Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 125670 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Wike Ulfiani Aresa
"Saat ini credit scoring calon nasabah produk Kreasi Pegadaian masih menggunakan scorecard konvensional berupa pembobotan pertanyaan. Model credit scoring tersebut dibangun berdasarkan pengalaman pakar (expert scorecard) dan kemungkinan ada unsur subjektivitas dalam penilaian kelayakan kredit. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini membangun model credit scoring dengan pendekatan data mining menggunakan data riwayat kredit nasabah produk Kreasi (data driven scoring) menggunakan algoritma klasifikasi, diantaranya: support vector machine (SVM), naïve bayes, decision tree dan neural network. Pengembangan model dilakukan dengan menggunakan metodologi CRISP-DM (The Cross Industry Standard Process for Data Mining). Model dibangun dengan kriteria tanpa penggunaan feature selection dan dengan feature selection. Teknik SMOTE (Synthetic Minority Over Sampling Technique) dan Oversampling dipilih untuk menyeimbangkan class data. Dari hasil evaluasi kinerja model menunjukan model SVM dengan feature selection dan penyeimbangan class menggunakan teknik Oversampling dipilih sebagai model dengan kinerja terbaik.

Currently, the credit worthiness of Pegadaian prospective customers still uses a conventional scorecard in the form of weighting questions. The model is built based on expert experience which is called expert scorecard. There might be an element of subjectivity in credit assessment. To resolve that problem, in this research data mining classification techniques are used to build credit scoring models. There are four classification algorithms, namely SVM (Support Vector Machine), Naïve Bayes, Decision Tree and Neural Network as a classification algorithm. Modelling uses the historical customer credit data of Pegadaian Kreasi product. CRISP-DM (The Cross Industry Standard Process for Data Mining) is used as a development methodology. Modeling is done with two criteria, by considering the use of feature selection and without feature selection. The SMOTE (Synthetic Minority Over Sampling Technique) and Oversampling techniques are chosen to balance the class data. The result of this research shows the SVM model with feature selection and data balancing using the Oversampling technique was chosen as the model with the best performance."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2020
TA-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Adityan Iguh Sasmito
"Pensiun adalah jaminan hari tua dan penghargaan atas jasa aparatur sipil negara yang telah mengabdikan diri kepada negara. PT Taspen (Persero) sebagai Badan Usaha Milik Negara yang diberikan tugas oleh pemerintah untuk mengelola asuransi sosial aparatur sipil negara memiliki tantangan untuk memastikan uang pensiun disalurkan secara tepat. Pada pembayaran pensiun untuk kelompok janda/duda masih ditemukan ketidaktepatan pembayaran karena status pensiun janda/duda yang tidak teridentifikasi seperti telah menikah kembali.
Penelitian ini bertujuan membentuk model prediksi status pensiun janda/duda yang memiliki potensi menikah kembali. Proses prediksi status pensiun janda/duda menggunakan teknik data mining klasifikasi dengan menggunakan data demografi, sosial ekonomi peserta pensiun dan data transaksi proses pengambilan pensiun pada kelompok pensiun janda/duda. Sebagai perbandingan digunakan 3 algoritma klasifikasi yaitu Decision Tree, Naïve Bayes dan Support Vector Machine.
Beberapa atribut yang berpengaruh dalam penelitian ini yaitu jenis kelamin, usia, usia pernikahan sebelumnya, usia status janda/duda, dan kode pengambilan pensiun selama 3 bulan terakhir. Model yang terbentuk memberi wawasan bahwa pensiun duda dan semakin muda usia pernikahan, usia peserta serta usia status janda/duda memiliki potensi yang tinggi untuk menikah kembali. Hasil penelitian menunjukkan algoritma Support Vector Machine memiliki kinerja yang paling baik dengan tingkat akurasi sebesar 89,23%.

