Segmentasi Retailer Dengan Model RFM-Location Dan ANT-KMEANS Sebagai Upaya Pengembangan Strategi Retensi Retailer Pada Perusahaan Distribusi Farmasi (Studi Kasus: PT. XYZ)

Retailer merupakan salah satu kunci yang dapat mendukung kesuksesan sebuah perusahaan distribusi. Retailer merupakan salah satu pelanggan perusahaan yang bersifat B2B dalam sebuah rantai bisnis. Pada perusahaan distributor modern, hal yang menjadi fokus utama adalah segmentasi retailer dengan melihat nilai, kesetiaan, dan kontribusi yang diberikan retailer untuk distributor dalam jangka waktu yang lama. Segmentasi merupakan sebuah alat yang berguna untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok retailer yang memiliki karakteristik sama sehingga hasilnya dapat digunakan untuk meningkatkan kesetiaan retailer melalui pengembangan dan pengimplementasian strategi retensi retailer. Dalam tugas akhir ini, metode data mining digunakan untuk mendukung proses segmentasi retailer. Algoritma yang digunakan adalah algoritma hybrid Ant Clustering dengan Kmeans (Ant-KMeans). Algoritma Ant Clustering digunakan untuk menentukan nilai k dan centroid awal yang akan digunakan sebagai input clustering selanjutnya menggunakan algoritma K-Means. Segmentasi retailer dilakukan vi berdasarkan pada nilai customer lifetime value dengan empat parameter, yaitu Recency, Frequency, Monetary dan Location (RFM-Location). Model ini merupakan pengembangan model RFM. Parameter Location pada model RFM-Location adalah jarak lokasi antara PT. XYZ dengan retailer. Parameter location dinilai sebagai salah satu parameter yang dapat menunjukkan retailer memiliki nilai lebih atau tidak di dalam PT. XYZ. Hasil dari tugas akhir ini adalah strategi retensi retailer yang sesuai dengan karakteristik masing-masing segmen. Proses clustering menggunakan empat parameter (RFM-Location) menghasilkan 8 segmen retailer dengan karakteristik yang berbeda di dalam PT. XYZ. =========================================================================================================== Retailer is one of the most important factors that support the success of a distribution company. Retailer is a company’s regular customer that is B2B company in a business chain. In modern distribution company, the main focus is retailer segmentation that considers value, loyalty, and contribution given by the retailer for the distributor in a long term. Segmentation is a tool used for identifying groups of retailer that have the same characteristics, thus the results can be used to increase retailer’s loyalty through development and implementation of the retailer retention strategy. In this thesis, methods of data mining used to support the process of retailer segmentation. The algorithm used is hybrid algorithm of Ant Clustering with K-means (Ant-Kmeans). Ant Clustering algorithms are used to determine the value of k and the initial centroid to be used as input for subsequent clustering that use K-Means algorithm. Retailer segmentation is done based on the value of customer lifetime with four parameters, namely Recency, Frequency, Monetary and viii Location (RFM-Location). This model is developed from RFM model. Location parameter in RFM-Location is distance between the location of PT. XYZ and the retailer. Parameter location is rated as one of the parameters that can indicate retailers have more value or not in the PT. XYZ. The final outcome of this thesis is that retailers retention strategies according to the characteristics of each segment. Clustering process using four parameters (RFM-Location) produce 8 segments retailers with different characteristics in the PT. XYZ

Analisis Kesesuaian Tugas Teknologi Pembelajaran Daring Terhadap Lingkungan Sosial pada Masa Pandemi Covid-19

Terjadinya pandemi Covid-19 mengakibatkan banyak sektor terganggu, salah satunya yaitu sektor pendidikan. Sehingga, proses pembelajaran harus dilakukan secara daring atau virtual. Hal tersebut membuat teknologi informasi bukan lagi hanya menjadi alat pendukung dalam pembelajaran, melainkan menjadi sebuah komponen utama agar proses pembelajaran tetap berjalan. Tetapi, penerapan teknologi informasi dalam pembelajaran daring/virtual masih memiliki kelemahan, yaitu kesadaran mahasiswa terhadap kesesuaian teknologi pembelajaran virtual dengan lingkungan sosial. Pembelajaran virtual yang telah diterapkan belum tentu semuanya efisien saat digunakan karena adanya keterbatasan untuk memperoleh, mengolah, dan menginformasikan data. Oleh karena itu, dengan adanya pengukuran kesesuaian teknologi media pembelajaran virtual dapat mencapai tingkat kesesuaian secara efektif berdasarkan penilaian pengguna baik dari sisi pengajar atau guru/dosen maupun dari sisi pembelajar atau siswa/mahasiswa. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis kesesuaian teknologi yang digunakan dalam pembelajaran daring terhadap lingkungan sosial di masa pandemi Covid-19. Sehingga, hasil penelitian ini adalah memberikan usulan model dengan menggunakan model task-technology fit yang berkaitan dengan pembelajaran daring di lingkungan pendidikan tinggi. Ujian dari model yang diusulkan dilakukan secara kuantitatif dengan kuesioner terstruktur. Data dianalisis menggunakan metode Structural Equation Model (SEM) dengan alat bantu SmartPLS. Luaran yang diharapkan dari penelitian ini adalah publikasi ilmiah di jurnal nasional

