Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 210862 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Endang Fiansyah
"Perusahaan IAPS telah meluncurkan berbagai aplikasi, salah satunya ialah aplikasi Indosat Imkas dan Pede (Ponsel Duit) (berikutnya disebut aplikasi). Permasalahannya ialah masih terdapat sembilan belas persen pengguna valid yang tidak bertransaksi tiap bulan di aplikasi untuk mencapai target yaitu dua puluh persen pengguna valid bertransaksi tiap bulan di aplikasi. Dapat terjadi perubahan strategi bisnis apabila gagal mencapai target dan mengalami kerugian secara finansial. Peneliti menemukan satu masalah yang berdampak paling signifikan yaitu pemberian informasi dan promosi yang tidak berjalan efektif. Diperlukan teknik data mining dan klasifikasi churn yang menggunakan pemelajaran mesin untuk memprediksi pengguna yang tepat untuk pemberian informasi dan promosi. Pertanyaan penelitian ini adalah apa model pemelajaran mesin terbaik dalam melakukan prediksi pengguna yang churn dan loyal. Selain itu, apa faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pelanggan untuk churn dan loyal. Penelitian ini menghasilkan model yang dikembangkan menggunakan mesin pemelajaran dengan pengawasan menggunakan classifier Random Forest merupakan model pemelajaran mesin dengan performa terbaik untuk melakukan klasifikasi dan prediksi pengguna yang churn dan loyal. Selain itu, data ulasan pelanggan Google playstore yang di klasifikasikan kedalam push-pull classification dapat meningkatkan performa classifier. Beberapa fitur yang memengaruhi keputusan churn pelanggan yaitu “debetKreditRatio”, “push_service”. Kedua fitur itu berkaitan erat dengan tingkat layanan di aplikasi, semakin tinggi tingkat layanan yang diterima pengguna maka peluang akan churn rendah. Organisasi hendaknya membuat strategi untuk meningkatkan nilai “debetKreditRatio” dan “push service”. Selanjutnya organisasi dapat mengembangkan strategi retensi untuk pemberian informasi dan promosi yang berbeda untuk pelanggan yang akan churn dan loyal.

The IAPS company has has launched various applications, including the Indosat Imkas and Pede (Ponsel Duit) applications (from now on referred to as applications). The problem is that there is still nineteen percent of valid users who do not transact every month on the application to achieve the target, which is twenty percent of valid users who transact every month on the application. There can be a change in business strategy if it fails to achieve the target and suffers a financial loss. The researcher found one problem that had the most significant impact, namely promotions that did not work effectively. Data mining and churn classification techniques are required that use machines learning to predict the right users for targeted promotions or other strategies. The research question is what is the best machine learning model in predicting churn and loyal users. In addition, another research question is what are the factors that influence the customer's decision to churn and be loyal. This study resulted in a model developed using a supervised learning machine using the Random Forest classifier, which is the best-performing machine learning model for classifying and predicting churn and loyal users. In addition, customer reviews from Google play store data classified into a push-pull classification can also improve the classifier's performance. Several features affect customer churn decisions, namely "debetKreditRatio," "push_service." Both features are closely related to the level of service in the application. The higher the level of service the user receives, the lower the chance of churn. Organizations should develop strategies to increase the value of the "debit credit ratio" and "push service." Furthermore, the organization can develop different promotional approaches for customers who will churn and be loyal."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2021
TA-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Endang Fiansyah
"Perusahaan IAPS telah meluncurkan berbagai aplikasi, salah satunya ialah aplikasi Indosat Imkas dan Pede (Ponsel Duit) (berikutnya disebut aplikasi). Permasalahannya ialah masih terdapat sembilan belas persen pengguna valid yang tidak bertransaksi tiap bulan di aplikasi untuk mencapai target yaitu dua puluh persen pengguna valid bertransaksi tiap bulan di aplikasi. Dapat terjadi perubahan strategi bisnis apabila gagal mencapai target dan mengalami kerugian secara finansial. Peneliti menemukan satu masalah yang berdampak paling signifikan yaitu pemberian informasi dan promosi yang tidak berjalan efektif. Diperlukan teknik data mining dan klasifikasi churn yang menggunakan pemelajaran mesin untuk memprediksi pengguna yang tepat untuk pemberian informasi dan promosi. Pertanyaan penelitian ini adalah apa model pemelajaran mesin terbaik dalam melakukan prediksi pengguna yang churn dan loyal. Selain itu, apa faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pelanggan untuk churn dan loyal. Penelitian ini menghasilkan model yang dikembangkan menggunakan mesin pemelajaran dengan pengawasan menggunakan classifier Random Forest merupakan model pemelajaran mesin dengan performa terbaik untuk melakukan klasifikasi dan prediksi pengguna yang churn dan loyal. Selain itu, data ulasan pelanggan Google playstore yang di klasifikasikan kedalam push-pull classification dapat meningkatkan performa classifier. Beberapa fitur yang memengaruhi keputusan churn pelanggan yaitu “debetKreditRatio”, “push_service”. Kedua fitur itu berkaitan erat dengan tingkat layanan di aplikasi, semakin tinggi tingkat layanan yang diterima pengguna maka peluang akan churn rendah. Organisasi hendaknya membuat strategi untuk meningkatkan nilai “debetKreditRatio” dan “push service”. Selanjutnya organisasi dapat mengembangkan strategi retensi untuk pemberian informasi dan promosi yang berbeda untuk pelanggan yang akan churn dan loyal.