Pension is a guarantee of old age and appreciation for the services of state civil servants who have devoted themselves to the state. PT Taspen (Persero) as a state-owned company given the task of managing the social insurance of the state civil servants has a challenge to ensure pension money is distributed appropriately. The pension payments for the widows/widowers were still found to be overdue because the pension for widows/widowers who had remarried was not identified. This study aims to predict changes in the pension status of widows/widowers who have the potential to remarry.
This study aims to form a prediction model for the pension status of widows/widowers who have the potential to remarry. The process of predicting the pension status of widows/widowers uses classification data mining techniques using demographic, socio-economic data of pension participants and data on pension retrieval processes in the widow/widower pension group. As a comparison, 3 classification algorithms are used, Decision Tree, Naïve Bayes and Support Vector Machine.
Some of the influential attributes in this study are gender, age, age of previous marriage, age of widow/widower status, and retirement retirement code for the last 3 months. The model that is formed provides an insight that the retirement of the widower and/or the younger the age of marriage, the age of the participants and the age of the widow/widower status have a high potential for remarriage. The results showed that the Support Vector Machine algorithm has the best performance with an accuracy rate of 89.23%.
"
Depok: Fakultas Ilmu Kompter Universitas Indonesia, 2021
TA-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Naufal Allaam Aji
"

Non-performing loans has been one of the biggest problems in the banking sector. One alternative to minimize credit risk is to improve the evaluation of the applicant's credibility. Credit risk assessment methods must be improved. Credit scoring is an evaluation of the feasibility of credit requests. Poor credit can lead to an increase in non-preforming loans that may reduce bank productivity even in the event of financial crises and financial institutions bankruptcy. The number of Data-mining-based Credit scoring model has increased. The performance of classifiers in solving financial problem become the main reason why it is growing rapidly. Previously, credit scoring is based on the conventional statistics such as logistic regression and discriminant analysis. Eventhough those techniques produce a good accuracy, some of the assumptions cannot be accomplished by the data. Along the development of infromation technology, more advance approach named data mining has been developed. Therefore, this study performs Data Mining approach to solve NPL percentage problems in Bank. The classification methods that will be used is Decision Tree C4.5, Back Propagation Neural Network, and ensemble classifier algorithms. Classifier with the best accuracy is Decision Tree C4.5 with Adaboost with 98,87% The best sensitivity also performed by Decision Tree C.5 complemented by adaboost with 97,3%. It is considered as the best model in terms of prevent the type II error which could impact to the increase of non-performing loan in a bank.

 "

Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Haekal Asyraf
"Penelitian ini bertujuan untuk membantu UMKM A dalam menentukan jenis produk yang dapat diproduksi kembali dari 4 kategori produk yang dimilikinya, yaitu Tenun Songket, Bordir Karancang, Sulaman Tangan, dan Batik, dengan menggunakan algoritma decision tree. UMKM A telah mengubah strategi produksinya akibat pandemi COVID-19 lalu, fokus pada produksi berbasis pesanan tanpa menyimpan stok barang yang banyak. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini akan mengimplementasikan metode CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) dan algoritma decision tree serta alat bantu perangkat lunak terbaru serta berlisensi sumber terbuka yaitu KNIME. Data yang digunakan dalam penelitian ini akan diperoleh dari UMKM A dan berdasarkan proses bisnis produksi dan penjualan pada periode pandemi COVID-19. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berguna bagi UMKM A dalam menyesuaikan strategi produksi mereka dengan kondisi pasar yang terus
berubah akibat pandemi COVID-19.

