forest. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan bisa mengidentifikasi customer suatu perusahaan penyedia layanan online QWE.Inc yang berpotensi akan meninggalkan layanan. Selain itu penelitian ini juga menganalisis faktor-faktor yang memiliki pengaruh signifikan terhadap kondisi tersebut dan memberikan saran pengelolaan customer retention dengan program customer relationship management.

---

The study of customer retention management is influenced by the need of the companies to keep their customers stay loyal to use their products or services. Customer retention is one of the main concerns in the business world until today, since the declining level of customer retention will result in the reduced revenue. Big data begin to be widely used as source of data to learn about condition or to predict behavior that may occur through various data analysis modeling. The event of the customer stop from using the product or service is called customer churn.

This study presents two models to help QWE Inc. an internet based online service provider company, to analyze and predict future behavior which is customer churn and understand the causes. Customer churn prediction models in this study have been developed using logistic regression and random forest concepts.

The results of this study indicate that the developed model can identify the customer of QWE.Inc that will potentially leave the service. In addition, this study also analyzed the factors that have a significant influence on these conditions and provide advice on customer retention management with customer relationship management programs."

"The homogeneity of services offered by airlines contributes toward fierce competition among them. Airlines need to make different services, thus providing a competitive advantage for the airline. Online review websites provide a great opportunity for customers to write reviews in evaluating products or services online. Airlines could strategically use online reviews to achieve competitive advantages by extracting insights regarding service attributes contained in the reviews. The aims of the research are to extract service attributes from online reviews, calculate customer sentiment, and to infer positioning of airlines in Indonesia based on service attributes mentioned in reviews. We collected approximately 6000 online reviews from traveler review website (www.tripadvisor.com). Text mining was used for preprocessing, sentiment analysis was used to reveal customer sentiment, and correspondence analysis was used to describe the position of airlines in Indonesia. We found that several keywords as services attributes were consistently evident in online reviews. Some of the service attributes were: flight, time, service, food, and entertainment. We also found that all airlines got more positive sentiments from their customers. From the position map derived from online reviews, we conclude that Garuda Indonesia, Batik, Sriwijaya, Lion, Wings, Air Asia, and Citilink have their own characteristics inherent in the minds of customers.

---

Homogenitas layanan yang ditawarkan oleh maskapai penerbangan berkontribusi terhadap persaingan yang ketat di antara mereka. Maskapai perlu membuat layanan yang berbeda, sehingga memberikan keunggulan kompetitif bagi maskapai. Situs web tinjauan online memberikan peluang besar bagi pelanggan untuk menulis ulasan dalam mengevaluasi produk atau layanan secara online. Maskapai dapat menggunakan ulasan online secara strategis untuk mencapai keunggulan kompetitif dengan mengekstraksi wawasan mengenai atribut layanan yang terkandung dalam ulasan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengekstraksi atribut layanan dari ulasan online, menghitung sentimen pelanggan, dan menyimpulkan posisi maskapai di Indonesia berdasarkan atribut layanan yang disebutkan dalam ulasan. Kami mengumpulkan sekitar 6000 ulasan online dari situs web ulasan wisatawan (www.tripadvisor.com). Text-mining digunakan untuk proses preprocessing, analisis sentimen digunakan untuk mengungkapkan sentimen pelanggan, dan analisis korespondensi digunakan untuk menggambarkan posisi maskapai penerbangan di Indonesia. Kami menemukan bahwa beberapa kata kunci sebagai atribut layanan secara konsisten terbukti dalam ulasan online. Beberapa atribut layanan adalah: flight, time, service, food, dan entertainment. Kami juga menemukan bahwa semua maskapai mendapat lebih banyak sentimen positif dari pelanggan mereka. Dari peta posisi yang berasal dari ulasan online, kami menyimpulkan bahwa Garuda Indonesia, Batik, Sriwijaya, Lion, Wings, Air Asia, dan Citilink memiliki karakteristik mereka sendiri yang melekat dalam benak pelanggan."