The IAPS company has has launched various applications, including the Indosat Imkas and Pede (Ponsel Duit) applications (from now on referred to as applications). The problem is that there is still nineteen percent of valid users who do not transact every month on the application to achieve the target, which is twenty percent of valid users who transact every month on the application. There can be a change in business strategy if it fails to achieve the target and suffers a financial loss. The researcher found one problem that had the most significant impact, namely promotions that did not work effectively. Data mining and churn classification techniques are required that use machines learning to predict the right users for targeted promotions or other strategies. The research question is what is the best machine learning model in predicting churn and loyal users. In addition, another research question is what are the factors that influence the customer's decision to churn and be loyal. This study resulted in a model developed using a supervised learning machine using the Random Forest classifier, which is the best-performing machine learning model for classifying and predicting churn and loyal users. In addition, customer reviews from Google play store data classified into a push-pull classification can also improve the classifier's performance. Several features affect customer churn decisions, namely "debetKreditRatio," "push_service." Both features are closely related to the level of service in the application. The higher the level of service the user receives, the lower the chance of churn. Organizations should develop strategies to increase the value of the "debit credit ratio" and "push service." Furthermore, the organization can develop different promotional approaches for customers who will churn and be loyal."
Jakarta: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2021
TA-pdf
UI - Tugas Akhir  Universitas Indonesia Library
cover
Ngurah Putu Oka Harybuana
"Masalah terbesar yang terjadi di industri telekomunikasi saat ini adalah meningkatnya churn rate pelanggan.Hal ini adalah masalah yang sangat penting yang harus diselesaikan oleh perusahaan karena pelanggan yang berhenti akan berdampak pada revenue terhadap perusahaan. Penggunaan model machine learning tentunya akan dapat membantu untuk memprediksi tren pelanggan dan membuat keputusan yang tepat di masa mendatang. Untuk mendapatkan hasil yang baik, penelitian ini dianalisis dengan satu algoritma yang belum pernah dianalisis dalam studi sebelumnya untuk membuat prediksi, yaitu Deep Neural Network (D-NN). D-NN dibandingkan dengan model yang telah diuji pada penelitian sebelumnya, Random Forest dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Penelitian ini menganalisis feature importance, hal ini akan membantu untuk melakukan retensi yang tepat terhadap pelanggan dengan mengetahui fitur yang berpengaruh, dan menyederhanakan proses pengumpulan data. Model yang diusulkan dilatih dan diuji melalui Google Colaboratory menggunakan TensorFlow backend. Pengujian yang telah dilakukan menghasilkan hasil yang sangat baik untuk model Deep Neural Network (D-NN), dengan proses 68 detik dan akurasi 80,62%. Extreme Gradient Boosting (XGBoost) menghasilkan akurasi 76,45% dengan waktu pemrosesan 175 detik, dan Random Forest menghasilkan 77,87% dengan waktu pemrosesan yang cukup lama hingga 529 detik.