This research aims to help MSMEs A in determining the types of products that can be reproduced from the 4 product categories it owns, namely Tenun Songket, Bordir Karancang, Sulaman Tangan, and Batik, using the Decision Tree algorithm. MSMEs A has changed its production strategy due to the COVID-19 pandemic, focusing on production based on orders without keeping large stocks of goods. To achieve this goal, this research will implement the CRISP-DM (Cross- Industry Standard Process for Data Mining) methodology and the Decision Tree algorithm as well as the latest and open source licensed software tools, namely KNIME. The data used in this research will be obtained from MSMEs A and is based on production and sales business processes during the COVID-19 pandemic period. It is hoped that the results of this research will provide useful insights for MSMEs A in adapting their production strategies to changing market conditions due to the COVID-19 pandemic."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2024
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Yogi Kurnia
"Tingginya jumlah peserta seleksi beasiswa yang tidak lulus, menyebabkan tidak efisiennya penyelenggaraan kegiatan seleksi beasiswa di LPDP. Berdasarkan data hasil seleksi beasiswa, terlihat bahwa persentase kelulusan peserta sangat rendah tiap tahunnya. Pada tahun 2013 proporsi yang tidak lulus seleksi sebesar 54%, sedangkan pada tahun 2014 dan tahun 2015 meningkat menjadi 85% dan 71%. Secara keseluruhan, terdapat 74% pendaftar beasiswa LPDP yang tidak lulus seleksi beasiswa dari tahun 2013 hingga tahun 2015. Hal ini menyebabkan tingginya biaya yang dikeluarkan untuk pelaksanaan seleksi. Jika LPDP bisa memprediksi peluang kelulusan peserta, maka biaya tersebut bisa dikurangi. Teknik klasifikasi pada data mining merupakan teknik yang tepat untuk permasalahan ini.
Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah knowledge discovery in databases (KDD). Metodologi ini terdiri dari 5 (lima) langkah, yaitu selection, preprocessing, transformation, data mining, dan interpretation / evaluation. Dataset bersumber dari data formulir pendaftaran beasiswa dan hasil wawancara. Proses pemodelan menggunakan software Rapid Miner dan algoritma decision tree. Model yang dihasilkan dievaluasi menggunakan k-fold cross validation. Hasil penelitian ini yaitu LPDP dapat memprediksi peluang kelulusan peserta seleksi.

The high number of participants who did not pass the scholarship selection, leading to inefficient operation of the selection of scholarship in the LPDP. Based on data from scholarship selection results, it appears that a very low percentage of graduation of each year. In 2013 the proportion who were not selected by 54%, whereas in 2014 and 2015 increased to 85% and 71%. Overall, there is a 74% LPDP scholarship applicants who did not pass the selection of scholarship from 2013 to 2015. This led to high costs incurred for the implementation of the selection. If LPDP can predict the chances of graduation participants, the cost can be reduced. Classification techniques in data mining is a technique that is appropriate for this problem.
The methodology used in this study is a knowledge discovery in databases (KDD). This methodology consists of five (5) steps, namely selection, preprocessing, transformation, data mining, and interpretation / evaluation. Dataset data sourced from the scholarship application form and interview. Process modeling using software Rapid Miner and decision tree algorithm. The resulting model was evaluated using the k-fold cross validation. Results of this study are LPDP can predict the chances of graduation of the selection.
"
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2016
TA-Pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Assyifa Ulhusna
"Credit scoring adalah sebuah sistem yang digunakan kreditor seperti bank dan perusahaan asuransi untuk menentukan apakah pemohon kredit termasuk dalam grup good credit yakni grup yang kemungkinan besar akan membayar utangnya tepat waktu atau bad credit yang merupakan grup dengan kemungkinan besar tidak membayar utangnya tepat waktu. Salah satu metode yang paling sering digunakan dalam pembuatan model credit scoring adalah binary logistic regression.  Namun, seiring dengan kemajuan komputasi, banyak metode lain yang berkembang saat ini untuk dipakai dalam pembuatan model credit scoring yakni, metode gradient boosting. Pada skripsi ini dilakukan implementasi metode binary logistic regression dan gradient boosting dalam pemodelan credit scoring. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan data 537.667 debitur dengan rincian 535.705 good credits dan 1.962 bad credits adalah pada data train penggunaan gradient boosting memberikan nilai tingkat akurasi 79,65%, uji KS 0,5389 dan AUROC/AUC 0,8393. Sementara pada data test penggunaan gradient boosting memberikan nilai tingkat akurasi 79,92%, uji KS 0,5345 dan AUROC/AUC 0,8313.  Nilai-nilai tersebut lebih tinggi dibandingkan dengan penggunaan binary logistic regression baik pada data train maupun data test. Berdasarkan nilai uji AUC, metode gradient boosting tergolong klasifikasi yang baik, sedangkan metode binary logistic regression> tergolong klasifikasi yang cukup. Hasil simulasi ini menunjukkan untuk data yang digunakan, metode gradient boosting memberikan hasil yang lebih baik dari sisi akurasi, uji KS, dan AUROC/AUC daripada binary logistic regression. Dengan kata lain, metode gradient boosting dapat meningkatkan discriminant power, yakni kemampuan untuk membandingkan target yang lebih baik dibandingkan dengan metode binary logistic regression.