Studi Penelusuran Alumni Prodi Sistem Informasi Jurusan Teknik Informatika Universitas Negeri Surabaya

Abstrak— Relevansi dan kesesuaian yang baik antara program studi di pendidikan tinggi sebagai penyedia sumber daya manusia dan dunia kerja sebagai penyedia lapangan kerja merupakan salah satu aspek keberhasilan implementasi kurikulum program studi. Namun, pada kenyataannya masih banyak para lulusan perguruan tinggi bekerja tidak sesuai dengan kompetensi yang didapatkan selama kuliah. Untuk meneliti seberapa besar tingkat lulusan program studi terserap dalam dunia kerja dapat dilakukan sebuah upaya penelusuran terhadap para lulusannya yang disebut dengan tracer study. Penelitian ini dilakukan pada alumni Program Studi Sistem Informasi Jurusan Teknik Informatika Universitas Negeri Surabaya dengan tahun lulus 2019-2020 dan pengguna alumni. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat kompatibilitas antara kompetensi yang dimiliki oleh lulusan Program Studi Sistem Informasi Jurusan Teknik Informatika Universitas Negeri Surabaya dengan ekspektasi pengguna lulusan. Harapannya, hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai rekomendasi untuk meningkatkan mutu pelayanan pendidikan di Program Studi Sistem Informasi Jurusan Teknik Informatika Universitas Negeri Surabaya. Metode penelitian ini adalah survei secara online dengan pendekatan analisis deskriptif kuantitatif. Kata Kunci— tracer study, alumni, relevansi, kurikulum, sistem informasi, program studi &nbsp

Indonesian pharmacy retailer segmentation using recency frequency monetary-location model and ant K-means algorithm

We proposed an approach of retailer segmentation using a hybrid swarm intelligence algorithm and recency frequency monetary (RFM)-location model to develop a tailored marketing strategy for a pharmacy industry distribution company. We used sales data and plug it into MATLAB to implement ant clustering algorithm and K-means, then the results were analyzed using RFM-location model to calculate each clusters’ customer lifetime value (CLV). The algorithm generated 13 clusters of retailers based on provided data with a total of 1,138 retailers. Then, using RFM-location, some clusters were combined due to identical characteristics, the final clusters amounted to 8 clusters with unique characteristics. The findings can inform the decision-making process of the company, especially in prioritizing retailer segments and developing a tailored marketing strategy. We used a hybrid algorithm by leveraging the advantage of swarm intelligence and the power of K-means to cluster the retailers, then we further added value to the generated clusters by analyzing it using RFM-location model and CLV. However, location as a variable may not be relevant in smaller countries or developed countries, because the shipping cost may not be a problem. 

Workers’ Affective Commitment in The Gig Economy: The Role of IS Quality, Organizational Support, and Fairness

Background: The rapidly growing gig economy brings lots of opportunities and challenges, and one of them is workers’ affective commitment. Because of the gig economy’s nature, gig workers depend on the technology-enabled platform to finish their tasks. We investigate how gig workers’ perception of the platform’s quality, or IS quality, will affect how they perceive organizational support and fairness, which further affects their affective commitment. Method: We surveyed 239 Uber drivers in Indonesia to test our model via snow-balling technique. We used PLS with a second-order formative construct model to validate our hypotheses. Results: The results showed that the two dimensions of IS quality, information quality and system quality, were positively associated with organizational support. Only information quality was positively associated with fairness. Both organizational support and fairness were positively associated with affective commitment. Conclusion: For uber drivers, information quality and system quality of the Uber App serve as drivers of perceived organization support. Information quality also contributes to perceived fairness. Drivers who perceive high organization support and fairness are more likely to be affectively committed to the organization

Gabungan E-Government Adoption Model dan UTAUT Untuk Mengetahui Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Adopsi Aplikasi Klampid New Generation (KNG) Dispendukcapil Kota Surabaya