The biggest problem that occurs in the telecommunication industry is increased level of customer churn. This is a very important problem that must be resolved by the company because customers who stop will have an impact on company retention. The usage of the machine learning model will certainly be able to help to predict customer trends and making precise decisions in the future. To get good results, this study is analyzed with one algorithm that had never been analyzed in previous studies to make predictions, namely Deep Neural Network (D-NN). D-NN compared to models that have been tested before, Random Forest and Extreme Gradient Boosting (XGBoost). This research analyzed the importance of the features, the handling toward the selection of appropriate features, and simplified the process of gathering data. The proposed model was trained and tested over Google Colaboratory using TensorFlow backend. The testing that has been done produces very good results for the Deep Neural Network (D-NN) model, with a process of 68 seconds and an accuracy of 80.62%. Extreme Gradient Boosting (XGBoost) produces 76.45% accuracy with a processing time of 175 seconds, and random forest produces 77.87% with a sufficiently long processing time of up to 529 seconds."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Shabrina Tiffany
"Keberadaan COVID-19 di Indonesia saat ini bukanlah satu-satunya wabah penyakit yang harus diwaspadai. Menteri Kesehatan mengatakan ada penyakit yang tidak kalah  berbahaya dan juga tidak kalah mematikan dibandingkan dengan wabah penyakit COVID-19, yaitu Demam Berdarah Dengue. Penyakit ini sudah sepatutnya untuk diwaspadai mengingat jumlah kasusnya yang semakin meningkat dan melebihi jumlah kasus penyakit COVID-19. Faktor cuaca seperti curah hujan, temperatur, dan kelembapan merupakan faktor yang sangat berpengaruh dalam penyebaran parasit dan vektor penular DBD. Untuk mengoptimalkan upaya pencegahan dan penanganan DBD, perlu dilakukannya prediksi terkait jumlah insiden DBD.
Dalam tugas akhir ini dilakukan proses prediksi jumlah insiden DBD di DKI Jakarta dengan memperhitungkan faktor iklim (curah hujan, kelembapan, dan temperatur) menggunakan metode Extreme Learning Machine dan metode Artificial Neural Network-Back Propagation serta membandingkan kinerja dari kedua metode tersebut.  Berbeda dari Artificial Neural Network-Back Propagation, Extreme Learning Machine tidak membutuhkan proses iterasi untuk update parameter.
Dengan menggunakan data variabel cuaca dan data jumlah insiden DBD kumulatif, Extreme Learning Machine dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan  Artificial Neural Network - Back Propagation. Extreme Learning Machine dengan persentase data training sebesar 90% menunjukkan hasil prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan persentase data training lainnya yang digunakan dalam tugas akhir ini yaitu sebesar 80% dan 70%.

The existence of COVID-19 currently in Indonesia is not the only disease which must be watched out. The Health Ministry has said that there was a disease that is as dangerous as COVID-19. That disease is Dengue Fever. Dengue Fever also must be given an extra caution because it is noted that until now the number of dengue cases continues to increase and exceeds COVID-19 cases. The weather factors, such as rainfall, temperature, and humidity, are a very influential factor in the spread of parasites and infectious vectors of dengue fever.  To optimize the dengue handling and prevention effort, it is important to make the dengue cases prediction.
In this final paper, the number of dengue incidences will be predicted by involving weather factors (rainfall, temperature, and humidity) using Extreme Learning Machine and Artificial Neural Network-Back Propagation and also comparing the both of their performance. Unlike the Artificial Neural Network-Back Propagation, Extreme Learning Machine does not need the iteration process to update the parameter.
The result shows that Extreme Learning Machine can give the dengue incidences prediction  which is more accurate than the dengue incidences prediction that is given by using Artificial Neural Network-Back Propagation. Extreme Learning Machine by using 90% training data can show the better prediction result than other training data percentage which is used in this final paper, 80% and 70%.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Salma Mazaya Fasya
"Penuaan merupakan kumpulan perubahan biologis pada tubuh manusia yang terjadi secara bertahap dan dapat meningkatkan risiko terjadinya penyakit bahkan kematian. Hingga saat ini, usia kronologis menjadi indikator penuaan yang paling umum digunakan dalam dunia kesehatan. Akan tetapi, munculnya konsep usia biologis diyakini mampu memberikan pengukuran yang lebih akurat terkait penuaan pada manusia dibandingkan dengan usia kronologis. Usia biologis dipengaruhi oleh berbagai faktor yang disebut biomarker. Penelitian ini berfokus pada prediksi usia biologis berdasarkan usia kronologis dan fitur (biomarker) lainnya dengan memanfaatkan metode machine learning Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dan Support Vector Regression (SVR). Dataset yang digunakan berupa data pemeriksaan medis oleh Kementerian Kesehatan RI. Pada dataset tersebut dilakukan data preprocessing, seleksi fitur menggunakan Spearman’s Rank Correlation Coefficient, dan pembangunan model. Model dievaluasi menggunakan metrik evaluasi pada model regresi yaitu Root Mean Square Error (RMSE), Coefficient of Determination , dan Adjusted . Ketiga metrik ini masing-masing menghitung selisih nilai prediksi dengan nilai aktual dan menunjukkan seberapa baik variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen pada model. Dengan metode XGBoost diperoleh nilai RMSE 8,0560, 0,2894, dan Adjusted 0,2006 untuk data pria, serta RMSE 6,3851, 0,4252, dan Adjusted 0,3938 untuk data wanita. Dengan metode SVR, diperoleh RMSE 8,0697, 0,2870, dan Adjusted 0,1979 untuk data pria, serta RMSE 6,7147, 0,3643, dan Adjusted sebesar 0,3296. Metode XGBoost lebih unggul dalam memprediksi usia biologis baik pada model pria maupun wanita dibandingkan metode SVR. Usia kronologis dan biomarker (fitur) lainnya terkait kesehatan juga ditemukan berpengaruh positif terhadap usia biologis seorang individu.