Credit scoring is a system used by creditors such as banks and insurance companies to determine whether credit applicants are included in the good credit group, namely the group that is most likely to pay its debts on time or the bad credit group which is the group that is most likely to not pay its debts on time. One of the most frequently used methods in making credit scoring models is binary logistic regression. However, along with the progress of computation, many other methods are currently being developed to be used in making credit scoring models, namely, the gradient boosting method. In this thesis, we will compare the binary logistic regression and gradient boosting methods in credit scoring model. The results obtained using data from 537,667 debtors with details of 535,705 good credits and 1,962 bad credits are the train data using gradient boosting gives an accuracy rate of 79.65%, KS test 0.5389 and AUROC/AUC 0.8393. Meanwhile, the test data using gradient boosting gives an accuracy rate of 79.92%, KS test 0.5345, and AUROC/AUC 0.8313. These values ​​are higher than the use of binary logistic regression in both the train and test data. Based on the AUC test value, the gradient boosting method is a good classifier, while the binary logistic regression method is an acceptable classifier. The results of this simulation show that for the data used, the gradient boosting method gives better results in terms of accuracy, KS test, and AUROC/AUC than binary logistic regression. In other words, the gradient boosting method can increase discriminant power or the ability to compare targets better than the binary logistic regression method."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rizky Ichsan Parama Putra
"PT Angkasa Pura I (Persero) atau disingkat PT AP1 merupakan salah satu perusahaan BUMN yang mempunyai tugas pokok memberikan pelayanan bisnis bandar udara di Indonesia. Dalam mendukung bisnisnya tersebut, PT AP1 menyadari bahwa data dan informasi merupakan aset strategis yang bermanfaat dalam pengambilan keputusan yang tepat dan kepatuhan pada regulasi sektoral. Berdasarkan hasil audit tata kelola TI yang dilakukan tim independen, diperoleh hasil bahwa maturity level manajemen data tidak mencapai target yang diharapkan. Salah satu akar masalahnya adalah belum diterapkannya tata kelola data. Sehingga berdampak terhadap meningkatnya resiko integritas data yang berimbas terhadap penyalahgunaan data dan ketersediaan data. Akibatnya pelayanan terhadap pengguna jasa bandara akan terganggu. Serta dapat menyebabkan melesetnya perencanaan program pengembangan bandar udara setiap tahunnya. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini merumuskan rancangan data governance menggunakan panduan kerangka kerja Data Management Body of Knowledge (DMBOK) untuk menjadi acuan PT AP1 dalam menyusun program data governance. Rancangan mengacu kepada empat komponen utama yaitu kebutuhan, peran, tanggung jawab, dan aktivitas yang diselaraskan dengan kerangka kerja dalam DMBOK. Penelitian ini menghasilkan model operasi yang dibagi menjadi tiga area utama yaitu executive, strategies, dan technical and operation, struktur organisasi dengan peran dan tanggung jawab, ruang lingkup dalam penyusunan kebijakan dan prosedur, dan peta jalan implementasi data governance.