Klampid New Generation (KNG) merupakan inovasi layanan dari Dispendukcapil Kota Surabaya. Ini merupakan perkembangan dari E-Klampid yang sebelumnya berupa situs web menjadi aplikasi mobile yang telah ada di Google Play Store. Aplikasi KNG ditujukan untuk warga Surabaya agar lebih mudah dalam pengajuan atau permohonan administrasi kependudukan yang dapat dilakukan di rumah secara online melalui aplikasi tanpa harus datang ke kelurahan, kecamatan, atau Kantor Dispendukcapil Kota Surabaya. Meskipun Aplikasi Klampid New Generation (KNG) banyak memudahkan penggunanya, namun terdapat beberapa pengguna yang masih mengeluhkan tentang aplikasi ini. Sehingga KNG hanya mendapatkan rating sebesar 3,1 dari 5 bintang di Google Play Store. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat penerimaan serta faktor-faktor yang mempengaruhi warga Kota Surabaya untuk mengadopsi aplikasi Klampid New Generation (KNG) dengan menggunakan gabungan E-Government Adoption Model dan UTAUT. Proses analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode analisis PLS-SEM, sedangkan software yang digunakan adalah SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat penerimaan terhadap aplikasi Klampid New Generation cukup rendah. Dalam penelitian ini, terdapat empat belas hipotesis yang diuji, sebanyak enam hipotesis diterima dan delapan hipotesis ditolak. Selain itu, terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi penerimaan aplikasi Klampid New Generation, antara lain: Perceived Service Response, Perceived Awareness, Perceived Information Quality, Social Influence, Facilitating Conditions, dan Perceived Functional Benefits

Analisis Pengaruh Variabel Keterjangkauan Teknologi Informasi dalam Live Streaming Shopping Tiktok pada Minat Pembelian

Aplikasi TikTok termasuk dalam kategori platform media social secara khusus memberikan kepada pengguna untuk membuat video yang didukung berbagai fitur musik, filter, dan fitur kreatif lainnya. Saat ini TikTok telah berkembang menjadi salah satu aplikasi social commerce yang telah aktif dalam fitur live streaming shopping yang dapat digunakan para pelaku bisnis untuk mempromosikan produk mereka sehingga mereka dapat lebih dikenal oleh masyarakat dalam arti luas. Dalam kegiatan live streaming shopping semakin popular, namun meskipun fitur ini menawarkan banyak keuntungan, masih terdapat masalah dalam keterjangkauan teknologi informasi untuk pengguna dalam memanfaatkan fitur ini. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi minat beli pengguna dalam live streaming shopping aplikasi Tiktok dari perspektif Keterjangkauan Teknologi Informasi. Pengolahan data menggunakan analisis PLS-SEM dengan software SmartPLS. Hasil penelitian menunjukan variabel keterjangkauan informasi memiliki nilai positif namun tidak keseluruhan berpengaruh signifikan terhadap minat pembelian melalui live streaming shopping karena dari delapan hipotesis ada 2 hipotesis yang memiliki nilai positif namun tidak berpengaruh siginifikan sehingga yang diterima hanya 6 hipotesis saja. Selain itu, faktor-faktor yang dapat mempengaruhi secara signifikan pada minat pembelian adalah metavoicing, guidance shopping, immersion

Penerapan Metode E-Service Quality dan Importance Performance Analysis (IPA) untuk Analisis Kualitas Layanan Transfer Terhadap Kepuasan Pengguna Aplikasi BRImo

Bank Rakyat Indonesia (BRI) adalah salah satu bank yang menyediakan layanan mobile banking. Aplikasi tersebut adalah BRImo yang menjadi jawaban atas kebutuhan nasabah Bank BRI untuk melakukan transaksi perbankan atau keuangan secara digital hanya menggunakan smartphone mereka. Saat ini BRImo telah berkembang dengan menawarkan layanan yang mempermudahkan transaksi secara digital seperti transfer antar bank, top up dompet digital, pembayaran melalui QR, penarikan uang tunai tanpa menggunakan ATM, dan lain sebagainya. Layanan yang sering digunakan oleh nasabah adalah layanan transfer dan banyak pengguna yang mengeluhkan kendala saat melakukan transfer karena beberapa faktor, seperti aplikasi yang error atau koneksi yang tidak stabil. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur tingkat kualitas layanan transfer terhadap kepuasan pengguna aplikasi BRImo dengan metode E-Service Quality dan Importance Performance Analysis (IPA). Dari penyebaran kuesioner, didapatkan data 173 responden pengguna layanan transfer pada aplikasi BRImo di masyarakat umum. Dari hasil penelitian maka didapatkan bahwa tingkat kualitas layanan transfer berdasarkan perhitungan analisa kesenjangan didapatkan hasil rata-rata nilai gap sebesar -0.04 yang menjelaskan bahwa kualitas layanan transfer pada aplikasi BRImo saat ini belum sesuai dengan kualitas yang diharapkan pengguna. Tingkat kepuasan pengguna berdasarkan customer satisfaction index (CSI) adalah sebesar 89% dapat diartikan bahwa pengguna sangat puas dengan layanan transfer pada aplikasi BRImo. Kemudian faktor-faktor yang perlu ditingkatkan adalah keamanan (RL2), ketepatan waktu (RL3), dan jaminan (PN1). Sedangkan faktor-faktor yang perlu dipertahankan adalah layanan (RSP1), mudah digunakan (UF1), kemudahan navigasi (UF2), kecepatan (EF1), kemudahan akses (EF2), dan kemudahan kebutuhan (EF3)