Aging is a collection of biological changes in the human body that occur gradually and can increase the risk of disease and even death. Until now, chronological age is the most commonly used indicator of aging in the medical sector. However, the emergence of the concept of biological age is believed to be able to provide a more accurate measurement of aging in humans compared to chronological age. Biological age is influenced by various factors called biomarkers. This research focuses on predicting biological age based on chronological age and other features (biomarkers) by utilizing the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Support Vector Regression (SVR) machine learning methods. The dataset used is medical examination data by the Indonesian Ministry of Health. Data preprocessing was performed on this dataset, followed by feature selection using the Spearman Rank Correlation Coefficient, and subsequent model development. The model is evaluated using evaluation metrics in the regression model, namely Root Mean Square Error (RMSE), Coefficient of Determination , and Adjusted . These three metrics each calculate the difference between the predicted and actual values and indicate how well the dependent variable can be explained by the independent variables in the model. Using the XGBoost method, RMSE values were obtained of 8,0560, 0,2894, and Adjusted 0,2006 for male data, as well as RMSE 6,3851, 0,4252, dan Adjusted 0,3938 for female's data. Using the SVR method, RMSE 8,0697, 0,2870, and Adjusted 0,1979 were obtained for male data, as well as RMSE 6.7147, 0.3643, and Adjusted of 0,3296 for female's data. The XGBoost method demonstrates better performance in predicting biological age for both male and female models compared to the SVR method. Chronological age and other health-related biomarkers (features) were also found to have a positive impact on an individual's biological age."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Lilis Rahayu Soemadipraja
"Industri seluler di Indonesia berkembang dengan sangat pesat. Perkembangan industri ini salah satunya ditengarai dengan tingginya tingkat churn atau perpindahan pelanggan dari satu kartu ke kartu lain. Industri seluler sebagai industri jasa tak bisa dilepaskan dari tiga faktor, yakni teknologi, 107678produk, dan kualitas pelayanan. Kemungkinan churnng intention timbul karena ada peluang berpindah dan perkembangan ketiga faktor tersebut.
Studi ini mempelajari, bahwa dengan meningkatnya churn, PT Indosat sebagai operator seluler terbesar kedua di Indonesia perlu mempelajari alasan-alasan mengapa pelanggan berpindah. Untuk itu perlu melakukan analisa serta menerapkan strategi yang paling tepat untuk meningkatkan kapabilitas faktor-faktor terbaik yaitu dengan mempertahankan pelanggan untuk selalu mempergunakan produk (Customer Retention) dengan meningkatkan kualitas pelayanan (Service Quality) serta mempertahankan keinginan pelanggan untuk selalu membeli kembali produk (Brand Loyalty), karena tidak hanya mempertahankan pelanggan tetapi juga harus disertai dengan peningkatan ARPU (average revenue per user).