PT Angkasa Pura I (Persero) or abbreviated as PT AP1 is a state-owned company that has the main task of providing airport business services in Indonesia. In supporting its business, PT AP1 realizes that data and information are strategic assets that are useful in making the right decisions and compliance with sectoral regulations. Based on the results of the IT governance audit conducted by an independent team, it was found that the maturity level of data management did not reach the expected target. One of the root causes is that data governance has not been implemented. So that it has an impact on increasing the risk of data integrity which has an impact on data misuse and data availability. As a result, service to airport service users will be disrupted. And it can cause annual airport development program planning to be missed. Based on that problems, this study formulates a design of data governance using the Data Management Body of Knowledge (DMBOK) framework guidelines as a reference for PT AP1 in compiling a data governance program. The design refers to four main components namely needs, roles, responsibilities, and activities that are aligned with the framework in the DMBOK. This research produces an operating model that is divided into three main areas, namely executive, strategies, and technical and operation, organizational structure with roles and responsibilities, scope of policies and procedures, and a road map for implementing data governance."
Jakarta: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2021
TA-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Valida Herianty
"Seiring dengan berkembangnya industri kredit, resiko kredit telah menjadi hal yang penting bagi instansi keuangan. Sehingga, penggunaan metode yang tepat dalam menilai resiko dari setiap permohonan kredit perlu dilakukan. Credit scoring merupakan salah satu metode penilaian resiko kredit yang sering digunakan dan sudah banyak dibuat dengan menggunakan berbagai metode data mining. Penelitian ini akan mengaplikasikan metode CART dalam membuat model credit scoring dengan menggunakan kasus di Koperasi. Model credit scoring hasil penelitian ini memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi (83,62%) dan Type I Error yang rendah (4,04%). Namun, model ini memiliki Type II Error yang cukup tinggi yaitu, 53,23%.
With the rapid growth of credit industry, credit risk has become critical for financial institutions. Thus, using the best methods of assessing risk for credit applicants are needed. Credit scoring is one of the method of credit risk measurement, and has been widely developed by using various data mining techniques. This study will implement CART for constructing credit scoring model using data of microfinance institution. As the results, the credit scoring model has high accuracy (83,62%) and low Type I Error (4,04%). While its Type II Error is high (53,23%)."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2015
S60194
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Gamar Aseffa
"Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan model credit scoring untuk kredit mikro dengan menggunakan metode Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). Metode MARS merupakan pendekatan regresi nonparametrik yang memiliki kemampuan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antar variabel tanpa asumsi model yang kuat dan menghasilkan model dengan akurasi tinggi yang melebihi model credit scoring lainnya dan mampu mengolah data berdimensi tinggi. Dalam beberapa tahun terakhir, MARS telah banyak diterapkan untuk memodelkan berbagai data, namun belum ditemukan penggunaanya untuk credit scoring kredit mikro. Secara umum metode credit scoring yang umum digunakan adalah analisis diskriminan dan regresi logistik. Namun kedua metode tersebut memiliki keterbatasan yaitu perlunya asumsi parametrik antara variabel respon dan prediktor. Penelitian menggunakan studi kasus data kredit mikro PT. Bank ABC yang merupakan market leader kredit UMKM di Indonesia. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model penilaian kredit mikro dengan menggunakan MARS memiliki akurasi prediksi yang lebih tinggi dengan tingkat kesalahan terkecil, kesalahan tipe I dan II dibandingkan dengan Metode Regresi Logistik. Sehingga hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi bank dalam menerapkan metode MARS dalam credit scoring dalam rangka pengendalian Risiko Non Performing Loan Kredit Mikro.

