Penerapan Algoritma K-means dan Fuzzy C-means menggunakan Model RFM dalam Klasterisasi Pelanggan pada Bisnis Ritel

Perusahaan bisnis ritel XYZ merupakan bisnis ritel yang menjual bahan sembako. Setiap harinya banyak pelanggan yang melakukan transaksi sehingga perusahaan tersebut mengalami peningkatan, namun data transaksi yang didapatkan belum diolah dan hanya disimpan sebagai arsip pemilik bisnis ritel tersebut. Selain itu, banyak bisnis ritel yang memfokuskan untuk mempertahankan dan meningkatkan loyalitas pelanggan karena persaingan bisnis yang semakin ketat. Solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan metode CRISP-DM dengan melakukan analisis segmentasi pelanggan menggunakan data transaksi untuk mengetahui pelanggan yang menguntungkan maupun sebaliknya di perusahaan bisnis ritel XYZ menggunakan model Recency, Frequency, Monetary (RFM) dengan menggunakan tools jupyter notebook (bahasa pemrograman python) dan Microsoft Excel. Model RFM berguna dalam mengelompokkan pelanggan berdasarkan interval waktu kunjungan terakhir pelanggan, frekuensi kunjungan, dan besaran nilai yang dikeluarkan sebagai royalty perusahaan. Model RFM digabungkan dengan teknik data mining yaitu clustering menggunakan algoritma k-means clustering dan fuzzy c-means clustering. Kedua algoritma tersebut digunakan untuk melakukan perbandingan terhadap analisis segmentasi pelanggan. Tahapan penelitian yang dilakukan yaitu dimulai dari identifikasi masalah, pengumpulan data, dan proses CRISPM-DM yang terdiri dari business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation dan deployment. Hasil dari penelitian ini adalah pengelompokan pelanggan berdasarkan model RFM dengan hasil akurasi dari algoritma k-means clustering dan fuzzy c- means clustering. Penelitian ini menggunakan 3 cluster, pada metode K-Means cluster 1 terdiri dari 954 pelanggan, cluster 2 terdiri dari 1.024 pelanggan, dan cluster 3 terdiri dari 870 pelanggan. Sedangkan pada metode Fuzzy C-Means berdasarkan nilai recency, frequency, monetary (RFM), cluster 1 terdiri dari 866 pelanggan, cluster 2 terdiri dari 1.028 pelanggan, dan cluster 3 terdiri dari 954 pelanggan. Penelitian ini menghasilkan score DBI yang didapatkan algoritma K- Means Clustering yaitu 0.531, sedangkan score DBI yang didapatkan algoritma Fuzzy C-Means Clustering yaitu 0.532

Analysis of microsatellite instability in colorectal carcinoma by microfluidic-based chip electrophoresis

Microsatellite analysis is an important tool in clinical research and molecular diagnostics because microsatellite instability (MSI) occurs frequently in various types of cancer. Approximately 10–15% of colorectal, gastric and endometrial carcinomas are associated with MSI, and this has an impact on clinical prognosis. The microsatellite loci Bat25, Bat26, D2S123, D5S346 and D17S250, recommended by the Bethesda guidelines, were analysed by microfluidic-based on-chip electrophoresis in 40 cases of colon carcinoma with known MSI status. In all cases, microfluidic separation of the PCR amplicons resulted in highly resolved, distinct patterns of each of the five microsatellite loci. Detection of MSI could be demonstrated by microsatellite-loci-associated, well-defined deviations in the electropherogram profiles of tumour and non-tumour material, and confirmed the classification of MSI cases performed by conventional technology. In conclusion, microfluidic chip technology is a simple and reliable approach for MSI detection that allows label-free and very fast analysis of microsatellite amplicons