Berdasarkan analisa churning intention, diperoleh hal-hal yang berpengaruh terhadap customer switching, yaitu: produk atau jasa yang dikehendaki tidak beredar lagi di pasaran, kebutuhan produk dengan tingkat kualitas yang berbeda, keinginan pelanggan atas produk atau variasi baru, banyaknya operator seluler memungkinkan banyak pilihan produk serta penawaran paket-paket harga ekonomis, teknologi seluler saat ini merupakan produk standar serta standar layanan teknik yang hampir lama, kegagalan pada pelayanan inti serta pelayanan yang tidak memuaskan.Customer satisfaction dan switching barriers merupakan fungsi dari intention to repurchase (brand loyalty). Faktor-faktor yang mempengaruhi customer satisfaction adalah, kualitas produk, kualitas pelayanan, faktor emosi seperti self esteem dan social value, faktor harga dan cost of acquiring, yaitu kemudahan untuk mendapatkan produk atau jasa yang diinginkan. Jones (2000) membagi switching barriers menjadi: strong interpersonal relationship; tingginya kekuatan ikatan personal yang terbangun antara karyawan provider dengan pelanggan, high switching cost; banyaknya waktu, uang dan usaha yang diperlukan oleh pelanggan untuk berganti provider dan high attractiveness of alternatives; banyaknya alternatif pilihan yang menarik yang berada di pasar.
Pada umumnya perusahaan melakukan program marketing yang fokus pada tujuan-tujuan brand centric. Secara sederhana, brand centric marketing lebih fokus kepada bauran pemasaran 4P (product, price, place dan promotion) untuk lebih mengembangkan ekuitas merek serta mendominasi pasar melalui akuisisi pelanggan. Sedangkan customer centric marketing lebih fokus kepada perbaikan tingkat kepuasan pelanggan terhadap produk atau perusahaan. Tujuan utamanya adalah mempertahankan pelanggan dengan membangun loyalitas pelanggan, mendorong meningkatnya penggunaan produk, hubungan jangka panjang dengan pelanggan serta meningkatkan keuntungan jangka panjang melalui peningkatan penggunaan produk.
Customer equity adalah nilai jangka panjang suatu perusahaan yang secara garis besar ditentukan oleh nilai dari hubungan atau relationship suatu perusahaan dengan Para pelanggannya (Rust, Zeithaml and Lemon,2000), atau dengan kata lain nilai suatu pelanggan tidak hanya diukur dari keuntungan secara langsung terhadap perusahaan tetapi juga dari kontribusi dan pelanggan tersebut sepanjang waktu. Sehingga untuk membangun customer equity, perusahaan hams mengelola aktivitas program brand centric marketing dan customer centric marketing secara simultan. Untuk meningkatkan customer equity, perusahaan hams fokus kepada factorfaktor pendorong yang dianggap paling krusial untuk dilakukan, yang meliputi (Rust, et al): a) Value equity, yaitu penafsiran obyektif pelanggan terhadap kegunaan dari suatu produk. Penafsiran ini ditentukan oleh kualitas produk, harga dan kenyamanan. b) Brand equity, penafsiran subyektif dan intangible pelanggan yang dibangun melalui citra dan nilai. Penafsiran ini dipengaruhi oleh brand awareness, sikap pelanggan terhadap produk atau brand serta keberadaan perusahaan itu sendiri, dan c) Relationship equity atau retention equity, kecenderungan subyektif untuk tetap mempergunakan suatu produk yang disebabkan rasa familiar, berat untuk berpindah, atau kepercayaan terhadap personil perusahaan terkait.
Menjadi trend dewasa ini, bahwa pelanggan berperilaku blatant polygamist, yaitu loyal terhadap berbagai produk atau merek; variety seeker, pelanggan yang selalu menunggu peluncuran produk barn dari berbagai operator serta deal seeker, pelanggan yang selalu menunggu program diskon atau penawaran harga murah.
Untuk mengatasi churn dan mempertahankan pelanggan yang ditargetkan, Indosat hares fokus kepada customer equity sebagai instrumen pengembangan strategi segmentasi, karena dengan segmentasi Indosat dapat mempelajari keunikan dan pola-pola pemakaian dari setiap pelanggan serta memperhatikan situasi pada saat invest untuk mengembangkan program-program retention dan hanya desired customers yang layak dipertahankan.

In the last two decades, cellular industry in Indonesia is booming amazingly. As the result, the churn rate has reached astoundingly high levels. Churn means such as consumers who switch from one mortgage provider to another at their next purchase occasion. Cellular as service industry can not be separated form the three factors: technology, product, and service quality. Churning probably occurs because there could be any opportunity to switch from the factors.
The study of this paper acknowledges churn as an epidemic, with Indosat being second biggest cellular operator in Indonesia who need to understand churning, need to understand their failures to provide strong. They need to examine their competition to determine how their customers are being easily taken away. To minimize the customers churn, it is crucial to investigate the reasons and to apply the most recommended strategies to increase the best firm's capabilities as to retain the customers using the products (Customer Retention) by increasing the quality of services (Service Quality) and retaining the customers intention to repurchase the products (Brand Loyalty), because not only to retain the customers but also to increase the ARPU (average revenue per user).