This paper aim to formulate the credit scoring model for micro loan using the Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) method. The MARS method is a nonparametric regression approach that has the ability to model complex relationships between variables without strong model assumptions and produce a model with high accuracy that exceeds other credit scoring models and is able to process high-dimensional data. In recent years, MARS has been widely applied to model various data, but its use for micro loan credit scoring has not yet been found. Generally, the credit scoring methods commonly used are discriminant analysis and logistic regression. However, there are limitations to both methods, namely the need for parametric assumptions between the response variables and predictors. This study use a case study of micro loan data from PT. Bank ABC, which is the market leader for MSME loans in Indonesia.The results of this study indicate that the microcredit credit scoring model using MARS has a higher predictive accuracy with the smallest error rate, type I and II errors compared to the Logistics Regression Method. So the results of this study can be used as considerations for banks in applying the MARS method in credit scoring in order to control the Non-Performing Loan Risk of Micro Loan."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2022
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Candra Marudut
"Turbulensi lingkungan pada industri keuangan menstimuli perusahaan untuk mendapatkan komponen pemasaran baru yang bersifat substitusi agar dapat mengatasinya. Perubahan pasar, intensitas kompetisi yang makin kompleks dan layanan teknologi keuangan yang semakin canggih menyebabkan selera nasabah rentan berubah serta sumber daya wajib diperbaharui. Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh dari turbulensi lingkungan terhadap kepemimpinan kewirausahaan dan kapabilitas dinamis. Tujuan berikutnya menguji kapabilitas dinamis dan kepemimpinan kewirausahaan terhadap strategi pemasaran perusahaan. Penelitian ini dilakukan secara kuantitatif. Fokus penelitian dengan studi kasus di PT Pegadaian (Persero). Pengukuran dilakukan dengan menyebarkan kuesioner kepada para pelaksana operasional PT Pegadaian (Persero) di seluruh Indonesia. Penelitian ini melakukan pengujian hipotesis menggunakan SPSS 23.
Temuan yang diperoleh bahwa turbulensi lingkungan memengaruhi secara signifikan terhadap kapabilitas dinamis maupun kepemimpinan kewirausahaan. Demikian juga kapabilitas dinamis memengaruhi secara positif signifikan terhadap pemasaran kewirausahaan. Selanjutnya, kepemimpinan kewirausahaan tidak memengaruhi secara signifikan terhadap pemasaran kewirausahaan. Semua hipotesis ini memiliki implikasi secara teoritis dan manajerial. Implikasi teoritis yakni memberikan kontribusi dengan memperkaya konsep dari kepemimpinan dan kapabilitas dinamis dalam memengaruhi strategi pemasaran perusahaan untuk menghadapi turbulensi lingkungan. Sementara itu, implikasi untuk PT Pegadaian (Persero) agar selalu memantau setiap pengembangan pasar, mengkonfigurasi ulang sumber daya, menciptakan diversifikasi produk/layanan dan memperkuat hubungan dengan nasabah untuk jangka waktu yang lama.

Environmental turbulence in the financial industry stimulates companies to obtain new marketing components that are substitution in order to overcome them. Market changes, increasingly complex competition intensity and increasingly sophisticated financial technology services cause the tastes of vulnerable customers to change and resources must be renewed. This study aims to examine the effect of environmental turbulence on entrepreneurial leadership and dynamic capabilities. The next objective examines the dynamic capabilities and entrepreneurial leadership on marketing strategy of company This research was conducted quantitatively. For of research with case studies at PT Pegadaian (Persero). Measurements were taken by distributing questionnaires to PT Pegadaian (Persero) operational implementers throughout Indonesia. This study conducted hypothesis testing using SPSS 23.
The findings obtained that environmental turbulence significantly influences the dynamic capabilities and entrepreneurial leadership. Likewise dynamic capabilities have affect to entrepreneurial marketing. Furthermore, entrepreneurial leadership dont have influences to entrepreneurial marketing. All of these hypotheses have theoretical and managerial implications. Theoretical implications namely contributing to enrich the concepts of entrepreneurial leadership and marketing and dynamic capabilities in influencing marketing strategy of company to deal with environmental turbulence. Meanwhile, the implications for PT Pegadaian (Persero) to always monitor every market development, reconfigure resources, create product/service diversification and strengthen customer relationships for a long time.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2020
T54547
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>