Based on churning intention analysis, consumers switch for a particular purchase when: the preferred brand is out of stock, competing brands offers better value because of a special promotion, different occasions dictate the need for products of differing levels of quality, and variety or novelty is desired, core service failures and services unsatisfactory.
Customer satisfaction and switching barriers are functions of intention to repurchase (brand loyalty). Factors influence customer satisfactions are product quality, service quality, emotion factor like self esteem and social value, price factor and cost of acquiring, the convenience to get desire product or service. Jones (2000) divided switching barriers into: strong interpersonal relationship; strengths of personal bonding built between the employees of the provider with the customers, high switching cost; ample time, money and efforts required to switch to another provider, and high attractiveness of alternatives; many products or services offered in the marketplace. For most firms, marketing has largely focused on brand centric objectives. Simplistically, brand centric marketing can be thought of as manipulating the elements of the marketing mix, referred to as the four P's (product, price, place and promotion) to improve the status or the health of the brand (brand equity), focus on acquiring more customers (conquest marketing). In contrast, the newer perspective: customer centric marketing largely focuses on efforts to improve customers' perceptions of their experiences in using products or services and in relating to the organization itself. The strategies focus on improving customer's level of satisfaction with the product and with the customer experience. The goal of these efforts is to lengthen customer lifetimes and to increase customer's lifetime profits through increased spending.
Customer equity is the long-term value of the firm is largely determined by the value of the firm's customer relationship (Rust, Zeithaml and Lemon, 2000). A firm's customer equity is the total of the discounted lifetime values of all its customers, in other words the value of the customer not only in terms of that customer's current profitability, but also with respect to the net discounted contribution stream that firm will realize from the customer overtime. To develop customer equity, the firm need to find a way to manage both acquisition and retention efforts simultaneously, combining the power of the brand and the power of the customer by incorporating both brand centric and customer centric marketing activities.
To increase firm's customer equity, firm must focus on the three of customer equity's drivers, by determining which of these equities that has the greatest impact. Customer equity, include (Rust, et al):Value equity, the customer's objective assessment of the utility of a brand. This assessment is driven by the product's quality, price and convenience. b) Brand equity, the customer's subjective and intangible assessment of the brand built through image and meaning. This assessment is influenced by brand awareness, the consumer's attitude toward the brand and the firm's corporate citizenship, and c) Relationship equity or retention equity, a subjective predisposition to stay with a brand because of its familiarity, difficulty of switching, or a trust in the brand's sales staff.
In today's world, the solitarily relationships of the past have been eroded, replaced by relationships that are more polygamous. Current customers are more likely to be loyal to a group of brands than to a single brand; variety seeker is motivated by curiosity about and the desire for new experiences in product type and brands and deal seeker, is primarily motivated by price.
To minimize churn and to retain the targeted customers, Indosat must focus on customer equity as the segmentation strategy development, because with this segmentation Indosat will understand the unique customers of need, behave, spending and their response functions before investing in some retention or loyalty programs and to strive who are currently or those who show promise of evolving into desired customers.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2006
T18511
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ariell Zaki Prabaswara Ariza
"Perusahaan XYZ menerapkan Customer Life Cycle atau CLC yang sudah disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan demi menjaga loyalitas pengguna. Tak hanya menjaga loyalitas, Perusahaan XYZ menerapkan CLC guna memperluas bisnis yang dijalani olehnya. Dengan bantuan teknologi, CLC dapat dengan mudah untuk dianalisis lebih mendalam. Teknologi yang digunakan berupa pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin ini diimplementasikan untuk mendapatkan insight dari data yang dimiliki Perusahaan XYZ. Dalam mendapatkan insight tersebut, digunakan beberapa metode seperti Support Vector Machine, Logistic Regression, Gradient Boosting, Random Forest, Decision Tree, dan FPGrowth. Insight yang didapatkan selanjutnya ditampilkan dalam bentuk visualisasi data yang diaplikasikan ke dalam website. Terdapat tiga permasalahan berbeda yaitu prediksi pembeli potensial, prediksi produk yang akan dibeli, dan prediksi waktu pembelian berikutnya. Permasalahan pertama dapat diselesaikan dengan model Logistic Regression dengan f1-score sebesar 76.35%. Permasalahan kedua diselesaikan dengan model FP-Growth dengan nilai minimum support dan confidence sebesar 0.001. Untuk permasalahan ketiga dapat diselesaikan dengan model Decision Tree dengan nilai akurasi 78.76% dan f1-score sebesar 77.01%. Dilakukan pula pengujian terhadap response time serta SQL query yang digunakan pada setiap endpoint yang bekerja sebagai aktor untuk melakukan distribusi data kepada aplikasi frontend dan aktor untuk melakukan update database. Terakhir, dilakukan pula pengujian terhadap visualisasi data. Pengujian terhadap visualisasi data dilakukan secara kualitatif. Pengujian ini dilakukan dengan menerapkan beberapa tipe visualisasi data untuk tiap business question yang ada. Setelah itu, dilakukan perbandingan pada tiap tipe visualisasi data sehingga mendapatkan visualisasi data yang tepat untuk tiap business question yang ada.

XYZ Company implements customized Customer Life Cycle or CLC that fits with company’s needs in order to maintain user loyalty. Not only maintaining user loyalty, XYZ Company implements CLC in order to expand its business. With the help of technology, CLC can be easily analyzed with more depth. Technology that is being used within this research is machine learning. Machine learning is implemented to gain insights from data owned by Company XYZ. While obtaining insights, machine learning use several various methods such as Support Vector Machine, Logistic Regression, Gradient Boosting, Random Forests, and Decision Trees. The insights obtained from machine learning are displayed in the form of data visualization that is applied to website. Examination on the machine learning model was formed with different data balancing techniques. Examination using Undersampling balancing technique along with Decision Tree model gives the highest f1-score value at 88.70%. Examination were also conducted on the response time and SQL queries were also carried out for each endpoint that works as an actor to distribute data to frontend applications and actors to update the database. Finally, examination and comparison is conducted on data visualization using qualitative approach. Moreover, this examination is conducted by applying several types of data visualization for each existing business questions. At the end, comparisons were made for each type of data visualization to get the optimum visualization regarding each business question."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Myrna Amelia Pranowo
"Skripsi ini meneliti tentang perbedaan respon antara konsumen yang loyal dan non loyal terhadap promosi penjualan yang dilakukan gerai-gerai kopi Jakarta. Starbucks, Coffee Bean & Tea Leaf, Bengawan Solo, Anomali Coffee, Spinelli Coffee. Penelitian ini menggunakan kuesioner online dan kertas. Berhasil mendapatkan valid respon sebanyak 124 warga Jakarta yang mempunyai kegemaran minum kopi. Skripsi ini menggunakan uji perbedaan yang akan diuji menggunakan mann-whitney untuk jenis loyalitasnya dan menggunakan kruskal wallis untuk mengetahui loyalitas menurut SES nya.
Hasil dari penelitian kami adalah benar-benar terdapat perbedaan responantara pelanggan loyal dan non loyal. Pelanggan non loyal cenderung mudah tergiur oleh tawaran-tawaran promosi penjualan sedangkan pelanggan loyal cenderung memegang teguh gerai favoritnya. Walaupun pelanggan loyal tidak memungkiri bahwa mereka juga menunggu diadakannya promosi di gerai favoritnya. Namun promosi penjualan yang diadakan gerai lain tidak akan mempengaruhi loyalitasnya. Jadi, promosi yang diadakan gerai favorit justru menambah nilai plus bagi pelanggan loyal. Sedangkan ternyata fakta mengatakan bahwa terdapat perbedaan responterhadap promosi penjualan pada faktor SES seperti pengeluaran, jenis kelamin dan umur.

The focus of the study is difference reaction among brand loyalist and non-loyalist in respect to coffeehouses sales promotion suck as Starbucks, CoffeeBean & Tealeaf, Excelso, Bengawan Solo, Anomali Coffee and Spinelli Coffee. This research using online and paper questionnaire, with up to 124 valid response, this research using difference test analysis. Mann-whitney for testing loyalty difference and kruskal wallis to test the SES loyalty difference.
Result of this research shows that there is really exist consumer behavior differentiation between loyalist and non-loyalist. Non-loyalist are really easily allure and switch to another brand due to sales promotion while loyalist tend to stick to their favorite brand despite sales promotion. But loyalist still find sales promotion is favorable and delightful and can enhanced their loyalty status to their favorite brand. In other hand difference consumer respon behavior are someway influenced by SES factor such as gender, expense and age.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2012
S-Pdf
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Mayang Nurul Aulia
"Performa akademik adalah bagian penting dari suatu sekolah. Saat ini, sebagian besar sekolah di Indonesia masih jarang melakukan klasifikasi performa akademik siswa, sehingga diperlukan metode yang tepat untuk mengklasifikasikan siswa berdasarkan perfroma akademiknya.  Pada peneltian ini digunakan metode Nave Bayes Classifier (NBC) dan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan performa akademik siswa SMAN 38 Jakarta. Metode NBC menghasilkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 96%, recall 100%, precision 92.68% dan %. Sedangkan metode SVM dengan kernel linier menghasilkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 98%, recall 100%, precision 96.42% dan f1-score.

Academic performance is an important part of a school. At present, most schools in Indonesia rarely classify students’ academic performance, so we need the right method to classify students based on their academic performance. In this research, the Nave Bayes Classifier (NBC) and Support Vector Machine (SVM) methods are used to classify academic performance of SMAN 38 Jakarta students’. The NBC method produces the highest accuracy 96%, recall 100%, precision 92.68% and f1-score  While the SVM method produces the highest accuracy 98%, recall 100%, precision 96.42% and f1-score  on linear kernels."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Naufal Hilmi Irfandi
"Perusahaan XYZ menerapkan Customer Life Cycle atau CLC yang sudah disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan demi menjaga loyalitas pengguna. Tak hanya menjaga loyalitas, Perusahaan XYZ menerapkan CLC guna memperluas bisnis yang dijalani olehnya. Dengan bantuan teknologi, CLC dapat dengan mudah untuk dianalisis lebih mendalam. Teknologi yang digunakan berupa pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin ini diimplementasikan untuk mendapatkan insight dari data yang dimiliki Perusahaan XYZ. Dalam mendapatkan insight tersebut, digunakan beberapa metode seperti Support Vector Machine, Logistic Regression, Gradient Boosting, Random Forest, Decision Tree, dan FPGrowth. Insight yang didapatkan selanjutnya ditampilkan dalam bentuk visualisasi data yang diaplikasikan ke dalam website. Terdapat tiga permasalahan berbeda yaitu prediksi pembeli potensial, prediksi produk yang akan dibeli, dan prediksi waktu pembelian berikutnya. Permasalahan pertama dapat diselesaikan dengan model Logistic Regression dengan f1-score sebesar 76.35%. Permasalahan kedua diselesaikan dengan model FP-Growth dengan nilai minimum support dan confidence sebesar 0.001. Untuk permasalahan ketiga dapat diselesaikan dengan model Decision Tree dengan nilai akurasi 78.76% dan f1-score sebesar 77.01%. Dilakukan pula pengujian terhadap response time serta SQL query yang digunakan pada setiap endpoint yang bekerja sebagai aktor untuk melakukan distribusi data kepada aplikasi frontend dan aktor untuk melakukan update database. Terakhir, dilakukan pula pengujian terhadap visualisasi data. Pengujian terhadap visualisasi data dilakukan secara kualitatif. Pengujian ini dilakukan dengan menerapkan beberapa tipe visualisasi data untuk tiap business question yang ada. Setelah itu, dilakukan perbandingan pada tiap tipe visualisasi data sehingga mendapatkan visualisasi data yang tepat untuk tiap business question yang ada.

XYZ Company implements customized Customer Life Cycle or CLC that fits with company’s needs in order to maintain user loyalty. Not only maintaining user loyalty, XYZ Company implements CLC in order to expand its business. With the help of technology, CLC can be easily analyzed with more depth. Technology that is being used within this research is machine learning. Machine learning is implemented to gain insights from data owned by Company XYZ. While obtaining insights, machine learning use several various methods such as Support Vector Machine, Logistic Regression, Gradient Boosting, Random Forests, and Decision Trees. The insights obtained from machine learning are displayed in the form of data visualization that is applied to website. Examination on the machine learning model was formed with different data balancing techniques. Examination using Undersampling balancing technique along with Decision Tree model gives the highest f1-score value at 88.70%. Examination were also conducted on the response time and SQL queries were also carried out for each endpoint that works as an actor to distribute data to frontend applications and actors to update the database. Finally, examination and comparison is conducted on data visualization using qualitative approach. Moreover, this examination is conducted by applying several types of data visualization for each existing business questions. At the end, comparisons were made for each type of data visualization to get the optimum visualization regarding each business question."
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>